{"id":95021,"date":"2020-09-24T19:42:23","date_gmt":"2020-09-24T17:42:23","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/ekstrakcziya-dannyh-iz-sap-hcm-v-non-sap-hranilishha-dannyh"},"modified":"2020-09-24T19:42:23","modified_gmt":"2020-09-24T17:42:23","slug":"ekstrakcziya-dannyh-iz-sap-hcm-v-non-sap-hranilishha-dannyh","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/ekstrakcziya-dannyh-iz-sap-hcm-v-non-sap-hranilishha-dannyh","title":{"rendered":"Datenextraktion aus SAP HCM in non-SAP-Datenlager","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Wie bekannt ist, bietet das Unternehmen SAP ein vollst\u00e4ndiges Spektrum an Software an, sowohl f\u00fcr die Durchf\u00fchrung von Transaktionsdaten als auch f\u00fcr die Verarbeitung dieser Daten in Analyse- und Berichtssystemen. Insbesondere stellt die SAP Business Warehouse-Plattform (SAP BW) ein Werkzeug zur Speicherung und Analyse von Daten dar, das \u00fcber umfangreiche technische M\u00f6glichkeiten verf\u00fcgt. Trotz aller objektiven Vorteile hat das System SAP BW einen erheblichen Nachteil. Dies ist die hohe Kosten f\u00fcr die Speicherung und Verarbeitung von Daten, die insbesondere bei der Nutzung der Cloud SAP BW on HANA auff\u00e4llt. <\/p>\n

Was w\u00e4re, wenn wir als Speichermedium ein non-SAP-Produkt, vorzugsweise OpenSource, verwenden w\u00fcrden? Wir bei X5 Retail Group haben uns f\u00fcr GreenPlum entschieden. Das l\u00f6st nat\u00fcrlich das Kostenproblem, bringt aber sofort Fragen auf, die bei der Verwendung von SAP BW praktisch automatisch gel\u00f6st wurden.<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n<\/a><\/noindex>
\nInsbesondere, wie Daten aus den Quellsystemen abgerufen werden sollen, die \u00fcberwiegend SAP-L\u00f6sungen sind?<\/p>\n

Die \"HR-Metriken\" waren das erste Projekt, in dem dieses Problem gel\u00f6st werden musste. Unser Ziel war die Schaffung eines HR-Datenlagers und die Erstellung von Analyseberichten \u00fcber die Arbeit mit Mitarbeitern. Dabei ist das Hauptdatenquelle das Transaktionssystem SAP HCM, in dem alle Personal-, Organisations- und Gehaltsvorg\u00e4nge verwaltet werden. <\/p>\n

Datenextraktion<\/h3>\n

\nIn SAP BW gibt es standardisierte Datenextraktoren f\u00fcr SAP-Systeme. Diese Extraktoren k\u00f6nnen automatisch die erforderlichen Daten sammeln, ihre Integrit\u00e4t \u00fcberwachen und \u00c4nderungen identifizieren. Hier ist beispielsweise die Standarddatenquelle f\u00fcr Mitarbeiterattribute 0EMPLOYEE_ATTR:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nDas Ergebnis der Datenextraktion aus diesem f\u00fcr einen Mitarbeiter:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nBei Bedarf kann ein solcher Extraktor an die eigenen Anforderungen angepasst oder ein eigener Extraktor erstellt werden. <\/p>\n

Zun\u00e4chst wurde die Idee entwickelt, ihre Wiederverwendbarkeit zu pr\u00fcfen. Leider stellte sich das als unerf\u00fcllbare Aufgabe heraus. Ein Gro\u00dfteil der Logik ist auf der Seite von SAP BW implementiert, und es war nicht m\u00f6glich, den Extraktor am Quellsystem schmerzfrei von SAP BW zu trennen. <\/p>\n

Es wurde offensichtlich, dass die Entwicklung eines eigenen Mechanismus zur Datenextraktion aus SAP-Systemen erforderlich sein w\u00fcrde. <\/p>\n

Die Datenstruktur in SAP HCM<\/h3>\n

\nUm die Anforderungen an einen solchen Mechanismus zu verstehen, m\u00fcssen zun\u00e4chst die genauen Daten bestimmt werden, die wir ben\u00f6tigen.<\/p>\n

