Обучение и развитие проектных команд
Станьте участником SAPLAND и получите доступ к самым интересным публикациям SAPPRO
Зарегистрироваться
Развитие в экосистеме SAP
Переходим к теме управления данными и качеством данных. Из этой главы вы узнаете, как с помощью функций управления метаданными в SAP Data Intelligence, можно управлять данными и генерировать на их основе ценную информацию. Мы рассмотрим каждый шаг этого процесса с практическими примерами.
Трассировка производительности — мощный инструмент анализа времени выполнения ABAP-программ. С её помощью можно регистрировать время выполнения программы для следующих операций: обращение к базе данных (т. е. пользовательские операторы SQL), RFC, операции постановки в очередь и обращение к буферам SAP. Трассировка производительности разработана компанией SAP и выполняется идентично для всех систем баз данных, отличаясь лишь в мелких деталях.
В этой главе рассматривается выполнение подробного анализа производительности программ и транзакций, определённых в системе как ресурсоёмкие.
Во время выполнения контейнер HDI состоит из ряда схем базы данных. В основе имён схем лежит имя проекта, определённое в рабочем месте SAP Web IDE for SAP HANA.
В архитектуре SAP HANA XSA разработка для SAP HANA осуществляется на уровне сервисов, который называется инфраструктурой развёртывания SAP HANA (SAP HANA Deployment Infrastructure, HDI). Аналогично SAP HANA XS или модели _SYS_REPO контейнеры HDI имеют время проектирования и время выполнения, но, как вы увидите, для HDI существуют некоторые различия. Рассмотрим подробнее архитектуру контейнера HDI в этом разделе.
На сегодняшний день многие клиенты столкнулись с новыми вызовами по управлению хранилищем данных SAP BW/HANA: трудности с поддержкой, дорогостоящее расширение серверных мощностей, требования регуляторов. По тем или иным причинам компании принимают решения о миграции платформы данных на продукты российских вендоров.
Итак, рассмотрим сценарий, на который мы будем опираться в следующих разделах. Наша компания в ответ на своё предложение получила контракт. Клиент разместил письменный заказ.
Если в предыдущей главе вы внимательно изучили процесс «от закупки до платежа», вам будет намного проще освоить процесс от заказа до оплаты (для его обозначения часто используется сокращение O2C), рассматриваемый в этой главе. Это точно такой же процесс, но в зеркальном отражении. Вместо заказа на поставку вводится заказ клиента, вместо поступления материала вводится отпуск материала, вместо входящего счёта-фактуры создаётся исходящий счёт.
Как клиенты, так и деловые партнёры SAP могут получить доступ к демонстрационной системе, эталонному решению SAP S/4HANA. Демонстрационная система содержит SAP Best Practices, а также соответствующие образцы данных и сценарии.
В заключение части II этой книги представляем вам мощный инструмент для принятия решений в реальных ситуациях: демонстрационные системы SAP, которые можно быстро внедрить в облаке или в вашем ЦОД. Демонстрационные системы предварительно настроены с использованием контента SAP Best Practices.
«Уже предчувствие весны сквозит повсюду, и сердце снова видит сны и верит чуду!» - писал Георгий Иванов, а мы не будем с ним спорить. В воздухе и правда запахло весной, солнце светит ярко, природа пробуждается, да и нам всем пора бы проснуться. А будильником пусть станет наш мартовский дайджест.
Рост объема данных в КХД на платформе SAP Business Warehouse заставляет периодически задумываться о покупке и добавлении дополнительных мощностей в кластер. В случае с SAP BW/HANA это довольно дорогостоящая операция. И здесь есть потенциал для оптимизации и существенной экономии в первую очередь за счет разделения данных по "температуре" и выбора наиболее подходящих программно-аппаратных решений для холодных, теплых и горячих данных.
Прошлый год сильно изменил российский ИТ-бизнес, и особенно экосистему SAP. Для нас очень важно понимать, как эти изменения сказались на рынке фриланса.
В среде ABAP некоторые комментарии стоят особняком и могут влиять на результат проверок или предоставлять разработчикам дополнительную документацию. К таким особым комментариям применяется синтаксис, который распознаётся, например, как документация. Если в комментариях такой синтаксис не соблюдается, они интерпретируются как обычные комментарии и не влияют на проверки пульта управления тестированием ABAP.
В SAP Data Intelligence реализованы продуманные средства контроля для управления системами, управления лицензиями и создания пользователей. Благодаря реализации предварительно определённых политик и опций для пользовательской настройки этих политик данное решение обладает гибкими возможностями для создания продуманной матрицы разделения полномочий. В этом разделе рассмотрим каждую из этих областей и операции, обычно выполняемых системными администраторами с помощью SAP Data Intelligence.
Мы говорили о том, что комментарии позволяют объяснить другому разработчику причину выбора того или иного оператора. Это делает код более понятным. Ещё один вид комментариев также предназначен для разработчиков, но такие комментарии содержат информацию о том, что ещё необходимо сделать с кодом, а не о том, что уже было сделано. Такие заключённые в комментариях инструкции используются в ходе разработки.
Итак, мы рассмотрели уже многие приложения в SAP Data Intelligence, в том числе «Управление подключениями» (Connection Management), «Проводник метаданных» (Metadata Explorer), «Средство моделирования» (Modeler), «Менеджер сценариев машинного перевода» (ML Scenario Manager) и «Инструменты Vora» (Vora Tools). Чтобы обеспечить согласованную работу этих инструментов, требуется приложение «Мониторинг» (Monitoring).
Что поменялось у нас в SAPLAND/ ExRP? И мы ответили на вопросы нашей аудитории.
На основе примеров в этой главе подведём итоги, какие же важные критерии необходимо учитывать при принятии решения. К двум вопросам в этом разделе даны четыре показателя. Индикаторы к каждому показателю ведут к рекомендациям независимо от того, как вы ответили на вопрос. Повторим, что эти рекомендации являются лишь примерами и зависят от конкретной ситуации.
Операции, выполняемые специалистом по анализу и обработке данных, в некоторой степени пересекаются с задачами инженера по данным, особенно в плане анализа, предварительной обработки данных (т. е. подготовки данных к использованию в модели искусственного интеллекта/машинного обучения) и проверки будущих выводов. Рассмотрим задачи специалиста по анализу и обработке данных подробнее.
Как повысить возврат инвестиций от BI на примере Qlik
20.05.2025
Управление Проектом перехода SAP/1С – альтернативы и возможности
21.05.2025
ТРИЗ для SAP и 1С-консультантов: нестандартные решения стандартных задач»
21.05.2025
SAP без лицензий и с открытым кодом — Миф или реальность?
22.05.2025
