Sap edge services что это
Introducing SAP Edge Services: Going Digital at the Edge with SAP Leonardo
First things first, in case you missed SAPPHIRE NOW 2017, SAP announced SAP Leonardo as its digital business system that enables you to innovate at scale to redefine your business.
Translation: this is quite the portfolio of solutions to help any business go through a “digital transformation” by taking “systems of record” — all those back-end systems, like ERP or CRM, focused on managing workflow, business processes, and records — and transforming them into “systems of intelligence” that automatically detect, interpret, and act upon piles of data.
So then, where does that data come from and how is it acted upon exactly? Well, the Internet of Things (IoT) is definitely a key contributor. This is because so much data now is being generated by a geographically dispersed set of sensor-enabled “intelligent” devices or assets — such as vehicles, containers, manufacturing machines, tools, and more — being sourced, created, shipped, and monitored all over the world. It’s estimated that 45 percent of IoT-created data will be stored, processed, analyzed, and acted upon close to, or at the edge, of the network. Perhaps paradoxically, while the world has gotten smaller due to real-time communication, the world has also grown more complex with these massive data sets available as a result of everything being connected.
The trick is to capture and act upon the signal while not getting lost in all the noise that comes with it. This means real-time data processing really is necessary at the edge of the network, where it’s actually being generated. There’s no sense capturing and transmitting trillions of points of data every day if they’re just to be thrown away tomorrow with no insights derived or actions taken. So how is actionable insight best accomplished with high volumes of geographically distributed data?
Please welcome to the stage: SAP Edge Services, a new solution that expands the capabilities available as part of SAP Leonardo IoT Edge. SAP Edge Services enables business context and intelligence at the edge, close to where data originates. Let’s illustrate this concept with an example, consider this scenario: you manage several warehouses which use hundreds of conveyors to optimize material flow for creating goods and fulfilling orders. Having centralized access to real-time data could be really valuable in determining capacity, such as what percentage of conveyor capacity is in use at different times; usage patterns, such as how and when each conveyor is used; and compliance, such as whether each conveyor is completing orders to the precise specifications required.
But what happens if you send all this data generated to the cloud for processing and analysis? Is it economically feasible to transmit to the cloud? What if connectivity is interrupted? If an incident happens, for example, non-compliance, how long before it’s recognized if that data is treated just like all the other business-as-usual data? You can already imagine the answer to all of these questions. But let’s put a finer point on it: “dumb pipe” data transmission — especially in a world where everything is connected — amounts to expensive, slow, and intermittent outcomes.
Now reimagine the scenario with a series of Edge micro-services. Let’s start with the business essential functions: this is about contextualizing the data through integrating it with back-end systems in place to enrich existing business processes and trigger actions, such as work orders. Next, a persistence service is used for configuring what data to store locally and implementing a data aging policy. Then, a streaming service enables data streams to be analyzed based on definable conditions with adjustable time windows for identifying patterns as a basis for automated events. For example, certain conditions can initiate notifications to appropriate parties. More advanced analytics can also be triggered when further investigation is needed. For example, an alert sent to the cloud can be followed by analysis of pre-selected data contextually relevant for the aforementioned alert. And let’s not forget about the possibilities soon to come with the machine learning service, which will aggregate trends and patterns across multiple data feeds and locations to offer even deeper insights.
This is just one use-case example and a sampling of the Edge services available. The larger point is that by enabling business context and intelligence at the edge, close to where data originates, SAP Edge Services addresses latency, bandwidth, cost considerations, and much more. When it comes to geographically distributed data, it also addresses other requirements, such as ownership, geographic regulations, and privacy. It effectively merges the best of both worlds: the power of the edge is combined with the power of the cloud for near real-time use cases and deterministic performance of business processes.
In short, SAP Edge Services provides the ability to set and distribute policies from the cloud, so that raw data can be enriched with business context at the edge, converted into meaningful insights for decision-making, all while triggering immediate business action without requiring a round-trip to the cloud every time. Going digital just got even more powerful.
Read more news and coverage from the SAP Leonardo Live event
Bob Caswell is product manager for SAP IoT Smart Connected Business
SAP все в одном
Наше новое предложение – полный пакет для аналитики, сочетающий в себе лидирующие продукты SAP для интеграции данных, управления данными и бизнес-аналитики, сертифицированные для совместной работы – это быстрый и простой способ обработки больших данных.
