Systemaktualisierungen
SM36 Job definieren
Bei traditionellen Datenbanksystemen operiert im SAP-Umfeld auf einer Datenbank in der Regel nur eine Datenbankinstanz. Beispiele für Datenbanksysteme, bei denen auf eine Datenbank mehrere Datenbankinstanzen zugreifen, sind DB2 und Oracle Parallel Server. Die Besonderheiten solcher parallelen Datenbanksysteme werden in diesem Buch nicht behandelt.
Die folgenden Abschnitte widmen sich dem Überwachungs- und Optimierungskonzept für eine SAP-Lösung. Zunächst behandeln wir die Anforderungen an ein solches Konzept.
SWF_ADM_SUSPEND Restart von suspendierten Callbacks
Dies ist der Schlüssel zur Nutzung des Vereinfachungsplans von SAP. Seit der Freigabe von SAP HANA hat SAP daran gearbeitet, das System zu vereinfachen.
In unserem Beispiel soll nun die Last unter Beibehaltung des Applikationsprofils vergrößert werden, d. h., weitere Benutzer sollen die Anwendungen Activity Management, Opportunity Management und Vertrieb nutzen. Nehmen wir an, dass sich in unserem Beispiel die Anzahl der Benutzer um 20 % erhöhen soll. Das Re-Sizing geht davon aus, dass sich dies proportional in der Lasterhöhung niederschlägt. In der Summe können wir also von einer Hauptspeicherauslastung von 87,6 % und einer CPU-Auslastung von 51,2 % ausgehen. Das heißt, die bestehende Hardware reicht für die Erhöhung der Last aus. Allerdings ist es bei einer verteilten Installation nötig, nicht nur auf die summarische Belastung zu schauen, sondern auch die künftige Verteilung der Last auf die Server zu berücksichtigen. In unserem Beispiel erkennen wir, dass der Datenbankserver deutlich höher ausgelastet wird als die Applikationsserver. Da sich auf dem Datenbankserver eine SAP-Instanz befindet, muss die Last, die diese Instanz verursacht, reduziert und auf die beiden Applikationsserver verteilt werden.
Tools wie z.B. "Shortcut for SAP Systems" sind bei der Basisadministration extrem nützlich.
In der Dispatcher-Queue muss der Auftrag bis zum Freiwerden des benötigten Workprozesses warten.
Ein CPU- oder Hauptspeicherengpass auf dem Datenbankserver führt dazu, dass die benötigten Daten aus der Datenbank nicht zügig bereitgestellt werden können, was sich wiederum negativ auf die Antwortzeiten innerhalb des gesamten Systems auswirkt.