GenevaERS es un sistema de generación de informes empresariales que actualmente se ejecuta en el entorno mainframe z/OS de IBM . [1] Es similar a MapReduce o Apache Spark , pero es anterior a su desarrollo en una década. Se ha utilizado como plataforma de desarrollo de aplicaciones, generación de informes y ETL de almacenamiento de datos . [2] Fue diseñado para dar soporte a sistemas empresariales utilizando la teoría de Recursos, Eventos y Agentes de William McCarthy . [3]
GenevaERS fue creada por PricewaterhouseCoopers Consulting como parte de su práctica. [4] (IBM adquirió PwC Consulting en 2002.) [5] IBM renombró GenevaERS como Arquitectura escalable para informes financieros (SAFR) de IBM , comercializándola y otorgándola bajo licencia a través de su división IBM Global Services , generalmente con servicios específicos para el cliente. El producto resuelve problemas de inteligencia empresarial para grandes bases de datos operativas, especialmente en las industrias de seguros y financieras. [6] GenevaERS también es popular entre SAP y otros usuarios de sistemas ERP, incluidas las empresas manufactureras, con grandes bases de datos y necesidades de informes importantes. [7] (A pesar del nombre SAFR, GenevaERS no se limita a los roles de la industria financiera). En julio de 2020, IBM contribuyó con la base de código SAFR al Proyecto Open Mainframe de la Linux Foundation . [8]
GenevaERS utiliza un enfoque de E/S de "paso único" y aprovecha el paralelismo del mainframe de IBM para crear varios informes simultáneamente. El software es eficiente en cuanto a CPU, con una capacidad interna para ejecutar consultas de informes utilizando código ensamblador IBM Z de alto rendimiento generado. La mayoría de los usuarios de GenevaERS ejecutan informes diariamente, durante la noche, durante una ventana de procesamiento por lotes , pero los trabajos se pueden ejecutar en cualquier momento, incluso de manera simultánea y sin interrumpir las cargas de trabajo en línea. IBM continúa ofreciendo una versión comercial de GenevaERS bajo el nombre de SAFR que puede explotar zIIP .
Las optimizaciones de rendimiento adicionales de GenevaERS incluyen el procesamiento de unión en memoria, ya sea mediante acceso directo o a través de una técnica llamada uniones de búfer de clave común para tablas de dimensiones muy grandes, canalización de un proceso a otro y agregación de registros de frase de extracción para colapsar inmediatamente los datos para obtener resultados resumidos.
Aunque GenevaERS puede acceder a múltiples tipos de datos basados en mainframe, incluidos Db2 y VSAM , como MapReduce, el mayor rendimiento de GenevaERS se logra con el uso de archivos secuenciales. Los procesos de GenevaERS se denominan VIEWS y se puede ejecutar cualquier cantidad de VIEWS en una sola pasada de los datos. Estas VIEWS se pueden definir a través de la interfaz gráfica de usuario denominada Workbench. [9]