SAP on Google Cloud

Google Cloud 매대 관리 AI와 Cortex Framework 및 SAP를 사용하여 소매업체의 성공 앞당기기

Thu, 24 Aug 2023 08:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 7월 27일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

특정 브랜드의 제품을 사려고 매장을 방문하는 상황을 상상해 보세요. 원하는 제품을 구매한다는 기대감에 신이 날 겁니다. 그런데 제품이 동나 매장 내 매대가 비어 있는 것을 발견하면 얼마나 실망스러울까요? 누구나 이런 경험을 한 번쯤 해 보았을 것입니다.

매장을 방문했는데 매대가 비어 있는 상황이 달가운 쇼핑객은 아무도 없습니다. 일부 쇼핑객은 인내심을 발휘하여 매장 직원에게 도움을 요청하겠지만, 대부분은 원하는 제품의 재고가 있는지 확인하지 않은 채 빈손으로 매장을 나가버리기 마련입니다. 판매 기회를 놓치면 곧 수익 감소, 수익성 저하로 이어지고 불만족스러운 고객 경험을 제공하게 됩니다. 똑같은 상황이라도 오늘날에는 이 문제가 더 심각하게 다가올 수 있습니다. 구매 대행과 주문 앱의 등장으로 기존의 쇼핑 패턴이 완전히 바뀌었기 때문입니다. 2021년 한 해에만 매대에 물건이 없어 미국 소매업계가 놓친 판매 기회가 820억 달러에 이릅니다.

매장이라는 개념이 생겨난 이래 매장 운영자는 늘 매대 위 재고가 동나는 일이 없도록 노력해 왔습니다. 대형 매장에서 수천 개의 상품을 손수 확인하려면 인력과 비용이 모두 많이 드는 만큼, 경쟁에서 앞서려면 매대 관리 작업을 어느 정도 자동화해야 합니다. 예를 들어 카메라를 설치하여 매대의 사진을 촬영하면 매대 위 재고가 부족할 때 직원들이 쉽게 정보를 파악하는 데 도움이 됩니다.

이러한 접근법은 유망해 보이지만, 문제는 대규모로 데이터를 분석해야 할 때입니다. 전 소매점에 걸쳐 수백만 개의 제품을 판매하고 있는 회사의 경우 이미지 캡처 솔루션을 사용하려면 모델이 제품 이미지를 인식하고 매핑할 수 있도록 학습시키기 위해 방대한 데이터와 확장성이 뛰어난 학습 설정이 필요합니다.

Google Cloud에서는 이 문제를 규모에 맞게 해결하기 위해 데이터 및 AI 전문성을 활용해 왔습니다. 또한 SAP ERP에서 제품 및 재고 데이터와 같은 관련 데이터 소스의 데이터 액세스와 가용성을 가속화하기 위해 Google Cloud Cortex Framework를 사용합니다. 매대 관리 정보에 Cortex Framework를 결합하면 효율적으로 작업을 관리할 수 있는 통합된 데이터 영역을 만들 수 있어 매장 직원의 생산성이 높아집니다. 자세한 내용을 알아보려면 계속 읽어보세요.

실시간 매대 관리 AI: 빈 매대 관리 솔루션

Google Cloud는 올해 초 개최된 미국소매협회(NRF) 행사에서 소매업체를 위한 새로운 AI 도구들을 발표했습니다. 그 중 하나인 매대 관리 AI는 자동화, AI 전문성, 데이터 처리 기능을 활용하여 매대가 비는 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.

사전 학습된 머신러닝 모델을 사용하는 이 솔루션은 제품 인식기 AI 모델로 특정 제품과 이미지를 연결하고 태그 인식기 AI 모델로 제품명, 가격 등 가격 태그 속성을 식별합니다. 또한 휴대기기, 매대 가장자리 카메라, 고정 카메라, 로봇 자동화 등 다양한 방식으로 매대 이미지 캡처를 지원합니다. 현재 미리보기 버전으로 제공되는 매대 관리 AI는 Google Cloud가 소매업체의 수익, 고객 경험, 브랜드 평판 향상을 지원하기 위해 매대 위 재고를 적절하게 유지하는 문제를 해결하는 데 큰 진전을 이루었음을 의미합니다.

매대 관리 AI의 중추 역할을 하는 제품 인식기 AI 모델은 매대 또는 이미지에서 제품을 식별하며, 휴대기기나 카메라로 촬영한 매장 매대 이미지를 사용할 수 있습니다. 또한 매대 관리 AI는 제품의 GTIN/UPC ID, 브랜드, 제품명, 교차 언어 설명, 로고, 다양한 포장재가 포함된 이미지 등 Google이 제공하는 방대한 제품 정보 컬렉션을 사용하므로, 제품 인식기 AI 모델이 이 제품 데이터베이스를 통해 수많은 제품들을 빠르게 식별할 수 있습니다.

Google Cloud와 SAP: 함께해서 더 좋은 솔루션

어떤 매대가 비었는지 실시간으로 확인할 수 있으므로 이제 문제 해결을 위한 조치를 취할 수 있습니다. 그러나 이 데이터만 가지고는 정보에 기반한 결정을 내리기 어렵습니다. 충분한 정보에 입각하여 재입고 최적화 방법을 결정하려면 ERP 시스템에서 보완 데이터를 가져와야 합니다. 예를 들면 아래와 같습니다.

마진이 높은 제품: 재입고 우선순위를 지정하는 데 유용함
매장 내 제품 재고 보유 현황: 해당 제품의 재입고가 필요한지 여부를 판단하는데 유용함
공급업체 리드 타임: 언제 공급업체에 다시 주문해야 제품을 제때 배송받아 재입고할 수 있는지 판단하는 데 유용함
주문 빈도: 제품을 얼마나 자주 재주문해야 하는지 판단하는 데 유용함

SAP와 같은 ERP 애플리케이션과 매대에서 수집한 데이터에서 얻을 수 있는 상황별 정보는 강력한 힘을 제공합니다. 이 두 데이터 세트를 결합하면 운영 상황을 더 정확하게 파악하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

이 데이터는 다음과 같은 작업에 활용할 수 있습니다.

재입고 작업의 우선순위 지정: 수요 및 마진이 높은 제품이 무엇인지 파악하여 재입고에 투입할 노력의 우선순위를 정하고 매대가 늘 채워져 있도록 하여 수익성을 극대화합니다.
인력 최적화: 재고 보충 작업 관리를 자동화하고 재입고 빈도에 따라 일정을 예약하여 소매업체의 인력 활용을 최적화합니다.
품절 줄이기: 수요 및 재고 수준을 파악하여 제품이 동나는 상황을 최소화합니다.
재고 보충 최적화: 수요 및 리드 타임을 파악하여 비용을 처리하고 절감합니다.

Google Cloud는 SAP 데이터 액세스를 신속하게 처리하는 등 엔터프라이즈 데이터 세트를 통합하여 고급 분석 및 통계를 제공함으로써 소매업체가 이러한 과제를 해결할 수 있도록 지원합니다.

그러나 SAP 시스템 바깥에서 SAP 데이터를 사용하여 작업을 수행하기는 어려울 수 있습니다. SAP 데이터는 다량의 비즈니스 시맨틱을 포함하고 있는 만큼, 애플리케이션 레이어에서 데이터를 외부 데이터 클라우드로 추출하려면 대개 수작업으로 데이터를 통합해야 하기 때문입니다.

이때 SAP 데이터에서 가치를 더 빠르게 창출할 수 있게끔 돕는 역할을 하는 것이 Google Cloud Cortex Framework입니다. Cortex Framework는 통합용 참조 아키텍처 패턴과 일련의 배포가 가능하며 사전 정의된 솔루션 가속기 콘텐츠를 제공하여 BigQuery 내 데이터 처리 및 모델링 속도를 높임으로써 고급 정보 및 대규모 AI 처리를 위한 기반을 마련해 줍니다.

SAP용 Cortex Data Foundation 콘텐츠를 Google Cloud BigQuery 환경에 신속하게 배포할 수 있으며, 풍부한 SAP 컨텍스트 인식 데이터 모델군과 함께 제품, 주문 빈도, 재고 보유 현황, 공급업체의 리드 타임 등과 같은 관련 영역에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. Cortex Framework는 의사 결정에 필요한 데이터 기반을 제공하여 작업 관리, 인력 최적화, 재고 보충과 같은 비즈니스 성과를 효과적으로 얻는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 SAP용 Cortex Data Foundation과 POS 데이터, 매대 관리 AI를 결합하여 매장 관리자의 주문 처리 작업 관리 및 계획을 지원하면 매장 직원의 생산성이 향상됩니다. 따라서 수익성을 극대화하고 재고 부족 및 품절 사태의 발생을 최소화할 수 있습니다.

정보 자동화 수준 향상이란 매대, 제품, 제품 마진, 주문 빈도, 재고 정보를 종합적으로 파악하고 최적화된 작업 목록을 생성하여 매장 운영자의 모바일 애플리케이션으로 보낼 수 있게 되는 것을 말합니다.

이 솔루션 접근법을 토대로 다음을 비롯한 여러 가지 이점을 구현할 수 있습니다.

트렌드, 기상 상황, Instacart 주문, 실시간 매대 재고 현황, 지역 이벤트 등 외부 신호를 통합하여 단기적으로 시장을 예측할 수 있도록 거의 실시간으로 수요 감지
경쟁력 있는 가격에 대한 고급 분석
최적화된 가격 및 프로모션 등

수요 감지와 같은 Google Cloud Cortex Framework 솔루션 가속기를 사용하면 빠른 수요와 관련된 문제 또한 데이터를 통합하고 기존 수요 계획 기능의 가치를 확대하는 데 도움이 되는 AI 템플릿과 사전 정의된 데이터 모델을 통해 해결할 수 있게 됩니다.

종합적인 관점에 비즈니스 데이터를 통합할 때 얻을 수 있는 성과와 잠재력은 무궁무진합니다. 종합적인 관점에서 오프라인 상점을 파악하고 이를 거래 데이터와 결합하면 경쟁력 있는 가격 분석이 가능하고, 실시간으로 가격 및 캠페인을 관리할 수 있으며, 재입고를 위한 매장, 매대, 창고 가시도가 향상되고, 매장 직원의 생산성과 공급업체의 참여도를 제고할 수 있습니다. Cortex의 데이터 기반과 AI가 제공하는 정보를 사용하면 무한한 가능성이 펼쳐집니다.

Google Cloud에서 제공하는 매대 관리 AI 및 Cortex Framework 솔루션을 자세히 알아보고 지금 여정을 시작하세요.

SAP 비용 예측 도구 소개: Google Cloud 기반 SAP 환경의 총 비용을 계산하세요

Tue, 08 Aug 2023 07:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 7월 25일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Google Cloud 기반 SAP의 비용에 대해 생각해 보셨나요? 다양한 구성과 기능 선택이 비용에 어떤 영향을 미칠까요? 직접 비용을 추정해본 적이 있다면 SAP 환경에 대한 많은 세부정보를 입력하지 않은 채 초기 예상 비용을 개괄적으로 추정하는 것이 얼마나 어려운 일인지 아실 겁니다.

Google Cloud가 SAP 애플리케이션에 적합한 비용 효율적인 클라우드인 이유를 쉽게 알아볼 수 있는 간편한 기능을 제공하기 위해, Google Cloud 마이그레이션 센터의 Cloud 지출 예측 도구 모듈에 내장된 SAP 비용 예측 도구를 출시했습니다. 자세한 내용을 알아보려면 계속 읽어보세요.

SAP 비용 예측 도구 들여다보기

SAP 비용 예측 도구는 SAP 애플리케이션을 위한 일반적인 Infrastructure as a Service(Iaas) 재료명세서를 기반으로 사전 정의된 크기(XS, S, M, L, XL)로 SAP 배포 비용을 계산합니다. 고가용성/재해 복구(HA/DR) 여부에 따라 다음 SAP 애플리케이션을 위한 사전 정의된 크기를 선택할 수 있습니다.

S/4HANA
BW/4HANA
BusinessObjects 비즈니스 인텔리전스
Fiori
비즈니스 목표 데이터 서비스(BODS)
프로세스 조정(PO)
SAP NetWeaver ABAP

사전 정의된 크기에는 기본 스토리지 구성이 포함됩니다. 하지만 추가 스토리지가 필요한 경우 요건에 따라 Block과 Cloud Storage를 모두 간편하게 포함할 수 있습니다. 또한 기본 리전과 DR 리전을 계획한 후 다른 리전 비용을 비교하고 약정 사용 할인(CUD) 가격을 확인할 수 있습니다.

다음 다이어그램은 개발, 품질보증, Production 시스템 등 SAP 워크로드 환경 전반에 걸친 IaaS 비용 분석을 보여줍니다.

SAP 비용 예측 도구는 초기 예상 비용을 추정해 Google Cloud에서 SAP 인프라를 실행하는 데 드는 비용에 대한 유용한 정보를 제공합니다. 이는 IT 환경에 대해 보다 심층적인 무료 탐색과 평가를 실행하기 위한 초기 단계 역할을 하며, 사용자는 더 정확한 마이그레이션 계획을 수립하고 예상 추정치를 얻을 수 있습니다. 마이그레이션 센터에서 제공하는 이 평가로 환경의 각 시스템(vCPU, 메모리, 스토리지 등)에 대한 자세한 정보와 마이그레이션 기본 설정에 기반한 총소유비용 보고서를 확인할 수 있습니다.

또한 SAP 사용자에게 Google Cloud에서 SAP 앱을 실행하는 데 드는 비용에 관한 유용한 정보를 제공하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 한 고객은 이렇게 말했습니다. "SAP 비용 예측 도구는 SAP 고객이 Google Cloud 인프라에서 SAP 애플리케이션을 실행하는 데 드는 비용을 초기에 파악하여 Google Cloud로 마이그레이션하는 여정을 가속화할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 기능을 제공해 주셔서 감사합니다.”

SAP 비용 예측 도구에 관한 자세한 정보를 알아보고, 마이그레이션 센터에서 직접 사용해 보거나, Google Cloud 기반 SAP를 지원하는 모든 방식에 대해 자세히 읽어보세요.

고가용성이 우선순위일 때 Google Cloud에서 SAP를 실행하는 방법

Mon, 29 Aug 2022 12:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 7월 16일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

지난 2~3년간 업종을 불문하고 많은 기업이 엔터프라이즈 IT 시스템의 안전성, 보안, 사용자 가용성을 유지하는 데 있어 예상치 못한 어려움을 겪었습니다. 그중 다수가 제품과 서비스의 수요가 급증하거나 급감하는 경험을 했고 대다수가 지금도 하이브리드 업무 환경을 운영하는 중입니다. 이처럼 환경이 변화하는 가운데 비즈니스 요구사항과 기대가 지속적으로 달라지면서 IT 시스템의 서비스 수준 목표(SLO)와 서비스수준계약(SLA)을 주기적으로 재점검하고 비즈니스 니즈에 부합하는지 확인하는 과정이 권장되고 있습니다.

