Configurer le connecteur pour la réplication des données de streaming

Ce guide vous explique comment configurer BigQuery Connector pour SAP pour la réplication de données en flux continu.

Avant de commencer

Assurez-vous que vous ou vos administrateurs avez rempli les conditions préalables suivantes :

• Installez BigQuery Connector pour SAP dans votre environnement SAP.
• Configurez l'authentification pour accéder à l'API BigQuery.

Créer des rôles et des autorisations SAP pour BigQuery Connector pour SAP

Pour utiliser BigQuery Connector pour SAP, en plus des autorisations standards de SAP LT Replication Server, les utilisateurs doivent avoir accès aux transactions personnalisées fournies avec BigQuery Connector pour SAP : /GOOG/SLT_SETTINGS et /GOOG/REPLIC_VALID.

Pour utiliser l'outil de simulation de charge, les utilisateurs doivent avoir accès à la transaction personnalisée /GOOG/LOAD_SIMULATE fournie avec BigQuery Connector pour SAP.

Par défaut, les utilisateurs ayant accès aux transactions personnalisées /GOOG/SLT_SETTINGS et /GOOG/REPLIC_VALID peuvent modifier les paramètres de n'importe quelle configuration. Vous pouvez donc restreindre l'accès à des configurations spécifiques si nécessaire. Pour les utilisateurs qui n'ont besoin d'afficher que les paramètres de BigQuery Connector pour SAP, vous pouvez leur accorder un accès en lecture seule à la transaction personnalisée /GOOG/SLT_SETT_DISP.

Le fichier de transport BigQuery Connector pour SAP inclut l'objet Google BigQuery Settings Authorization, ZGOOG_MTID, pour les autorisations spécifiques à BigQuery Connector pour SAP.

Pour accorder l'accès aux transactions personnalisées et limiter l'accès à des configurations spécifiques, procédez comme suit :

1. À l'aide du code de transaction SAP PFCG, définissez un rôle pour BigQuery Connector pour SAP.

2. Accordez au rôle l'accès aux transactions personnalisées /GOOG/SLT_SETTINGS, /GOOG/REPLIC_VALID et /GOOG/LOAD_SIMULATE.

3. Pour limiter l'accès d'un rôle, spécifiez le groupe d'autorisation de chaque configuration auquel le rôle peut accéder en utilisant l'objet d'autorisation ZGOOG_MTID. Exemple :

   • Objet d'autorisation pour BigQuery Connector pour SAP (ZGOOG_MTID) :
     • Activity 01
     • Authorization Group AUTH_GROUP_1,AUTH_GROUP_N

   Les valeurs AUTH_GROUP_01 et AUTH_GROUP_N sont définies dans la configuration de SAP LT Replication Server.

   Les groupes d'autorisations spécifiés pour ZGOOG_MTID doivent correspondre aux groupes d'autorisation spécifiés pour le rôle dans l'objet d'autorisation SAP S_DMIS_SLT.

Créer des rôles et des autorisations SAP pour afficher les paramètres de BigQuery Connector pour SAP

Pour accorder un accès en lecture seule à la transaction personnalisée /GOOG/SLT_SETT_DISP, procédez comme suit :

1. À l'aide du code de transaction SAP PFCG, définissez un rôle pour afficher les paramètres de BigQuery Connector pour SAP.

2. Accordez au rôle l'accès à la transaction personnalisée /GOOG/SLT_SETT_DISP.

3. Ajoutez l'objet d'autorisation pour BigQuery Connector pour SAP (ZGOOG_MTID) avec les attributs suivants :

   • Activity 03
   • Authorization Group = *

4. Générez le profil de rôle et attribuez les utilisateurs concernés au rôle.

Configurer la duplication

Pour configurer la réplication, vous devez spécifier les paramètres de BigQuery Connector pour SAP et de SAP LT Replication Server.