Оглавление
Наше новое предложение – полный пакет для аналитики, сочетающий в себе лидирующие продукты SAP для интеграции данных, управления данными и бизнес-аналитики, сертифицированные для совместной работы – это быстрый и простой способ обработки больших данных. Купить программное обеспечение SAP или сделать заказ на поставку лучшей корпоротивной, информационной, автоматизированной системы SAP Вы можете связатся с нашими менеджерами по телефону +7 (499) 703 06 94
Наше новое предложение – полный пакет для аналитики, сочетающий в себе лидирующие продукты SAP для интеграции данных, управления данными и бизнес-аналитики, сертифицированные для совместной работы – это быстрый и простой способ обработки больших данных. Купить программное обеспечение SAP или сделать заказ на поставку лучшей корпоротивной, информационной, автоматизированной системы SAP Вы можете связатся с нашими менеджерами по телефону +7 (499) 703 06 94
Анализируйте данные из любого источника, с исключительной производительностью и масштабируемостью
Разворачивайте аналитику, подогнанную под требования вашей отрасли или отдела
Быстро включитесь в работу с единым, простым в установке программным пакетом
Состав
Что входит в состав
Интеграция данных
Воспользуйтесь единым, точным представлением ваших данных, с помощью интеграции структурированных и неструктурированных данных из всех источников вашего малого бизнеса.
- Получите легкий доступ к данным, которые необходимы для решения ваших оперативных и аналитических задач. Создайте полную картину ваших данных и углубляйтесь в детали – независимо от объема Поддерживайте ключевые бизнес-решения с помощью интегрированных, преобразованных и надежных данных.
SAP Data Integration, Edge edition
Высокооптимизированный аналитический сервер
Анализируйте большие объемы данных в 100 раз быстрее, чем при использовании традиционных реляционных баз данных – для наиболее четкого понимания производительности и динамики рынка.*
- Проводите анализ больших данных с непревзойденной производительностью обработки запросов – для быстрого принятия решений Открывайте новые пути для уменьшения накладных расходов, затрат на хранение и затрат на обслуживание Предоставьте точную, своевременную информацию конечным пользователям по всей организации Воспользуйтесь прекрасной масштабируемостью с открытой, гибкой, ориентированной на столбцы архитектурой
Бизнес аналитика – БА
Исследуйте, управляйте и делитесь персонализированными отчетами, приборными панелями и аналитикой с помощью этого доступного аналитического решения для бизнеса начального уровня.
- Предоставьте бизнес-пользователям легкий доступ к интерактивным, визуально впечатляющим отчетам и приборным панелям Задавайте и отвечайте на вопросы о вашем бизнесе со скоростью мысли Встраивайте мощный БА контент в ваши приложения с помощью исчерпывающих SDK
SAP Crystal Server
Вопросы
Часто задаваемые вопросы
Что такое SAP Crystal Server analytics edition?
Аналитическое издание SAP Crystal Server – это полноценное решение в едином пакете для развертывания высокопроизводительной аналитики без трудностей с интеграцией различных систем для подготовки, анализа и управления информацией.
Что входит в состав analytics edition?
Analytics edition предоставляет фреймворк для управления бизнес аналитикой (БА) корпоративного класса с SAP Crystal Server, хорошо масштабируемое хранилище данных с SAP Sybase IQ и решение для «извлечения, преобразования и загрузки» (ETL) с SAP Data Integrator Edge edition.
В чем ключевые преимущества analytics edition?
Analytics edition – это полноценное, доступное решение, которое позволяет клиентам извлекать наибольшую пользу из их бизнес-контента, наблюдать большие данные в действии и получать быстрые, мощные инсайты. Ключевые преимущества:
Вы можете получить дополнительную информацию на веб-странице SAP Crystal Server analytics edition по адресу:
Как клиент может использовать это решение?
Вместе с функциями SAP Crystal Server по управлению бизнес аналитикой, analyticseditionпредоставляет функции хранилища данных и ETL. Хранилище данных надежно хранит информацию для отчетности и анализа. Хранимые данные обычно поступают из операционных или транзакционных баз данных. Инструменты ETL используются для подключения к этим источникам данных, трансформации данных и последующей загрузки в хранилище данных, таким образом получается следующая цепочка.