Die meisten Daten in SAP HCM werden in flachen SQL-Tabellen gespeichert. Basierend auf diesen Daten visualisieren SAP-Anwendungen dem Benutzer die Organisationsstrukturen, Mitarbeiter und andere HR-Informationen. So sieht beispielsweise die Organisationsstruktur in SAP HCM aus:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nPhysisch wird ein solches Baumdiagramm in zwei Tabellen gespeichert \u2013 in hrp1000 die Objekte und in hrp1001 die Beziehungen zwischen diesen Objekten. <\/p>\n

Objekte \u201eAbteilung 1\u201c und \u201eLeitung 1\u201c:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nBeziehung zwischen den Objekten:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nEs kann eine immense Anzahl an Objektarten sowie Beziehungstypen zwischen ihnen geben. Sowohl Standardbeziehungen zwischen Objekten als auch angepasste f\u00fcr spezifische Bed\u00fcrfnisse existieren. Zum Beispiel gibt die Standardbeziehung B012 zwischen der Organisationseinheit und der Stellenbeschreibung den Leiter der Abteilung an.<\/p>\n

Darstellung des Leiters in SAP:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nSpeicherung in der Datenbanktabelle:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nMitarbeiterdaten werden in Tabellen pa* gespeichert. Beispielsweise werden Daten \u00fcber Personalma\u00dfnahmen f\u00fcr einen Mitarbeiter in der Tabelle pa0000 gespeichert.<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nWir haben beschlossen, dass GreenPlum die \u201erohen\u201c Daten abruft, d.h. sie einfach aus den SAP-Tabellen kopiert. Und direkt in GreenPlum werden sie verarbeitet und in physische Objekte (z.B. Abteilung oder Mitarbeiter) und Kennzahlen (z.B. durchschnittliche Anzahl von Besch\u00e4ftigten) umgewandelt.<\/p>\n

Es wurden etwa 70 Tabellen definiert, deren Daten in GreenPlum \u00fcbertragen werden m\u00fcssen. Danach haben wir begonnen, einen \u00dcbertragungsweg f\u00fcr diese Daten zu erarbeiten.<\/p>\n

SAP bietet eine Vielzahl von Integrationsmechanismen an. Der einfachste Weg \u2013 direkter Datenbankzugriff \u2013 ist aufgrund von Lizenzbeschr\u00e4nkungen nicht erlaubt. Daher m\u00fcssen alle Integrationsstr\u00f6me auf Anwendungsebene realisiert werden. Server<\/a> Anwendungen.
\nEin weiteres Problem war das Fehlen von Daten \u00fcber gel\u00f6schte Datens\u00e4tze in der SAP-Datenbank. Beim L\u00f6schen einer Zeile in der Datenbank wird diese physisch gel\u00f6scht. Das hei\u00dft, die Bildung einer Delta-\u00c4nderung \u00fcber den Zeitpunkt der \u00c4nderung war nicht m\u00f6glich.<\/p>\n

Nat\u00fcrlich gibt es in SAP HCM Mechanismen zur Feststellung von Daten\u00e4nderungen. Beispielsweise gibt es f\u00fcr die anschlie\u00dfende \u00dcbertragung an empfangende Systeme \u00c4nderungszeiger (change pointer), die alle \u00c4nderungen erfassen und auf deren Grundlage Idocs (Objekt zur \u00dcbertragung an externe Systeme) gebildet werden.<\/p>\n

Beispiel f\u00fcr die IDoc-\u00c4nderung des Infotyps 0302 f\u00fcr einen Mitarbeiter mit der Personalnummer 1251445:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nOder die F\u00fchrung von \u00c4nderungsprotokollen in der Tabelle DBTABLOG.<\/p>\n

Beispiel f\u00fcr ein Protokoll zur L\u00f6schung eines Eintrags mit dem Schl\u00fcssel QK53216375 aus der Tabelle hrp1000:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nAber diese Mechanismen sind nicht f\u00fcr alle ben\u00f6tigten Daten verf\u00fcgbar, und ihre Verarbeitung auf der Ebene des Anwendungsservers kann recht ressourcenintensiv sein. Daher kann eine massenhafte Aktivierung der Protokollierung f\u00fcr alle erforderlichen Tabellen zu einer merklichen Leistungsverschlechterung des Systems f\u00fchren. <\/p>\n

Ein weiteres ernstes Problem waren die Cluster-Tabellen. Die Daten zur Zeitbewertung und zur Gehaltsberechnung in der RDBMS-Version SAP HCM werden als eine Reihe logischer Tabellen f\u00fcr jeden Mitarbeiter f\u00fcr jede Abrechnung gespeichert. Diese logischen Tabellen werden in Form von bin\u00e4ren Daten in der Tabelle pcl2 gespeichert.<\/p>\n