온프레미스 환경에서 SAP 엔터프라이즈 애플리케이션을 실행하는 기업이 이 같은 새로운 요구사항에 적응하기란 특히 복잡한 일일 수 있습니다. 조직이 비즈니스에 중요한 SAP 인스턴스를 실행하는 데 따르는 복잡성과 높은 유지보수 비용으로 인해 이미 어려움을 겪고 있을 가능성도 높습니다. 이러한 기업은 시스템에 대한 사용자의 의존성과 예기치 않은 서비스 중단이 초래할 수 있는 불편을 잘 알고 있기 때문에 온프레미스 환경을 사용하면서 고가용성(HA) 시스템과 인프라에 대한 많은 투자로 뒷받침하는 것을 필수 애플리케이션의 보안과 가용성을 보장하는 최선의 방법으로 보고 있습니다. 온프레미스 SAP 환경을 실행할 수밖에 없는 IT 조직은 계속 증가하는 기타 비즈니스 핵심 애플리케이션을 관리하는 동시에 더 적은 리소스로 더 많은 작업을 해내야 하는 압박을 받는 경우가 많습니다.

많은 조직이 이런 방식으로는 지속할 수 없다고 느끼고 있습니다. 실제로 HA 솔루션의 트렌드를 조사한 SIOS 연구에 따르면 조사 당시 이미 많은 기업에서 온프레미스 애플리케이션의 가용성을 유지하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다.

조사에 참여한 기업 중 95%는 애플리케이션을 지원하는 HA 서비스에서 비정기적인 오류 이상의 오류가 발생한다고 응답했습니다.
98%는 애플리케이션 성능 문제를 정기적 또는 비정기적으로 경험한 적이 있으며 71%는 그 횟수가 한 달에 1~2회에 달한다고 응답했습니다.
조사에 참여한 기업이 HA 애플리케이션 문제가 발생했을 때 문제를 파악하고 해결하는 데 걸린다고 응답한 시간은 평균 3~5시간이었습니다.

한 기업에 녹록지 않은 방향으로 흘러가고 있습니다. 오늘날의 IT 환경에는 위험, 불확실성, 긴축 상황에 대한 전망이 우세합니다. 동시에 기업의 핵심 소프트웨어인 SAP 애플리케이션의 보안, 생산성, 가용성을 유지하는 것이 비즈니스에 특히 중요한 상황입니다.

Google Cloud에서는 SAP 환경의 고가용성과 관련된 어려움을 해결하고자 많은 고민을 했습니다. Google은 이를 고객의 사활이 걸린 문제로 보고 해결책을 제시하는 것을 우선순위로 삼고 있습니다. 즉 고가용성과 성능을 제공하도록 설계된 클라우드 플랫폼에서 안정적이고 확장 가능하며 비용 효과적인 SAP 환경을 구축하기 위해 노력하고 있습니다.

Google Cloud 사용 시 제공되는 많은 서비스는 내결함성 또는 고가용성을 갖추도록 설계됩니다. 이러한 개념은 유사하지만 그 차이를 이해하면 아키텍처를 설계할 때 드는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

Google은 내결함성 구성요소를 완전히 중복된 메커니즘으로, 즉, 구성요소에 장애가 발생하더라도 원활하게 시스템 가용성을 회복하도록 설계된 것으로 간주합니다. 스토리지(Google Cloud Storage, Persistent Disk)와 네트워크(Google 네트워크, Cloud DNS, Cloud 부하 분산기) 같은 구성요소가 여기에 해당됩니다.

이에 반해 가용성이 높은 서비스는 단일 장애점으로 알려진 모든 관련 아키텍처 구성요소의 자동 복구 메커니즘을 갖추어 복구 시간 목표(RTO)와 복구 지점 목표(RPO)를 최소화합니다. 일반적으로 구성요소를 복제하여 복제본 사이의 장애 조치 프로세스를 자동화하는 과정이 수반됩니다.

Google Cloud 환경에서 SAP 가용성을 높이는 4단계

SAP 고객에게 적합한 가용성 솔루션을 제공하는 방법을 이해하기 위해서는 먼저 각 고객이 목표로 하는 가용성 SLA가 서로 다르며 이러한 목표는 비즈니스 니즈, 예산, SAP 애플리케이션 용도, 기타 요인에 따라 달라진다는 사실을 인지해야 합니다. SAP 고가용성 환경의 인프라, 운영체제, 애플리케이션 가용성 구성요소를 살펴보고 SAP 시스템의 전반적인 가용성 전략에 고려해야 하는 사항을 알아보겠습니다.

1단계: 인프라

많은 고객이 온프레미스의 SAP 시스템을 Google Cloud로 이전하는 것만으로 시스템의 업타임이 늘어날 수 있다는 사실을 깨닫습니다. 기본적으로 가용성이 높은 보안, 네트워킹, 컴퓨팅, 스토리지 기능이 이 플랫폼에 내장되어 있어 활용 가능하기 때문입니다.

컴퓨팅 서비스

컴퓨팅 서비스의 경우 Google Cloud Compute Engine에서 기본 제공하는 3가지 기능이 특별히 중요한 역할을 하며 하드웨어 장애로 인한 애플리케이션 중단을 줄이거나 방지할 수 있습니다.

라이브 마이그레이션: 고객의 VM 인스턴스가 실행 중인 호스트 시스템에 정기적인 유지보수가 필요한 경우, 라이브 마이그레이션을 사용하면 VM 인스턴스를 다른 호스트로 이전하면서도 애플리케이션 재시작이나 중단이 발생하지 않습니다. 이것은 모든 Google Cloud 사용자가 추가 비용 없이 이용할 수 있는 기본 제공 기능이며 사용자 워크로드의 규모나 복잡성에 상관없이 원활하게 자동으로 작동합니다. Google Cloud에서 하드웨어 유지보수를 수행하고 하이퍼바이저 보안 패치와 업데이트를 전역에 매끄럽게 적용하는 동안 그 어떤 고객에게도 VM 재시작을 통보할 필요가 없습니다. 라이브 마이그레이션을 활용하는 유지보수는 실행 중인 애플리케이션에 아무런 영향을 미치지 않기 때문입니다.

메모리 포이즈닝 복구(MPR): 아무리 품질이 높은 하드웨어 인프라라 하더라도 어느 순간 고장이 날 수 있으며 메모리 오류는 가장 흔한 유형의 하드웨어 오작동입니다(메모리 안정성에 관한 Google Cloud 연구 참조). 최신 CPU 아키텍처에는 오류 정정 코드(ECC)와 같이 정정 가능한 오류가 발생한 호스트를 복구하는 기본 기능이 있습니다. 하지만 정정 불가능한 오류로 인해 호스트에 발생하는 장애와 전체 VM 재시작은 예기치 않은 다운타임으로 이어집니다.

HANA 데이터베이스가 있다면 데이터를 메모리에 로드하는 데 소요되는 시간도 고려해야 합니다. 이 경우 호스트 장애는 비즈니스에 필수적인 서비스에 몇 시간에 달하는 다운타임(데이터베이스 규모 따라 다름)을 초래할 수 있습니다.

Google Cloud는 메모리 오류로 인한 장애와 다운타임을 줄이기 위해 CPU 기반 오류 처리 기능, SAP HANA, Google Cloud 기능을 통합하는 솔루션을 개발했습니다. MPR은 정정 불가능한 메모리 오류를 감지하고 라이브 마이그레이션을 통해 문제가 발생한 호스트에서 VM을 이전할 수 있을 때까지 해당 오류를 격리합니다.

빠른 재시작 기능이 사용 설정된 상태에서 SAP HANA를 호스팅하는 VM에 정정 불가능한 오류가 발견된 경우 Google Cloud MPR은 SAP HANA에 신호를 보내 문제가 발생한 메모리만 디스크에서 다시 로드하므로 대부분의 경우 다운타임 없이 문제를 해결할 수 있습니다. 이후 문제가 발생한 호스트의 모든 VM이 라이브 마이그레이션을 통해 정상 작동 호스트로 마이그레이션되어 해당 VM에서 실행 중인 고객 애플리케이션에 다운타임이나 장애가 발생하는 것을 방지합니다.

자동 다시 시작: 드물지만 예기치 않은 종료를 방지할 수 없는 경우, 이 기능이 작동하면서 자동으로 다른 호스트의 VM 인스턴스를 재시작합니다. 필요하다면 사용자가 정의해 놓은 시작 스크립트를 호출하여 VM에서 실행 중인 애플리케이션이 동시에 재시작되도록 만듭니다. 이 기능의 목표는 예기치 않은 중단이 발생할 때 복구 시간을 최대한 앞당기고, 가능한 한 사용자가 이 프로세스를 간편하고 안정적으로 사용하도록 만드는 것입니다.

단일 노드의 업타임을 늘리는 것이 이러한 서비스의 목표이지만 중요성이 높은 워크로드는 완전한 영역 서비스 중단을 비롯한 컴퓨팅 관련 장애에 대비해 복원성을 확보해야 합니다. 이를 위해 Google Cloud Compute Engine은 여러 영역에 분산된 인스턴스에 대해 99.99%의 월별 업타임 비율 SLA를 제공합니다.

네트워크 파일 시스템 스토리지(NFS)

가용성이 높은 SAP 인프라의 또 다른 중요한 구성요소는 네트워크 파일 시스템 스토리지(NFS)입니다. NFS는 인터페이스 디렉터리 및 전송 관리 같은 SAP 공유 파일에 사용됩니다. Google Cloud는 여러 파일 공유 솔루션을 제공합니다. 자사 솔루션으로는 Filestore Enterprise가 있고 타사 솔루션으로는 NetApp CVS-Performance 같은 제품이 있으며 모두 99.99% 가용성 SLA를 제공합니다. Google Cloud 기반 NFS 솔루션 비교 정보를 자세히 살펴보려면 제공된 문서를 참고하세요.

2단계: 운영체제

운영체제 수준의 컴퓨팅 구성요소를 클러스터링하는 것은 장애 조치 메커니즘에서 중요한 부분입니다. 이로써 구성요소의 장애를 신속하게 감지하고 장애 조치 절차를 트리거하여 애플리케이션 다운타임을 최소화할 수 있습니다.

Google Cloud의 OS 수준 클러스터링은 온프렘의 클러스터링 방식과 매우 유사하지만 몇 가지 기능이 추가로 개선되었습니다.

SUSE Enterprise Linux(SLES)와 Red Hat Enterprise Linux(RHEL)는 둘 다 클러스터링 리소스 관리자로 Pacemaker를 구현하고 Google Cloud용으로 설계된 클러스터 에이전트를 제공하기 때문에 STONITH 펜싱, VIP 경로, 스토리지 작업 같은 함수와 기능을 원활하게 관리할 수 있습니다. Google Cloud에 OS 클러스터를 배포할 때 고객이 HA/DR 제공업체 후크를 활용하면 SAP HANA가 알림을 발송할 수 있어 데이터 손실 없이 성공적으로 장애 조치를 취할 수 있습니다. 자세한 내용은 SAP 고가용성 배포 가이드에서 RHEL 및 SLES에서 HA 클러스터를 구성하는 방법을 자세히 다룬 문서를 참조하세요.

Windows 기반 워크로드의 경우 Microsoft 장애 조치 클러스터링 기술을 사용하며 Google Cloud에서도 클러스터를 사용 설정하고 구성할 수 있는 특별한 기능이 있습니다. 여기에서 자세한 내용이 담긴 문서를 찾을 수 있습니다.

3단계: 데이터베이스

모든 SAP 환경은 중앙 데이터베이스 시스템을 활용해 비즈니스에 필수적인 데이터를 저장하고 관리합니다. SAP 고가용성 솔루션이라면 당연히 이 데이터베이스 레이어의 가용성과 무결성을 유지할 방법을 고려해야 합니다. 게다가 SAP 시스템에서 지원하는 다양한 데이터베이스 시스템 중 많은 수가 고가용성 성능을 달성하기 위해 여러 메커니즘을 사용합니다. Google Cloud는 SAP HANA, MaxDB, SAP ASE, IBM Db2, Microsoft SQL Server, Oracle 워크로드(이 경우 베어메탈 솔루션을 사용해 HA 인증 하드웨어를 사용하고 Oracle RAC 솔루션도 설치할 수 있음)에 HA 아키텍처를 사용하는 방법을 지원하고 문서화하는 방식으로 고객에게 SAP 데이터베이스의 HA 비용과 이점을 절충하는 방법을 결정할 수 있는 자유를 줍니다.

SAP HANA 시스템 복제(HSR)는 SAP HANA 시스템의 고가용성을 보장하는 데 가장 중요한 역할을 하는 애플리케이션 기반 기술 중 하나입니다. 이 기능은 기본 시스템의 데이터를 지속적으로 하나 이상의 보조 시스템에 복제하는 방식으로 작동하며 재해가 발생하는 경우 이 데이터를 메모리로 미리 로드하여 신속하게 장애 조치할 수 있습니다.

Google Cloud는 동일한 리전의 임의 영역에 상주하는 SAP 인스턴스에 동기식 복제를 사용할 수 있도록 지원하여 HSR을 지원하고 보완합니다. 즉 사용자는 기본 인스턴스와 보조 인스턴스를 각각 다른 영역에 배치하여 한 영역에 단일 장애점이 발생하는 것을 방지할 수 있습니다.

SAP ASE 또는 IBM Db2 같은 다른 데이터베이스 시스템 역시 Google Cloud 인프라에서 실행할 수 있는 유사한 기능을 제공합니다. 같은 리전 내 영역 간 네트워크 지연 시간이 짧은 데다 자동 배포용 도구까지 지원되므로 기업은 다양한 데이터베이스 HA 옵션을 현재 비즈니스 니즈에 맞게 선택할 수 있습니다. 지원되는 데이터베이스 시스템 및 참조 아키텍처의 최근 목록은 최신 문서에서 참고하세요.

4단계: 애플리케이션 서버

SAP의 NetWeaver 아키텍처는 사용자가 HA 업타임 요구사항에 위협이 될 수 있는 앱-서버 병목 현상을 피하는 데 도움이 됩니다. Google Cloud는 고객이 동기화를 통해 데이터 손실을 방지하고 SAP NetWeaver의 안정성과 성능을 최대한 활용하는 데 필요한 고가용성 컴퓨팅 및 네트워킹 기능을 제공함으로써 이 아키텍처의 장점을 활용합니다. 이 아키텍처는 하나의 OS 수준 클러스터(SLES 또는 RHEL)에 ABAP SAP Central Services(ASCS) 및 Enqueue Replication Server(ERS)를 위한 Pacemaker 클러스터 리소스 관리자와 STONITH 펜싱을 갖추고 있으며 각각 가상 IP용 자체 내부 부하 분산기(ILB)를 포함하고 있습니다. NetWeaver 고가용성 계획 가이드에서 RHEL 및 SLES에 HA 클러스터를 배포하고 구성하는 방법을 자세히 설명한 문서를 참조하세요.