Créer une configuration de réplication SAP LT Replication Server

Utilisez la transaction SAP LTRC pour créer une configuration de réplication SAP LT Replication Server.

Si SAP LT Replication Server s'exécute sur un serveur différent de celui du système SAP source, vérifiez que vous disposez d'une connexion RFC entre les deux systèmes avant de créer une configuration de réplication.

Certains paramètres de la configuration de réplication affectent les performances. Pour déterminer les valeurs appropriées pour votre installation, consultez le guide d'optimisation des performances de votre version de SAP LT Replication Server sur le portail d'aide SAP.

Les options d'interface et de configuration de SAP LT Replication Server peuvent varier légèrement en fonction de la version que vous utilisez.

Pour configurer la réplication, utilisez la procédure correspondant à votre version de SAP LT Replication Server :

• Configurer la réplication dans DMIS 2011 SP17, DMIS 2018 SP02 ou versions ultérieures
• Configurer la réplication dans DMIS 2011 SP16, DMIS 2018 SP01 ou versions antérieures

Configurer la réplication dans DMIS 2011 SP17, DMIS 2018 SP02 ou versions ultérieures

Les étapes suivantes permettent de configurer la réplication dans les versions ultérieures de SAP LT Replication Server. Si vous utilisez une version antérieure, consultez la page Configurer la réplication dans DMIS 2011 SP16, DMIS 2018 SP01 ou versions antérieures.

1. Dans l'interface utilisateur graphique de SAP, saisissez le code de transaction LTRC.

2. Cliquez sur l'icône Créer une configuration. L'assistant Créer une configuration s'ouvre.

3. Dans les champs Nom de la configuration et Description, saisissez un nom et une description pour la configuration, puis cliquez sur Suivant.

   Vous pouvez spécifier le groupe d'autorisation pour restreindre l'accès à un groupe d'autorisations spécifique dès maintenant ou ultérieurement.

4. Dans le panneau Détails de connexion au système source :

   • Sélectionnez la case d'option Connexion RFC.
   • Dans le champ Destination RFC, spécifiez le nom de la connexion RFC au système source.
   • Sélectionnez les cases Autoriser plusieurs utilisations et Lire à partir d'un client unique. Pour en savoir plus, consultez la documentation SAP LT Replication Server.
   • Cliquez sur Suivant.

   Ces étapes s'appliquent à une connexion RFC. Toutefois, si votre source est une base de données, vous pouvez sélectionner Connexion DB si vous avez déjà défini une connexion à l'aide de la transaction DBACOCKPIT.

5. Dans le panneau Détails de connexion au système cible :

   • Sélectionnez la case d'option Autre.
   • Dans le champ Scénario, sélectionnez SDK SLT dans le menu déroulant.
   • Cliquez sur Suivant.

6. Dans le panneau Spécifier les paramètres de transfert :

   1. Dans le champ Application de la section Paramètres de transfert de données, saisissez /GOOG/SLT_BQ ou ZGOOG_SLT_BQ.

   2. Dans la section Options de tâche, saisissez des valeurs de départ dans chacun des champs suivants :

      • Nombre de tâches de transfert de données
      • Nombre de tâches de chargement initiales
      • Nombre de tâches de calcul

   3. Dans la section Options de réplication, sélectionnez la case d'option Temps réel.

   4. Cliquez sur Suivant.

7. Après avoir vérifié la configuration, cliquez sur Enregistrer.

8. Notez l'ID à trois chiffres de la colonne Transfert de masse. Vous en aurez besoin lors d'une prochaine étape.

Pour en savoir plus, consultez le PDF joint à la note SAP 2652704 : Réplication des données à l'aide du SDK SLT - DMIS 2011 SP17, DMIS 2018 SP02.pdf.

Configurer la réplication dans DMIS 2011 SP16, DMIS 2018 SP01 ou versions antérieures

Les étapes suivantes permettent de configurer la réplication dans les versions antérieures de SAP LT Replication Server. Si vous utilisez une version ultérieure, consultez la section Configurer la réplication dans DMIS 2011 SP17, DMIS 2018 SP02 ou versions ultérieures.

