Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Экстракция данных из SAP HCM в non-SAP хранилища данных

Как известно, компания SAP предлагает полный спектр программного обеспечения, как для ведения транзакционных данных, так и для обработки этих данных в системах анализа и отчетности. В частности платформа SAP Business Warehouse (SAP BW) представляет собой инструментарий для хранения и анализа данных, обладающий широкими техническими возможностями. При всех своих объективных преимуществах система SAP BW обладает одним значительным недостатком. Это высокая стоимость хранения и обработки данных, особенно заметная при использовании облачной SAP BW on Hana.

А что если в качестве хранилища начать использовать какой-нибудь non-SAP и желательно OpenSource продукт? Мы в Х5 Retail Group остановили свой выбор на GreenPlum. Это конечно решает вопрос стоимости, но при этом сразу появляются вопросы, которые при использовании SAP BW решались практически по умолчанию.



В частности, каким образом забирать данные из систем источников, которые в большинстве своем являются решениями SAP?

HR-метрики стал первым проектом, в котором необходимо было решить эту проблему. Нашей целью было создание хранилища HR-данных и построение аналитической отчетности по направлению работы с сотрудниками. При этом основным источником данных является транзакционная система SAP HCM, в которой ведутся все кадровые, организационные и зарплатные мероприятия.

Экстракция данных


В SAP BW для SAP-систем существуют стандартные экстракторы данных. Эти экстракторы могут автоматически собирать необходимые данные, отслеживать их целостность, определять дельты изменений. Вот, например, стандартный источник данных по атрибутам сотрудника 0EMPLOYEE_ATTR:



Результат экстракции данных из него по одному сотруднику:



При необходимости такой экстрактор может быть модифицирован под собственные требования или может быть создан свой собственный экстрактор.

Первой возникла идея о возможности их переиспользования. К сожалению, это оказалось неосуществимой задачей. Большая часть логики реализована на стороне SAP BW, и безболезненно отделить экстрактор на источнике от SAP BW не получилось.

Стало очевидно, что потребуется разработка собственного механизма извлечения данных из SAP систем.

Структура хранения данных в SAP HCM


Для понимания требований к такому механизму, первоначально нужно определить какие именно данные нам потребуются.

Большинство данных в SAP HCM хранится в плоских SQL таблицах. На основании этих данных приложения SAP визуализируют пользователю оргструктуры, сотрудников и прочую HR информацию. Например, вот так в SAP HCM выглядит оргструктура:



Физически такое дерево хранится в двух таблицах в hrp1000 объекты и в hrp1001 связи между этими объектами.

Объекты Департамент 1 и Управление 1:



Связь между объектами:



Как типов объектов, так и типов связи между ними может быть огромное количество. Существуют как стандартные связи между объектами, так и кастомизированные для собственных специфичных нужд. Например, стандартная связь B012 между оргединицей и штатной должностью указывает на руководителя подразделения.

Отображение руководителя в SAP:



Хранение в таблице БД:



Данные по сотрудникам хранятся в таблицах pa*. Например, данные о кадровых мероприятиях по сотруднику хранятся в таблице pa0000



Мы приняли решение, что GreenPlum будет забирать сырые данные, т.е. просто копировать их из SAP таблиц. И уже непосредственно в GreenPlum они будут обрабатываться и преобразовываться в физические объекты (например, Отдел или Сотрудник) и метрики (например, среднесписочная численность).

Было определено порядка 70 таблиц, данные из которых необходимо передавать в GreenPlum. После чего мы приступили к проработке способа передачи этих данных.

SAP предлагает достаточно большое количество механизмов интеграции. Но самый простой способ прямой доступ к базе данных запрещен из-за лицензионных ограничений. Таким образом, все интеграционные потоки должны быть реализованы на уровне сервера приложений.
Следующей проблемой было отсутствие данных об удаленных записях в БД SAP. При удалении строки в БД, она удаляется физически. Т.е. формирование дельты изменений по времени изменения не представлялось возможным.

Конечно, в SAP HCM есть механизмы фиксация изменений данных. Например, для последующей передачи в системы получатели существуют указатели изменений(change pointer), которые фиксируют любые изменения и на основании которых формируются Idoc (объект для передачи во внешние системы).

Пример IDoc изменения инфотипа 0302 у сотрудника с табельным номером 1251445:



Или ведение логов изменений данных в таблице DBTABLOG.

Пример лога удаления записи с ключом QK53216375 из таблицы hrp1000:



Но эти механизмы доступны не для всех необходимых данных и их обработка на уровне сервера приложений может потреблять достаточно много ресурсов. Поэтому массовое включение логирования на все необходимые таблицы может привести к заметной деградации производительности системы.

Следующей серьезной проблемой были кластерные таблицы. Данные оценки времени и расчета зарплаты в RDBMS версии SAP HCM хранятся в виде набора логических таблиц по каждому сотруднику за каждый расчет. Эти логические таблицы в виде двоичных данных хранятся в таблице pcl2.

Кластер расчета заработной платы:



Данные из кластерных таблиц невозможно считать SQL командой, а требуется использование макрокоманд SAP HCM или специальных функциональных модулей. Соответственно, скорость считывания таких таблиц будет достаточно низка. С другой стороны, в таких кластерах хранятся данные, которые необходимы только раз в месяц итоговый расчет заработной платы и оценка времени. Так что скорость в этом случае не столь критична.