애플리케이션 서버 인스턴스를 같은 리전의 여러 영역에 분산시키면 최종 사용자에게 계속 우수한 성능을 제공하면서도 영역 단위 장애를 가장 효과적으로 방지할 수 있습니다. IT팀은 자동 배포를 통해 수요 변동에 신속하게 대응하고 트래픽이 가장 많은 상황에도 SAP 시스템이 계속 실행되도록 수시로 추가 인스턴스를 구동할 수 있습니다.

Google Cloud가 고가용성 SAP 시스템을 지원하는 그 밖의 방법

매우 어려운 상황에서도 Google Cloud가 SAP 애플리케이션 업타임을 최대로 늘릴 수 있는 방법이 그 외에도 많습니다. 몇 가지 사례를 들어 규모를 막론하고 기업에서 유사한 기능을 저렴한 비용으로 구현하는 것이 얼마나 힘든 일인지 생각해 보세요.

지리적 분포 및 중복성. Google Cloud는 현재 전 세계적으로 91개 영역과 140개가 넘는 접속 지점을 아우르는 30개 리전에서 입지를 다졌습니다. 대부분의 SAP 사용자는 핵심 Google Cloud 서비스를 한 리전 내 여러 영역에 분산시키는 방법으로 성능이나 경제성 저하 없이 가용성 목표를 달성할 수 있습니다.

강력한 성능과 다목적성을 겸비한 부하 분산 기능. 부하 분산과 지리적 분포를 SAP 애플리케이션의 가용성을 유지하는 또 다른 핵심 요인으로 생각하는 기업이 많습니다. Google Cloud는 사용자에게 가장 근접한 정상 작동 리전으로 트래픽을 유도할 수 있는 글로벌 부하 분산을 포함한 다양한 부하 분산 옵션으로 기업의 이러한 니즈를 충족합니다. Google Cloud Load Balancing은 사용자, 트래픽, 네트워크, 백엔드 상태, 기타 관련 조건의 변화에 즉각적으로 반응합니다. 또한 소프트웨어 정의 서비스 역할을 하므로 많은 기업이 실제 부하 분산 인프라를 사용할 때 겪는 확장성 및 관리 문제를 방지합니다. 내부 부하 분산기는 가용성이 높은 SAP 시스템에 중요한 역할을 하는 또 하나의 부하 분산기 서비스로서, 기본 시스템과 보조 시스템 간의 가상 IP(VIP) 구현 자동화를 지원합니다.

개발자의 업무 집중과 생산성을 유지해 주는 도구. Google Cloud의서버리스 플랫폼에는 기본 제공되는 중복성 및 부하 분산을 제공하는 관리형 컴퓨팅 및 데이터베이스 제품이 포함됩니다. 따라서 회사의 SAP 개발팀은 기본 인프라에 대해 걱정할 필요 없이 SAP 시스템에 확장 프로그램을 병렬식으로 배포할 수 있습니다. Apigee API 관리를 사용하는 기업은 SAP 시스템에 이러한 확장 프로그램의 확장 가능한 인터페이스를 제공하여 트래픽이 급증하거나 악의적인 공격이 있을 때도 백엔드 시스템을 보호할 수 있습니다. Google Cloud는 기본 도구 및 인기 있는 오픈소스 기술의 통합을 통해 CI/CD를 지원하고 최신 DevOps 조직에 소프트웨어를 보다 빠르고 안전하게 개발하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 그뿐만 아니라 Google Cloud의 Cortex Framework는 SAP를 사용한 혁신 여정에 위험, 복잡성, 비용을 줄여주는 가속화 도구와 권장사항을 제공하고 Google Cloud 최고의 애널리틱스 기능을 원활하게 이용할 수 있는 환경을 구축해 비즈니스에 가치를 더합니다.

유연한 풀 스택 모니터링. 기업은 Google Cloud Monitoring을 통해 성능, 업타임, SAP 환경의 전반적인 상태를 자세히 파악할 수 있습니다. Google Cloud Monitoring은 Google Cloud, Amazon Web Services, 호스팅된 업타임 프로브, 애플리케이션 계측은 물론 Cassandra, Nginx, Apache Web Server, Elasticsearch 등의 애플리케이션 구성요소에서 측정항목, 이벤트, 메타데이터를 수집합니다. 또한 Cloud Monitoring이 SAP HANA용 커스텀 모니터링 에이전트 및 Cloud 운영의 운영 에이전트와 더불어 이 데이터를 사용하여 유연한 대시보드와 풍부한 시각화 도구를 지원하므로 SAP팀은 새로운 문제가 비즈니스에 영향을 미치기 전에 식별하고 수정할 수 있습니다.

HA 옵션 살펴보기

위에 기술된 내용은 Google Cloud가 SAP 인스턴스를 위해 HA를 지원하고 확장하는 여러 방식을 개괄적으로 살펴본 것에 불과합니다. 보다 자세한 내용은 Google Cloud 서비스를 사용해 SAP 환경을 위한 고가용성 아키텍처를 설정하는 방법을 기술적 측면에서 상세히 설명한 문서를 참고하세요.

Google Cloud와 Cloud4C의 온라인 컨퍼런스: SAP on Google Cloud 특집

Mon, 27 Jun 2022 00:00:00 +0000

2022년 7월 6일 오후 2시, Google Cloud가 국내 최초로 개최하는“SAP on GCP” 특집 온라인 컨퍼런스에 여러분을 초대합니다.

이제 SAP 클라우드 전환을 넘어 데이터를 체계화하여 어디에서나 접근 가능하고 유용하게 가공해 새로운 밸류를 창출하는 니즈가 올라가고 있습니다.

Google Cloud는 전 세계적으로 10억명이 넘는 사용자가 이용하는 9가지의 구글 자체 솔루션을 바탕으로 기업에게 최고의 비즈니스 가치를 제공하고자 합니다.

특히, Google Cloud의 인프라와 BigQuery를 포함해 Cortex 프레임워크는 어떠한 규모이든, 얼마나 복잡하든 상관없이 손쉬운 실시간 데이터 분석을 가능하게 하며, 직접 ML 솔루션 구축과 운영을 통해 기업의 총 소유비용 최대 52%를 절감하게 도와드릴 수 있습니다.

이번 SAP on GCP 특집 컨퍼런스에서는 ERP 고도화를 통한 인프라 구축과 지속 가능한 비즈니스 솔루션을 비롯해 어떻게 고객의 디지털 트랜스포메이션의 여정을 함께 하는지 알려드립니다.

또한, Google Cloud와 글로벌 파트너십을 통해 SAP on GCP 전문팀 (CoE)을 구축한 Cloud4C가 자체 자동화 솔루션을 통해 빠르고, 쉽고, 리스크-프리한 SAP on GCP 마이그레이션에 대해 알려드립니다.

특히, ‘SAP ERP 클라우드 글로벌 프리미엄 파트너'로서 SAP 클라우드 전환 분야에 대한 전문성을 바탕으로 기업에게 가장 효율적인 SAP on GCP 도입에 관해 설명드립니다.

아젠다

시각	표제	발표자
14:00 - 14:05	환영 및 행사 안내
14:05 - 14:15	SAP Digital Transformation의 글로벌 동향	지기성 Director, SAP Practice APAC Google Cloud
14:15 - 14:35	SAP on Google Cloud 인프라 서비스의 특장점 및 BigQuery를 이용한 SAP 데이터 분석 방법 살펴보기	이상규 SAP Specialist CE Google Cloud
14:35 - 14:40	깜짝 Quiz 이벤트
14:40 - 15:00	Cloud4C 자동화 솔루션 활용 애자일한 SAP on GCP 마이그레이션 방법 알아보기	Peter Seo Country Manager Cloud4C Korea
15:00 - 15:15	실시간 Q&A, 무료 SAP on GCP 컨설팅 기회 안내 및 맺음말

본 행사에 등록 및 참여하신 분들을 대상으로 다양한 경품이 준비되어 있습니다.

지금 등록하세요.

Google Cloud와 SAP의 파트너십 확장을 통한 Google Workspace 및 SAP S/4HANA® Cloud 네이티브 통합 지원

Tue, 17 May 2022 12:00:00 +0000

미국 캘리포니아주 서니베일 및 독일 발도르프, 2022년 5월 4일 – 오늘 Google Cloud와 SAP SE(NYSE: SAP)는 파트너십 확장을 발표하면서 Google Workspace 및 SAP의 대표적인 클라우드 ERP 제품인 SAP S/4HANA® Cloud 간의 새로운 통합 소식을 알렸습니다. 이 네이티브 통합으로 고객이 클라우드에서 업무상 중요한 모든 프로세스를 실행하도록 설계된 핵심 SAP® 소프트웨어를 Google Docs 및 Google Sheets의 공동작업 기능과 연결할 수 있습니다. 이를 통해 기업의 업무 처리 방식에 혁신적인 변화가 일어날 것으로 기대됩니다.

SAP는 기업용 ERP 소프트웨어를 제공하는 선도 기업입니다. RISE with SAP 솔루션은 SAP S/4HANA Cloud 등 포괄적인 제품 및 서비스를 제공하여 더 우수하고 지속가능한 기업 활동을 수행하도록 지원합니다. Google Workspace를 사용하면 규모와 상관없이 모든 팀이 어디서나 원하는 기기로 공동작업하고 소통하는 혁신을 이룰 수 있습니다. 업계 최고의 클라우드 기반 소통 및 공동작업 플랫폼을 기반으로 구축된 Google Workspace는 Gmail, Chat, Calendar, Drive, Docs, Sheets, Meet 등 수십억명이 즐겨 사용하는 앱들을 하나의 통합된 작업공간으로 제공합니다.

SAP S/4HANA Cloud와 통합된 Google Docs 및 Google Sheets는 어떤 규모의 조직이든 조직의 공동작업 업무에 새로운 비즈니스 기능, 사용 사례, 기회를 제공합니다. 이를 위한 첫 번째 계획은 재무 및 그 밖의 여러 추가 솔루션 영역을 대상으로 하는 것입니다. 데이터 내보내기와 공동작업 문서 관리로 보다 원활한 사용자 경험을 제공하며 이후 더 많은 영역으로 서비스를 확대할 예정입니다. 이를 통해 고객은 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

통합 지원으로 사용자가 솔루션을 빠르게 채택할 수 있습니다.
SAP 소프트웨어와 Google Docs 및 Google Sheets 간에 데이터를 내보내고 가져오며, 문서를 실시간으로 수정하고 동시에 공동작업에 참여할 수 있습니다.
버전 제어가 가능하며 애플리케이션 데이터 및 문서 공유 시의 잠재적 변환 레이어를 없앤 1단계 통합 덕분에 정제된 데이터 소스를 확보할 수 있습니다.

예를 들어 재무 전문가가 SAP S/4HANA Cloud를 사용해 안전하고 안정적이며 규정을 준수하는 방식으로 일반 분개장 항목을 관리하는 경우를 가정해 보겠습니다. SAP S/4HANA Cloud는 버전 제어 기능과 프로세스 안정성을 갖추고 있고 정제된 데이터 소스를 제공하기 때문에 이 재무 전문가는 Google Docs 및 Google Sheets에 액세스하여 간편하게 문서를 공동 수정할 수 있습니다.

SAP 지능형 엔터프라이즈 및 교차 아키텍처 책임자 겸 SVP인 필립 허지그는 “Google Docs와 Google Sheets를 모두 사용하는 많은 고객이 두 프로그램의 네이티브 통합을 요청해 왔습니다.”라고 말했습니다. “이번 통합으로 사용자가 클라우드에서 모든 비즈니스 문서를 공동으로 작업하고 철저하게 관리하며 SAP를 통해 가장 중요한 비즈니스 프로세스와 데이터를 관리받는 토대가 마련될 것입니다.”

“하이브리드 작업으로 전환하면 기업에서는 협업의 방해 요인과 사일로의 원인이 되는 기존 도구를 더 이상 사용할 수 없습니다.”라고 Google Workspace 부사장 겸 총괄 책임자인 하비에르 솔테로는 말했습니다. “SAP와의 파트너십 확장으로 새롭게 선보이게 된 심층적인 통합을 통해 SAP 4/HANA에서 복잡한 데이터 세트를 작업하는 직원들이 Google Workspace의 실시간 공동작업 기능을 활용할 수 있게 될 것입니다. 따라서 여러 팀이 동시에 SAP 데이터에 액세스하고 보다 효율적으로 프로젝트를 추진할 수 있습니다.”

초기 기능들을 올해 말 SAP S/4HANA Cloud에 표준 기능으로 포함할 계획입니다. SAP Business Technology Platform을 기반으로 구축되어 SAP의 엔드 투 엔드 비즈니스 프로세스 전반에 걸친 원활한 통합과 일관된 사용자 경험을 지원합니다.

Google Cloud 정보

Google Cloud는 모든 조직의 디지털 혁신 역량을 강화합니다. Google Cloud는 Google의 최첨단 기술을 활용하는 엔터프라이즈급 솔루션을 업계 최고 수준의 클라우드에서 제공합니다. 200여 개 국가와 지역의 고객이 성장을 도모하고 가장 중요한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 Google Cloud를 신뢰하는 파트너로 선택하고 있습니다.

SAP 정보

모든 비즈니스가 지능적이고 지속 가능한 기업으로 운영되도록 돕는 것이 SAP 전략의 핵심입니다. 엔터프라이즈 애플리케이션 소프트웨어 시장의 선두업체로서 규모 및 업종에 상관없이 모든 기업이 최상의 운영을 이룰 수 있도록 돕고 있습니다. 전체 글로벌 상거래의 87%가 SAP 고객으로부터 발생합니다. SAP의 머신러닝, 사물 인터넷(IoT), 고급 분석 기술은 고객의 비즈니스가 지능형 기업으로 성장하게끔 도와줍니다. SAP는 사용자와 조직에게 심도 있는 비즈니스 정보를 제공하고 공동작업을 촉진하여 경쟁에서 앞서나가도록 지원합니다. 또한 기업에서 원하는 방식으로 중단 없이 SAP 소프트웨어를 사용할 수 있도록 기업의 기술을 간소화해 줍니다. 전 세계 25개 업종의 비즈니스와 일반 고객이 SAP의 엔드 투 엔드 애플리케이션 및 서비스 제품군을 사용하여 수익성 높은 운영, 지속적 적응, 변화를 이루고 있습니다. SAP는 고객, 파트너, 직원, 전문가 그룹으로 구성된 글로벌 네트워크를 토대로 세상이 더 좋은 곳으로 발전하고 사람들이 더 나은 삶을 살 수 있도록 돕고 있습니다. 자세한 내용은 www.sap.com을 참조하세요.

