Wykorzystanie technologii Continuous Intelligence w zarządzaniu energią

Transkrypt

1 Dokument techniczny Wykorzystanie technologii Continuous Intelligence w zarządzaniu energią I

2 SPIS TREŚCI 1 Wstęp 1 Rozwiązania inteligentnego zarządzania energią 2 Architektura rozwiązania inteligentnego zarządzania energią 3 Popyt 3 Podaż 3 Dane referencyjne 3 Rozwiązania aplikacyjne 3 Wyzwania i wymagania związane z danymi inteligentnej sieci energetycznej 3 Zarządzanie danymi 4 Wymagania 4 Platforma CEP a Continuous Intelligence 5 Wsparcie analizy dużych wolumenów danych w czasie rzeczywistym 5 Skalowalność struktury sieci 5 Skalowalność wykorzystania sieci 5 Elastyczność 5 Standardy i współdziałanie 6 Łatwe w tworzeniu funkcje zarządzania danymi 6 Złożone analizy 6 Podsumowanie W niniejszym dokumencie technicznym omówione zostaną niektóre kluczowe problemy związane z zarządzaniem i analizą danych w czasie rzeczywistym w inteligentnych sieciach energetycznych. Omówiony zostanie również sposób, w jaki technologia Continuous Intelligence wsparta platformą CEP przeciera szlak ku lepszemu zarządzaniu energią. II

3 WSTĘP 14 sierpnia 2003 r. w zakładach wytwarzających i przesyłających energię w północno-wschodnich Stanach Zjednoczonych i Kanadzie wystąpił szereg problemów, których skutkiem była jedna z najpoważniejszych awarii amerykańskiej sieci energetycznej. Spowodowała ona przerwę w dostawie energii w prawie całym stanie Nowy Jork i częściach stanów Pensylwania, Ohio, Michigan oraz kanadyjskiej prowincji Ontario. Mimo upływu siedmiu lat wciąż istnieje ryzyko wystąpienia powtórki tamtego wydarzenia. Obecnie USA i inne kraje dokonują rewitalizacji infrastruktury w celu przestrzegania coraz bardziej wymagających zasad zarządzania energią. Najnowszym gorącym tematem w branży są inteligentne sieci energetyczne. Dają one wszystkim zainteresowanym stronom ogromne potencjalne korzyści: Odbiorcy energii: zdaniem fachowców inteligentne sieci energii mogą umożliwić odbiorcom zmniejszenie kosztów energii o 5-15%. Środowisko: badanie przeprowadzone przez EPRI (Electric Power Research Institute) wykazało, że wdrożenie inteligentnych sieci może skutkować wieloma korzyściami dla środowiska, w tym lepszą integracją i wykorzystaniem alternatywnych źródeł energii, szerszym wykorzystaniem pojazdów o napędzie hybrydowym (spalinowo-elektrycznym) oraz mniejszą emisją dwutlenku węgla. Administracja rządowa i gospodarka: inteligentna sieć zmniejszy zależność USA od zagranicznych źródeł energii i stworzy nową gospodarkę opartą na energii odnawialnej. Jednak tworzenie inteligentnych sieci energetycznych nie jest zadaniem prostym, a projekty z tym związane mogą zająć kilka lat. Niedawne badanie przeprowadzone przez Smart Energy Alliance wykazało, że zdaniem 40 procent respondentów wprowadzenie inteligentnych sieci to kwestia 3-5 lat, a według kolejnych 50 procent trzeba będzie na nie czekać 6-10 lat. Kwestią priorytetową przy podtrzymywaniu ośrodkowego układu nerwowego sieci energetycznej XXI wieku będzie zarządzanie dużą ilością danych generowanych przez nowe inteligentne liczniki i podsystemy, systemy generowania energii odnawialnej i inne źródła oraz analizowanie tych danych. Tego rodzaju dane są czymś nowym dla zakładów energetycznych, które będą musiały się zmierzyć ze stromą krzywą uczenia się, jeśli chcą zrozumieć ich charakter i przepływ oraz sposoby ich skutecznego ujarzmienia. Zakłady te stoją również w obliczu dodatkowych komplikacji spowodowanych faktem, że przepływające przez sieć energetyczną dane o dużej szybkości będą musiały być analizowane w czasie rzeczywistym. Technologia Continuous Intelligence wspierana przez oprogramowanie CEP (Complex Event Processing) zapewnia funkcję zarządzania danymi w czasie rzeczywistym i