Besondere Herausforderungen durch das Internet
Zuerst ruft man in der Transaktion SE37 den Funktionsbaustein SWNC_COLLECTOR_GET_AGGREGATES auf mit folgenden Parametern auf:
Analytisch ist es nicht möglich, vorauszusagen, welcher der beiden Rechner eine höhere Leistungsfähigkeit in Bezug auf SAP-Anwendungen bietet, denn neben der Anzahl der Prozessoren sind die Prozessorarchitektur, die Taktfrequenz und die CPU-nahen Hauptspeicherbereiche (L1 Cache, L2 Cache etc.) von entscheidender Bedeutung. Die Leistungsfähigkeit kann also nur über einen Benchmark bestimmt werden. Für den in einem SDBenchmark erzielten Durchsatz hat SAP die Einheit SAPS für SAP Application Performance Standard geprägt. 100 SAPS entsprechen dabei 2.000 vollständig bearbeiteten Auftragspositionen pro Stunde mit 6.000 Dialogschritten (Bildwechseln), 2.000 Verbuchungen bzw. 2.400 SAP-SD-Transaktionen. Die SAPS-Angabe ist spezifisch für die getestete Version.
Netzwerkprobleme zwischen Datenbank und Applikationsserver erkennt man am sichersten durch folgenden Trace-Vergleich: Führen Sie denselben SQL-Trace mindestens zweimal durch, zum einen auf dem Applikationsserver, der sich auf demselben Rechner befindet wie die Datenbank und direkt an die Datenbank konnektiert ist, und zum anderen auf einem Applikationsserver, der über das TCP/IP-Netz an die Datenbank angeschlossen ist. Vergleichen Sie beide SQL-Traces. Beobachten Sie deutlich höhere Antwortzeiten auf dem Applikationsserver, der über das Netz konnektiert ist (d. h. 50 % höhere Zeiten oder mehr), liegt ein Netzwerkproblem vor. Führen Sie diesen Test bei niedriger Systembelastung durch, und wiederholen Sie ihn zur Sicherheit mehrfach, um Laufzeitdifferenzen aufgrund von Pufferladevorgängen auf der Datenbank und auf den Applikationsservern auszuschließen. Dieser Test funktioniert natürlich nur, wenn Sie einen Applikationsserver installiert haben, der über IPC an die Datenbank angeschlossen ist.
Tabellenprotokollierung und Tabellenschutz
Big-Data-Lösungen verwalten Daten im Petabyte-Bereich. Big-Data-Architekturen unterscheiden zwischen heißen und kalten Daten. Die kalten Daten werden auch als Datensee (Data Lake) bezeichnet. Auf diesen Daten werden in Hintergrundprozessen Analysen und Prozesse wie maschinenbasiertes Lernen ausgeführt, und auf diese wird nur bei Bedarf zugegriffen (historische Daten oder Details). Komplementär dazu werden als heiße Daten die Daten bezeichnet, auf denen Benutzer interaktiv Analysen ausführen. SAP HANA bietet sich als Speicher für heiße Daten an. Komplementäre Speicher für kalte Daten können u. a. sein: SAP IQ bzw. der SAP HANA Extended Storage als festplattenorientierte, spaltenorientierte Datenbank für analytische Anwendungen, mit denen Daten bis in den Petabyte-Bereich verwaltet werden können, SAP Vora als Abfrage-Engine für Big-Data-Speichersysteme (wie HDFS/S3) mit enger Integration in SAP HANA.
Einige nützliche Tipps aus der Praxis zum Thema SAP Basis finden Sie auch auf der Seite www.sap-corner.de.
Um die Stabilität der Systeme zu gewährleisten und das Risiko durch Eigenentwicklungen zu reduzieren, muss hierfür ein Release- und Patch-Management eingeführt werden. Hierbei können standardisierte Prozeduren zur Einführung von Eigenentwicklungen, wie bspw Teststrategien oder SLAs (Service-Level-Agreements), behilflich sein. Auch müssen die Produktivsetzung der Kundenanwendungen mit den Wartungsfenstern und RTO (Recovery-Time-Objective) abgestimmt sein.
Etliche Aufgaben der SAP Basis können mit "Shortcut for SAP Systems" einfacher und schneller erledigt werden.
Diese Datei wird über den Parameter gw/sec_info gesteuert.
Die Freeware Scribble Papers ist ein "Zettelkasten", in dem sich Daten aller Art ablegen lassen. Er nimmt sowohl eingegebene Texte als auch Grafiken und ganze Dokumente auf. Die Daten werden dann in Ordnern und Seiten organisiert.
SAP-Basis Berater bzw. SAP-Consultants sind die Experten für die Beratung.