1. Dans l'interface utilisateur graphique de SAP, saisissez le code de transaction LTRC.
2. Cliquez sur Nouveau. Une boîte de dialogue permettant de spécifier une nouvelle configuration s'affiche.
3. À l'étape Spécifier le système source :
   • Sélectionnez Connexion RFC comme type de connexion.
   • Saisissez le nom de la connexion RFC.
   • Assurez-vous que le champ Autoriser plusieurs utilisations est sélectionné.
4. À l'étape Spécifier un système cible :
   • Saisissez les données de connexion au système cible.
   • Sélectionnez Connexion RFC comme type de connexion.
   • Dans le champ Scénario pour la communication RFC, sélectionnez la valeur Écrire des données sur la cible à l'aide de BAdI dans la liste déroulante. La connexion RFC est automatiquement définie sur Aucune.
5. À l'étape Spécifier les paramètres de transfert, appuyez sur l'aide F4. L'application que vous avez définie précédemment s'affiche dans le champ Application.
6. Notez l'ID à trois chiffres de la colonne Transfert de masse. Vous en aurez besoin lors d'une prochaine étape.

Pour en savoir plus, consultez le PDF joint à la note SAP 2652704 : Réplication des données à l'aide du SDK SLT - DMIS 2011 SP15, SP16, DMIS 2018 SP00, SP01.pdf

Créer une configuration de transfert de masse pour BigQuery

Utilisez la transaction /GOOG/SLT_SETTINGS personnalisée pour configurer un transfert de masse pour BigQuery et spécifier les mappages de table et de champ.

Sélectionner les options de transfert de masse initiales

Lorsque vous saisissez la transaction /GOOG/SLT_SETTINGS pour la première fois, vous sélectionnez la partie de la configuration du transfert de masse BigQuery que vous devez modifier.

Pour sélectionner la partie de la configuration du transfert de masse, procédez comme suit :

1. Dans l'interface utilisateur graphique de SAP, saisissez la transaction /GOOG/SLT_SETTINGS précédée de /n :

   /n/GOOG/SLT_SETTINGS

2. Dans le menu déroulant du champ Partenaire Google Cloud, sélectionnez BigQuery.

3. Dans le menu déroulant Tableau des paramètres de l'écran de lancement de la transaction /GOOG/SLT_SETTINGS, sélectionnez Transferts de masse.

   Pour une nouvelle configuration de transfert de masse, laissez le champ Clé de transfert de masse vide.

4. Cliquez sur l'icône Exécuter. L'écran Maintenance des paramètres BigQuery – Transferts de masse s'affiche.

Spécifier la création de table et d'autres attributs généraux

Dans la section initiale d'une configuration de transfert de masse BigQuery, vous identifiez la configuration de transfert de masse et spécifiez la clé client associée, ainsi que certaines propriétés liées à la création de la table BigQuery cible.

SAP LT Replication Server enregistre la configuration de transfert de masse en tant qu'enregistrement dans la table de configuration personnalisée /GOOG/BQ_MASTR.

1. Dans l'écran Maintenance des paramètres BigQuery – Transferts de masse, cliquez sur l'icône Ajouter une ligne.

2. Dans le champ Clé de transfert de masse, définissez un nom pour ce transfert. Ce nom devient la clé primaire du transfert de masse.

3. Dans le champ ID de transfert de masse, saisissez l'ID à trois chiffres généré lors de la création de la configuration de réplication de SAP LT Replication Server.

4. Pour utiliser les libellés ou les descriptions courtes des champs sources comme noms des champs cibles dans BigQuery, cochez la case Utiliser les indicateurs de noms personnalisés. Pour en savoir plus sur les noms de champs, consultez la section Options de nommage par défaut pour les champs.