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이 문서에는 미래의 일을 예측하거나 전망하거나 진술한 미래 상황 예측 보고가 포함되어 있습니다. 이러한 진술은 현재의 기대, 예측, 가정을 토대로 하기 때문에 실제로는 다른 결과 및 성과가 발생할 위험과 불확실성을 내포하고 있습니다. 이러한 위험과 불확실성에 대한 자세한 정보는 SAP 2021 Annual Report on Form 20-F의 위험 요소 섹션을 포함하되 이에 국한되지 않는 증권거래위원회 제출 자료에서 확인할 수 있습니다.

BigQuery에서 SAP 데이터 모델링 시 설계 고려사항

Fri, 31 Dec 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 7월 26일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

지난 몇 년 동안 많은 조직이 SAP 솔루션을 Google Cloud로 마이그레이션하여 이점을 경험했습니다. 이러한 마이그레이션은 IT 유지보수 비용을 절감하고 데이터 보호를 강화하는 것 외에도 많은 이점을 제공합니다. SAP 고객은 BigQuery를 활용하여 기업 데이터를 통합하고 Google의 강력한 데이터 세트와 머신러닝을 통해 간편하게 확장하여, SAP 투자를 보완하고 최신 통계를 확보할 수 있습니다.

선도적인 클라우드 데이터 웨어하우스인 BigQuery는 완전 관리형 서버리스 서비스로, 페타바이트급 대형 쿼리를 고속으로 지원할 수 있습니다. SAP 데이터를 Google Analytics나 Salesforce 같은 추가 데이터 소스와 간편하게 결합할 수 있고 내장 머신러닝을 통해 비교적 저렴한 비용으로 표준 SQL을 사용하는 머신러닝 모델을 운영할 수 있습니다.

BigQuery의 장점을 활용하여 분석 역량을 향상하려는 SAP 기반 조직이라면 SAP 데이터 모델링 시 고려사항 및 권장사항에 대해 알아보세요. 본 가이드라인은 고객에게 실제 구현한 경험을 기반으로 작성되었으며 기업에 필요한 분석 역량을 구축하기 위한 로드맵 역할을 할 수 있습니다.

데이터 복제 시 고려사항

대부분의 기술 여정과 마찬가지로 데이터 복제도 비즈니스 목표부터 시작해야 합니다. 설계 프로세스 초기 단계에 적절한 결정을 내리기 위해서는 의도한 비즈니스 가치와 목표를 염두에 두어야 합니다.

SAP 시스템에서 BigQuery로 데이터를 복제하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 다음 질문에 답하여 조직에 가장 적합한 방법을 결정하세요.

기업에 실시간 데이터가 필요한가요? 과거 데이터를 활용해야 하나요?
복제된 데이터에 어떤 외부 데이터 세트를 조인해야 하나요?
소스 구조나 비즈니스 로직이 변경될 가능성이 있나요? 조만간 SAP 소스 시스템을 마이그레이션할 예정인가요? 예를 들어 SAP ECC에서 SAP S/4HANA로 마이그레이션할 계획인가요?

아울러 테이블별로 복제할지 아니면 팀이 사전 빌드된 로직에서 데이터를 복제할 수 있는지도 판단해야 합니다. 이에 대한 결정과 더불어 라이선스 같은 기타 고려사항에 따라 어떤 복제 도구를 사용해야 하는지가 정해집니다.

테이블별 복제

특히 원시 형태 표준 테이블의 경우 테이블을 복제하면 소스를 재사용하고 소스 구조 및 기능 출력의 안정성을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 판매 주문 헤더(VBAK)용 SAP 테이블은 SAP 버전에 따라 구조가 바뀔 가능성이 매우 낮으며, 테이블에 작성하는 로직이 복제된 테이블에 영향을 미치는 방식으로 변경될 가능성도 낮습니다.

추가 고려사항: 윈시 테이블을 비교할 때 소스 시스템과 BigQuery의 랜딩 테이블 사이의 조정이 선형이기 때문에 기말 마감과 같은 중요 비즈니스 프로세스 중 통합 문제를 방지하는 데 유용합니다. 복제된 테이블은 집계되거나 프로세스 전용 데이터 변환에 영향을 받지 않기 때문에 동일한 복제된 열이 다른 BigQuery 뷰에서 재사용될 수 있습니다. 예를 들어 MARA 테이블(자료 마스터)을 한 번 복제하면 필요한 만큼 많은 모델에서 사용할 수 있습니다.

사전 빌드된 로직 복제

SAP 추출기나 CDS 뷰와 같이 사전 빌드된 모델을 복제하는 경우 기존 로직을 사용하기 때문에 BigQuery에 로직을 빌드하지 않아도 됩니다. 일부 추출 객체에서 델타 메커니즘을 삽입하여 델타를 처리할 수 없는 복제 도구를 보완할 수 있습니다. 이에 따라 초기 개발 시간이 절약되지만 새 열을 만들거나 맞춤설정 또는 업그레이드로 추출용 로직이 변경되면 문제가 발생할 수 있습니다.

또한 다양한 추출 프로세스가 동일한 소스 열을 여러 번 변환하고 로드함에 따라 BigQuery에 중복이 발생하고 유지보수 필요성과 비용이 증가할 수 있습니다. 하지만 사전 빌드된 모델을 복제하면 계층 구조 평면화 같이 변경 불가능한 로직이나 매우 복잡한 로직에 특히 유용할 수 있으므로 여전히 좋은 선택이 될 수 있습니다.

복제 방식은 장기 계획과 더불어 개발자의 가용성(및 호기심)과 개발자가 새로운 데이터 웨어하우스에 SQL 지식을 적용하는 데 쏟을 수 있는 시간이나 노력 같은 다른 핵심 요소에도 좌우됩니다.

BigQuery는 상시 추가하는 데이터베이스로 고안되었기 때문에 복제 프로세스를 설계할 때 어느 복제 방식을 선택하더라도 데이터 후처리와 변경이 필요하다는 것을 명심해야 합니다.

데이터 변경사항 처리

어떤 복제 도구를 선택하는지에 따라 변경 데이터 캡처(CDC)로 알려진 데이터 변경사항 캡처 방식도 달라집니다. SAP SLT에서와 같이 복제 도구에서 허용되는 경우 BigQuery를 통한 CDC 문서에 설명된 동일한 패턴이 SAP 데이터에도 적용됩니다.

트랜잭션 같은 일부 데이터는 마스터 데이터 같은 다른 데이터보다 덜 정적으로 알려져 있기 때문에 실시간으로 스캔해야 할 대상, 즉시 일관성이 필요한 대상, 비용 관리를 위해 일괄 처리할 수 있는 대상을 결정해야 합니다. 이 결정은 기업의 보고 수요에 따라 달라집니다.

비즈니스 파트너용 마스터 데이터 샘플이 포함된 SAP 테이블 BUT000을 살펴보세요. 여기에 SAP ERP 시스템의 변경사항이 복제되어 있습니다.

BigQuery는 복제 데이터를 상시 추가하기 때문에 모든 업데이트가 새 레코드로 수신됩니다. 예를 들어 소스에서 레코드를 삭제하면 BigQuery에 삭제 플래그와 함께 새 레코드로 표시됩니다. 이는 BUT000 같은 원시 테이블의 레코드든 BW 추출기 또는 CDS 뷰 같이 사전 합산 데이터든 관계없이 적용됩니다.

파트너 'LUCIA'와 'RIZ'의 데이터를 자세히 살펴보겠습니다. 작업 플래그를 통해 BigQuery의 새 레코드 유형이 삽입(I), 업데이트(U) 또는 삭제(D)인지 알 수 있고 타임스탬프를 통해서는 비즈니스 파트너의 최신 버전을 확인할 수 있습니다.

파트너 LUCIA와 RIZ에 대한 최신 업데이트된 레코드를 찾으려면 다음과 같이 쿼리를 작성해야 합니다.

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', "SELECT partner,\r\n ARRAY_AGG(i1 ORDER BY i1.recordstamp DESC LIMIT 1) AS row\r\nFROM SAP_ECC.but000 i1 \r\nWHERE partner in ('LUCIA','RIZ')\r\n GROUP BY partner"), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7fbd569205b0>)])]>

결과는 다음과 같습니다.

'LUCIA'와 'RIZ' 비즈니스 파트너의 비활성 레코드를 확인한 후 기록을 유지하지 않으려는 경우 'LUCIA'의 모든 비활성 레코드를 삭제하면 됩니다. 이 예시에서는 비교를 위해 동일한 복제가 이루어진 다른 테이블을 사용하여 선택에 따라 비활성 레코드가 모두 삭제되고 최신 업데이트된 레코드만 유지되었는지 확인합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'DELETE SAP_HANA.but000 i1\r\nWHERE\r\ni1.recordstamp < TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 3 HOUR) AND\r\ni1.recordstamp < (SELECT MAX(recordstamp) FROM SAP_HANA.but000 i2\r\nWHERE\r\ni1.partner = i2.partner\r\nand partner="LUCIA")'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7fbd59556e20>)])]>

또한 다음과 같은 쿼리를 사용하여 'LUCIA' 파트너에 대한 비활성 레코드를 검색한 후 삭제를 진행할 수 있습니다.

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'SELECT partner, operation_flag, recordstamp FROM SAP_HANA.but000 i1\r\nWHERE\r\ni1.recordstamp < TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 3 HOUR) \r\nAND\r\ni1.recordstamp < (SELECT MAX(recordstamp) FROM SAP_HANA.but000 i2 \r\nWHERE \r\ni1.partner = i2.partner\r\nand partner="LUCIA")'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7fbd59556790>)])]>

그러면 최신 업데이트를 제외한 모든 레코드가 생성됩니다.

파티션 나누기 및 클러스터링

쿼리에서 스캔되는 레코드 개수를 제한하고, 비용을 절감하고, 최고의 성능을 내려면 파티션을 결정하고 클러스터를 만드는 두 가지 중요한 단계를 진행해야 합니다.

파티션 나누기

파티션을 나눈 테이블은 파티션이라는 세그먼트로 구분되어 데이터 관리와 쿼리가 용이한 테이블입니다. 큰 테이블을 작은 파티션으로 나누면 쿼리에서 읽는 바이트 수가 줄어 쿼리 성능이 향상되고 비용을 관리할 수 있습니다.

다음을 기준으로 BigQuery 테이블을 여러 파티션으로 나눌 수 있습니다.

시간 단위 열: '타임스탬프,' '날짜' 또는 '일시' 열에 따라 테이블이 파티션으로 구분됩니다.
수집 시간: BigQuery가 데이터를 수집할 때 기록되는 타임스탬프를 기준으로 테이블이 파티션으로 구분됩니다.
정수 범위: 정수 열을 기준으로 테이블이 파티션으로 구분됩니다.

아래 예시와 같이 테이블이 생성될 때 파티션이 사용 설정됩니다. 쿼리 왼쪽에 표시된 것처럼 파티션 필터를 항상 포함시키는 것이 좋습니다.

클러스터링

클러스터링은 필터링에 사용될 수 있는 필드를 적용하여 파티션을 나눈 테이블에 추가로 만들 수 있습니다. BigQuery에서 클러스터링된 테이블을 만들 때, 테이블 데이터는 테이블 스키마에 있는 1개 이상의 열에 있는 콘텐츠를 기준으로 자동 정렬됩니다. 지정하는 열은 관련 데이터를 배치하는 데 사용됩니다.

클러스터링은 절을 필터링하는 데 사용하는 쿼리나 데이터를 집계하는 쿼리와 같은 특정 유형의 쿼리 성능을 개선할 수 있습니다. SAP S/4HANA의 회계 문서용 테이블인 ACDOCA 같은 대형 테이블에 적용하면 매우 편리합니다. 이 경우 타임스탬프를 이용하여 파티션을 나누고 원장, 기업 코드, 회계 연도 같은 일반 필터링 필드를 사용하여 클러스터를 정의할 수 있습니다.

BigQuery의 또 다른 유용한 기능으로는 정기적으로 데이터를 자동 재클러스터링하는 기능이 있습니다.

구체화된 뷰

BigQuery에서 구체화된 뷰는 성능 및 효율성 향상을 위해 쿼리 결과를 주기적으로 캐시하는 미리 계산된 뷰입니다. BigQuery는 구체화된 뷰로부터 미리 계산된 결과를 사용하고, 가능한 모든 경우에 기본 테이블에서 델타 변경사항만 읽어 최신 결과를 빠르게 계산합니다. 구체화된 뷰는 직접 쿼리될 수도 있고, 기본 테이블 쿼리 처리를 위해 BigQuery 옵티마이저에 사용될 수도 있습니다.

구체화된 뷰를 사용하는 쿼리는 일반적으로 기본 테이블에서 동일한 데이터만 검색하는 쿼리보다 속도가 빠르며 리소스 소비도 적습니다. 워크로드 성능이 문제인 경우 구체화된 뷰는 일반적인 반복 쿼리가 포함된 워크로드의 성능을 크게 개선할 수 있습니다. 현재 구체화된 뷰는 단일 테이블만 지원하지만 재고 수준이나 주문 처리와 같이 일반적으로 자주 사용되는 집계에 매우 유용합니다.

특정 구문을 작성하면서 성능을 최적화하는 방법에 대한 자세한 팁은 쿼리 계산 최적화 문서를 참조하세요.

배포 파이프라인 및 보안

BigQuery에서 실행하는 대부분의 작업의 경우 최소한 두 가지의 전송 파이프라인을 실행하게 됩니다. 하나는 BigQuery의 실제 객체용이고 또 다른 하나는 변경 데이터 캡처 흐름 내에서 의도된 바에 따라 데이터 스테이징, 변환, 업데이트를 유지하기 위한 것입니다. 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인에 기존 도구의 대부분을 사용할 수 있으며 이는 BigQuery 같은 오픈 시스템을 사용할 때 누릴 수 있는 이점 중 하나입니다. 하지만 조직이 CI/CD 파이프라인을 처음 사용하는 경우 점차 경험을 확장할 수 있는 좋은 기회입니다. 우선 데이터 처리 워크플로용 CI/CD 파이프라인 설정에 대한 가이드부터 읽어보시기 바랍니다.

액세스와 보안 면에서 대부분의 최종 사용자는 BigQuery 뷰의 최종 버전에만 액세스할 수 있습니다. SAP 소스 시스템에서처럼 행 및 열 수준 보안을 적용할 수 있지만 다양한 Google Cloud 프로젝트와 BigQuery 데이터 세트에서 데이터를 분할하여 분리 작업을 한 단계 업그레이드할 수 있습니다. 데이터 세트에서 데이터와 구조를 간편하게 복제할 수 있지만 설계 프로세스 초기에 요구사항과 이름 지정 규칙을 규정하여 처음부터 올바로 설정하는 것이 바람직합니다.