Что такое SAP?
И как получилось, что 77% мировой торговли, в том числе 78% поставок продуктов питания, проходит через программы SAP?
ERP — то место, где компании хранят основные операционные данные. Мы говорим о прогнозах продаж, заказах на покупку, складских запасах, а также о процессах, которые срабатывают на основе этих данных (например, выплаты поставщикам при оформлении заказов). В некотором смысле ERP является «мозгом» компании — она хранит все важные данные и все действия, которые инициируются этими данными в рабочих процессах.
Но прежде чем полностью захватить современный мир бизнеса, как вообще появилось это программное обеспечение? История ERP начинается с серьёзной работы по автоматизации офисной деятельности в 1960-е годы. Ранее, в 40-е и 50-е годы происходила главным образом автоматизация механической работы «синих воротничков» — вспомните General Motors, создавшую свой отдел автоматизации в 1947 году. А вот автоматизация работы «белых воротничков» (часто с помощью компьютеров!) началась в 60-е.
Автоматизация 60-х: появление компьютеров
Первыми бизнес-процессами, которые автоматизировали с помощью компьютеров, стали расчёт зарплаты и выставление счетов. Раньше целые армии офисных работников вручную подсчитывали часы работы сотрудников в бухгалтерских книгах, умножали на почасовую ставку, затем вручную вычитали налоги, вычеты на пособия и так далее… всё это только для того, чтобы посчитать зарплату за один месяц! Этот трудоёмкий, повторяющийся процесс был подвержен человеческим ошибкам, при этом он идеально подходит для компьютерной автоматизации.
К 60-м годам многие компании для автоматизации расчёта зарплаты и выставления счетов использовали компьютеры IBM. Процессинг данных —устаревший термин, от которого осталась только компания Automatic Data Processing, Inc. Вместо него сегодня мы говорим «ИТ». Тогда ещё не сформировалась отрасль разработки программного обеспечения, поэтому в отделы ИТ часто брали аналитиков и учили их программировать на месте. Первый в США факультет Computer Science открыл университет Пердью в 1962 году, а первый выпуск по специальности состоялся спустя несколько лет.
Написание программ для автоматизации/обработки данных в 60-е годы было сложной задачей из-за ограничений памяти. Не было ни языков высокого уровня, ни стандартизированных операционных систем, ни персональных компьютеров — только большие дорогие мейнфреймы с небольшим объёмом памяти, где программы запускались на катушках магнитной ленты! Программисты часто работали с компьютером по ночам, когда он был свободен. Для компаний вроде General Motors обычным делом было писать собственные операционные системы, чтобы получить максимальную отдачу от своих мейнфреймов.
Cегодня мы запускаем прикладное программное обеспечение в нескольких стандартных операционных системах, но такого не было до 1990-х гг. В средневековую эпоху мейнфреймов 90% всего программного обеспечения писалось на заказ, и только 10% продавалось в готовом виде.
Такая ситуация глубоко повлияла на то, как компании развивали свои технологии. Некоторые предполагали, что будущее за стандартизированным оборудованием с неизменной ОС и языком программирования, как система SABRE для авиационной промышленности (которая используется до сих пор!) Большинство компаний продолжали создавать собственное полностью изолированное программное обеспечение, часто изобретая велосипед.
Рождение стандартного программного обеспечения: расширяемая программа SAP
В 1972 году пять инженеров уволились из IBM, чтобы заключить контракт на поставку программного обеспечения с крупной химической фирмой под названием ICI. Они основали новую компанию под названием SAP (Systemanalyse und Programmentwicklung или «системный анализ и разработка программ»). Как и большинство разработчиков программного обеспечения в то время, они в основном занимались консалтингом. Сотрудники SAP приходили в офисы клиентов и разрабатывали софт на их компьютерах, в основном, для управления логистикой.
