Transaktionscode /$GUI_E2E_TRACE
SWPC Workflows fortsetzen nach Systemabsturz
Wählen Sie den Transportauftrag aus dem Entwicklungssystem aus, der im Qualitätssicherungssystem abgelehnt wurde. Dieser wird technisch erneut in das Q-System in einem neuen Auftrag verpackt und in das Qualitätssicherungssystem transportiert. An dieser Stelle haben sie erneut die Möglichkeit den Genehmigungsschritt durchzuführen, den Sie wirklich durchführen möchten.
IT-Experten gehen mit den Einsatz von Tools wie RedHat Ansible erste Schritte in der Automatisierung. Bei uns zum Beispiel kommt Ansible für den Massen-Rollout von Agenten in großen Umgebungen zum Einsatz.
Die Statistiken des ABAP-Servers
NUMA steht für Non-Uniform Memory Access und beschreibt eine Computer-Speicher-Architektur für Multiprozessorsysteme, bei der jeder Prozessor über einen eigenen, lokalen physischen Speicher verfügt, aber anderen Prozessoren über einen gemeinsamen Adressraum direkten Zugriff darauf gewährt (Distributed Shared Memory). Bei einem Zugriff auf einen fremden Speicher treten Verzögerungen im Vergleich zum Zugriff auf den lokalen Speicher auf. Eine gute Datenlokalität ist also entscheidend für eine gute Performance. Betriebssysteme und SAP HANA verfügen über Strategien, ihre Prozesse in Bezug auf verteilte Prozessoren zu optimieren, allerdings wächst das Optimierungsproblem mit der Zahl der Prozessoren mit eigenen Speicherkarten in einem Multiprozessorsystem überproportional an. Dies gilt insbesondere für Systeme, bei denen die Daten stark integriert sind, wie es bei SAP-ERPSystemen der Fall ist.
Dieser Kurs richtet sich an Personen, die die SAP HANA Datenbank planen, auslegen und installieren. Es wird auch für alle diejenigen interessant sein, die für die Konfiguration der verschiedenen Komponenten für das Einlesen von Daten und die Kundenberichterstattung zuständig sind.
Einige fehlende SAP Basis Funktionen im Standard werden durch die PC-Anwendung "Shortcut for SAP Systems" nachgeliefert.
Dies sind Angaben über die Anzahl der Geschäftsprozesse, die in bestimmten Zeitfenstern bearbeitet werden sollen.
Big-Data-Architekturen unterscheiden zwischen heißen und kalten Daten.