보다 빠르게 더 유용한 정보를 제공하는 분석을 시작

무엇보다도 직접 해보는 것이 좋습니다. SQL 지식이 있다면 누구나 BigQuery 무료 등급을 사용할 수 있습니다. 신규 고객에게는 처음 90일 동안 Google Cloud에 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다. 모든 고객에게 매월 10GB의 스토리지와 최대 1TB의 쿼리가 무료로 제공됩니다. 대규모 처리 기능, 내장 머신러닝, 다양한 통합 도구, 비용상의 이점과 더불어 BigQuery가 어떻게 분석 작업을 간소화하는지는 곧 알게 될 것입니다.

추가 지원이 필요한 경우 Google Cloud Professional Services Organization(PSO)과 고객 엔지니어가 귀사에 가장 적합한 방법을 탐색하는 데 기꺼이 도움을 드릴 것입니다. 다른 궁금한 점이 있다면 cloud.google.com/contact에서 문의하세요.

Google Cloud 기반 SAP: 원활한 배포를 위한 네트워크 설정

Mon, 13 Dec 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 9월 3일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

SAP는 수많은 기업의 중요한 근간을 이루며 금융, 공급망, 창고 관리 등 여러 중요한 비즈니스 기능을 지원하고 있습니다. Google Cloud는 이러한 워크로드를 실행할 확장성이 뛰어나고 복원력이 우수한 인프라를 제공하고, 조직의 디지털 혁신을 가속화할 수 있는 스마트 분석과 머신러닝 같은 도구를 제공합니다.

실제로 Forrester의 최근 연구에 따르면 Google Cloud에서 SAP를 실행하면 기존 인프라 비용 절감, 다운타임 방지, 생산성 개선을 통해 투자수익을 160% 달성하고 6개월 이내에 자본을 회수할 수 있습니다.

네트워크에 SAP 시스템을 배포하는 방식에 따라 가용성, 복원력, 성능이 큰 영향을 받습니다. 일반적으로 SAP 배포에는 별도의 프로덕션 및 고가용성(HA) 환경 이외에도 샌드박스, 개발, 품질 보증(QA), 재해 복구 환경이 포함됩니다.

Google 네트워크의 대부분은 가상이기 때문에 SAP 관리자는 조직의 SAP 배포 및 조직 구조에 적합한 복잡한 환경을 간편하게 설계하면서 동시에 보안 및 운영 요건을 충족할 수 있습니다.

Google Cloud 기반 SAP를 시작할 때 다양한 SAP 시스템의 가용성과 성능을 보장하기 위해 네트워킹을 구성하는 방법을 결정해야 합니다. 다음과 같은 옵션이 있습니다.

VPC 및 공유 VPC

Virtual Private Cloud(VPC)는 Google Cloud 내에서 호스팅되는 안전하고 격리된 비공개 네트워크입니다. VPC는 Google Cloud에서 전역적이므로 공개 인터넷으로 통신하지 않아도 단일 VPC를 여러 리전으로 확장할 수 있습니다. 마찬가지로 서브넷은 한 리전 내 여러 영역에 걸쳐 있을 수 있습니다. 하나의 영역은 단일 장애 도메인을 나타내므로 일반적인 SAP 배포에서는 복원력을 보장하기 위해 프로덕션 및 HA 시스템을 서로 다른 영역에 배치합니다. 프로덕션 시스템과 HA 시스템을 모두 포함하는 서브넷이 여러 영역에 걸쳐 있을 수 있기 때문에 Google Cloud에서는 SAP 배포가 간단합니다.

이 기능은 또한 SAP의 클러스터링을 간소화하는데 클러스터의 가상 IP(VIP) 주소가 프로덕션 및 HA 머신의 주소와 동일한 범위에 있을 수 있기 때문입니다. 이러한 구성은 Google 내부 부하 분산기를 사용하여 유동 IP를 보호하고, 애플리케이션 레이어(ASCS 및 ERS) 및 HANA 데이터베이스 레이어(HANA 기본 및 보조)의 HA 클러스터링에 적용할 수 있습니다.

공유 VPC는 Google Cloud 고유의 기능으로서 조직은 이를 통해 여러 프로젝트의 리소스를 공통 VPC 네트워크에 연결할 수 있습니다. 따라서 리소스는 내부 IP를 사용하여 서로 안전하고 효율적으로 통신할 수 있습니다. 또한 방화벽을 사용하여 동일한 서브넷 및 서로 다른 서브넷의 Compute Engine 간 통신을 검사하는 동안 호스트 프로젝트의 모든 SAP 프로젝트(서비스)에 대한 네트워크를 중앙에서 제어할 수 있습니다. (이러한 시스템 간 통신은 일반적으로 레이어 4에서 SAP 원격 함수 호출(RFC) 통신을 통해 필수 포트로만 제한하는 것이 좋습니다.)

네트워크를 설계할 때 먼저 공유 VPC 네트워크가 포함된 호스트 프로젝트부터 시작합니다. 추가 서비스 프로젝트를 호스트 프로젝트에 연결하면 서비스 프로젝트가 공유 VPC에 참여할 수 있습니다. 여러 서비스 프로젝트를 조직의 여러 부서 또는 팀에서 운영하고 관리하는 것이 일반적입니다.

필요에 따라 SAP를 단일 또는 여러 공유 VPC에 배포할 수 있습니다. 두 시나리오는 네트워크 제어, SAP 환경 격리, 네트워크 검사 측면에서 다릅니다. 이러한 차이점을 자세히 알아보겠습니다.

시나리오 1: 단일 공유 VPC에 SAP 배포하기

하나의 네트워크 검사만 필요한 경우 SAP를 단일 공유 VPC에 배포하면 간편하다는 장점이 있고 관리 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

네트워크 제어: 공유 VPC가 네트워크 허브 역할을 하므로 프로덕션과 비프로덕션 환경 모두에서 네트워크 팀의 ID 및 액세스 관리(IAM) 역할을 기반으로 중앙에서 네트워크를 관리할 수 있습니다.
SAP 환경 격리: 각 SAP 환경에 대한 프로젝트 및 서브넷을 만들 수 있습니다. 프로젝트는 리소스를 그룹화하여 세밀하게 IAM을 제어하고 청구 정보를 파악하는 데 도움을 주며 서브넷은 개별 SAP 환경의 네트워크 격리를 제공합니다. 서비스 프로젝트에서 Compute Engine은 기본적으로 통신할 수 있지만 간단한 방화벽 규칙을 채택하여 하나의 서브넷이나 별도의 서브넷에 있는 Compute Engine 간의 통신을 차단할 수 있습니다.
네트워크 검사: Google Cloud 방화벽을 사용하여 SAP 시스템 간 통신에 필수 포트만 허용하도록 할 수 있습니다. 네트워크 태그 및 서비스 계정을 활용하여 North-South 트래픽과 East-West 트래픽에 대한 세밀한 제어를 정의할 수 있습니다.

시나리오 2: 여러 공유 VPC에 SAP 배포하기

추가 네트워크 검사가 필요한 시나리오에서는 일반적으로 환경마다 하나씩 여러 공유 VPC를 만들 수 있습니다. 이러한 공유 VPC 사이의 피어링을 사용하여 SAP 개발, QA, 프로덕션 시스템 간 RFC 통신을 지원합니다.

네트워크 격리: 여러 공유 VPC는 Google Cloud 방화벽에서 개방된 특정 포트를 통하는 경우를 제외하고 서로 완전히 격리됩니다. 따라서 Google Cloud 네트워크에서 네트워크 가상 어플라이언스(NVA)로 추가 East-West 트래픽 검사가 가능합니다.
네트워크 제어: 공유 VPC 수가 증가하면 피어링 같은 활동과 방화벽 정책도 증가합니다. 이는 공유 VPC가 제공하는 중앙 네트워크 제어를 약화하므로 네트워크팀은 각 VPC에서 개별적으로 정책을 관리하는 계획을 수립해야 합니다.

프로덕션 환경과 모든 비프로덕션 시스템에 각각 하나의 공유 VPC를 사용하는 하이브리드 시나리오도 가능합니다. 이러한 조합으로 프로덕션 및 비프로덕션 시스템 간 네트워크를 검사할 수 있으며 중앙 네트워크 관리 레이어 수를 2개로 제한할 수 있습니다.

여러 SAP 시스템에 대한 네트워킹 환경을 구성하는 프로세스는 복잡할 수 있습니다. Google Cloud의 공유 가상 클라우드 및 기타 도구 덕분에 SAP 관리자는 확장 가능하고 안전한 네트워크를 만들어 클라우드 배포에 로직, 복원력, 가시성을 제공할 수 있습니다.

이러한 네트워킹 기능과 SAP 고객을 위한 Google의 모든 서비스에 대해 자세히 알아보세요.

SAP HANA: 메모리 오류가 미치는 영향에 대한 해결책

Fri, 10 Dec 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 9월 4일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

모든 클라우드 시스템은 고품질 하드웨어 인프라로 시작합니다. 하지만 하드웨어가 손상될 때도 있으며 이 경우 Google의 가장 중요한 목표는 고객과 고객의 클라우드 워크로드에 미치는 영향을 최소화하는 것입니다.

메모리 오류는 가장 흔한 하드웨어 장애 유형이며, 프로덕션 워크로드 및 시스템 안정성에 미치는 영향을 고려하면 가장 까다로운 오류 중 하나이기도 합니다. 이런 이유에서 Google Cloud가 메모리 오류의 영향을 최소화하기 위해 기울여온 노력을 공유하게 되어 기쁩니다. 클라우드에서 SAP HANA를 운영하는 비즈니스에게는 중대한 혁신이라는 점에서 Google Cloud는 이러한 혁신을 고객에게 선보이게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.

메모리 오류: 유래가 깊은 중대한 문제

메모리 오류는 가장 먼저 처리해야 할 문제입니다. 자주 발생하기 때문에 우선순위가 높습니다. 게다가 메모리 오류가 발생하면 중단으로 인해 고객과 비즈니스에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다.

2009년 Google Cloud에서는 메모리 안전성에 대한 최초의 주요 연구 결과를 발표했습니다. 연구 결과에 따르면 프로덕션 시스템에 설치된 DIMM 모듈에서 발생하는 평균 오류율이 연간 8%가 넘었습니다. DDR RAM의 세대가 거듭될수록 더 작은 패키지에 더 많은 용량이 탑재된다는 점을 고려하면 메모리 하드웨어의 신뢰성이 점점 낮아졌다고 봐도 무방한 것입니다.

메모리 오류가 미치는 영향: 상황이 악화될 수는 있어도 개선될 가능성은 미미함

시스템에서 DIMM 모듈의 불량 세그먼트를 감지하면 어떤 일이 일어날까요? 메모리 오류로 인한 데이터 손실 또는 손상은 흔히 발생하지 않으며 일부 오류는 바로잡을 수 있습니다. 하지만 그렇지 않은 오류도 있어 치명적인 시스템 오류를 야기할 수 있습니다.

최신 CPU는 오류 정정 메모리 기능을 지원하며 오류 정정 코드(ECC)를 통해 단순한 오류를 정정하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. 문제는 호스트 시스템에서 실행되는 소프트웨어(예: 하이퍼바이저, 가상 머신, 운영체제, 데이터베이스 또는 애플리케이션)의 대부분에서 정정할 수 없는 메모리 오류가 발생하는 즉시 장애를 일으킨다는 점입니다. 클라우드 환경에서는 이러한 종류의 장애로 인해 캐시된 데이터뿐 아니라 로컬 SSD에 저장된 데이터까지 손상될 수 있습니다. 장애가 발생한 애플리케이션은 복구되지만 복구 프로세스에서 몇 분간의 다운타임이 발생합니다. 데이터가 많을수록 이 프로세스에 오랜 시간이 걸립니다.

다운타임이 불편함을 초래하는 정도에 그칠 수도 있지만 막대한 영향을 미치는 경우도 많습니다. 비즈니스와 관련해 중요도가 높은 SAP 애플리케이션 및 인메모리 HANA 데이터베이스를 실행하는 Google Cloud 고객의 경우 매출 손실과 기타 직접적인 영향 측면에서 다운타임 비용이 분당 10,000달러를 초과한다고 추산할 수 있습니다. 많은 HANA 데이터베이스가 테라바이트 규모의 메모리에 로드되며 장애가 발생한 후 모든 작업을 재시작하고 정상 상태로 돌아오기까지 1시간 이상 걸릴 수 있습니다. SAP HANA의 경우 다운타임이 최대 10분인 빠른 복구가 가능하려면 상시 프로비저닝되는 중복 복제본이 필요하므로 비용이 두 배가 됩니다.

또한 통계적으로, HANA 인스턴스가 호스트의 거의 모든 시스템 메모리를 점유하는 경우 애플리케이션이 메모리 오류를 발생시킬 가능성이 높습니다. 이 부분이 왜 문제가 되는지는 자명합니다.

'피해 이웃' VM 문제

프로덕션 애플리케이션에서 메모리 오류가 발생하는 경우 고려해야 할 마지막 문제가 있습니다. 바로 '피해 이웃'이라고 부르는 문제입니다.

어떤 클라우드에서든 단일 물리적 호스트는 수십 개의 VM을 실행할 수 있는 멀티 테넌트 환경이며 이러한 VM은 수십 명의 고객이 소유하고 있을 가능성이 있습니다. 메모리 오류는 실질적으로 불량 섹션을 사용하는 VM에만 장애를 일으키는 것이 아니라 시스템에서 실행 중인 모든 VM에 장애를 일으킬 수 있습니다. 이는 호스트 시스템에서 발생하는 메모리 오류에 대한 일반적인 VM의 반응이며, 이러한 문제는 오늘날 메모리 손상을 방지하는 시중의 모든 VM 아키텍처에서 발생합니다.

전체적으로 물리적 서버의 메모리 오류로 인해 발생하는 VM 장애 중 '피해 이웃'의 영향으로 발생하는 비율은 90%가 넘습니다. 흔히 일어나는 문제치고는 영향이 막대한 것입니다.

메모리 오류가 미치는 영향에 대한 실질적인 해결책

Google Cloud에서 이 문제의 관리를 중시하는 이유를 아실 것입니다. Google Cloud에서는 불가피하게 발생하는 장애가 있다는 점을 인정하면서도 문제를 해결할 수 있는 다른 방법을 개발했습니다. Google Cloud에는 고객이 예기치 못한 다운타임을 최소화하는 데 도움이 되는 라이브 마이그레이션 같은 차별화되고 유용한 도구가 마련되어 있습니다. 이러한 도구를 CPU(Intel 제공)와 SAP HANA를 비롯한 특정 애플리케이션에 내장된 오류 처리 기능을 활용하는 작업과 통합함으로써 메모리 오류와 관련된 다운타임 및 중단을 크게 감소시키는 솔루션을 개발했습니다. 고객이 문제가 있었음을 인지하지 못하는 경우도 많을 정도입니다.

