TECHNICAL LEAD (TL)
SAP Basis Dienstleistung auf Nummer sicher
In einer SAP-Installation mit insgesamt fünf Rechnern steht z. B. ein Datenbankserver mit vier Prozessoren zur Verfügung. Auf dem Datenbankserver befindet sich neben der Datenbankinstanz die zentrale SAP-Instanz mit Enqueue- und Dialog-Workprozessen. Der Datenbankprofilparameter, der die Anzahl der für die Datenbankinstanz nutzbaren Prozessoren beschränkt, steht auf dem Wert 1. Damit kann die Datenbankinstanz nur einen Prozessor nutzen. Nehmen wir an, dass die zentrale SAP-Instanz im Mittel etwa einen Prozessor beansprucht. Damit werden Sie im Betriebssystemmonitor (Transaktionscode ST06) eine mittlere CPU-Auslastung von 50 % beobachten, d. h. feststellen, dass kein CPU-Engpass vorliegt. Dennoch werden Sie bei dieser Konfiguration hohe Datenbankzeiten beobachten, da ein Prozessor zur Bearbeitung der Datenbankanfragen in einem System mit fünf Rechnern in der Regel zu klein sein wird. Ist der Datenbankprofilparameter, der die Anzahl der für die Datenbankinstanz nutzbaren Prozessoren beschränkt, zu groß konfiguriert, kann dies ebenfalls die Performance beeinträchtigen.
Avantra ist seit Kurzem im Google Cloud Marketplace verfügbar. Besonders erwähnt sei an dieser Stelle, dass wir hier die Bereitstellung von Avantra vollständig containerisiert haben, jede Komponente läuft also in einem separaten Container. Für die Datenbank nutzen wir Cloud SQL.
Virtual Forge CodeProfiler for ABAP
Zur Lösung der Herausforderungen ist es notwendig, einen geeigneten Kriterienkatalog zu entwickeln, um die Machbarkeit bzw. die Eignung bestimmter Anwendungen für bestimmte Service-Formen zu evaluieren. Der Service-Katalog muss so aufgebaut sein, dass die Kriterien, die nicht klar beantwortet werden können, aufgezeigt und einer fortführenden Betrachtung unterzogen werden können. Der Kriterienkatalog kann in der Regel keine 100%ige Entscheidung, sondern nur eine Entscheidungshilfe liefern und absolute Muss-Kriterien definieren.
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Als Skalierbarkeit eines Programms bezeichnet man die Abhängigkeit der Laufzeit eines Programms von der Datenmenge. Viele Operationen sind linear von der Datenmenge abhängig (t = O(n)), d. h., die Laufzeit steigt linear mit der Datenmenge an. Beispiele dafür sind Datenbankselektionen in großen Tabellen ohne oder mit ungeeigneter Indexunterstützung und Schleifen über interne Tabellen im Programm. Lineare Skalierbarkeit ist für die Bearbeitung mittlerer Datenmengen akzeptabel. Wenn sie bei Programmen, die große Datenmengen bearbeiten sollen, nicht vermieden werden kann, muss über Parallelisierung nachgedacht werden. Besser als eine lineare Skalierbarkeit sind für die Performance natürlich konstante Laufzeiten (t = O(1)) oder eine logarithmische Abhängigkeit (t = O(log n)). Logarithmische Abhängigkeiten treten z. B. bei Datenbankselektionen in großen Tabellen mit optimaler Indexunterstützung oder bei Leseoperationen in internen Tabellen mit binärer Suche auf. Da die Logarithmusfunktion nur sehr langsam ansteigt, ist in der Praxis zwischen konstanten und logarithmisch ansteigenden Laufzeiten nicht zu unterscheiden. Inakzeptabel für die Bearbeitung mittlerer und großer Datenmengen sind quadratische Abhängigkeiten (t = O(n × n)) und alles, was darüber hinausgeht. Allerdings können Probleme mit quadratischer Abhängigkeit durch intelligente Programmierung in der Regel auf Abhängigkeiten der Art t = O(n × log n) zurückgeführt werden. Ein Beispiel ist das Vergleichen zweier Tabellen, die beide mit der Ordnung n wachsen. Ein Vergleich der unsortierten Tabellen würde zu einer quadratischen Abhängigkeit führen, ein Vergleich mit sortierten Tabellen zur Abhängigkeit t = O(n × log n). Da die Logarithmusfunktion nur sehr langsam ansteigt, ist in der Praxis zwischen einem Ansteigen t = O(n × log n) und einem linearen Ansteigen nicht zu unterscheiden.
Etliche Aufgaben der SAP Basis können mit "Shortcut for SAP Systems" einfacher und schneller erledigt werden.
Die Systeme teilen sich neben der Hardware auch Betriebssystem und Datenbank, die Isolierung der Container ist aber deutlich stärker als bei MCOD, da auf SAP HANA die Container separat verwaltet werden können.
Um die vielen Informationen zum Thema SAP - und auch anderen - in einer Wissensdatenbank zu speichern, eignet sich Scribble Papers.
Für unser Projekt nehmen wir an, dass wir uns für ein Angebot entscheiden, das drei Rechner umfasst, die jeweils – nach Herstellerangabe – 12.000 SAPS leisten und mit 32 GB Hauptspeicher ausgestattet sind.