analizy tych danych, umożliwiając pracę sieci energetycznych XXI wieku. Oprogramowanie CEP pozwala zakładom energetycznym szybko tworzyć i wdrażać nowe aplikacje uzyskujące wgląd w dane zebrane z sieci energetycznej o wysokiej szybkości, dzięki czemu sieć może natychmiast reagować na zmiany sytuacji. Oprogramowanie CEP skraca czas i nakłady na tworzenie aplikacji o procent, pozwalając zakładom koncentrować się na ważniejszych kwestiach, takich jak zmniejszanie zużycia i wprowadzanie do sieci źródeł energii odnawialnej. W niniejszym dokumencie technicznym omówione zostaną niektóre kluczowe problemy związane z zarządzaniem i analizą danych w czasie rzeczywistym w inteligentnych sieciach energetycznych. Omówiony zostanie również sposób, w jaki technologia Continuous Intelligence wsparta platformą CEP przeciera szlak ku lepszemu zarządzaniu energią. ROZWIĄZANIA INTELIGENTNEGO ZARZĄDZANIA ENERGIĄ Dostawcy energii stoją w obliczu szeregu nowych sił rynkowych, które nie tylko rewolucjonizują standardowe praktyki branży, lecz również wywierają znaczne naciski operacyjne: Wzrost zużycia: przewiduje się, że zużycie energii będzie w dalszym ciągu rosło co roku o ponad 1%, tj. szybciej niż podaż, co w znacznym stopniu obciąży obecną sieć. Większa przejrzystość: odbiorcy dysponują ograniczonymi informacjami na temat zużytej przez nich energii, rachunków i taryf, co sprawia, że domagają się większej przejrzystości i rozliczalności. Energia odnawialna: w trzydziestu trzech stanach USA przyjęto standardy lub cele związane z udziałem energii odnawialnej w portfelu energetycznym; przewiduje się, że udział źródeł energii odnawialnej w tym portfelu w następnej dekadzie wzrośnie z 2% do 20%. 1

4 Continuous Intelligence to nowe podejście umożliwiające uzyskanie natychmiastowego wglądu w szybko zmieniające się dane na żywo oraz określanie natychmiastowych działań, które personel na pierwszej linii działalności może podjąć już teraz w celu zwiększania przychodów, profilaktycznego zapobiegania problemom klientów lub zmniejszania ryzyka. Sieć energetyczna XXI wieku będzie znacznie różnić się od jej ubiegłowiecznych poprzedników. Inteligentne mierniki, źródła energii odnawialnej i urządzenia magazynowania energii zmienią sposób, w jaki przedsiębiorstwa energetyczne zarządzają siecią. Te urządzenia i inne źródła, takie jak dane o pogodzie, zapewnią strumień informacji dla nowych aplikacji, które dynamicznie zarządzają siecią jako zasobem wirtualnym, równoważąc potrzeby odbiorców, sieci, środowiska i dostawcy energii. Nowe rozwiązania aplikacyjne wspierające inteligentną sieć energetyczną nowej generacji obejmują następujące elementy: Mediacja danych billingowych: podobnie jak w branży telekomunikacyjnej, nowe rozwiązania bilingowe wykorzystają zagregowane dane z inteligentnych liczników i zastosują je do planów taryfowych, czego efektem będą szybsze i bardziej dokładne procesy bilingowe. Obsługa klienta: platformy e-usług nowej generacji zapewnią odbiorcom aktualne, rozbite na czynniki pierwsze informacje o zużyciu energii, a jednocześnie pozwolą im samodzielnie zarządzać preferencjami popytowymi. Zarządzanie popytem: inteligentne liczniki i sieci domowe umożliwią aplikacjom zarządzanie urządzeniami odbiorcy (np. sprzętem AGD) tak, aby działały tylko wtedy, gdy są potrzebne, zmniejszając popyt w godzinach szczytu. Zarządzanie energią odnawialną: narzędzia te pomogą zarządzać wytwarzaniem energii z różnorodnych źródeł energii odnawialnej, takich jak wiatr i słońce, które zależą od pogody. Optymalizacja dystrybucji: rozwiązania te pomagają zarządzać energią wpływającą do sieci jako wirtualnym portfelem, równoważąc tradycyjne, odnawialne i rozproszone źródła wytwarzania energii ze źródłami stron trzecich w celu utrzymania optymalnego