Google Cloud 솔루션: 메모리 포이즈닝 복구

폭넓은 관점에서 Google Cloud의 솔루션을 메모리 포이즈닝 복구(MPR)라고 부릅니다. 이는 기존 Google Cloud의 일부 기능, 새로운 기능, 중요한 제3자 기능을 CPU(Intel) 및 애플리케이션(SAP HANA) 수준에서 결합합니다. MPR은 크게 두 가지 주요 프로세스로 나눌 수 있습니다.

메모리 오류 격리

1단계: 메모리 오류에 보다 안정적으로 대응하도록 VM 기술을 강화했습니다. Google Cloud에서는 시스템에서 비롯되는 메모리 오류를 가로채 분석합니다. 그런 다음, 오류를 정정할 수 없는 것으로 확인된 메모리 DIMM 리전에 '중독됨' 플래그를 지정합니다.
2단계: '중독됨' 리전과 그 영향을 받는 VM을 지속적으로 추적하여 중독된 영역이 데이터 무결성에 영향을 미치지 못하도록 만드는 프로세스를 시작합니다.

메모리 오류 복구

3단계: 애플리케이션 관련 메모리 오류 처리를 애플리케이션에서 실행할 수 있는 방식으로 게스트 OS 및 MCE 인식 애플리케이션에 메모리 오류가 기록되었음을 알립니다.
4단계: 이와 동시에 Google Cloud 라이브 마이그레이션과 통신하여 게스트 VM을 영향을 받는 호스트로부터 옮깁니다. 이를 통해 고객은 정정할 수 없는 오류가 더 많이 발생할 가능성을 줄이고 추가 다운타임을 방지하는 정상 호스트에서 실행할 수 있습니다.

다음은 이러한 모든 작업이 이루어지는 과정을 간단히 나타낸 그림입니다.

MPR이 고객 만족도를 높이는 방법

메모리 오류 시나리오에 관련된 다른 Google Cloud 고객 그룹도 살펴보면서 장애 발생 후 고객이 더 만족스러운 결과를 얻을 수 있도록 지원하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 먼저 실제로 메모리 오류를 발생시킨 VM 및 애플리케이션을 실행하는 고객부터 살펴보겠습니다.

고객 그룹: 메모리 오류의 직접적인 영향을 받는 VM에서 빠른 재시작이 사용 설정된 MCE 인식 SAP HANA.

고객 그룹: 메모리 오류의 직접적인 영향을 받는 VM에서 MCE를 인식하지 않는 다른 애플리케이션을 실행하는 고객

다음으로, '피해 이웃' 그룹은 호스트 시스템에 문제가 있었다는 사실을 인지하지 못할 수도 있습니다. Google Cloud 라이브 마이그레이션에서 이들을 새 호스트로 즉시 자동으로 옮겨 장애 발생에서 재시작에 이르는 시나리오를 방지합니다.

고객 그룹: 메모리 오류의 직접적인 영향을 받지 않는 VM에서 다른 애플리케이션을 실행하는 고객

MPR을 활용하기 위한 간단한 단계

MPR 기능은 2021년 4분기에 Google Cloud 메모리 최적화 Compute Engine 2세대 인스턴스에서 제공될 예정입니다. 그때까지 몇 개월간 Google Cloud는 이 기능을 계속 배포하여 인스턴스를 추가하고 MCE 인식 아키텍처를 채택하는 애플리케이션을 지원할 새로운 방법을 모색할 것입니다.

'피해 이웃' 카테고리에 속하는 대부분의 고객은 큰 수고를 들이지 않고도 이점을 누릴 수 있습니다. 라이브 마이그레이션 기능을 해당 MCE 신호 인식 기능과 결합함으로써 먼저 경고를 듣고 게스트 VM에서 문제가 발생하기 전에 신속하게 마이그레이션 프로세스를 시작할 수 있습니다. 고객은 안전하게 새 호스트로 이동하고 애플리케이션을 계속 실행할 수 있습니다.

HANA를 실행하는 SAP 고객에게 MPR은 손실 보호에 중요한 역할을 합니다. HANA 환경에서 예기치 못한 다운타임이 발생하면 큰 비용을 초래할 수 있고, 중대한 장애로부터 복구하는 과정이 매우 오래 걸릴 수 있으며, 비즈니스 중단으로 인해 기업이 큰 손해를 입을 수 있습니다. MPR 덕분에 이러한 비용과 우려가 거의 사라질 수 있으며 한 시간 이상 소요될 수 있는 다운타임이 빠른 재시작을 통해 초 단위로 단축됩니다.

하지만 SAP 고객이 이러한 이점을 누리려면 중요한 첫 번째 단계를 거쳐야 합니다. 빠른 재시작 기능은 MPR 솔루션에서 중요한 부분이며 기본적으로 사용 설정되어 있지 않습니다. SAP HANA 인스턴스에 빠른 재시작을 설정하려면 몇 가지 구성 설정을 변경해야 하는데, 이 프로세스는 빠르고 간단하며 위험이 뒤따르지 않습니다.

마지막으로, 워크로드를 SAP나 Google Cloud에서 실행하지 않는 경우 기업의 규모와 업종을 막론하고 영향을 끼치는 하드웨어 안정성 문제를 완화하고 클라우드 실행의 이점을 위해 워크로드를 실행하는 것이 좋습니다. 이미 Google Cloud 고객이 업타임을 향상하고 위험을 줄이는 데 많은 도움을 주고 있는 라이브 마이그레이션과 같은 도구의 가치를 고려해 보세요.

하드웨어 장애는 으레 발생하는 일이며 앞으로도 그럴 것입니다. 하지만 Google에서는 메모리 장애가 발생할 때 일반적으로 일어나는 문제를 방지하는 것이 얼마나 가치 있는 일인지 증명하고 있습니다. 현재 이렇게 까다로운 문제에 대한 실질적인 솔루션을 보유하고 있는 것은 Google Cloud뿐입니다.

SAP HANA의 빠른 재시작, 라이브 마이그레이션, SAP 환경을 지원하는 기타 주요 Google Cloud 기능에 대해 자세히 알아보세요.

The Home Depot가 SAP 및 Google Cloud로 고객들에게 더 큰 가치를 선사하는 방법

Fri, 03 Sep 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 7월 20일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

약 2,300개의 매장을 보유하고 있는 The Home Depot는 세계 최대의 인테리어 및 건축 자재 체인점으로서 전문 건설업체와 DIY를 즐기는 일반인 모두가 이용하는 브랜드입니다. 인테리어 및 건축 자재 산업은 전례 없는 수요와 온라인 주문 급증을 경험하고 있으며 그에 따라 매장 밖 수령 및 당일 배송 등에 대한 소비자 기대도 커지고 있습니다. The Home Depot는 2017년부터 SAP 애플리케이션을 Google Cloud로 마이그레이션하는 등 클라우드 기반 인프라로의 마이그레이션을 결정한 덕분에 점점 더 디지털화되는 세상에서 성공의 기틀을 마련하고 변화하는 시장 조건에 맞춰 빠르게 대응할 수 있었습니다.

규모에 따라 상호 연결된 소매

고객을 우선시한다는 확고한 철학을 토대로 설립된 The Home Depot는 고객이 방법, 시간, 장소에 구애받지 않고 쇼핑할 수 있는 '상호 연결된 소매'를 구축하겠다는 목표를 가지고 있습니다. “많은 기업이 옴니채널 소매에 집중하고 있습니다.”라고 Corporate Systems의 샘 모지스 부사장은 설명합니다. “The Home Depot는 한 단계 더 나아가기를 원했습니다. 상호 연결된 소매에서는 고객이 모든 것의 중심이며 매장, 온라인 또는 두 공간 모두에서 쇼핑할 수 있습니다. 고객이 온라인에서 거래를 시작한 후 매장에서 거래를 마저 진행하거나 반대로 매장에서 시작한 거래를 온라인에서 마무리할 수 있습니다.”

이러한 전략을 지원하기 위해서는 The Home Depot의 SAP 환경이 더 민첩해야 했습니다. 중앙 재무에서 POS 시스템에 이르기까지 모든 작업을 온프레미스에서 실행했기 때문에 The Home Depot의 IT팀은 중복과 반복적인 수동 절차를 처리해야 했습니다. 점점 증가하고 다양해지는 데이터 세트를 처리하고 분석하기 위해서는 데이터 웨어하우스의 업그레이드가 필요했습니다. 비즈니스에 필요한 속도와 규모는 물론 과감한 디지털 이니셔티브에 필요한 주요 분석 기능을 지원하기 위해 The Home Depot는 SAP 환경을 Google Cloud로 마이그레이션하기로 결정했습니다. “Google Cloud를 선택한 이유는 SAP 구현을 지원하기 때문입니다. Google Cloud와 SAP의 관계, 조직 내의 데이터 및 분석을 지원하는 BigQuery 등 Google Cloud에서 제공하는 애플리케이션과 서비스도 이러한 결정에 한 몫 했습니다.”라고 모지스는 설명합니다.

S/4HANA, CAR(Customer Activity Repository), 총계정원장, 전자상거래 시스템, 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 비롯한 SAP 애플리케이션을 Google Cloud로 마이그레이션한 후 The Home Depot에서는 비즈니스 수요 급증에 대처할 수 있는 속도, 규모, 유연성을 갖추면서도 고객에게 모든 서비스를 계속 제공하고 있습니다. 또한 The Home Depot는 재무 시스템을 혁신하고 민첩성을 높여 여러 비즈니스 부서에 중요한 정보를 실시간으로 제공할 수 있게 되었습니다.

데이터 통계 활용을 극대화하여 고객 경험 지원

Google Cloud로 마이그레이션하여 Google Cloud 분석을 활용할 수 있게 된 The Home Depot는 수요 예측, 공급업체 리드 타임, 예상 배송 시간 등의 향상을 포함하여 업계에서 가장 효율적인 공급망을 구축하는 한편 이전보다 강화된 보안을 유지하고 있습니다. “고객 행동 및 구매 패턴에 전례 없는 변화가 발생하면서 공급망에 큰 부담을 주고 있습니다.”라고 모지스는 설명합니다. “데이터 및 분석을 활용할 수 있는 역량을 갖추면 고객 니즈가 무엇인지 정확하게 알려주는 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.”

현재 The Home Depot의 분석가들은 BigQuery ML을 사용하여 머신러닝에 자사 BigQuery 데이터를 직접 활용하고 AutoML을 사용해 최고의 예측 모델을 결정하고 있습니다. The Home Depot 엔지니어들도 BigQuery를 채택하여 모든 매장과 물류창고의 애플리케이션 성능 데이터를 실시간으로 모니터링 및 분석하고 이를 바탕으로 조치를 취하고 있습니다. 온프레미스 환경에서는 이러한 기능이 지금처럼 원활하게 작동하지 않았습니다.

이미 Google Cloud에서 수백 개의 프로젝트를 실행하는 등 The Home Depot의 클라우드 여정은 순조롭게 진행되고 있지만 이 회사의 시선은 항상 미래를 향하고 있습니다. “고객의 니즈가 계속 진화하고 기술이 발전함에 따라 Google과의 관계도 더욱 발전하여 두 기업이 함께 혁신하고 새로운 솔루션을 찾으며 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있으리라 생각합니다.”

The Home Depot가 Google Cloud 기반 SAP로 소매 운영을 혁신하는 방법을 자세히 알아보세요.

Google Cloud 기반 SAP를 통한 소비재 산업 혁신

Thu, 02 Sep 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 6월 9일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

코로나19가 대유행하기 이전에도 소비재(CPG) 산업은 큰 변화를 맞이하고 있었습니다. 소비자들은 브랜드와 관계를 맺는 매 순간 원활한 맞춤 환경을 기대하게 되었습니다. 또한 소비재 브랜드가 점차 강화되고 있는 지속가능성, 사회적 책임, 투명성 기준을 충족시키기를 기대합니다. 비즈니스 모델도 변화를 겪고 있습니다. 소비자 직접 판매 모델 및 구독 모델이 전통적인 비즈니스 모델을 따라잡고 있습니다. 소비재 업계는 이익 마진 증가에 대한 계속된 압박에 코로나19 팬데믹의 영향까지 더해지면서 엄청난 변화를 맞이했습니다.

일류 소비재 기업들은 이러한 변화에 대응하기 위해 신기술이 지닌 가능성과 클라우드의 강력한 기능을 활용하여 디지털 기업을 구축하고 있습니다. 이 같은 노력으로 운영 비용 절감, 신속한 혁신, 마케팅 ROI 개선, 투명성 및 지속 가능성 향상을 이루어 다양한 가치를 실현할 수 있습니다. SAP에서 비즈니스를 실행하는 경우 이와 같은 이점을 활용하려면 SAP를 중심으로 디지털 기업을 구축해야 합니다.

소비재 기업이 Google Cloud 기반 SAP로 얻을 수 있는 이점

SAP는 소비재 기업에서 대다수 엔터프라이즈 기능의 핵심 비즈니스 프로세스를 구동하는 역할을 하는데, 이러한 운영을 현대화하는 것이 차세대 데이터 및 분석 기능을 활용하기 위한 첫 단계입니다. SAP를 중심으로 한 디지털 기업을 구축하려면 이후로도 SAP 워크로드를 지원하고 최적화할 수 있는 클라우드 플랫폼에 디지털 기반을 구축해야 합니다. 그렇게 하면 소비재 기업에서 SAP 데이터와 추가 데이터 신호를 조합하여 클라우드의 고급 분석 기능을 활용하는 가치 있는 사용 사례를 지원할 수 있습니다.

GCP 기업이 이러한 환경에서 디지털 기업을 성공적으로 운영하기 위해서는 클라우드의 성능이 중요합니다. 클라우드 기술이 탁월한 민첩성, 보안, 확장성, 유연성을 제공하기 때문입니다. SAP 등의 핵심 엔터프라이즈 애플리케이션을 포함한 애플리케이션을 호스팅하기 위해 Google Cloud로 전환하는 소비자 브랜드가 늘고 있습니다. 이러한 전환을 통해 스마트 분석 및 머신 러닝을 통해 비즈니스 민첩성을 높이고 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다. Google Cloud는 SAP 배포를 간소화하고 SAP 기능의 통합 및 개선을 지원하는 애플리케이션 제품군을 제공하여 SAP 고객을 위한 디지털 기반을 구축합니다. Google Cloud가 SAP 고객에게 제공하는 총 경제 가치를 다룬 Forrester 연구에서 평균 자본 회수 기간이 6개월 미만이고 총 ROI는 160% 이상이라는 결과가 나왔습니다. Google Cloud로 전환하여 SAP 시스템을 실행하는 기업이 누릴 수 있는 이점은 다음과 같습니다.