Gehaltsabrechnungscluster:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nDie Daten aus Cluster-Tabellen k\u00f6nnen nicht mit einem SQL-Befehl gelesen werden, sondern erfordern die Verwendung von SAP HCM-Makrobefehlen oder speziellen Funktionsmodulen. Dementsprechend wird die Lesegeschwindigkeit solcher Tabellen relativ niedrig sein. Andererseits enthalten solche Cluster Daten, die nur einmal im Monat ben\u00f6tigt werden \u2013 die endg\u00fcltige Gehaltsabrechnung und die Zeitbewertung. Daher ist die Geschwindigkeit in diesem Fall nicht so kritisch. <\/p>\n

Bei der Bewertung der Optionen zur Bildung einer Delta-\u00c4nderung der Daten wurde auch die Option einer vollst\u00e4ndigen Auslagerung in Betracht gezogen. Die Option, t\u00e4glich Gigabytes unver\u00e4nderter Daten zwischen den Systemen zu \u00fcbertragen, kann nicht ansprechend wirken. Sie hat jedoch auch eine Reihe von Vorteilen \u2013 es ist weder notwendig, das Delta auf der Quellseite zu implementieren, noch es auf der Zielseite einzugliedern. Entsprechend sinken die Kosten und die Implementierungszeit, und die Zuverl\u00e4ssigkeit der Integration steigt. Es wurde festgestellt, dass praktisch alle \u00c4nderungen in SAP HR innerhalb eines Zeitraums von drei Monaten bis zum aktuellen Datum stattfinden. Daher wurde beschlossen, eine t\u00e4gliche vollst\u00e4ndige Auslagerung der Daten aus SAP HR f\u00fcr N Monate vor dem aktuellen Datum und eine monatliche vollst\u00e4ndige Auslagerung durchzuf\u00fchren. Der Parameter N h\u00e4ngt von der jeweiligen Tabelle ab.
\n und variiert zwischen 1 und 15.<\/p>\n

F\u00fcr die Datenextraktion wurde folgendes Schema vorgeschlagen:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nDas externe System erstellt eine Anfrage und sendet sie an SAP HCM, wo die Anfrage auf Vollst\u00e4ndigkeit der Daten und Berechtigungen zum Zugriff auf die Tabellen \u00fcberpr\u00fcft wird. Bei erfolgreicher Pr\u00fcfung f\u00fchrt SAP HCM ein Programm aus, das die erforderlichen Daten sammelt und an die Integrationsl\u00f6sung Fuse \u00fcbertr\u00e4gt. Fuse bestimmt das notwendige Thema in Kafka und \u00fcbertr\u00e4gt die Daten dorthin. Anschlie\u00dfend werden die Daten aus Kafka in den Stage Area GP \u00fcberf\u00fchrt.<\/p>\n

F\u00fcr uns in dieser Kette ist die Frage der Datenextraktion aus SAP HCM von Interesse. Lassen Sie uns n\u00e4her darauf eingehen. <\/p>\n

Schema der Interaktion zwischen SAP HCM und FUSE.<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nDas externe System bestimmt die Zeit der letzten erfolgreichen Anfrage in SAP.
\nDer Prozess kann durch einen Timer oder ein anderes Ereignis ausgel\u00f6st werden, es kann auch eine Timeout-Wartezeit f\u00fcr die Antwort mit den Daten von SAP festgelegt werden, gefolgt von der Initiierung einer erneuten Anfrage. Danach wird eine Delta-Anfrage erstellt und an SAP gesendet.<\/p>\n

Die Daten der Anfrage werden im Body im JSON-Format \u00fcbermittelt.
\nHTTP-Methode: POST.
\nBeispiel einer Anfrage:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nDer SAP-Dienst f\u00fchrt eine Kontrolle der Anfrage auf Vollst\u00e4ndigkeit, \u00dcbereinstimmung mit der aktuellen SAP-Struktur und das Vorhandensein von Zugriffsrechten auf die angeforderte Tabelle durch. <\/p>\n

Im Fehlerfall gibt der Dienst eine Antwort mit dem entsprechenden Code und einer Beschreibung zur\u00fcck. Bei erfolgreicher Kontrolle wird ein Hintergrundprozess zur Erstellung der Auswahl erstellt, ein einzigartiger Sitzungs-ID wird generiert und synchron zur\u00fcckgegeben. <\/p>\n