5. Pour stocker le type de modification ayant déclenché une insertion et pour activer la validation du nombre d'enregistrements entre la table source, les statistiques SAP LT Replication Server et la table BigQuery, sélectionnez la case à cocher Option pour les champs supplémentaires.

   Lorsque cette option est définie, BigQuery Connector pour SAP ajoute des colonnes au schéma de table BigQuery. Pour en savoir plus, consultez la section Champs supplémentaires pour les modifications d'enregistrement et les requêtes de décompte.

6. Pour arrêter l'envoi de données lorsqu'un enregistrement comportant une erreur de données est rencontré, la case S'arrêter au premier indicateur d'erreur est cochée par défaut. Nous vous recommandons de laisser cette option activée. Pour en savoir plus, consultez la section Options de répartition.

7. (Facultatif) Pour réduire automatiquement la taille des fragments lorsque la taille en octets d'un fragment dépasse la taille maximale des requêtes HTTP acceptées par BigQuery, cochez la case Option de taille dynamique des fragments. Pour en savoir plus sur la taille dynamique des fragments, consultez la section Taille dynamique des fragments.

8. Pour ignorer l'enregistrement en question et continuer à insérer des enregistrements dans la table BigQuery lorsqu'un enregistrement avec une erreur de données est rencontré, cochez la case Ignorer les enregistrements non valides. Nous vous recommandons de laisser cette option désactivée. Pour en savoir plus, consultez la section Indicateur SKIP.

9. Dans le champ Nom de la clé Google Cloud, saisissez le nom de la clé client spécifié dans la configuration /GOOG/CLIENT_KEY.

   BigQuery Connector pour SAP récupère automatiquement l' Google Cloud identifiant du projet à partir de la configuration /GOOG/CLIENT_KEY.

10. Dans le champ Ensemble de données BigQuery, saisissez le nom de l'ensemble de données BigQuery cible que vous avez créé précédemment dans cette procédure.

11. Dans le champ Is Setting Active (Paramètre actif ?), activez la configuration de transfert de masse en cochant la case.

12. Cliquez sur Enregistrer.

    Un enregistrement de transfert de masse est ajouté dans la table /GOOG/BQ_MASTR et les champs Modifié par, Modifié le et Modifié à sont automatiquement renseignés.

13. Cliquez sur Afficher le tableau.

    Le nouvel enregistrement de transfert de masse s'affiche, suivi du panneau de saisie d'attribut de table.

Spécifier les attributs de table

Vous pouvez spécifier les attributs de la table, tels que le nom de la table et le partitionnement ainsi que le nombre d'enregistrements à inclure dans chaque transmission ou fragment envoyé à BigQuery, dans la seconde section de la transaction /GOOG/SLT_SETTINGS.

Les paramètres que vous spécifiez sont stockés en tant qu'enregistrement dans la table de configuration /GOOG/BQ_TABLE.

Pour spécifier des attributs de table :

1. Cliquez sur l'icône Ajouter une ligne.

2. Dans le champ Nom de la table SAP, saisissez le nom de la table SAP source.

3. Dans le champ Nom de la table externe, saisissez le nom de la table BigQuery cible. Si la table cible n'existe pas déjà, BigQuery Connector pour SAP crée la table portant ce nom. Pour connaître les conventions de nommage des tables BigQuery, consultez la section Nommer les tables.

4. Pour envoyer des données non compressées pour tous les champs d'un tableau, sélectionnez Envoyer un indicateur non compressé. Lorsque ce paramètre est activé, BigQuery Connector pour SAP réplique les champs vides dans les enregistrements sources avec les valeurs avec lesquelles les champs sont initialisés dans la table source. Pour de meilleures performances, ne sélectionnez pas cette option.