Но самое главное, программное обеспечение SAP изначально создавалось расширяемым. В первоначальном контракте с ICI компания SAP не создавала программное обеспечение с нуля, как было принято в то время, а писала код поверх предыдущего проекта. Когда SAP выпустила своё программное обеспечение для финансового учёта в 1974 году, то изначально планировала в будущем писать поверх него дополнительные программные модули и продавать их. Такая расширяемость стала определяющей особенностью SAP. В то время взаимодействие между клиентскими контекстами считалось радикальной инновацией. Программы писались с нуля для каждого клиента.
Важность интеграции
Когда SAP представила свой второй программный модуль для производства в дополнение к первому финансовому модулю, эти два модуля смогли легко взаимодействовать друг с другом, поскольку у них была общая база данных. Такая интеграция сделала сочетание модулей значительно более ценным, чем просто две программы по отдельности.
Поскольку ПО автоматизировало определённые бизнес-процессы, его влияние в значительной степени зависело от доступа к данным. Данные заказа на закупку хранятся в модуле продаж, данные по запасам продукции хранятся в модуле склада и т. д. И поскольку эти системы не взаимодействуют, их регулярно нужно синхронизировать, то есть сотрудник вручную копировал данные из одной базы в другую.
Интегрированное ПО решает эту проблему, облегчая коммуникацию между системами компании и позволяя новые виды автоматизации. Такого рода интеграция — между различными бизнес-процессами, а также источниками данных — является ключевой особенностью ERP-систем. Это стало особенно важным по мере развития аппаратного обеспечения, что открывало новые возможности автоматизации — и системы ERP процветали.
Скорость доступа к информации в интегрированном ПО позволяет компаниям полностью изменить свои бизнес-модели. Компания Compaq с помощью ERP внедрила новую модель «производство по заказу» (то есть сборка компьютера только после явного получения заказа). Эта модель экономит деньги, уменьшая складские запасы, полагаясь на быстрый оборот — именно то, в чём помогает грамотная ERP. Когда IBM последовала тому же примеру, то сократила время доставки комплектующих с 22-х до трёх дней.
Как на самом деле выглядит ERP
Слова «корпоративное программное обеспечение» никак не ассоциируется с модным и удобным интерфейсом, и SAP не исключение. Базовая установка SAP содержит 20 000 таблиц БД, 3000 из которых являются таблицами конфигурации. В этих таблицах около 8000 конфигурационных решений, которые нужно принять ещё до начала работы программы. Вот почему SAP Configuration Specialist — это реальная профессия!
Несмотря на сложность настройки, программное обеспечение SAP ERP обеспечивает ключевую ценность — широкую интеграцию между собой нескольких бизнес-процессов. Эта интеграция приводит к тысячам вариантов использования в организации. SAP организует эти варианты использования в «транзакциях», которые представляют собой бизнес-действия. Некоторые примеры транзакций включают «создание заказа» и «отображение клиента». Эти транзакции организованы в формате вложенного каталога. Таким образом, чтобы найти транзакцию «Создать заказ на продажу», вы идёте в каталог «Логистика», затем «Продажи», затем «Заказ», и там найдёте фактическую транзакцию.
Если назвать ERP «браузером транзакций», то это будет удивительно точным описанием. Он очень похож на браузере, тут есть кнопка «Назад», кнопки зуммирования и текстовое поле для кодов “TCodes”, эквивалент адресной строки в браузере. SAP поддерживает более 16 000 типов транзакций, поэтому навигация по дереву транзакций может быть сложной без этих кодов.
Несмотря на головокружительное количество доступных конфигураций и транзакций, у компаний всё равно встречаются уникальные варианты использования, им нужно тонко настраивать свои действия. Для обработки таких уникальных рабочих процессов у SAP есть встроенная среда программирования. Вот как работает каждая часть:
Данные
В интерфейсе SAP разработчики могут создавать собственные таблицы БД. Это реляционные таблицы как обычные базы SQL: столбцы различных типов, внешние ключи, ограничения значений, а также разрешения на чтение/запись.
Логика
SAP разработала язык под названием ABAP (Advanced Business Application Programming, первоначально Allgemeiner Berichts-Aufbereitungs-Prozessor, по-немецки «общий процессор создания отчётов»). Он позволяет разработчикам запускать индивидуальную бизнес-логику в ответ на определённые события или по расписанию. ABAP — это язык с богатым синтаксисом, здесь примерно втрое больше ключевых слов, чем в JavaScript (см. реализацию игры 2048 на языке ABAP). Когда вы написали свою программу (в SAP есть встроенный редактор для программирования), то публикуете её как собственную транзакцию, вместе с индивидуальным кодом TCode. Можете настроить существующее поведение с помощью обширной системы хуков, которые называются «бизнес-надстройками» (add-ins), где программа настраивается для запуска при выполнении определённой транзакции — аналогично триггерам SQL.
