DATEN-Bereitstellung und -Replikation in SAP HANA
Maurer Garcia
⚡ Intelligente Zusammenfassung
Datenbereitstellung in SAP HANA lädt Daten aus Quellsystemen, bevor ein Frontend-Tool darauf zugreifen kann. Beispiel:tract, transformieren und laden Sie Daten aus dem Prozess, bereitgestellt durch integrierte Optionen oder externe Tools wie SLT, Data Services und DXC.
Was ist DATA Provisioning?
DATA Provisioning ist ein Prozess, bei dem ein Netzwerk erstellt, vorbereitet und aktiviert wird, um Daten für seine Benutzer bereitzustellen. Daten müssen geladen werden in SAP HANA, bevor die Daten über ein Front-End-Tool zum Benutzer gelangen.
Alle diese Prozesse werden als bezeichnet ETL (Extract, Transformieren und Laden), und die Details sind wie folgt:
- Extract - Dies ist der erste und manchmal schwierigste Teil des ETL-Prozesses, in dem die Daten extrahiert werden.tracaus dem unterschiedlichen Quellsystem.
- Verwandeln – Im Transformationsteil wird eine Reihe von Regeln oder Funktionen für die Datenverarbeitung definiert.tracvom Quellsystem zum Laden von Daten in das Zielsystem.
- Belastung - Die Ladephase lädt die Daten im Zielsystem.
Parce que SAP HANA speichert Daten im Arbeitsspeicher und wird häufig für Echtzeitberichte verwendet. Die Wahl der Bereitstellungsmethode hat direkten Einfluss darauf, wie aktuell die Daten in einem Bericht tatsächlich sind. Diese Wahl wird im Anschluss an die Auflistung der verfügbaren Tools erläutert.
Replikation in SAP HANA
SAP HANA unterstützt zwei Arten von Provisioning-Tools –
- SAP Integriertes HANA-Bereitstellungstool
- Flat File
- Intelligentes Daten-Streaming
- Smart Data Access (SDA)
- Unternehmensinformationsmanagement (EIM)
- Remote-Daten
- Externes Tool unterstützt von SAP HANA
- SAP Landschaftstransformation
- SAP Business Objects-Datendienste
- SAP DirektverbindungtracTor-Verbindung
- Sybase-Replikationsserver
Derzeit gibt es Hauptmethoden der Datenbereitstellung für SAP HANA, das sind –
| Methoden der Datenbereitstellung | Beschreibung |
|---|---|
| SLT | SLT ("SAP Landscape Transformation Replication Server“) auf dem SAP Net Weaver-Plattform. SLT ist eine ideale Lösung für Echtzeit- und Zeitplan-Replikation für SAP und nicht-SAP Quellsystem. |
| SAP DATA Dienste | SAP DATA Dienste ist eine Plattform zum Entwerfen von ETL-Prozessen mit einer grafischen Benutzeroberfläche. |
| DXC | DXC steht für Direct Extractor Connect ist ein Batch-basiertes ETL-Tool. |
| Flatfile-Upload | Mit dieser Option können Daten (.csv, .xls, .xlsx) hochgeladen werden in SAP HANA. |
SAP HANA SLT-Straßenkarte
SAP Die HANA SLT-Roadmap ist wie folgt – DATA Provisioning über SLT erfordert eine RFC/DB-Verbindung zu SAP/Nicht-SAP Quellsystem und eine DB-Verbindung für SAP HANA-Datenbank. Auf SAP SLT-ServerWir definieren Mapping und Transformation. Nachfolgend finden Sie einen Fahrplan für die Datenbereitstellung über SLT.
Vergleich von SLT, Data Services, DXC und Flat File
Die vier Hauptmethoden sind nicht austauschbar. Jede wurde für unterschiedliche Latenzanforderungen und unterschiedliche Quellentypen entwickelt, wie die Tabelle verdeutlicht.
| Parameter | SLT | SAP Datendienste | DXC | Flat File |
|---|---|---|---|---|
| Latency | Echtzeit oder geplant | Stapelverarbeitung, geplant | Stapelverarbeitung, geplant | Manuell, Einzelstück |
| Quellsysteme | SAP und nicht-SAP Datenbanken | Nahezu jede Quelle, einschließlich Dateien und Webdienste | SAP Nur Business Suite | CSV, XLS, XLSX |
| Transformation | Einfache, regelbasierte Replikation | Umfangreiche grafische Transformationen | Angewendet durch die bestehende ExtracDo. | Keine Präsentation |
| Semantik erhalten | Nur auf Tabellenebene | Wie im Job vorgesehen | Ja, Geschäftssemantik des ExtracDo. | Keine Präsentation |
| Einrichtungsaufwand | Mittelgroß, benötigt einen SLT-Server | Hoch, benötigt eine Datendienstlandschaft | Niedrig, wo z.B.tracTore existieren | Sehr geringe |
| Typische Verwendung | OperaNationale Berichterstattung über Live-Transaktionen | Zusammenführung heterogener Quellen | Wiederverwendung bestehender BW-BeispieletracTor-Logik | Prototypping und kleine Nachschlagetabellen |
Zu jedem dieser Fälle gibt es ein eigenes Tutorial: SLT, SAP Datendienste, DXC und Hochladen einer flachen Datei.
Intelligenter Datenzugriff und intelligente Datenintegration
Die oben aufgeführte Liste enthält zwei Optionen, die sich anders verhalten als die anderen, da sie das Kopieren von Daten komplett vermeiden können.
Intelligenter Datenzugriff (SDA). SDA erstellt eine virtuelle Tabelle in SAP HANA greift auf eine Tabelle in einem entfernten System zu. Es werden keine Daten repliziert. Wenn eine Abfrage auf die virtuelle Tabelle zugreift, verlagert HANA so viel Arbeit wie möglich in die entfernte Datenbank und ruft nur das Ergebnis ab. Der Vorteil: Es entstehen keine Speicherkosten und die Daten sind stets aktuell. Der Nachteil: Die Abfragegeschwindigkeit hängt nun vom entfernten System ab, sodass eine langsame Datenquelle einen schnellen HANA-Bericht verlangsamt.
Intelligente Datenintegration (SDI). SDI erweitert dieses Konzept um Adapter, die ebenfalls replizieren können – entweder im Batch-Verfahren oder per Änderungsdatenerfassung – und dabei Transformationen anwenden. Dadurch werden viele Funktionen von Data Services direkt in HANA integriert, sodass bei kleineren Projekten keine separate ETL-Landschaft mehr benötigt wird.
Die Entscheidung zwischen den drei Familien hängt von drei Fragen ab:
- Wie aktuell müssen die Daten sein? Echtzeit-Datenerfassungspunkte bei SLT oder SDI; für Data Services oder DXC reicht eine Nacht aus.
- Müssen die Daten überhaupt kopiert werden? Wenn die Daten nur selten abgefragt werden und sie in einer leistungsfähigen Datenbank gespeichert sind, vermeidet SDA Duplikate vollständig.
- Wie umfangreich muss die Transformation sein? Einfache Filterung eignet sich für SLT; komplexe Bereinigung, Deduplizierung und Suchvorgänge eignen sich für Data Services.
Sobald die Daten eingegangen sind, werden sie über die in der Dokumentation beschriebenen Informationsansichten für die Berichterstellung freigegeben. SAP HANA-Modellierung Tutorial.