kosztu podaży. Zintegrowane zarządzanie zasobami: dzięki wykorzystaniu zasobów w sieci, przedsiębiorstwa energetyczne mogą stale dopasowywać podaż do popytu i korygować popyt w godzinach szczytu, korzystając w razie potrzeby ze źródeł o działaniu przerywanym, aby utrzymać optymalną równowagę. Wiele spółek rozpoczyna działania dotyczące sieci inteligentnych od projektów infrastruktury AMI (Advanced Metering Infrastructure). Projekty te koncentrują się na polepszaniu relacji z klientami poprzez skrócenie okresu pomiędzy odczytem licznika a uiszczeniem należności oraz większej dokładności i przejrzystości bilingów. Niemniej jednak większość firm rozumie również wartość szerszej wizji, w tym zdolności do agregowania popytu na poziomie pojedynczych odbiorców i zarządzania wszystkimi zasobami sieci w celu błyskawicznego przystosowania się do stale zmieniającego się popytu i podaży. ARCHITEKTURA ROZWIĄZANIA INTELIGENTNEGO ZARZĄDZANIA ENERGIĄ Architektura wysokiego poziomu rozwiązań inteligentnych sieci energetycznych następnej generacji powinna obejmować trzy kluczowe obszary: popyt, podaż i dane referencyjne. Rozwiązania aplikacyjne sieci inteligentnych pobierają dane z tych trzech obszarów i wysyłają polecenia operacyjne do urządzeń kontrolnych w sieciach powiązanych. Portal obsługi klienta Biling $ Analiza POPYT Inteligentne liczniki/infrastruktura AMI Zużycie przez odbiorców Mediacja danych bilingowych Reakcja na popyt Działanie sieci Zarządzanie energią odnawialną Energia odnawialna Rynek transakcji spot PODAŻ Całość zarządzania energią Wytwarzanie Pogoda Sieć Rys. 1: Architektura rozwiązania inteligentnej sieci energetycznej 2

5 Popyt Głównym składnikiem danych po stronie popytowej architektury rozwiązania są liczniki inteligentne i infrastruktura AMI. AMI zapewnia pełną infrastrukturę komunikacyjną do przesyłu danych do przedsiębiorstwa energetycznego oraz środki do wydawania poleceń licznikom inteligentnym. Podaż Po stronie podażowej architektury rozwiązania, aplikacje otrzymują dane ze źródeł wytwarzania energii tradycyjnej, źródeł energii odnawialnej i urządzeń magazynowania energii w sieci. Dla różnych urządzeń, w tym źródeł energii odnawialnej i urządzeń magazynowania energii, wymagane są interfejsy wydawania poleceń. Dane referencyjne Aplikacje sieci inteligentnych potrzebują dużej ilości danych referencyjnych, aby móc podejmować trafne decyzje uwzględniające jak najszerszy kontekst. Są to m.in. dane historyczne o zużyciu energii, dane referencyjne sieci, preferencje klientów (przedmiot, sposób i czas kontroli zużycia) oraz dane zewnętrzne (np. dane o pogodzie lub dane o podaży energii na otwartym rynku). Rozwiązania aplikacyjne Na samym szczycie piramidy rozwiązania znajdują się rozwiązania aplikacji analitycznych, analizujących w czasie rzeczywistym dane z sieci w połączeniu z danymi referencyjnymi w celu podejmowania inteligentnych decyzji i sterowania istotnymi kluczowymi działaniami. Jak omówiono powyżej, aplikacje te mogą zawierać następujące elementy: Mediacja danych bilingowych Portale e-usług dla odbiorców Zarządzanie reagowaniem na popyt Monitoring i działanie sieci w czasie rzeczywistym Zarządzanie aktywami energii odnawialnej i ich monitorowanie Kompleksowe zarządzanie zasobami WYZWANIA I WYMAGANIA ZWIĄZANE Z DANYMI INTELIGENTNYCH SIECI ENERGETYCZNYCH Ośrodkowym układem nerwowym architektury rozwiązania inteligentnej sieci energetycznej jest infrastruktura zarządzania danymi w czasie rzeczywistym i ich analizy. Ta infrastruktura danych stawia przed przedsiębiorstwami energetycznymi nowe wyzwania. Firmy z branż takich jak rynki kapitałowe (zarządzające danymi rynkowymi i danymi transakcji) i telekomunikacja (CDR) już od dawna pracują z dużymi wolumenami danych o dużej szybkości. Jednakże