{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/ekstrakcziya-dannyh-iz-sap-hcm-v-non-sap-hranilishha-dannyh","title":{"rendered":"Estrazione dei dati da SAP HCM in archivi di dati non SAP","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Come \u00e8 noto, l'azienda SAP offre un'ampia gamma di software, sia per la gestione dei dati transazionali che per l'elaborazione di questi dati nei sistemi di analisi e reporting. In particolare, la piattaforma SAP Business Warehouse (SAP BW) \u00e8 uno strumento per l'archiviazione e l'analisi dei dati, dotato di ampie capacit\u00e0 tecniche. Nonostante i suoi oggettivi vantaggi, il sistema SAP BW presenta un'importante svantaggio. Si tratta dell'elevato costo di archiviazione e elaborazione dei dati, particolarmente evidente quando si utilizza SAP BW on Hana in cloud. <\/p>\n

E se si iniziasse a utilizzare un prodotto non-SAP, preferibilmente OpenSource, come archiviazione? Noi di X5 Retail Group abbiamo scelto GreenPlum. Questo risolve sicuramente la questione dei costi, ma sorgono immediatamente delle domande che con SAP BW venivano quasi risolte per default.<\/p>\n

\"Estrazione
\n<\/a><\/noindex>
\nIn particolare, come prelevare i dati dai sistemi sorgente, che per la maggior parte sono soluzioni SAP?<\/p>\n

\u00abHR-metriche\u00bb \u00e8 stato il primo progetto in cui \u00e8 stata affrontata questa problematica. Il nostro obiettivo era creare un repository di dati HR e costruire report di analisi sul lavoro con i dipendenti. In questo caso, la principale fonte di dati \u00e8 il sistema transazionale SAP HCM, che gestisce tutte le attivit\u00e0 relative al personale, all'organizzazione e alla retribuzione. <\/p>\n

Estrazione dei dati<\/h3>\n

\nIn SAP BW esistono estrattori di dati standard per i sistemi SAP. Questi estrattori possono raccogliere automaticamente i dati necessari, monitorarne l'integrit\u00e0 e determinare le variazioni. Ad esempio, la fonte di dati standard per gli attributi del dipendente 0EMPLOYEE_ATTR:<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nIl risultato dell'estrazione dei dati da esso per un singolo dipendente:<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nSe necessario, tale estrattore pu\u00f2 essere modificato in base alle proprie esigenze o pu\u00f2 essere creato un estrattore personalizzato. <\/p>\n

Per prima cosa \u00e8 nata l'idea di riutilizzarli. Sfortunatamente, si \u00e8 rivelata un compito irrealizzabile. La maggior parte della logica \u00e8 implementata lato SAP BW e separare indolore l'estrattore dalla fonte da SAP BW non \u00e8 stato possibile. <\/p>\n

\u00c8 diventato chiaro che era necessaria la creazione di un proprio meccanismo di estrazione dei dati dai sistemi SAP. <\/p>\n

Struttura di archiviazione dei dati in SAP HCM<\/h3>\n

\nPer comprendere i requisiti di un meccanismo del genere, \u00e8 necessario innanzitutto definire quali dati ci serviranno.<\/p>\n

La maggior parte dei dati in SAP HCM \u00e8 memorizzata in tabelle SQL semplici. Sulla base di questi dati, le applicazioni SAP visualizzano all'utente le strutture organizzative, i dipendenti e altre informazioni HR. Ad esempio, ecco come appare la struttura organizzativa in SAP HCM:<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nFisicamente, questo albero \u00e8 memorizzato in due tabelle: hrp1000 per gli oggetti e hrp1001 per le relazioni tra questi oggetti. <\/p>\n

Oggetti \"Dipartimento 1\" e \"Direzione 1\":<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nRelazione tra gli oggetti:<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nCi pu\u00f2 essere un numero enorme di tipi di oggetti e di tipi di relazioni tra di essi. Esistono sia relazioni standard tra oggetti che personalizzate per esigenze specifiche. Ad esempio, la relazione standard B012 tra unit\u00e0 organizzative e posizioni lavorative indica il responsabile del dipartimento.<\/p>\n

Visualizzazione del responsabile in SAP:<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nMemorizzazione nella tabella del database:<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nI dati dei dipendenti sono memorizzati nelle tabelle pa*. Ad esempio, i dati sugli eventi di personale per un dipendente sono memorizzati nella tabella pa0000.<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nAbbiamo deciso che GreenPlum avrebbe prelevato i dati \"grezzi\", cio\u00e8 semplicemente copiandoli dalle tabelle SAP. E solo in GreenPlum verranno elaborati e trasformati in oggetti fisici (ad esempio, Dipartimento o Dipendente) e metriche (ad esempio, numero medio di dipendenti).<\/p>\n