유용한 정보를 최대한 도출
소비재 기업 데이터는 별개의 시스템에 조각화되어 있을 때가 많습니다. BigQuery 및 Looker를 포함한 Google의 분석 도구를 사용하면 SAP 시스템의 데이터를 Google Ads, 지도, 쇼핑, Google Marketing Platform과 같은 다른 Google 데이터 신호와 통합하여 고객, 운영, 비즈니스 데이터를 규모에 맞게 연결할 수 있습니다. 이처럼 유용한 데이터가 완전하게 민주화되므로 복잡한 쿼리를 신속하게 완료할 수 있어 기업에서 통계를 도출 및 분석하여 소비자 및 비즈니스에 대한 포괄적인 관점을 얻을 수 있습니다.
지능형 조직 만들기
Google AI 및 머신러닝 기능으로 기업에서 기본 제공되는 인텔리전스를 만들 수 있습니다. 뒤늦게 트렌드에 반응하는 대신 정확하게 예측할 수 있습니다. 마케팅팀에서는 이를 활용해 프로모션과 마케팅 지출 효과를 평가할 수 있습니다. 예측을 이용하면 제품 수량 및 재고 비축 시기를 효과적으로 계획할 수 있습니다. 공급망 최적화에 외부 데이터 소스가 포함되어 있어 인벤토리를 면밀히 모니터링하고 재고 부족을 방지할 수 있습니다.
비즈니스 미래 경쟁력 확보
Google Cloud에서 SAP 시스템을 실행하면 비즈니스가 성장하고 소비재 시장이 발전함에 따라 빠르게 확장되는 민첩하고 안전한 고가용성 환경을 구축할 수 있습니다. IDC에서 실시한 최근 연구에 따르면 Google Cloud 기반 SAP 배포로 계획되지 않은 다운타임 빈도가 83% 감소하고 IT 팀 효율성이 56% 향상되어 3년간의 운영 비용이 46% 절감되었습니다. 덕분에 혁신과 고객 중심주의를 구현할 IT 리소스를 확보할 수 있습니다.
지속가능성 제공
지속가능성과 관련된 전 세계 소비자의 요구가 점점 더 커지고 있습니다. 기후 변화가 미치는 영향과 플라스틱 폐기물의 증가로 이러한 추세가 더욱 가속화되고 있습니다. 소비자가 사회적 신호를 받아들이고 있으며 소비재 기업들은 이를 주목하고 있습니다. 지속가능한 IT가 첫 단계입니다. 업계에서 가장 환경친화적인 클라우드인 Google Cloud로 애플리케이션을 이전한다면 상당한 진전을 이룰 수 있는 부분입니다. Google은 1998년에 설립된 이후 탄소 배출량을 모두 없앴으며 2017년 이후에는 전력 사용량 100%를 재생 에너지로 대체했습니다. Google Cloud를 통해 SAP 기업은 AI 및 ML 도구로 지속가능성 규정 준수 및 비즈니스 목표를 추진하여 폐기물을 줄이고 실시간 결정 능력을 제공하여 사전 예방적 친환경 이니셔티브를 지원할 수 있습니다.

SAP를 Google Cloud에 배포한 후 승승장구하는 Rémy Cointreau

Rémy Cointreau는 가족 소유의 세계적인 양주 제조업체로서 생산하는 데 최대 100년이 걸릴 수 있는 제품을 보유하고 있습니다. 하지만 이처럼 긴 생산 주기는 경쟁이 치열한 오늘날의 프리미엄 주류 브랜드 시장에서 문제로 작용합니다. 1724년부터 Rémy Cointreau는 고객을 최우선으로 삼고 비즈니스를 운영해 왔습니다. 2020년, 클라우드가 제공할 수 있는 이점을 활용하지 못하고 있음을 깨닫고 전환을 지원해줄 비즈니스 파트너를 찾기 시작했습니다.

Rémy Cointreau가 Google Cloud로 이전한 이유는 여러 가지가 있습니다. 첫 번째로 SAP 백본을 핵심 Salesforce와 같은 SaaS 애플리케이션에 연결할 수 있었습니다. 전자상거래 플랫폼, SAP, Salesforce에서 포괄적인 관점의 데이터를 만들어 브랜드의 본질을 반영하는 정교한 고객 경험을 제공할 수 있게 되었습니다. Rémy Cointreau에서는 현재 재무, 제조, 공급망 부서의 민첩성을 높이고 의사 결정을 지원하는 중요한 SAP 시스템 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다. CTO인 세바스티앵 휴에트는 다음과 같이 설명합니다. “Google Cloud Platform에 완전하게 배포한 덕분에 모든 것이 가능해졌습니다. 통합을 통해 여러 소스에서 데이터를 가져와 며칠 만에 분석할 수 있습니다. 3개월이나 걸리는 프로젝트 없이도 수치를 확인할 수 있습니다.”

오늘날의 주문형 옴니채널 환경에서는 소비재 브랜드가 소비자를 이해하는 것만으로는 부족합니다. Rémy Cointreau와 같은 기업이라면 고객 선호도를 예상하고 맞춤설정 경험을 제공해야 합니다 모든 데이터를 전략적 자산으로 취급하고 데이터 사일로를 허물어 실시간 비즈니스 인텔리전스를 지원함으로써 통계 도출 시간을 단축할 수 있는 기업이 승자가 될 것입니다. Google Cloud 기반 SAP를 사용하는 소비재 기업들은 소비자 관계를 혁신하고 높은 비즈니스 성과를 거두고 있습니다.

소비재 브랜드 운영 방식을 바꿀 준비가 되셨나요? 이 동영상을 시청하고 SAP 소비재 고객을 위한 Google Cloud 백서와 eBook을 확인하세요. 동종 기업에서 어떻게 Google Cloud 기반 SAP를 활용해 비즈니스를 발전시키는지 자세히 알아보세요.

구글 클라우드가 SAP와 함께 클라우드 기반 비즈니스 혁신을 위한 RISE with SAP 프로그램을 시작합니다.

Tue, 03 Aug 2021 00:00:00 +0000

구글 클라우드가 SAP와 함께 고객의 비즈니스 혁신을 지원하기 위한 전략적 파트너십을 확대합니다. 양사는 기업이 중요한 비즈니스 시스템을 클라우드로 이전하고 구글 클라우드의 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 역량을 활용해 기존 시스템을 강화할 수 있도록 지원할 예정입니다.

구글 클라우드는 이번 파트너십 확대에 따라 RISE with SAP 오퍼링의 전략적 클라우드 파트너가 됩니다. RISE with SAP는 디지털 전환의 모든 단계에서 고객이 더 나은 비즈니스 성과를 달성할 수 있도록 프로세스 재설계를 지원하는 프로그램입니다. 기업은 구글 클라우드의 신뢰할 수 있고 확장성 높은 클라우드 인프라와 고속 네트워크 환경에서 SAP® 제품과 서비스를 전 세계에서 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 제품군에는 SAP Business Technology Platform(SAP BTP)의 SAP Analytics Cloud와 SAP Data Warehouse Cloud 솔루션 등이 있습니다.

기업은 RISE with SAP 프로그램을 통해 가장 중요한 비즈니스 시스템과 애플리케이션을 미래지향적이고 안전하며 빠른 속도의 환경으로 원활하게 이전할 수 있게 됩니다. 업계에서 가장 친환경적인(cleanest) 클라우드에서 지속적으로 비즈니스를 운영할 수 있게 된다는 것도 큰 장점입니다.

지능형 기업(Intelligent Enterprise)으로 전환을 가속화하는 기업들이 계속해서 RISE with SAP 프로그램을 도입하고 있습니다. 구글 클라우드와 SAP는 고객의 성공을 위해 파트너십을 지속적으로 확대할 계획입니다. 양사는 2021년 RISE with SAP 프로그램을 통해 AES(AES Corporation), 에너자이저(Energizer), MSC 인더스트리얼(MSC Industrial) 등의 고객을 성공적으로 공동 유치했습니다.

기업은 SAP 솔루션, SAP BTP와 구글 클라우드 인프라 간 통합과 AI, ML, 분석 기능으로 클라우드에서 비즈니스를 혁신하기 위한 포트폴리오를 비롯해 원하는 솔루션을 선택할 수 있습니다. RISE with SAP 프로그램에 대한 자세한 내용은 SAP 홈페이지에서 확인하십시오.

구글 클라우드 코리아 팀에서는 오는 9월 8일 Google Cloud Tech Series - SAP on Google Cloud 온라인 이벤트를 개최합니다. Google Cloud를 활용해 보다 안전하고 비용 효율적으로 SAP 애플리케이션을 실행하는 동시에 혁신적인 방식으로 SAP 데이터를 활용하는 방법을 공유합니다. SAP Korea 담당자의 세션을 통해 RISE with SAP S/4HANA PCE 오퍼에 대해서도 더 자세히 알아보실 수 있으니 여기를 눌러 이벤트에 등록 후 참여하시기 바랍니다.

SAP RISE, Google Cloud로 비즈니스 혁신 앞당기기

Tue, 27 Apr 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 3월 5일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

전 세계적인 코로나19 대유행은 많은 기업의 디지털 혁신을 앞당기는 계기가 되었습니다. 대유행 상황으로 기업이 더욱 뛰어난 민첩성과 탄력성, 업타임, 최첨단 클라우드 AI, ML, 분석 기능을 활용하는 방법을 강구함에 따라 SAP를 사용하는 수만 명의 고객은 SAP 워크로드를 클라우드로 마이그레이션하는 속도에 박차를 가하게 되었습니다.

이러한 맥락에서 지난 1월에 SAP가 발표한 RISE with SAP 이니셔티브는 시기가 매우 적절했습니다. RISE 기반의 SAP는 기업이 클라우드로 전환하는 손쉬운 방법과 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움을 줄 클라우드 제공업체 및 컨설팅 파트너를 필요로 한다는 점을 잘 알고 있습니다. Google Cloud 역시 같은 비전을 가지고 있으며 SAP가 RISE를 통해 이루려고 하는 목표 또한 여러 가지 방면에서 Google Cloud의 목표와 부합합니다.

첫째, Google Cloud, SAP, Google Cloud의 컨설팅 파트너는 위험과 비용을 최소화하고 가치 실현 시간을 단축하면서 고객이 애플리케이션을 클라우드로 매우 간편하게 이전할 수 있도록 지원하기 위해 노력하고 있습니다. RISE의 기술 서비스와 Google Cloud 및 파트너의 마이그레이션 서비스는 클라우드로 마이그레이션하는 데 마주칠 수 있는 기술적인 장벽을 없애 주며 Google Cloud의 Cloud Acceleration Program은 사전 비용을 절감해줍니다. 코로나19로 인해 클라우드로 이전해야 하는 필요성이 더욱 시급해지자, Southwire와 같은 회사는 대유행 시기에 SAP 전체를 Google Cloud로 마이그레이션하여 회사에서 최신 시스템과 보안 프로토콜에 액세스할 수 있도록 함으로써 향후 디지털 혁신을 위한 토대를 마련했습니다.

클라우드로 이전을 완료했다면 가장 중요한 것은 업타임과 안정성입니다. Google Cloud에서 제공하는 라이브 마이그레이션 기능은 인프라 업데이트 중에도 고객의 SAP 애플리케이션이 계속 가동 및 실행되도록 보장하므로 SAP와 Google Cloud에서 중단 없이 유지보수를 수행할 수 있습니다. 이탈리아의 보험 회사인 Sara Assicurazioni는 라이브 마이그레이션을 통해 유지보수 중에도 다운타임 없이 운영할 수 있어 이 회사의 클라우드 전환 전략에서 이 기능이 핵심 요소로 작용했습니다.

둘째, Google Cloud와 SAP는 모두 RISE를 통한 고객 비즈니스의 디지털 혁신을 돕는 데 전념한다는 점입니다. 기업은 워크로드를 클라우드로 최대한 빠르게 이전해야 할 뿐 아니라 비즈니스 가치를 빠르게 창출해주는 솔루션이 필요합니다. 구체적으로 비즈니스 가치 창출이란 소매업 고객에게는 SAP의 고객 데이터 및 인벤토리 데이터와 Google Marketing Platform의 광고 효과 데이터를 결합 및 분석하여 고객 혜택을 최적화하는 것을 의미하며, 제조업체에서는 AutoML Vision을 활용하여 제조 품질을 개선하는 것을 의미하고, 은행이라면 대출 신청을 검토하고 승인하는 시간을 단축하는 것을 의미할 수 있습니다. 일례로 ATB Financial은 Google Cloud의 VM 기반 인프라를 통해 코로나19 시기에 캐나다 정부의 긴급 비즈니스 대출 프로그램을 마련하여 고객 계좌에 몇 시간 안에 자금을 전달할 수 있었습니다.

셋째, Google Cloud는 Cloud AI, ML, 분석을 통해 고객이 RISE 기반 SAP 시스템과 데이터의 가치를 확대하도록 돕기 위해 노력합니다. Google Cloud는 SAP 고객에게 인프라를 제공하는 것에 그치지 않고 비즈니스 데이터를 검색, 쇼핑, 마케팅, 지도 및 기타 Google 데이터 신호에 연결하는 기능을 제공하여 더욱 활용도가 높은 분석 정보를 만들고 경쟁력을 확보할 수 있도록 해줍니다. 유명한 스킨케어 브랜드인 Rodan + Fields는 공급망, 재무, 전자상거래를 비롯한 SAP 제품군을 Google Cloud로 마이그레이션하여 민첩성과 가용성을 크게 높이고 분석에 BigQuery를 활용했습니다. Rodan + Fields는 행동 데이터와 트랜잭션 데이터를 결합하여 더 정확한 마케팅 의사결정을 지원할 수 있게 되었으며 고객 경험과 컨설팅 경험을 모두 향상할 수 있게 되었습니다.

SAP가 RISE에 투자한다는 것은 고객이 클라우드로 전환하고 있음을 보여주는 또 하나의 지표입니다. 클라우드로 마이그레이션하면 TCO를 절감하고, 보안을 강화하며, 업타임을 확보할 수 있고, 인공지능과 분석과 같은 분야에서 새로운 기능을 활용할 수 있습니다. Google Cloud는 SAP와 RISE 고객이 클라우드로 원활하게 이전할 수 있도록 지원하는 데 최선을 다하고 있으며 관련 인프라 기능과 서비스에 계속해서 투자하고 있습니다. 이러한 노력의 일환으로 최근에는 24TB라는 확장 용량으로 관련 SAP 벤치마크 기록을 경신했으며 이로써 고객이 업타임을 극대화하면서 인프라 비용을 최소화하도록 돕고 SAP를 위한 Cloud Acceleration Program을 통해서는 대규모의 클라우드 마이그레이션을 지원합니다.

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Google Cloud에서 OpenText로 문서를 데이터로 변환하는 SAP 고객

Fri, 16 Apr 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 3월 3일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

엔터프라이즈 환경에서는 계약서, 주문서, 인보이스, 영수증 등 엄청나게 많은 문서가 생성됩니다. 각 문서를 전체 기간 동안 보관하고 관리하려면 적절한 거버넌스가 필요합니다. SAP 고객에게 이러한 문서를 각 트랜잭션에 첨부하는 것은 비교적 쉬운 작업이지만 문서의 양이 많아지면 데이터베이스 크기는 증가하고 성능은 저하됩니다.