Im Fehlerfall registriert das externe System diesen im Protokoll. Bei erfolgreicher Antwort \u00fcbertr\u00e4gt es die Sitzungs-ID und den Namen der Tabelle, auf die die Anfrage gerichtet war.<\/p>\n

Das externe System registriert die aktuelle Sitzung als offen. Wenn es andere Sitzungen f\u00fcr diese Tabelle gibt, werden diese mit einer Warnung im Protokoll geschlossen.<\/p>\n

Der Hintergrundjob von SAP erstellt einen Cursor basierend auf den angegebenen Parametern und ein Paket von Daten einer bestimmten Gr\u00f6\u00dfe. Die Paketgr\u00f6\u00dfe entspricht der maximalen Anzahl von Datens\u00e4tzen, die der Prozess aus der Datenbank liest. Standardm\u00e4\u00dfig wird sie auf 2000 festgelegt. Wenn es in der Datenbankauswahl mehr Datens\u00e4tze gibt als die verwendete Paketgr\u00f6\u00dfe, wird nach der \u00dcbertragung des ersten Pakets der n\u00e4chste Block mit dem entsprechenden Offset und der inkrementierten Paketnummer gebildet. Die Nummern werden um 1 inkrementiert und strikt nacheinander gesendet. <\/p>\n

Dann \u00fcbergibt SAP das Paket an den Eingang des Webdienstes des externen Systems. Dieses System f\u00fchrt \u00dcberpr\u00fcfungen des eingehenden Pakets durch. Eine Sitzung mit der erhaltenen ID muss im System registriert und im offenen Status sein. Wenn die Paketnummer > 1 ist, muss im System der erfolgreiche Empfang des vorherigen Pakets (package_id-1) registriert sein.<\/p>\n

Im Falle einer erfolgreichen \u00dcberpr\u00fcfung parst und speichert das externe System die Daten aus der Tabelle.<\/p>\n

Zus\u00e4tzlich, wenn im Paket das Flag final vorhanden ist und die Serialisierung erfolgreich war, wird das Integrationsmodul \u00fcber den erfolgreichen Abschluss der Sitzungsbearbeitung benachrichtigt, und das Modul aktualisiert den Status der Sitzung.<\/p>\n

Im Falle eines Fehlers bei den Kontrollen\/Parsing wird der Fehler protokolliert, und Pakete f\u00fcr diese Sitzung werden vom externen System abgelehnt.<\/p>\n

Ebenso im umgekehrten Fall, wenn das externe System einen Fehler zur\u00fcckgibt, wird dieser protokolliert und die \u00dcbertragung von Paketen wird eingestellt.<\/p>\n

F\u00fcr die Abfrage von Daten im SAP HCM wurde ein Integrationsdienst implementiert. Der Dienst basiert auf dem ICF-Framework (SAP Internet Communication Framework - help.sap.com\/viewer\/6da7259a6c4b1014b7d5e759cc76fd22\/7.01.22\/en-US\/488d6e0ea6ed72d5e10000000a42189c.html<\/a><\/noindex>). Er erm\u00f6glicht die Abfrage von Daten aus dem SAP HCM-System aus bestimmten Tabellen. Bei der Bildung der Datenanfrage gibt es die M\u00f6glichkeit, eine Liste spezifischer Felder und Filterparameter festzulegen, um die ben\u00f6tigten Daten zu erhalten. Dabei sieht die Implementierung des Dienstes keine Gesch\u00e4ftslogik vor. Algorithmen zur Berechnung der Delta-Werte, der Abfrageparameter, der Integrit\u00e4tskontrolle usw. werden ebenfalls im externen System implementiert.<\/p>\n

Dieser Mechanismus erm\u00f6glicht es, alle ben\u00f6tigten Daten innerhalb von wenigen Stunden zu sammeln und zu \u00fcbertragen. Diese Geschwindigkeit ist an der Grenze des Akzeptablen, weshalb diese L\u00f6sung von uns als vor\u00fcbergehend betrachtet wird, um den Bedarf an einem Extraktionstool im Projekt zu decken.
\nIn dem Zielbild zur L\u00f6sung der Datenextraktionsaufgabe werden Optionen zur Nutzung von CDC-Systemen wie Oracle Golden Gate oder ETL-Tools wie SAP DS erarbeitet.
\n
Quelle: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

\u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f SAP \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 \u043e\u0442\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 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