Sono state identificate circa 70 tabelle da cui \u00e8 necessario trasferire i dati a GreenPlum. Dopodich\u00e9, abbiamo iniziato a studiare il modo di trasferire questi dati.<\/p>\n

SAP offre un numero piuttosto elevato di meccanismi di integrazione. Ma il modo pi\u00f9 semplice \u2013 l'accesso diretto al database \u00e8 vietato a causa di restrizioni di licenza. Pertanto, tutti i flussi di integrazione devono essere implementati a livello di server<\/a> applicazioni.
\nIl problema successivo era l'assenza di dati sulle registrazioni eliminate nel database SAP. Quando una riga viene eliminata nel database, essa viene effettivamente cancellata. Cio\u00e8, non era possibile generare delta delle modifiche nel tempo delle modifiche.<\/p>\n

Naturalmente, in SAP HCM ci sono meccanismi per la registrazione delle modifiche dei dati. Ad esempio, per la successiva trasmissione ai sistemi di destinazione esistono puntatori di modifica (change pointer), che registrano qualsiasi modifica e sulla base dei quali vengono formati gli Idoc (oggetto per la trasmissione a sistemi esterni).<\/p>\n

Esempio di modifica del tipo di infotipo 0302 per un dipendente con il numero di busta paga 1251445:<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nOppure la registrazione dei log delle modifiche ai dati nella tabella DBTABLOG.<\/p>\n

Esempio di log per l'eliminazione di una registrazione con chiave QK53216375 dalla tabella hrp1000:<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nTuttavia, questi meccanismi non sono disponibili per tutti i dati necessari e il loro trattamento a livello del server applicativo pu\u00f2 richiedere molte risorse. Pertanto, l'attivazione massiccia del logging su tutte le tabelle necessarie pu\u00f2 portare a un notevole degrado delle prestazioni del sistema. <\/p>\n

Un altro serio problema riguardava le tabelle cluster. I dati relativi alla stima del tempo e al calcolo della retribuzione nella versione RDBMS di SAP HCM sono memorizzati come un insieme di tabelle logiche per ogni dipendente per ogni calcolo. Queste tabelle logiche sono memorizzate in forma binaria nella tabella pcl2.<\/p>\n

Cluster per il calcolo della retribuzione:<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nI dati delle tabelle cluster non possono essere letti con un comando SQL; \u00e8 necessario utilizzare i macro comandi di SAP HCM o moduli funzionali speciali. Pertanto, la velocit\u00e0 di lettura di tali tabelle sar\u00e0 piuttosto bassa. D'altra parte, in questi cluster sono memorizzati dati necessari solo una volta al mese \u2013 il calcolo finale della retribuzione e la stima del tempo. Quindi la velocit\u00e0 in questo caso non \u00e8 cos\u00ec critica. <\/p>\n

Valutando le opzioni per la generazione della delta delle modifiche ai dati, si \u00e8 deciso di considerare anche l'opzione di un'estrazione completa. L'idea di trasferire gigabyte di dati invariati tra i sistemi ogni giorno non appare molto allettante. Tuttavia, ha alcuni vantaggi: non \u00e8 necessario implementare la delta lato sorgente e nemmeno integrarla lato ricevente. Di conseguenza, i costi e i tempi di implementazione si riducono, migliorando l'affidabilit\u00e0 dell'integrazione. \u00c8 stato inoltre stabilito che praticamente tutte le modifiche in SAP HR avvengono entro un orizzonte di tre mesi dalla data attuale. Pertanto, si \u00e8 deciso di procedere con un'estrazione completa giornaliera dei dati da SAP HR per N mesi dalla data attuale e con un'estrazione completa mensile. Il parametro N dipende dalla specifica tabella
\n e varia da 1 a 15.<\/p>\n

\u00c8 stato proposto il seguente schema per l'estrazione dei dati:<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nIl sistema esterno genera una richiesta e la invia a SAP HCM, dove questa richiesta viene controllata per completezza dei dati e diritti di accesso alle tabelle. In caso di verifica positiva, in SAP HCM viene eseguito un programma che raccoglie i dati necessari e li invia alla soluzione di integrazione Fuse. Fuse determina il topic necessario in Kafka e vi trasferisce i dati. Successivamente, i dati da Kafka vengono inviati all'Area Stage GP.<\/p>\n

In questa catena, ci interessa la questione dell'estrazione dei dati da SAP HCM. Approfondiamo questo aspetto. <\/p>\n