   Si vous devez envoyer des données non compressées uniquement pour des champs spécifiques, ne sélectionnez pas Envoyer un indicateur non compressé au niveau de la table. Sélectionnez plutôt l'option Envoyer un indicateur non compressé pour ces champs spécifiques au niveau du champ. Cette option vous permet de conserver les valeurs initiales de certains champs lorsque vous répliquez des données dans BigQuery, même si vous compressez le reste des données de la table. Pour savoir comment modifier la compression des enregistrements au niveau des champs, consultez Modifier la compression des enregistrements au niveau des champs.

   Pour en savoir plus sur le comportement de la compression des enregistrements, consultez Compression des enregistrements.

5. Dans le champ Taille de fragment, vous pouvez éventuellement spécifier le nombre maximal d'enregistrements à inclure dans chaque fragment envoyé à BigQuery. Nous vous recommandons d'utiliser la taille de fragment par défaut avec BigQuery Connector pour SAP, soit 10 000 enregistrements. Si nécessaire, vous pouvez augmenter la taille des fragments jusqu'à 50 000 enregistrements, soit le nombre maximal d'enregistrements autorisé par BigQuery.

   Si les enregistrements sources comportent un grand nombre de champs, leur nombre peut augmenter la taille globale des fragments, ce qui peut entraîner des erreurs de fragments. Le cas échéant, essayez de réduire la taille des fragments pour réduire leur taille en octets. Pour en savoir plus, consultez la section Taille de fragment dans BigQuery Connector pour SAP. Sinon, pour ajuster automatiquement la taille des fragments, activez la taille dynamique des fragments. Pour en savoir plus, consultez la section Taille dynamique des fragments.

6. Si vous le souhaitez, dans le champ Type de partition, spécifiez une incrémentation de durée à utiliser pour le partitionnement. Les valeurs valides sont HOUR, DAY, MONTH ou YEAR. Pour en savoir plus, consultez la page Partitionnement des tables.

7. Le cas échéant, vous pouvez également spécifier dans Champ de partitionnement le nom d'un champ de la table BigQuery cible contenant un horodatage à utiliser pour le partitionnement. Lorsque vous spécifiez le champ de partition, vous devez également spécifier le type de partition. Pour en savoir plus, consultez la page Partitionnement des tables.

8. Dans le champ Is Setting Active (Paramètre actif ?), activez les attributs de table en cochant la case. Si la case Is Setting Active (Paramètre actif ?) n'est pas cochée, BigQuery Connector pour SAP crée la table BigQuery avec le nom de la table source SAP et la taille de fragment par défaut, sans partitionnement.

9. Cliquez sur Enregistrer.

   Vos attributs sont stockés sous forme d'enregistrement dans la table de configuration /GOOG/BQ_TABLE et les champs Modifié par, Modifié le et Modifié à sont automatiquement renseignés.

10. Cliquez sur Afficher les champs.

    Le nouvel enregistrement d'attribut de table s'affiche, suivi du panneau de saisie de mappage de champ.

Personnaliser le mappage de champ par défaut

Si la table SAP source contient des champs d'horodatage ou des valeurs booléennes, modifiez le mappage de type de données par défaut afin de refléter avec précision le type de données dans la table BigQuery cible.

Vous pouvez également modifier d'autres types de données ainsi que les noms utilisés pour les champs cibles.

Vous pouvez modifier le mappage par défaut directement dans l'interface utilisateur graphique de SAP ou exporter le mappage par défaut vers une feuille de calcul ou un fichier texte afin que d'autres utilisateurs puissent modifier les valeurs sans avoir besoin d'accéder à SAP LT Replication Server.

Pour en savoir plus sur le mappage de champ par défaut et sur les modifications que vous pouvez apporter, consultez Mappage des types de données.

Pour personnaliser le mappage par défaut pour les champs BigQuery cibles, procédez comme suit :

1. Sur la page Maintenance des paramètres BigQuery – Champs de la transaction /GOOG/SLT_SETTINGS, affichez les mappages de champs par défaut pour le transfert de masse que vous êtes en train de configurer.