SAP также поставляется с конструктором для создания UI. Он поддерживает драг-н-дроп и поставляется с удобными функциями, такими как сгенерированные формы на основе таблицы БД. Несмотря на это, его довольно трудно использовать. Моя любимая часть конструктора — рисование столбцов таблицы:
Трудности внедрения ERP
Интегрированная природа ERP означает, что для её внедрения требуются усилия компании целиком. А поскольку компании получают выгоду только после повсеместного внедрения, это особенно рискованно! Внедрение ERP — не просто решение о покупке: это обязательство изменить свои методы управления операциями. Установка программного обеспечения — это легко, перенастройка рабочего процесса всей компании — вот где основная работа.
Для внедрения у себя ERP-системы клиенты часто нанимает консалтинговую фирму, такую как Accenture, и платят ей миллионы долларов за работу с отдельными бизнес-подразделениями. Аналитики определяют, как интегрировать ERP в процессы компании. И как только интеграция начинается, компания должна начать обучение всех сотрудников, как использовать систему. Gartner рекомендует резервировать 17% бюджета только на обучение!
Современная индустрия ERP
Крупнейшими игроками являются Oracle и SAP. Хотя обе являются лидерами рынка, их ERP-продукты удивительно отличаются. Продукт SAP был в основном построен внутри компании, в то время как Oracle агрессивно скупила конкурентов, таких как PeopleSoft и NetSuite.
Oracle и SAP настолько доминируют, что даже Microsoft использует SAP вместо своего собственного ERP-продукта Microsoft Dynamics.
Поскольку в большинстве отраслей довольно специфические потребности в ERP, у Oracle и SAP есть готовые конфигурации для многих отраслей, таких как пищевая, автомобильная и химическая, а также вертикальные конфигурации, такие как процессы организации продаж. Тем не менее, всегда остаётся место для нишевых игроков, которые, как правило, ориентируются на конкретную вертикаль:
Однако специализация — не единственная возможность найти свою нишу на рынке. Некоторые стартапы пытаются вывести на рынок более современные программные платформы. Примером может служить Zuora: она предлагает возможность интеграции (с разными ERP!) по подписке. Стартапы вроде Anaplan и Zoho предлагают то же самое.
ERP на подъёме?
В 2019 году SAP чувствует себя прекрасно: в прошлом году выручка составила €24,7 млрд, а рыночная капитализация сейчас превысила €150 млрд. Но мир программного обеспечения уже не тот, что раньше. Когда SAP впервые появилась, данные были изолированы и трудно интегрировались, так что хранение всего этого в SAP казалось очевидным ответом.
Но теперь ситуация быстро меняется. У большинства современных корпоративных программ (например, Salesforce, Jira и т. д.) есть бэкенд с хорошими API для экспорта данных. Формируются озёра данных: например, Presto облегчает соединение между собой баз данных, невозможное всего несколько лет назад.
SAP Data Services, часть 3. Экстракция, преобразование и загрузка данных в SAP HANA
Вавлитис Майкл
Изучим и сравним подход по экстракции, преобразованию и загрузке (ETL) данных в SAP Data Services со встроенной функциональностью SAP HANA, чтобы выбрать оптимальное решения для интеграции
Ключевые понятия
Определенные процессы экстракции, преобразования и загрузки данных (extract, transform, and load, ETL) были перенесены в SAP HANA, что напрямую влияет на ее интеграцию с SAP Data Services. Процессы ETL — обязательный шаг при развертывании хранилища данных. Они включают в себя перемещение данных из прежней системы в новое хранилище. Это комплексный сквозной процесс загрузки данных из исходной системы в целевую. Экстракция представляет собой извлечение данных из исходной системы с, по возможности, минимальным влиянием на производительность работающей исходной системы. Преобразование обычно предусматривает применение ряда правил для получения необходимого формата данных, например, применение фильтров или преобразование валютных единиц. После преобразования данные загружаются в хранилище целевой системы.