Schema di interazione tra SAP HCM e FUSE.<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nIl sistema esterno determina l'orario dell'ultima richiesta riuscita a SAP.
\nIl processo pu\u00f2 essere avviato da un timer o da un altro evento, inclusa l'impostazione di un timeout in attesa della risposta con i dati da SAP e l'inizializzazione di una richiesta ripetuta. Successivamente, viene generata una richiesta di differenza e inviata a SAP.<\/p>\n

I dati della richiesta vengono trasmessi nel corpo in formato json.
\nMetodo http: POST.
\nEsempio di richiesta:<\/p>\n

\"Estrazione
\n
\nIl servizio SAP controlla la richiesta per completezza, corrispondenza con la struttura attuale di SAP e presenza di autorizzazione per accedere alla tabella richiesta. <\/p>\n

In caso di errori, il servizio restituisce una risposta con il codice corrispondente e una descrizione. In caso di controllo positivo, crea un processo in background per la generazione del campione, genera e restituisce sincronicamente un id unico della sessione. <\/p>\n

Il sistema esterno, in caso di errore, lo registra nel registro. In caso di risposta positiva, trasmette l'id della sessione e il nome della tabella da cui \u00e8 stata effettuata la richiesta.<\/p>\n

Il sistema esterno registra la sessione corrente come aperta. Se ci sono altre sessioni per questa tabella, vengono chiuse con registrazione di un avviso nel registro.<\/p>\n

Il compito in background di SAP genera un cursore in base ai parametri specificati e un pacchetto di dati di dimensioni specificate. La dimensione del pacchetto \u00e8 il numero massimo di record che il processo legge dal DB. Per impostazione predefinita, \u00e8 fissata a 2000. Se ci sono pi\u00f9 record nel campione del DB rispetto alla dimensione del pacchetto utilizzato, dopo la trasmissione del primo pacchetto, viene generato il blocco successivo con l'offset corrispondente e il numero di pacchetto incrementato. I numeri vengono incrementati di 1 e inviati in modo rigorosamente sequenziale. <\/p>\n

Successivamente, SAP invia il pacchetto al web service del sistema esterno. Questo sistema esegue i controlli sul pacchetto in ingresso. Deve essere registrata una sessione con l'id ricevuto e deve trovarsi in stato aperto. Se il numero del pacchetto \u00e8 > 1, deve essere registrata la ricezione avvenuta con successo del pacchetto precedente (package_id-1).<\/p>\n

In caso di controllo positivo, il sistema esterno analizza e salva i dati della tabella.<\/p>\n

Inoltre, se nel pacchetto \u00e8 presente il flag final e la serializzazione \u00e8 avvenuta con successo, si notifica il modulo di integrazione del completamento positivo dell'elaborazione della sessione e il modulo aggiorna lo stato della sessione.<\/p>\n

In caso di errore nei controlli\/analisi, l'errore viene registrato e i pacchetti per questa sessione saranno rifiutati dal sistema esterno.<\/p>\n

Allo stesso modo, nel caso in cui il sistema esterno restituisca un errore, viene registrato e la trasmissione dei pacchetti viene interrotta.<\/p>\n

Per la richiesta di dati sul lato SAP HCM \u00e8 stato realizzato un servizio di integrazione. Il servizio \u00e8 implementato sulla piattaforma ICF (SAP Internet Communication Framework - help.sap.com\/viewer\/6da7259a6c4b1014b7d5e759cc76fd22\/7.01.22\/en-US\/488d6e0ea6ed72d5e10000000a42189c.html<\/a><\/noindex>). Permette di richiedere dati dal sistema SAP HCM da specifiche tabelle. Durante la formazione della richiesta di dati, \u00e8 possibile specificare un elenco di campi specifici e parametri di filtraggio per ottenere i dati necessari. L'implementazione del servizio non prevede alcuna logica di business. Gli algoritmi di calcolo della delta, dei parametri della richiesta, dei controlli di integrit\u00e0, ecc., sono anch'essi implementati sul lato del sistema esterno.<\/p>\n

Questo meccanismo consente di raccogliere e trasmettere tutti i dati necessari in poche ore. Questa velocit\u00e0 \u00e8 al limite dell'accettabile, quindi questa soluzione \u00e8 considerata temporanea e ha permesso di soddisfare la necessit\u00e0 di uno strumento di estrazione nel progetto.
\nNella visione target per affrontare la questione dell'estrazione dei dati, vengono esaminate le opzioni per l'uso di sistemi CDC come Oracle Golden Gate o strumenti ETL come SAP DS.
\n
Fonte: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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