dla branży energetycznej i użyteczności publicznej infrastruktura AMI i inne źródła danych sieci inteligentnej stanowią kluczowy i wartościowy, lecz potencjalnie niezbadany zasób danych. AMI to prawdopodobnie najbardziej pojemne i szybkie źródło danych, z którym zetkną się przedsiębiorstwa energetyczne. W związku z tym pojawi się szereg nowych wyzwań. Zarządzanie danymi Inteligentna sieć przysparza przedsiębiorstwom energetycznym wielu nowych problemów związanych z zarządzaniem danymi i ich analizą w czasie rzeczywistym. W przypadku niektórych zbiorów danych, do zaprojektowania i usunięcia błędów infrastruktury danych i warstw analizy potrzebnych będzie wiele osobolat. Ponieważ sieci inteligentne zawierają nowe elementy, takie jak inteligentne liczniki i odnawialne źródła energii, przedsiębiorstwa energetyczne posiadają niewiele doświadczeń w zarządzaniu powiązanymi z nimi danymi lub takich doświadczeń nie posiadają w ogóle. W trakcie wdrażania przedsiębiorstwa zetkną się ze standardowymi problemami związanymi z dojrzałością, takimi jak dane nieoczyszczone, nieciągłe i niepewne, dane zdezintegrowane oraz nieznane układy pomiarowe i progi. W pierwszych dwóch latach, w trakcie których przedsiębiorstwa energetyczne zyskiwać będą doświadczenie w zakresie nowych danych, krzywa uczenia się będzie stroma. Gdy jednak zaczną się one swobodniej operować danymi, będą w stanie zrobić krok na drodze do zrozumienia, jak utrzymywać i równoważyć bardziej inteligentną sieć energetyczną. 3

6 Wymagania Wolumen, skala i złożoność aplikacji inteligentnej sieci energetycznej skutkują ścisłymi wymaganiami dla infrastruktury zarządzania danymi w czasie rzeczywistym i ich analizy. Wymagania te to między innymi: Wsparcie analizy dużych wolumenów danych w czasie rzeczywistym: inteligentna infrastruktura sieci musi obsługiwać bardzo szybką analizę milionów komunikatów sieciowych na sekundę i podawać wyniki z prędkością porównywalną z czasem rzeczywistym. Skalowalność struktury sieci: infrastruktura wymaga modularnej skalowalności, aby móc generować informacje i wspierać z czasem wiele nowych aplikacji. Skalowalność wykorzystania sieci: przedsiębiorstwa energetyczne przejdą w końcu od projektów pilotażowych do wdrożeń regionalnych o dużej skali, które wymagać będą automatycznego skalowania infrastruktury do obsługi większych wolumenów komunikatów. Elastyczność: w miarę postępów w krzywej uczenia się przedsiębiorstw energetycznych funkcje zarządzania danymi i ich analizy będą stale się zmieniać, wymagając infrastruktury elastycznej, zdolnej umożliwić działom informatycznym błyskawiczne modyfikowanie modułów aplikacji, zwłaszcza w obszarze oczyszczania danych. Standardy i współpraca: w miarę rozwoju standardów branżowych takich jak IEEE P2030 infrastruktura będzie wymagała architektury typu plug and play, aby obsługiwać nowe źródła danych. Złożone analizy: inteligentna sieć będzie wymagała dokonywania zaawansowanych analiz, w związku z czym infrastruktura musi obsługiwać złożony język programowania i wtyczki z funkcjami analitycznymi. PLATFORMA CEP A CONTINUOUS INTELLIGENCE Dla wielu przedsiębiorstw energetycznych praca ze źródłami danych o dużej objętości i wysokiej szybkości będzie nowym doświadczeniem. Działy informatyczne i programistyczne będą potrzebowały skalowalnej, elastycznej platformy oprogramowania z możliwością powtórnego wykorzystania, zaprojektowanej specjalnie pod kątem zarządzania szybko przesyłanymi danymi w czasie rzeczywistym i ich analizy. Jeśli infrastruktura AMI i inne nowe źródła danych o wysokiej szybkości są układem nerwowym sieci energetycznej, to CEP i aplikacje stosujące technologię Continuous Intelligence stanowią jej mózg. Tradycyjne podejścia do tworzenia aplikacji, takie jak pisanie własnego