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Data Tiering Optimization avec SAP BW/4HANA

Introduction

L’optimisation des stockages de données est un sujet émergent, qui prend de plus en plus d’envergure au sein des organisations. Une bonne analyse est nécessaire pour éviter les pertes que peuvent engendrer les stockages de données.

Comment maximiser la performance et optimiser le stockage des données tout en minimisant les couts totaux des projets ?

Il est fortement recommandé d’appliquer une stratégie de vieillissement des données dans les systèmes BW, en raison du volume important de données et de son augmentation continue.

L’adoption de cette stratégie améliore les performances du système BW, en classant les données par type d’accès, qui sont stockées dans différentes zones de mémoire.

L’implémentation d’une stratégie multi-températures permet de classer les données par fréquence d’accès en hot, warm et cold. Ces fréquences sont détaillées ci-dessous :

Hot Data :

  • Données fréquemment utilisées.
  • Données de rapport.
  • Les données sont stockées dans SAP HANA.

Warm Data :

  • Données moins utilisées.
  • Données d’harmonisation et de consolidation.
  • Les données sont stockées dans HANA.

Cold Data : 

  • Données historiques.
  • Utilisé pour l’archivage des données.
  • Les données sont stockées en dehors de SAP HANA.

Schéma représentant le cycle de vie des données. © 2021 SAP SE or an SAP affiliate company.

Data Tiering Optimization : C’est quoi ?

Data Tiering Optimization ou DTO prend en charge la classification des données dans les advanced DSOs comme mentionné ci-dessus. Il s’agit d’une option permettant d’optimiser l’empreinte mémoire des données dans SAP BW/4HANA.

DTO fournit une UI centrale pour configurer les options de stockage des données en fonction de la température à régler. La température des données est allouée par partition dans les aDSO.

 Les niveaux de données. © 2021 SAP SE or an SAP affiliate company.

 

Avant d’implémenter DTO

Avant de mettre en œuvre le DTO, il est suggéré d’exécuter certaines tâches telles que des tâches d’housekeeping pour que le système reste plus performant :

Chaque fois que vous avez une grande inbound table, vous devez vérifier si la compression est possible, en particulier avec le aDSO de type DataMart. Lorsque vous avez une grande table de données actifs, il est recommandé d’utiliser la gestion des données BW / 4HANA (stockage HOT, WARM et COLD dans DTO). Et pour la grande table du changelog, vérifier l’housekeeping.

De plus, certains aspects importants doivent être pris en considération, comme le nombre d’enregistrements pedant le GoLive, la croissance attendue dans le futur et les elements de partitionnement possible.  Une conversion ultérieure du modèle de données en partitions est possible, mais prend du temps et comporte le risque que les processus de remodelage avortent.

Les meilleures pratiques – Partitionnement des ADSO

Voici quelques-unes des principales recommandations de SAP :

Même si l’aDSO est capable de stocker plus de données, le nombre d’enregistrements de données dans un sans partitions ne doit pas dépasser le maximum de 1 milliard.

Il est important de souligner que le partitionnement n’a pas d’influence négative sur la gestion des données (chargement des données), mais que le système bénéficie d’opérations de fusion delta plus rapides (activation des données).

SAP recommande également d’utiliser des caractéristiques temporelles dans le partitionnement (0CAL * / 0FISC *) car elles offrent un accès optimisé aux partitions lors de l’exécution de la requête. Seules les partitions contenant des données pertinentes seront lues (concept de DB pruning).

L’élément de partitionnement doit être inclus dans la conception de la requête (avec une variable ou un filtre fixe dans le global).

Selon les experts SAP, pour les performances de reporting, l’utilisation du partitionnement exerce une petite influence positive (10-20%), à condition que le DB pruning puisse être utilisé.

Conclusion

 

En utilisant DTO avec les meilleures pratiques recommandées par SAP, nous avons un système BW performant avec une gestion efficace de la mémoire, réduisant l’utilisation de la mémoire principale qui se répercute directement sur le coût du projet.

N’hésitez pas à nous contacter à l’adresse courriel info_twca@temwork.net pour avoir plus d’informations ! 

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