主数据ETL - 01 数据同步场景分析

背景

这几年经历的项目,大量的需求都是和第三方系统集成,SAP ECC是名副其实的主数据系统
一旦涉及集成,都离不开主数据同步的问题,SAP有MDM系统(自己也没用过,从一些资料上来看还是要一定的二次开发),上MDM公司的好像也不多。既然数据就在ECC,使用ABAP来完成ETL,并搭建一个分发的框架

以物料主数据为例,手头的这个系统,至少要同步OA、BPM、WMS、MES、CMS、SRM六套系统!维护代码就是一个萝卜一个坑,同步方式差别也比较大。

数据接口主要考虑的问题

所有的开发都是在应用程序服务器层面,ECC屏蔽了底层数据库细节,无法应用数据库机制,比如触发器,数据库日志等。
要考虑的问题很多,归纳了主要的三类:

1. 接口方向

就SAP而言,就PUSH和PULL两种模式:

  • PULL模式 第三方系统调用SAP接口
    常见场景SAP 提供RFC接口 或者 Webservice,新一点的平台可以提供Odata服务。

  • PUSH模式

    • 直接调用第三方接口
      webservice和http的接口比较常见,SAP内部还有idoc,也有一些比较偏门的需要调用控件(必须基于SAP GUI)。

    • 输出到"中间载体"

      • 文件
        配合目录监控,FTP服务等,有时也手工导入导出文件。

      • 中间表
        第三方系统直接访问中间表,这个表可以是SAP系统的自定义表,也可以不是。

      • 运行脚本
        ABAP有时候限制很多,不妨考虑SAP输出一个脚本文件,比如python,再调用这个脚本文件,同理的windows下还有bat脚本。
        如果SAP GUI的话,还可以调用js,vbs!

        思路是GUI调用 windows的MSHTA 命令。

  • 混合模式
    SAP通过增强或者后台程序,写入中间表,并提供接口供第三方系统从中间表取值。

2. 时效性要求

  • 允许一定的时间差,比如1H,轮询PULL或者实时PUSH均可,要求实时同步就是实时PUSH模式。

  • 中低

    推荐第三方系统轮询SAP接口

实时方式与其他方式的对比

实时一般就是SAP PUSH模式,直接调用第三方接口

简单的对比:

实时PUSH模式 其他PULL模式
实时性 一般
查找增强
额外推送接口
监控及预警
数据包顺序控制 增量时需要 不需要

总而言之,实时模式对业务来说最理想,对开发而言需要的开发工作量可能是RFC接口模式的2~3倍,甚至更多。

  • 第三方系统差异很大,调用难易程度不等,有些系统调用先要通过认证,然后才能调用,这部分系统一般没有abap的包,登录认证公钥加密私钥解密,特定格式的数据包等等都要从零开始开发。

  • 要想实时模式运行顺畅,额外的监控程序是必不可少的

  • 在增量数据同步时,还要考虑数据包顺序发送,以及上个数据包是否发送成功,实际项目中有限的人天,挑战比较大。

3. 数据组织方式

全量

整张表的所有数据直接覆盖。简单粗暴,实现难度低。
适合数据量不大,抽取时间代价明显小于增量算法的代价。同步过程即使存在失败也没问题,只要最新一次同步ok就行,不需要额外的纠错机制。

第三方系统在处理时,还有一定的操作空间,比如发现数据库已有就忽略,仅关注新增,不考虑删除。
适合基础数据的同步,比如公司代码,科目表之类。

对于变化频率极低的表,不妨直接考虑手动+全量同步。

增量

增量同步似乎更容易让人接受,仅更新变化的部分。抽取的代价和更新的代价都比较小,难度都集中在增量算法上。增量算法太复杂,可能就是个无底洞。

定义几种常见的增量级别:

  • 业务对象级别(伪增量) Business Object

    这个业务对象,任意属性有变更,更新整个业务对象的所有数据。在业务对象的级别,就是全量,只不过相较于全表更新的模式算是增量。好处就是相对简单,不需要考虑变化过程。

  • 组件级别 Component Of Business Object

    简单的说,就是业务对象有几张表,仅关注发生更改的表,把具体的更改记录(整行数据)一起同步。 这种比较常见,难点还是在增量算法,并且考虑实际业务场景中是否关注删除操作。

  • 字段级别 Field Of Component

    相当于数据库更新操作日志,哪张表具体哪个字段,发生了变更。SAP的话利用标准的Change Document 技术。

增量算法

不考虑DB层面,都是基于AS层面考虑。

  • 基于时间戳
    如果是目标数据表上本身的时间戳,删除操作是无能为力的。

  • 全表对比
    可以在SAP实现,也可以在第三方实现。

SAP有个非常有用的函数 CTVB_COMPARE_TABLES;第三方系统中的话,考虑基于MD5值得校验。

  • 自定义变更日志表
    • 基于增强

      按标准增强中产生增量数据,写入变更日志表。

    • 基于后台任务

      后台任务大多也是基于时间戳,提取变更数据,然后生成变更日志。

4. 综述

涉及数据同步时,分析步骤如下:

  • 按照业务场景,确定接口方向

  • 确定数据包格式(增量 or 全量)

  • 确认数据包生成机制

  • 考虑监控及纠错机制

个人认为,简单稳定优先,开发交付快的优先,牺牲点性能其实也能接受。
数据同步允许一定的差异,允许垃圾数据存在,有时能大大简化方案,比如删除数据不需要同步。

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