2. Modifiez les types de données cibles par défaut dans la colonne Élément de données externe si nécessaire. Plus spécifiquement, modifiez le type de données cible pour les types de données suivants :

   • Horodatages Remplacez le type de données cible par défaut (NUMERIC) par TIMESTAMP ou TIMESTAMP (LONG).
   • Valeurs booléennes Remplacez le type de données cible par défaut (STRING) par BOOLEAN.
   • Valeurs hexadécimales Remplacez le type de données cible par défaut (STRING) par BYTES.

   Pour modifier le mappage de type de données par défaut, procédez comme suit :

   1. Sur la ligne du champ que vous devez modifier, cliquez sur le champ Élément de données externe.
   2. Dans la boîte de dialogue des types de données, sélectionnez le type de données BigQuery dont vous avez besoin.
   3. Confirmez les modifications, puis cliquez sur Enregistrer.

3. Si vous avez spécifié l'option Noms personnalisés sur la page Maintenance des paramètres BigQuery, modifiez les noms de champs cibles par défaut dans la colonne Nom de champ temporaire, le cas échéant.

   Les valeurs que vous spécifiez remplacent les noms par défaut affichés dans la colonne Nom du champ externe.

4. Modifiez les descriptions des champs cibles par défaut dans la colonne Description des champs, le cas échéant.

5. Vous pouvez éventuellement exporter le mappage des champs pour le modifier en externe. Pour obtenir des instructions, consultez la section Modifier la carte des champs BigQuery dans un fichier CSV.

6. Une fois toutes les modifications terminées et les valeurs modifiées en externe importées, vérifiez que la case Is Setting Active (Paramètre actif ?) est bien cochée. Si l'option Is Setting Active (Paramètre actif ?) n'est pas sélectionnée, BigQuery Connector pour SAP crée les tables cibles avec des valeurs par défaut.

7. Cliquez sur Enregistrer.

   Les modifications sont stockées dans la table de configuration /GOOG/BQ_FIELD et les champs Modifié par, Modifié le et Modifié à sont automatiquement renseignés.

Modifier la compression des enregistrements au niveau du champ

Pour améliorer les performances de réplication, BigQuery Connector pour SAP compresse les enregistrements en omettant tous les champs vides de l'enregistrement source, qui sont ensuite initialisés avec null dans la table cible de BigQuery. Toutefois, si vous devez répliquer certains champs vides avec leurs valeurs initiales dans BigQuery tout en utilisant la compression des enregistrements, vous pouvez sélectionner l'option Envoyer un indicateur non compressé pour ces champs spécifiques.

Pour en savoir plus sur le comportement de la compression des enregistrements, consultez Compression des enregistrements.

Pour modifier la compression des enregistrements au niveau des champs, procédez comme suit :

1. Sur la page Maintenance des paramètres BigQuery – Champs de la transaction /GOOG/SLT_SETTINGS, affichez la liste des champs de la table dont vous configurez le transfert de masse.

2. Pour envoyer des données non compressées pour un champ, sélectionnez Envoyer un indicateur non compressé correspondant au champ.

3. Cliquez sur Enregistrer.

Activer la mise en cache des jetons

Pour améliorer les performances de réplication, nous vous recommandons d'activer la mise en cache pour le jeton d'accès que vous récupérez depuis Google Cloud.

L'activation de la mise en cache des jetons garantit qu'un jeton d'accès est réutilisé jusqu'à son expiration ou sa révocation, ce qui réduit le nombre d'appels HTTP effectués pour récupérer de nouveaux jetons d'accès.

Pour activer la mise en cache des jetons, sélectionnez l'option Mise en cache des jetons dans la table de clé client /GOOG/CLIENT_KEY.

Lorsque vous activez la mise en cache de jetons, le jeton d'accès est mis en cache dans la mémoire partagée de votre serveur d'applications SAP LT Replication Server pour la durée définie dans le champ Secondes avant actualisation du jeton de la table /GOOG/CLIENT_KEY. Si le champ Secondes avant actualisation du jeton n'est pas spécifié ou est défini sur 0, le jeton d'accès est mis en cache selon la valeur spécifiée dans le paramètre CMD_SECS_DEFLT dans les paramètres avancés.