Оценивая варианты с формированием дельты изменения данных, решили так же рассмотреть вариант с полной выгрузкой. Вариант каждый день передавать гигабайты неизменных данных между системами не может выглядеть красиво. Однако он имеет и ряд преимуществ нет необходимости как реализации дельты на стороне источника, так и реализация встраивания этой дельты на стороне приемника. Соответственно, уменьшается стоимость и сроки реализации, и повышается надежность интеграции. При этом было определено, что практически все изменения в SAP HR происходят в горизонте трех месяцев до текущей даты. Таким образом, было принято решение остановиться на ежедневной полной выгрузке данных из SAP HR за N месяцев до текущей даты и на ежемесячной полной выгрузке. Параметр N зависит от конкретной таблицы
и колеблется от 1 до 15.

Для экстракции данных была предложена следующая схема:



Внешняя система формирует запрос и отправляет его в SAP HCM, там этот запрос проверяется на полноту данных и полномочия на доступ к таблицам. В случае успешной проверки, в SAP HCM отрабатывает программа, собирающая необходимые данные и передающая их в интеграционное решение Fuse. Fuse определяет необходимый топик в Kafka и передает данные туда. Далее данные из Kafka передаются в Stage Area GP.

Нас в данной цепочке интересует вопрос извлечения данных из SAP HCM. Остановимся на нем подробнее.

Схема взаимодействия SAP HCM-FUSE.



Внешняя система определяет время последнего успешного запроса в SAP.
Процесс может быть запущен по таймеру или иному событию, в том числе может быть установлен таймаут ожидания ответа с данными от SAP и инициация повторного запроса. После чего формирует запрос дельты и отправляет его в SAP.

Данные запроса передаются в body в формате json.
Метод http: POST.
Пример запроса:



Сервис SAP выполняет контроль запроса на полноту, соответствие текущей структуре SAP, наличие разрешения доступа к запрошенной таблице.

В случае ошибок сервис возвращает ответ с соответствующим кодом и описанием. В случае успешного контроля он создает фоновый процесс для формирования выборки, генерирует и синхронно возвращает уникальный id сессии.

Внешняя система в случае ошибки регистрирует ее в журнале. В случае успешного ответа передает id сессии и имя таблицы по которой был сделан запрос.

Внешняя система регистрирует текущую сессию как открытую. Если есть другие сессии по данной таблице, они закрываются с регистрацией предупреждения в журнале.

Фоновое задание SAP формирует курсор по заданным параметрам и пакет данных заданного размера. Размер пакета максимальное количество записей, которые процесс читает из БД. По умолчанию принимается равным 2000. Если в выборке БД больше записей, чем используемый размер пакета после передачи первого пакета формируется следующий блок с соответствующим offset и инкрементированным номером пакета. Номера инкрементируются на 1 и отправляются строго последовательно.

Далее SAP передает пакет на вход web-сервису внешней системы. А она система выполняет контроли входящего пакета. В системе должна быть зарегистрирована сессия с полученным id и она должна находиться в открытом статусе. Если номер пакета > 1 в системе должно быть зарегистрировано успешное получение предыдущего пакета (package_id-1).

В случае успешного контроля внешняя система парсит и сохраняет данные таблицы.

Дополнительно, если в пакете присутствует флаг final и сериализация прошла успешно, происходит уведомление модуля интеграции об успешном завершении обработки сессии и модуль обновляет статус сессии.

В случае ошибки контролей/разбора ошибка логируется и пакеты по данной сессии будут отклоняться внешней системой.

Так же и в обратном случае, когда внешняя система возвращает ошибку, она логируется и прекращается передача пакетов.

Для запроса данных на стороне SAP HСM был реализован интеграционный сервис. Сервис реализован на фреймворке ICF (SAP Internet Communication Framework help.sap.com/viewer/6da7259a6c4b1014b7d5e759cc76fd22/7.01.22/en-US/488d6e0ea6ed72d5e10000000a42189c.html). Он позволяет производить запрос данных из системы SAP HCM по определенным таблицам. При формировании запроса данных есть возможность задавать перечень конкретных полей и параметры фильтрации с целью получения необходимых данных. При этом реализация сервиса не предполагает какой-либо бизнес-логики. Алгоритмы расчёта дельты, параметров запроса, контроля целостности, и пр. также реализуются на стороне внешней системы.

Данный механизм позволяет собирать и передавать все необходимые данные за несколько часов. Такая скорость находится на грани приемлемой, поэтому это решение рассматривается нами как временное, позволившее закрыть потребность в инструменте экстракции на проекте.
В целевой картине для решения задачи экстракции данных прорабатываются варианты использования CDC систем типа Oracle Golden Gate или ETL инструментов типа SAP DS.
Источник: habr.com
К списку статей
Опубликовано: 23.09.2020 16:18:12
0

Сейчас читают

Комментариев (0)
Имя
Электронная почта

Блог компании x5 retail group

Big data

Open source

Хранилища данных

Метрики

Хранилище данных

Сотрудники

Sap

Hr

Sap bw

Экстрактор

Таблицы

Интеграция

Категории

Последние комментарии

© 2006-2021, personeltest.ru