FREMDBEZUG VON IT-LEISTUNGEN
OAC2 Dokumentarten ändern
Bei der ursprünglichen Implementierung (Classic) ist die XS Engine in die Codebasis des Indexservers von SAP HANA integriert, mit anderen Worten, die XS Engine ist ein Indexserver, der mit einer besonderen Konfiguration gestartet wird. Die Programmiersprache ist JavaScript. Diese Implementierung wird aber aufgrund der Nachteile, die durch die enge Integration entstehen, abgelöst.
Bei der horizontalen Skalierung wird die Verteilung der Daten auf die Knoten explizit festgelegt. Wenn Sie Tabellenreplikation nicht explizit einschalten, werden Daten nicht redundant, also auf unterschiedlichen Rechnern gleichzeitig gehalten. Eine Neuverteilung kann über Administrationswerkzeuge durchgeführt werden. Ist einmal festgelegt, welche Tabelle bzw. Partition einer Tabelle auf einem bestimmten Knoten liegt, legt dies auch fest, auf welchem Knoten die Anfrage bearbeitet wird. Damit ist im Falle der horizontalen Skalierung eine gute Datenlokalität entscheidend für eine gute Performance, denn beim Transport zwischen Knoten entstehen signifikante Mehrkosten. Es ist der Trend zu beobachten, dass horizontale Skalierung bei reinen OLAP-Systemen (SAP Business Warehouse on SAP HANA) bereits weit verbreitet ist, während sich diese Entwicklung bei OLTP-Systemen erst am Anfang befindet.
Größenberechnung des SAP Extended Memorys
In unserem Beispiel soll nun die Last unter Beibehaltung des Applikationsprofils vergrößert werden, d. h., weitere Benutzer sollen die Anwendungen Activity Management, Opportunity Management und Vertrieb nutzen. Nehmen wir an, dass sich in unserem Beispiel die Anzahl der Benutzer um 20 % erhöhen soll. Das Re-Sizing geht davon aus, dass sich dies proportional in der Lasterhöhung niederschlägt. In der Summe können wir also von einer Hauptspeicherauslastung von 87,6 % und einer CPU-Auslastung von 51,2 % ausgehen. Das heißt, die bestehende Hardware reicht für die Erhöhung der Last aus. Allerdings ist es bei einer verteilten Installation nötig, nicht nur auf die summarische Belastung zu schauen, sondern auch die künftige Verteilung der Last auf die Server zu berücksichtigen. In unserem Beispiel erkennen wir, dass der Datenbankserver deutlich höher ausgelastet wird als die Applikationsserver. Da sich auf dem Datenbankserver eine SAP-Instanz befindet, muss die Last, die diese Instanz verursacht, reduziert und auf die beiden Applikationsserver verteilt werden.
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Für die Performanceanalyse ist es wichtig, einen Überblick über die Verwendung des Speichers zu gewinnen. Dazu dient ein spezieller Monitor, den Sie im SAP-Speicherkonfigurationsmonitor unter Detail analysis menu > Storage finden. Sie gelangen auf den Bildschirm Storage Usage and Requirements.
Tools wie z.B. "Shortcut for SAP Systems" sind bei der Basisadministration extrem nützlich.
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