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AWS re:Invent 2022 세션 후기 #4 – SAP
작성일: 2022-11-29
[ENT204-R] Drive new business insights with SAP on AWS

연사 : Peter Perbellini, Allison Quinn

일시: 2022.11.28 16:00 ~ 17:00

장소: Level 1, Summit 217, Caesars Forum

작성자 : 메가존클라우드 Managed & Support Center 김경배 매니저

 

 

SAP 데이터와 non SAP 데이터를 AWS 데이터 레이크에 결합하여 AWS 분석, 인공지능 및 머신러닝 서비스를 사용하여 비즈니스 혁신을 지원하는 새로운 통찰력으로 확보하고 있습니다.

AWS에서 SAP의 데이터 추출 패턴과 SAP 및 기타 주요 엔터프라이즈 데이터 소스를 지원하는 일반적인 사용 사례에 대해 설명하는 세션에 참여하였습니다.

 

 

AI 및 ML을 통해 새로운 비즈니스 통찰력을 발휘하여, 야간에도 실시간에 가까운 속도로 가속화합니다. 또한, 혁신적인 솔루션 구축 및 새로운 비즈니스 모델 실험이 가능하며, 규제 및 감사 규정 준수 간소화가 가능 해 집니다.

 

 

실제 사용하는 고객들의 사례 입니다.

 

 

데이터 아키텍쳐 및 데이터 도메인에 대한 설명 입니다.

 

 

SAP 데이터 및 비즈니스 로직 추출에 대한 방법을 나타낸 그림입니다.

 

 

Appflow를 통한 CDC 통합 구축은 5개 이상의 AWS 서비스를 호출하여 구축을 진행하게 됩니다. (Glue, Cloudwatch, Lambda, EventBridge, PrivateLink)

 

 

AWS SAP 고급 아키텍쳐에 대한 설명도 확인 할 수 있었는데요, SAP Data -> 압축 해제 -> 인제스트/저장 -> S3 -> DataLake -> SageMAker & Redshift & QuitSight 의 흐름으로 진행 되는 듯 합니다.

 

 

SAP 데이터 및 비즈니스 로직 추출로 인해 하기와 같은 장점이 있습니다.

– 유연한 데이터 조정

– 애플리케이션 수준 컨텍스트의 유지

– 비즈니스 로직을 갖춘 사전 구축된 SAP 추출기를 활용하여 가치 창출 시간 단축 가능

 

 

본 아키텍처는 참고 아키텍처 입니다.

 

 

SAP 데이터가 포함된 AWS의 클라우드 데이터 웨어하우스의 경우, 하기와 같이 진행 하게 됩니다.

– SAP ODP & Odata를 AWS AppFlow및 PrivateLink를 통해 연결하여 S3를 통해 데이터 추출

– AWS Glue를 통해 데이터 정제, AWS Redshift ML을 통해 다른 Non SAP 데이터와 모델링 진행

– QuitSight를 통해 대시보드 구현 및 SageMaker을 통해 추가 구축 진행

 

해당 세션을 들으면서, Data가 중요해짐에 따라 AWS를 통한 SAP Data 정제 기술을 확인할 수 있었고,

온프레미스에서 AWS로 마이그레이션하여 운영 중인 고객사에 단순 SAP 서비스로 제안 드리기 좋다고 느껴 졌습니다.

 


 

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