kodu lub przetwarzanie wsadowe, skutkowałyby długimi, kosztownymi projektami i spowodowałyby przeciągające się przerwy w przetwarzaniu i analizowaniu danych. Platforma CEP umożliwia firmom błyskawiczne tworzenie i rozwijanie nowych aplikacji uzyskujących wgląd w dane zdarzeń strumieniowych i pozwalających natychmiast reagować na zmieniającą się sytuację. W obliczu podobnych problemów stawały już inne branże, m.in. rynki kapitałowe i telekomunikacja. W tych przypadkach zdarzało się, że wolumen i szybkość danych przerastały posiadaną infrastrukturę, rosnące tempo prowadzonej działalności wymagało podejmowania natychmiastowych decyzji, a zespoły informatyczne były zmuszone realizować projekty szybciej przy mniejszych zasobach. Sektor energetyczny i użyteczności publicznej nie jest na te wyzwania uodporniony. A w obecnym stanie gospodarki firmy z każdej branży muszą być w stanie osiągać więcej przy skromniejszych zasobach informatycznych. Technologia CEP firmy Sybase to sprawdzona platforma zarządzania źródłami danych o dużej objętości i szybkości analizowania ich. Pomogła ona już firmom z branży rynków kapitałowych, telekomunikacji, handlu internetowego i innych rozwiązać najbardziej wymagające problemy związane z zarządzaniem danymi o dużej objętości w czasie rzeczywistym i ich analizą. Firmy korzystające z technologii Sybase CEP informują, że zmniejszyły potrzebny czas i nakłady o procent. Intuicyjny język programowania i narzędzia skracają krzywą uczenia się programistów i zapewniają złożoną platformę tworzenia aplikacji. Platforma ta zapewnia również łatwą skalowalność i możliwość zarządzania pozwalającą rozwijać infrastrukturę aplikacyjno-analityczną. Zatem w ostatecznym rozrachunku CEP pozwala spełnić kluczowe wymagania związane z zarządzaniem danymi inteligentnych sieci energetycznych i ich analizą. 4

7 Wsparcie analizy dużych wolumenów danych w czasie rzeczywistym Technologia Sybase CEP zapewnia wysoce wydajną architekturę przetwarzania danych, zdolną je analizować z szybkością , , a nawet komunikatów na sekundę. Łączy ona unikatowe przetwarzanie przepływu danych o dużej szybkości z wysoce zoptymalizowanym zarządzaniem pamięcią i wykonywaniem równoległym, dając w wyniku najwyższej klasy szybkość i wolumen przetwarzania. Skalowalność struktury sieci Technologia Sybase CEP oferuje modularność aplikacji i ich ponowne wykorzystanie, łatwe w użyciu klastry oraz wbudowane usługi dystrybuowane, umożliwiające działom informatycznymi dodanie z czasem jeszcze większej liczby analiz i aplikacji. Nowe aplikacje można skalować na centralnych klastrach serwerów lub sieciach dystrybuowanych, co daje możliwość przeprowadzania analizy w bliższej odległości od zarządzanych zasobów. Firmy korzystające z technologii Sybase CEP informują, że zmniejszyły potrzebny czas i nakłady o procent. W ostatecznym rozrachunku CEP pozwala spełnić kluczowe wymagania związane z zarządzaniem danymi inteligentnych sieci energetycznych i ich analizą. Skalowalność wykorzystania sieci Sybase CEP wykorzystuje wbudowany model wielowątkowy i funkcje tworzenia klastrów, umożliwiające aplikacjom skalowanie i obsługę większej liczby gospodarstw domowych i urządzeń. Sybase CEP umożliwia przedsiębiorstwom dodanie większej liczby rdzeni procesora i łatwe łączenie wielu serwerów w klastry równoległe zarządzające większymi wolumenami danych. Elastyczność Sybase CEP umożliwia programistom łatwe dodawanie i modyfikowanie modułów aplikacji w locie, aby móc sprostać nowym lub zmodyfikowanym potrzebom związanym z przetwarzaniem analitycznym. W miarę postępów w krzywej uczenia się przedsiębiorstw energetycznych działy informatyczne mogą niewielkim nakładem sił błyskawicznie zmienić funkcjonalność aplikacji. Standardy i współpraca Adaptery i moduły