Функции экстракции, преобразования и загрузки данных теперь встроены в SAP HANA, поэтому в будущем переход от SAP Data Services (ранее SAP BusinessObjects Data Services) к SAP HANA неизбежен. SAP стремится упростить все процессы, и объединение функций наглядно демонстрирует этот подход. С появлением и развитием SAP HANA отраслевые эксперты стали с особым вниманием следить за обновлениями. В данной статье предлагается прогноз развития процессов ETL в SAP HANA.
Опишем интеграцию SAP Data Services с SAP HANA и влияние на будущее SAP Data Services встроенных в SAP HANA функций ETL, таких как smart data integration (интеллектуальная интеграция) и smart data quality (интеллектуальное управление качеством данных). В первой статье из серии, «SAP Data Services, часть 1: интеграция с SAP Business Suite Sources» рассматривался интерфейс и процессы SAP Data Services, а также интеграция SAP Data Services с источниками SAP Business Suite. Во второй статье, «SAP Data Services, часть 2: интеграция с SAP BW на базе SAP HANA» рассматривалась интеграция SAP Data Services с SAP BW на базе SAP HANA и использование экстракторов данных BW в процессах ETL.
Настоящая статья охватывает новейшие возможности SAP Data Services (начиная с версии 4.x) и интеграцию с SAP HANA (начиная с Support Package Stack 9). Начиная с Support Package Stack 9 (выпущен в октябре 2014 г.), SAP HANA предоставляет расширенные возможности для интеграции данных, обеспечения качества данных и управления потоками данных. До выпуска Support Package Stack 9для SAP HANA основным инструментом для выполнения этих задач в проектах с потребностью обработки ETL служила, как правило, платформа SAP Data Services. Однако и сейчас SAP Data Services играет важную роль, и в ближайшем будущем от нее отказываться нельзя. Давайте рассмотрим перспективы SAP Data Services с точки зрения ETL и то, как функции SAP Data Services соотносятся с новыми функциями в SAP HANA.
Новые сервисы ETL в SAP HANA
Начиная с Support Package Stack 9, в SAP HANA появились интеллектуальные инструменты для интеграции, управления качеством и управления потоками данных(smart data streaming). Новейшие инструменты SAP HANA также выполняют большую часть функций интеграции данных и управления качеством данных в SAP Data Services. Функция интеллектуального управления потоками данных SAP HANA позволяет собирать и анализировать, а также реагировать на данные в реальном времени.
Влияние SAP HANA на SAP Data Services
SAP Data Services представляет собой гибкий инструмент для соединения множества исходных и целевых систем. Более того, этот инструмент обеспечивает неограниченную масштабируемость и незаменим при выполнении сложных преобразований данных. Преимущество интеллектуальных процессов интеграции и управления качеством данных состоит в том, что не нужно использовать клиентские программы, и системная архитектура упрощается. Следовательно, можно избежать проблем с задержеками и низкой производительности, которые часто возникают в приложении для разработки SAP Data Services при использовании удаленного репозитория.
Проблемы с производительностью в SAP Data Services часто возникали вследствие того, что на экстракцию данных из исходной системы и загрузку их в целевую систему требовалось много времени. То есть производительность SAP Data Services снижалась, в основном, когда требовались расчеты, например, при очистке данных. SAP Data Services, используемый в качестве промежуточной платформы между исходной и целевой системой, часто обвиняли в низкой производительности. SAP Data Services предназначена для пакетной загрузки данных и никогда не была идеальным инструментом для репликации данных в реальном времени — для этого можно использовать новую функцию SAP HANA.
Новая цель SAP — упростить и объединить инструменты и приложения. Внедряя функции ETL в SAP HANA, в которой также выполняется моделирование данных (в SAP HANA Studio), SAP превращает эту платформу в единый инструмент для выполнения различных действий. Поэтому количество периферийных систем сокращается. Следовательно, требуется меньше оборудования, а это упрощает развертывание, техническое обслуживание и архитектуру системных ландшафтов. Тем не менее, SAP продолжает продавать SAP Data Services как основное приложение для управления информацией на предприятии (Enterprise Information Management; EIM). База клиентов EIM SAP Data Services содержит более 10 000 организаций, и SAP Data Services занимает прочную позицию среди платформ интеграции данных согласно исследованию Gartner Magic Quadrant. Хотя SAP в настоящее продолжает продажи и поддержку SAP Data Services, в будущем SAP HANA, скорее всего, будет выполнять все функции ETL, окончательно упраздняя SAP Data Services. Поэтому для SAP Data Services будет выходить все меньше новой функциональности, тогда как функции интеллектуальной интеграции и интеллектуального управления качеством данных в SAP HANA будут значительно расширены.
