Prozesse
Einzelsatzstatistik
Um eine optimale Datenbankperformance zu gewährleisten, sollten die Festplatten der Datenbank möglichst gleichmäßig belastet (d. h. beschrieben bzw. gelesen) werden, sogenannte Hotspots sollten Sie vermeiden. Im Betriebssystemmonitor des Datenbankservers (Transaktionscode ST06) in der Analyse Snapshot > Platten finden Sie u. a. Informationen über die Auslastung der Festplatten sowie Warte- und Antwortzeiten von I/O-Operationen dieser Platten. Die Gefahr eines I/O-Engpasses besteht, wenn einzelne Platten stark ausgelastet sind (Util.>50 % im Stundendurchschnitt), wenn auf diesen Platten Datendateien liegen, die stark beschrieben werden, oder wenn beim Zugriff auf diese Dateien Wartesituationen auftreten. Einen I/O-Engpass können Sie durch eine bessere Verteilung der Tabellen auf das Dateisystem beseitigen. Sie sollten insbesondere sicherstellen, dass sich auf den ausgelasteten Platten keine anderen stark beschriebenen Dateien befinden. Die in Tabelle 2.5 aufgeführten Komponenten gehören zu den am stärksten beschriebenen Elementen einer Datenbank. Sie sollten grundsätzlich weder auf einer gemeinsamen Festplatte mit den Datendateien der Datenbank liegen noch auf einem Festplatten-Array (z. B. auf einem Raid-5-System).
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WE21 Ports in der IDoc-Verarbeitung
Als Virtualisierung bezeichnet man das Entkoppeln von Anwendungssoftwareinstanzen von der Hardware durch eine Abstraktionsschicht. Mit der Entkopplung werden folgende Ziele verfolgt: Die Instanzen können bei Lastschwankungen oder bei Hardwareausfällen flexibel umgezogen oder geparkt werden, wenn sie nicht verwendet werden, ohne dass in der Konfiguration der Instanzen etwas geändert wird. Physisch vorhandene Hardwareressourcen können zwischen Instanzen aufgeteilt (logisch partitioniert) oder auch zu einer logischen Hardware zusammengefügt werden – Letzteres spielt im SAP-Umfeld allerdings keine Rolle.
Wenn zwei Benutzer in einem Zeitraum jeweils 100 Transaktionsschritte Last ausgeführt haben, sind beide gleich aktiv gewesen. Das bedeutet aber noch nicht, dass sie beide die gleiche Last auf dem System erzeugt haben. Wenn z. B. der erste Benutzer Finanzbelege eingegeben hat und 100 Transaktionsschritte mit einer mittleren Antwortzeit von 500ms ausgeführt hat, hat er das System 50 Sekunden lang belastet. Ein zweiter Benutzer hat z. B. Controlling-Berichte erstellt und für seine Arbeit 100 Transaktionsschritte mit einer mittleren Antwortzeit von 5 Sekunden benötigt, also das System 500 Sekunden lang in Anspruch genommen. Offensichtlich hat der zweite Benutzer bei gleicher Aktivität eine zehnfach größere Last erzeugt. Wie man an diesem Beispiel erkennt, ist also das Produkt aus der Anzahl der Transaktionsschritte und der mittleren Antwortzeit ein Maß für die erzeugte Last. (Will man exakt sein, muss man von der Antwortzeit die Dispatcher-Wartezeit und die Roll-Wartezeit abziehen, denn während der Auftrag in der Dispatcher-Queue bzw. auf die Ausführung eines RFCs wartet, verursacht er keine Last auf dem System.) Die Belastung, die die unterschiedlichen Task-Typen auf der Datenbank erzeugen, lässt sich analog anhand der gesamten Datenbankzeit (Transaktionsschritte mal mittlere Datenbankzeit) vergleichen. Ebenso erfolgt der Vergleich der CPU-Belastung auf dem Applikationsserver. Die Verteilung der Zeiten (Datenbankzeit, CPU-Zeit etc.) spiegelt also die Lastverteilung auf dem System besser wider als die bloße Anzahl der Transaktionsschritte.
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Der Kompressionsfaktor berechnet sich als Quotient aus der komprimierten Größe der Datenbank und der Größe der unkomprimierten Datenbank.
Der Schwerpunkt ist die Überprüfung der anwendungsspezifischen Vorgänge hinsichtlich Notwendigkeit und Effektivität – mit dem Ziel, den Ressourcenverbrauch an Hauptspeicher und CPU, Netzwerktransfer und Festplattenzugriffen zu minimieren.