aplikacji Sybase CEP umożliwiają abstrakcję źródeł danych i funkcji zarządzania niższego poziomu w sposób zorientowany na usługi. Platforma CEP zapewnia znormalizowany, wspólny widok danych z pozycji analitycznej, umożliwiając dodawanie różnych urządzeń i nowych źródeł danych oraz ich łatwą integrację bez wywierania większego wpływu na całość. Portal obsługi klienta Analiza Procesy Biling $ Polecenia kontrolne Polecenia kontrolne POPYT Inteligentne liczniki/infrastruktura AMI Zużycie przez odbiorców Mediacja danych bilingowych Reakcja na popyt Działanie sieci Zarządzanie energią odnawialną Energia odnawialna PODAŻ Całość zarządzania energią Dane z inteligentnych liczników Dane o wytwarzaniu Dane referencyjne Dane zewnętrzne REFERENCYJNE Rys. 2: Wykorzystanie platformy Sybase CEP do zarządzania energią 5

8 Łatwe w tworzeniu funkcje zarządzania danymi Dostępny w platformie Sybase CEP znajomy język oparty na SQL i wizualne narzędzia modelowania umożliwiają programistom łatwe tworzenie i korygowanie procedur oczyszczających i filtrujących dane w celu ochrony procesów biznesowych przed danymi niepewnymi lub nieciągłymi. Typowe procedury oczyszczające i filtrujące dane, takie jak wykrywanie elementów odstających, przenoszenie danych w przód, wygładzanie danych (np. stosowanie zaniku wykładniczego) i inne mogą zostać łatwo wbudowane w Sybase CEP i być błyskawicznie korygowane w miarę zwiększania się wiedzy programistów o powiązanych z nimi wzorcach danych. Złożona analiza Dostępne w platformie Sybase CEP język, narzędzia i unikatowe definiowane przez użytkownika wtyczki dają programistom możliwość włączania do platformy złożonych modeli analitycznych (w tym predyktywnych), szkicowania schematów złożonych procesów zarządzania stanami oraz podejmowania decyzji na poziomie pojedynczych elementów, urządzeń i zasobów. Aplikacje sieci inteligentnych mogą obejmować zaawansowane analizy i inicjować operacje o wysokim stopniu złożoności. PODSUMOWANIE W niedalekiej przyszłości wszystkie amerykańskie i większość europejskich przedsiębiorstw energetycznych będzie korzystać z jakiegoś rodzaju infrastruktury AMI, a wiele innych wdroży pilotażowe i próbne programy zarządzania popytem. W konsekwencji wszystkie przedsiębiorstwa energetyczne muszą zacząć rozwijać swoje infrastruktury zarządzania danymi w czasie rzeczywistym i ich analizy na bazie platformy CEP i technologii Continuous Intelligence. Dzięki temu zyskają one skalowalną, elastyczną platformę tworzenia aplikacji początkowych w sposób efektywny kosztowo i będą mogły gromadzić wiedzę na bazie nowych danych i analiz. Technologia Sybase CEP zapewnia najbardziej niezawodną i łatwą w wykorzystaniu infrastrukturę czasu rzeczywistego do tworzenia aplikacji sieci inteligentnych następnej generacji. Umożliwia ona przedsiębiorstwom błyskawiczne i efektywne kosztowo wdrażanie infrastruktury AMI i projektów zarządzania popytem z wykorzystaniem złożonych aplikacji równoważących zużycie i wytwarzanie energii na różnych poziomach szczegółowości, a także stosowanie ogólnych zasad w całej sieci na poziomie pojedynczego zasobu. Sybase, Inc. Worldwide Headquarters One Sybase Drive Dublin, CA U.S.A SYBASE 6 Sybase Products Poland Sp. z o.o. Al. Jerozolimskie 133/ Warszawa Copyright 2010 Sybase, an SAP Company. Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieujawnione prawa zastrzeżone na podstawie amerykańskich przepisów o prawach autorskich. Sybase i logo Sybase są znakami towarowymi Sybase, Inc. lub jego spółek zależnych. wskazuje na rejestrację w Stanach Zjednoczonych Ameryki. SAP i logo SAP są znakami towarowymi lub zarejestrowanymi znakami towarowymi SAP AG w Niemczech oraz w kilku innych krajach. Wszystkie inne znaki towarowe są własnością ich właściwych właścicieli. 05/10