Pour les charges de travail SAP qui ne s'exécutent pas sur Google Cloud, les jetons d'accès mis en cache permettent également d'éviter les problèmes techniques qui peuvent survenir lors de la réplication d'énormes charges de données, où plusieurs processus SAP LT Replication Server peuvent demander simultanément un jeton d'accès à un moment donné.

Pour les charges de travail SAP exécutées sur Google Cloud et utilisant un compte de service géré par l'utilisateur pour accéder à BigQuery ou Pub/Sub, la mise en cache des jetons peut considérablement améliorer le processus, car la récupération d'un jeton d'accès dans ce scénario implique deux appels HTTP.

Supprimer le jeton d'accès mis en cache

Lorsque la mise en cache de jetons est activée et que vous mettez à jour les rôles attribués au compte de service utilisé par BigQuery Connector pour SAP pour accéder à BigQuery ou Pub/Sub, le nouveau jeton d'accès correspondant aux rôles mis à jour n'est récupéré qu'après l'expiration du jeton existant mis en cache. Dans ce cas, vous pouvez supprimer le jeton d'accès manuellement.

Pour supprimer le jeton d'accès mis en cache, saisissez la transaction SE38, puis exécutez le programme /GOOG/R_CLEAR_TOKEN_CACHE.

Tester la configuration de la réplication

Testez la configuration de réplication en démarrant le provisionnement de données :

1. Ouvrez SAP LT Replication Server Cockpit (transaction LTRC) dans l'interface utilisateur graphique de SAP.

2. Cliquez sur la configuration de transfert de masse pour la réplication de table que vous testez.

3. Cliquez sur Provisionnement des données.

4. Dans le panneau Provisionnement des données, démarrez le provisionnement :

   1. Saisissez le nom de la table source.
   2. Cliquez sur la case d'option correspondant au type de provisionnement des données que vous souhaitez tester. Par exemple, Démarrer le chargement.

   3. Cliquez sur l'icône Exécuter. Le transfert de données commence et la progression s'affiche sur l'écran Objets participant.

      Si la table n'existe pas dans BigQuery, BigQuery Connector pour SAP la crée à partir d'un schéma lui-même créé à partir des attributs de table et de champ que vous avez précédemment définis avec la transaction /GOOG/SLT_SETTINGS.

      La durée d'un chargement initial d'une table dépend de la taille de la table et de ses enregistrements.

      Les messages sont écrits dans la section Journaux d'application de SAP LT Replication Server dans la transaction LTRC.

Vous pouvez également tester la réplication vers BigQuery à l'aide de l'outil de simulation de charge. Pour en savoir plus, consultez la page Outil de simulation de charge.

Valider la réplication

Vous pouvez valider la réplication à l'aide des méthodes suivantes :

• Dans SAP LT Replication Server :
  • Surveillez la réplication sur l'écran Provisionnement des données.
  • Vérifiez l'absence de messages d'erreur sur l'écran Journaux d'application.

• Dans l'onglet des informations de table dans BigQuery :

  • Consultez l'onglet Schéma pour vérifier que le schéma est correct.
  • Consultez l'onglet Aperçu pour afficher un aperçu des lignes insérées.
  • Consultez l'onglet Détails pour afficher le nombre de lignes insérées, la taille de la table et d'autres informations.

• Si la case Option pour les champs supplémentaires a été cochée lors de la configuration de la table BigQuery, exécutez l'outil de validation de réplication en saisissant la transaction personnalisée /GOOG/REPLIC_VALID.

Vérifier la réplication dans SAP LT Replication Server

Utilisez la transaction LTRC pour afficher la progression des tâches de chargement ou de réplication initiales après leur démarrage et pour vérifier l'absence de messages d'erreur.