정보 관리(IM) 시스템은 문서를 단순한 업무 대상이 아니라 활용 가능한 리소스로 변환하여 조직의 SAP 솔루션 성능에 영향을 미치지 않으면서도 필요한 사람이 필요할 때마다 문서에 안전하게 액세스할 수 있도록 해줍니다. OpenText는 IM 시장을 선도하는 기업인 동시에 오랜 기간 동안 SAP의 전략적 파트너로서 적극적으로 솔루션을 공동 개발해 왔습니다. Google Cloud는 기본 IM으로 OpenText를 선택했으며 이에 따라 SAP 고객은 OpenText 기능에 분석 및 AI와 같은 고급 기술을 결합하여 워크플로를 간소화 및 자동화하며 중요한 데이터를 활용할 수 있게 되었습니다.

EIM을 통해 구조화되지 않은 데이터를 구조화

조직에 매일 쌓이는 문서는 많은 양의 유용한 데이터입니다. 그러나 기존 데이터베이스에 저장된 정보와 달리 이러한 문서에 포함된 데이터는 구조화되어 있지 않으므로 추출과 분석이 더 복잡합니다. 이와 동시에 조직은 고객 및 기타 데이터를 무단 액세스로부터 보호해야 하며 개인 식별 정보(PII)의 이동성을 확보하고 요청 시 삭제하도록 요구하는 규제 기관이 늘어나고 있습니다. 또한 규제 혹은 법적인 이유로 적절한 데이터 거버넌스에 따라 수명 주기가 끝난 많은 문서를 영구적으로 폐기해야 합니다.

EIM은 문서를 입력, 보호, 관리, 보관처리하여 모든 애셋의 수명 주기 작업을 자동으로 처리합니다. 또한 조직의 내부 및 외부 사용자가 필요에 따라 문서를 안전하게 사용할 수 있도록 문서를 디지털화하고, 권한을 관리하여 무단 액세스를 방지하며, 데이터를 가장 비용 효율적인 스토리지 구성으로 이동합니다. SAP 환경에서 사용자는 SAP 인터페이스를 벗어나지 않고도 이러한 모든 기능을 활용할 수 있습니다.

구조화된 데이터의 효율성 개선

구조화된 데이터의 적절한 관리 역시 ERP 기반 비즈니스 프로세스의 핵심 요소입니다.

작업이 완료된 구조화된 데이터, 즉 SAP에서 완전히 처리된 트랜잭션과 관련된 데이터는 감사 목적으로 필요합니다. 이 데이터를 SAP 데이터베이스에서 성능이 떨어지는 저렴한 스토리지 매체로 이동하고, 이 데이터에 대한 액세스를 외부 스토리지 시스템 링크로 대체하여 제공하면 비용도 절감하고 SAP 시스템 데이터베이스의 크기가 커지는 문제를 방지할 수 있습니다. 데이터베이스는 크기가 작을수록 비용이 더 저렴하고 성능은 향상되며 백업 및 복원과 같은 주요 시스템 프로세스를 관리하기가 쉽습니다. 또한 시스템 새로고침 속도가 더 빨라지고 업그레이드 및 서포트 패키지 배포에 소요되는 시간이 줄어들며 클라우드 마이그레이션을 보다 신속하게 처리할 수 있습니다.

Google Cloud, OpenText, SAP를 이용한 조직의 데이터 활용

OpenText의 엔터프라이즈 클라우드 선호 파트너인 Google Cloud를 통해 OpenText를 사용하는 SAP 고객은 유연성과 더욱 강력한 기능을 활용할 수 있습니다. 우선 OpenText는 기존 온프레미스 인프라와 Google Cloud 전체에서 복잡성과 관계없이 정보 관리 솔루션을 안전하게 관리, 모니터링 및 최적화하는 관리형 서비스를 제공합니다. 또한 BigQuery를 포함한 Google Cloud 서비스와 IM 데이터를 원활하게 통합하여 강력한 분석 기능을 제공합니다. OpenText와 Google Cloud의 추가 통합이 예정되어 있으며 이를 통해 Google Cloud 기반 SAP 고객은 IM 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다.

OpenText는 가상 머신(VM), 물리적 서버에서 작동하거나 컨테이너, 온프레미스 또는 클라우드에도 배포할 수 있습니다. OpenText는 문서 이미지를 SAP에서 별도의 데이터베이스로 오프로드하고, 리프트 앤 시프트 마이그레이션이든 SaaS로 업그레이드이든 상관없이 더 빠르면서도 복잡하지 않은 클라우드 마이그레이션이 가능하도록 SAP 환경을 간소화하여 조직이 클라우드로 전환하는 과정을 원활하게 지원합니다. OpenText가 배포되면 대상 시스템의 크기가 줄어들어 아키텍처 비용을 절감하고 데이터 전송 속도를 높일 수 있습니다.

온프레미스 OpenText 시스템은 다음 세 가지 방법을 통해 Google Cloud로 전환할 수 있습니다.

클라우드 VM으로 리프트 앤 시프트: 이 시나리오는 온프레미스 배포처럼 작동하지만 클라우드에서 제공하는 비용 절감과 민첩성 향상을 누릴 수 있습니다. 영구 EIM 라이선스를 소유하며 소프트웨어는 직접 관리하거나 파트너를 통해 관리하도록 선택할 수 있습니다.
Kubernetes로 전환: 이 방법을 사용하면 기존 OpenText를 물리적 서버 또는 VM 배포에서 컨테이너 배포로 전환하여 자동 확장, 높은 가용성, 내결함성을 포함한 많은 기능의 이점을 활용할 수 있습니다. 라이선스를 계속 소유해야 하며 소프트웨어는 직접 관리하거나 파트너를 통해 관리할 수 있습니다.
마이그레이션으로 현대화: 이 시나리오에서 IM 솔루션은 IM 애플리케이션의 일상적인 작업을 처리하도록 설계된 Google Cloud 관리형 서비스를 통해 클라우드에서 완전하게 관리되므로 사내 IT팀은 보다 전략적인 IT 프로그램과 혁신에 집중할 수 있습니다. 또한 비즈니스의 핵심 역량에 집중할 수 있는 리소스를 확보하고 능률적인 단일 공급업체 관계가 가능해집니다.

데이터 생성부터 분석, 작업까지 전 과정 완료

SAP 고객은 OpenText와 Google Cloud의 결합을 통해 OpenText의 우수한 IM 기능을 활용하는 동시에 고급 분석 및 AI를 함께 사용해 워크플로를 간소화 및 자동화하고 중요한 데이터를 활용할 수 있습니다. Google Cloud에서 제공하는 SAP용 OpenText를 통해 데이터 생성부터 분석, 작업까지 전 과정을 어떻게 완료할 수 있는지 자세히 알아보세요.

Google Cloud 기반 SAP를 사용한 디지털 공장 구축

Tue, 09 Mar 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 1월 30일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

오늘날 제조업체는 점점 높아지는 고객 기대치, 비용 상승, 지속가능성에 대한 우려, 장애 발생에 더해 최근에는 전 세계에 급격한 변화를 불러온 코로나19 팬데믹까지 겹쳐진 상황을 맞아 여러 면에서 난항을 겪고 있습니다. 하지만 기업이 이 현대 제조업계의 난관을 헤쳐 나가는 데 데이터가 도움이 될 수 있습니다. 제조 과정에서 생성되는 페타바이트급의 유용한 데이터는 생산성을 향상하고, 문제를 방지하며, 기회를 포착하는 데 활용될 수 있습니다. 하지만 이 데이터의 유용성은 데이터를 분석하고 의사결정에 사용할 수 있는 역량에 의해 결정됩니다. SAP 고객은 머신 및 IoT 데이터와 병합한 엔터프라이즈 데이터를 활용하여 보다 유용한 비즈니스 인텔리전스를 도출하고, 고급 자동화를 실현하며, 보다 혁신적인 4차 산업 혁명 솔루션을 구축해야 합니다.

그렇다면 어떻게 해야 할까요? SAP의 엔터프라이즈 애플리케이션을 Google Cloud의 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 데이터 분석 기능과 통합하면 가능합니다. Google Cloud에서는 SAP 배포가 간단할 뿐 아니라 SAP를 통합하고 기능을 향상하는 애플리케이션 제품군까지 제공됩니다. 제조업체는 운영 및 비즈니스 데이터를 대량으로 통합하여 서로 연결된 지능형 디지털 공장을 구축할 수 있습니다. Google Cloud가 조직의 SAP 엔터프라이즈 애플리케이션에서 창출되는 가치를 더욱 높여주는 방식을 몇 가지 소개해 드리겠습니다.

클라우드 마이그레이션에 따르는 위험성 최소화: SAP 배포 환경이 복잡하기 때문에 클라우드 이전이 버겁게 느껴질 수 있습니다. Google Cloud의 도구와 서비스는 보안 기능과 마이그레이션 옵션을 사용하여 이 프로세스를 단순화하고 간소화합니다. 제조업체는 Google Cloud의 SAP 전용 자동 템플릿을 활용하여 클라우드 내에 SAP 데이터를 보다 신속하게 배포 및 통합하고 AI 및 ML 기반 정보의 가치 창출 시간을 단축할 수 있습니다. SAP 고객을 위한 Cloud Acceleration 프로그램은 사전 빌드된 마이그레이션 솔루션과 애플리케이션을 완비한 파트너 네트워크를 활용하여 클라우드 이전의 위험성을 완화하고 효율성을 높입니다.

데이터 관리 문제 해결: Google Cloud 기반 SAP를 이용하는 제조업체는 비용을 들여 인프라를 구매하거나 유지보수할 필요 없이 방대하고 유연성이 높은 데이터 스토리지를 갖추게 됩니다. 제조업체는 과거 데이터는 물론 실시간 생산, 품질, 비즈니스 데이터에서도 신속하게 최신 정보를 얻을 수 있습니다.

다양한 클라우드 이전 방법: 규제 요구사항과 업계별 니즈를 비롯해 기존 온프레미스 시스템과 여러 클라우드 배포 환경을 유지해야 할 이유는 많습니다. 핵심 운영에 SAP를 활용하는 제조업체라면 애플리케이션 상주 위치에 상관없이 Google Cloud의 AI, ML, 분석을 활용할 수 있습니다. Google Cloud의 하이브리드 및 멀티 클라우드 기능은 제조업체에 여러 클라우드 플랫폼, 온프레미스 솔루션, 기존 제공업체, 다양한 하드웨어의 장점을 고루 제공합니다. Kaeser Kompressoren과 같은 SAP 제조업체는Anthos도 활용하고 있습니다. Anthos는 기존 애플리케이션을 클라우드로 쉽게 마이그레이션 및 현대화하고, 규정을 준수하는 동시에 새로운 애플리케이션을 안전하게 빌드하며, 데이터를 수집 및 분석할 수 있는 애플리케이션 플랫폼입니다.

리치 데이터 통합: 제조업체는 Google Cloud의 API 도구를 사용하여 디지털 공장을 기초부터 구축할 수 있습니다. 기업은 Google Cloud 포트폴리오 전반의 도구에서 제공되는 웹 검색 데이터, 날씨, 지도, 쇼핑 등의 데이터 신호를 통합함으로써 생산 계획, 고객 니즈, 기타 비즈니스 프로세스에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 여기에는 SAP 고객이 비전 검사 프로세스를 자동화하고 결함을 조기에 발견해 비용을 절감하게 해주는 AutoML Vision 기능도 포함됩니다.

지능형 분석: 제조업체는 SAP 시스템, 생산 설비, 데이터 레이크, 센서 등을 포함한 다양한 소스에서 제공되는 대량의 데이터를 Google BigQuery를 통해 신속하게 분석하여 보다 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 제조업체는 머신러닝을 통해 데이터 기반의 예측 유지관리 모델을 빌드하는Cloud AutoML을 사용하여 정확한 예측을 위한 맞춤형 ML 모델을 학습시킬 수 있습니다. AI 기반의 수요 예측을 통해 비즈니스는 생산 차질을 줄이고, 설비의 생산성을 향상하며, 운전자본의 부담을 줄일 수 있습니다.

혁신 촉진: Google Cloud의 Apigee API 관리 도구를 사용하여 백엔드 SAP 데이터 및 기능을 API 제품으로 패키징할 수 있습니다. AppSheet와 더불어 풍부하고 가치 높은 API 제품을 사용하면 개발자가 아니더라도 코딩 작업 없이 혁신적인 애플리케이션을 보다 신속하게 빌드할 수 있습니다.

Google Cloud 기반 SAP로 기술 발전의 첫걸음을 내딛은 Southwire

세계 최고의 전선 및 케이블, 도구, 부품 제조업체 중 하나인 Southwire는 SAP 환경을 전면 개편하기 위해 3가지 핵심 요소, 즉 SAP 환경 업그레이드를 통한 최신 기능 활용, SAP HANA상의 SAP Business Warehouse 배포를 통한 보고 속도 향상, 최신 버전의 SAP Process Orchestration으로 업그레이드로 구성된 포괄적인 계획을 수립했습니다. 특히 마지막은 모든 Southwire 시설의 핵심 제조 인터페이스에 영향을 주는 핵심 구성요소입니다.

Southwire의 IT 서비스 담당 선임 부사장인 댄 스튜어트는 "Southwire는 유연성, 확장성, 안전성을 갖추고 있으면서도 안심하고 신속하게 설정 및 운영할 수 있는 플랫폼에서 SAP를 운용하길 원했습니다"라면서 다음과 같이 덧붙입니다. “Southwire는 이러한 이유 외에도 인공지능 기술처럼 전 분야에 활용할 수 있는 다른 자산까지 갖추고 있다는 점에서 Google Cloud를 선택했습니다. Google Cloud를 활용할 수 있는 분야는 무궁무진합니다. 열린 마음으로 가능성을 탐색하면서 조직을 바람직한 방향으로 이끄는 데 기존의 투자를 활용할 수 있는 방안을 살펴볼 계획입니다.”

제조 데이터의 가치 극대화

오늘날의 제조업체에서 데이터의 가치를 극대화하기 위해서는 분리된 데이터 스트림을 연결하는 것만으로는 부족합니다. 유용한 정보를 도출하고, 정확하게 예측하며, 지능적인 의사결정을 내려야 합니다. 제조업체는 Google Cloud 기반의 SAP를 실행함으로써 고급 디지털 제조 프로세스 제어와 ML/AI 기반 분석 및 자동화라는 두 가지 이점을 모두 얻게 됩니다.

4차 혁명 시대에 경쟁에서 앞서나가기 위해 제조 운영에 리치 데이터를 활용하는 데 Google Cloud가 어떤 도움이 될 수 있는지 자세히 알아보려면 제조업을 위한 Google Cloud 기반 SAP를 읽어보고 이 동영상을 시청하세요.