Будущее SAP Data Services
В новых проектах с потребностью в ETL и с использованием приложений на платформе SAP HANA необходимо сделать выбор в пользу интеллектуальной интеграции и интеллектуального управления данными, а не SAP Data Services. Эти функции встроены в SAP HANA, что позволяет избежать дополнительной траты времени и усилий на внедрение SAP Data Services. Если SAP Data Services уже используется, в обозримом будущем никаких изменений не потребуется, так как SAP продолжает поддержку SAP Data Services (рис. 1). Дорожная карта SAP Data Services предполагает, что базовая поддержка будет продолжаться до конца 2018 года, а приоритетная поддержка — до 2020 года. SAP Data Services 4.2 — наиболее актуальная версия платформы. Ожидаются лишь незначительные изменения и исправления.
Рис. 1. Классический ландшафт интеграции данных SAP Data Services
На сегодняшний день (июнь 2017 г.) в SAP не разработан метод для переноса заданий SAP Data Services в интеллектуальные инструменты интеграции и управления качеством данных, и неизвестно, планируется ли такой процесс. Целесообразно отслеживать обновления функциональности интеллектуальной интеграции и управления качеством данных SAP HANA, чтобы иметь возможность принять информированное решение о переходе с SAP Data Services. Примеры использования интеллектуальной интеграции данных (см. Рис. 2) включают в себя виртуальный доступ к некритичным данным (с помощью интеллектуального доступа к данным, smart data access); ETL для собственных хранилищ данных и информационных витрин SAP HANA; параллельное развертывание для отчетов OLTP; перенос данных из старых систем в SAP HANA; а также пакетную, федеративную (через интеллектуальный доступ) или интеграцию в режиме реального времени с внешними источниками.
Рис. 2. Новая собственная функция интеграции данных в SAP HANA
Интеллектуальную интеграцию данных можно развернуть как локально, так и в облаке. Интеллектуальная интеграция данных обеспечивает принудительную репликацию данных в выбранных источниках с функцией сбора измененных данных (Change Data Capture; CDC). Функциональность реализована на хорошо известном сервере репликации Sybase. Интеллектуальная интеграция данных также позволяет извлекать пакетные данные из источника любого типа. Интеллектуальный доступ к данным (smart data access) — федеративная платформа SAP HANA, которая используется для доступа к виртуальным данным, например, для запросов или загрузок начальных данных. Для доработки интеллектуального доступа к данным с помощью интеллектуальной интеграции используется адаптер Software Development Kit (SDK). Если поток репликации прерывается или останавливается, инструмент интеллектуальной интеграции данных может продолжить прерванную обработку данных. Он может продолжить работу и при кратковременном отключении целевой системы SAP HANA из-за непредвиденных обстоятельств, например, во время стихийных бедствий. В преобразовании данных с помощью интеллектуальной интеграции участвуют виртуальные и невиртуальные таблицы и ракурсы (view) SAP HANA. Для редактирования потоков преобразований используется Application Function Modeler (AFM) — интерфейс пользователя SAP HANA Studio.
Подключение SAP Data Services к SAP HANA
Платформа SAP Data Services оптимизирована для пакетной загрузки данных и может использоваться для загрузки данных в базу памяти in-memory SAP HANA. Для загрузки данных в реальном времени можно использовать сервер репликации Sybase или инструмент интеллектуального управления потоками данных. В SAP HANA Modeler создаются задания первичной загрузки и потоки данных для загрузки в таблицы, а SAP Data Services может использоваться для поиска и импорта внешних метаданных. SAP Data Services можно использовать для редактирования потоков данных после начальной настройки.
Оформите подписку sappro и получите полный доступ к материалам SAPPRO