Vous pouvez consulter l'état du chargement dans l'onglet Statistiques de chargement et la progression de la tâche dans l'onglet Surveillance du transfert de données dans SAP LT Replication Server.

L'écran Journaux d'application de la transaction LTRC vous permet d'afficher tous les messages renvoyés par BigQuery, BigQuery Connector pour SAP et SAP LT Replication Server.

Les messages émis par le code BigQuery Connector pour SAP dans SAP LT Replication Server commencent par le préfixe /GOOG/SLT. Les messages renvoyés par l'API BigQuery commencent par le préfixe /GOOG/MSG.

Les messages renvoyés par SAP LT Replication Server ne commencent pas par un préfixe /GOOG/.

Vérifier la réplication dans BigQuery

Dans la console Google Cloud , vérifiez que la table a été créée et que BigQuery y insère des données.

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Dans le champ de recherche de la section Explorateur, saisissez le nom de la table BigQuery cible puis appuyez sur Enter.

   Les informations concernant la table s'affichent dans un onglet du volet de contenu situé du côté droit de la page.

3. Dans la section des informations concernant la table, cliquez sur les en-têtes suivants pour vérifier la table et l'insertion des lignes :

   • Aperçu permet d'afficher les lignes et les champs insérés dans la table BigQuery.
   • Schéma permet d'afficher les noms des champs et les types de données.
   • Détails permet d'afficher la taille de la table, le nombre total de lignes et d'autres détails.

Exécuter l'outil de validation de réplication

Si l'Option pour les champs supplémentaires a été sélectionnée lors de la configuration de la table BigQuery, vous pouvez utiliser l'outil de validation de réplication pour générer des rapports qui comparent le nombre d'enregistrements figurant dans la table BigQuery. avec le nombre d'enregistrements dans les statistiques SAP LT Replication Server ou dans la table source.

Pour exécuter l'outil de validation de réplication, procédez comme suit :

1. Dans l'interface utilisateur graphique de SAP, saisissez la transaction /GOOG/REPLIC_VALID précédée de /n :

   /n/GOOG/REPLIC_VALID

2. Dans la section Options de traitement, cliquez sur la case d'option Exécuter la validation.

3. Dans la section Options de sélection, saisissez les spécifications suivantes :

   • Dans le menu déroulant du champ Identifiant de partenaire GCP, sélectionnez BigQuery.
   • Dans le menu déroulant du champ Type de test, sélectionnez le type de rapport à générer :
     • Nombre de chargement initiaux
     • Nombre de réplications
     • Décomptes actuels
   • Si le champ Vérifier la date s'affiche, spécifiez la date pour laquelle vous avez besoin d'un décompte.
   • Dans le champ Clé de transfert de masse, saisissez le nom de la configuration de transfert de masse.
   • Si vous le souhaitez, dans le champ Noms des tables, spécifiez les noms des tables dans la configuration de transfert de masse pour laquelle vous devez générer le rapport.

4. Exécutez l'outil de validation de réplication en cliquant sur l'icône Exécuter.

5. Une fois le contrôle de validation terminé, dans la section Options de traitement, affichez le rapport en cliquant sur la case d'option Afficher le rapport, puis en cliquant sur l'icône Exécuter.

Pour en savoir plus, consultez la section Outil de validation de réplication.

Résoudre les problèmes

Pour en savoir plus sur le diagnostic et la résolution des problèmes que vous pourriez rencontrer lors de la configuration de BigQuery Connector pour SAP, consultez le guide de dépannage de BigQuery Connector pour SAP.

Obtenir de l'aide

Si vous avez besoin d'aide pour résoudre des problèmes liés à la configuration de BigQuery Connector pour SAP, collectez toutes les informations de diagnostic disponibles et contactez le Cloud Customer Care. Pour savoir comment contacter le service client, consultez Obtenir de l'aide pour SAP sur Google Cloud.