SAP Ariba 일괄 소스에 연결

이 페이지에서는 SAP Ariba Source와 BigQuery 싱크에 데이터 파이프라인을 연결하는 방법을 설명합니다. Cloud Data Fusion 허브의 SAP Ariba Batch Source 플러그인을 사용하여 코딩 없이 Ariba에서 대량 데이터 전송을 구성하고 실행할 수 있습니다.

플러그인은 SAP Ariba 소스에서 제공되는 보고 사실에서 데이터를 추출합니다. 각 사실은 SAP Ariba 문서 유형에 해당합니다. 사실은 Analytical Reporting API를 통해 액세스하는 뷰 템플릿에 노출됩니다.

자세한 내용은 SAP Ariba Batch Source 참조를 확인하세요.

시작하기 전에

  • Cloud Data Fusion 버전 6.5.1 이상에서 인스턴스를 만듭니다. 인스턴스가 이전 버전을 사용하는 경우 Cloud Data Fusion 환경을 업그레이드합니다.

  • SAP Ariba 사용자는 다음을 수행해야 합니다.

    • 애플리케이션을 만들고 OAuth 사용자 인증 정보를 생성합니다.
    • Ariba 개발자 포털에서 Analytical Reporting API에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
  • GET 요청을 전송하여 SAP Ariba Analytical Reporting - Management API 보기에서 보고 뷰 템플릿의 이름을 검색합니다. Analytical Reporting API 뷰 템플릿 식별을 참조하세요.

  • 선택사항: 비율 제한으로 인한 파이프라인 오류를 방지하려면 예상 레코드 수를 식별합니다. 플러그인은 비율 제한이 적용되는 SAP Ariba Analytical Reporting API를 통해 사실과 측정기준에서 데이터를 추출합니다. 자세한 내용은 비율 제한 관리를 참조하세요.

플러그인 배포 및 구성

  1. 허브의 SAP 탭에서 SAP Ariba Batch Source 플러그인을 배포합니다. 자세한 내용은 허브에서 플러그인 배포를 참조하세요.

  2. Cloud Data Fusion Studio 페이지에서 파이프라인을 열고 데이터 파이프라인 - Batch를 선택합니다. 이 플러그인은 실시간 파이프라인을 지원하지 않습니다.

  3. 소스 메뉴에서 SAP Ariba를 클릭합니다. SAP Ariba Batch Source 노드가 파이프라인에 표시됩니다.

  4. 노드로 이동하여 속성을 클릭합니다. Ariba 속성 창이 열립니다.

  5. 속성을 구성합니다.

  6. 검증을 클릭하고 오류를 해결합니다.

  7. 닫기를 클릭합니다.

선택사항: 플러그인을 BigQuery 싱크에 연결

  1. Cloud Data Fusion Studio 페이지에서 싱크 메뉴로 이동하여 BigQuery를 클릭합니다.

    BigQuery 싱크 노드가 파이프라인에 표시됩니다.

  2. 싱크의 필수 속성을 구성합니다.

  3. 검증을 클릭하고 오류를 해결합니다.

  4. 닫기를 클릭합니다.

선택사항: 비율 제한 관리

SAP Ariba에서 특정 기간의 레코드 수를 확인하려면 Analytical Reporting API의 날짜 관련 필터를 참조하세요.

자세한 내용은 플러그인의 한도를 참조하세요.

다음 표에서는 비율 제한 문제를 해결하는 방법을 설명합니다.

파이프라인 예시 레코드 및 필수 API 호출 수 남은 일일 한도 문제 해결하기
특정 기간의 뷰 템플릿 한 개에서 데이터를 추출하고 싶습니다.
1 레코드 2,020,000개, 호출 41개 -1/40 이 기간 및 레코드 수에 필요한 API 호출이 일일 한도(40회)를 초과합니다. 호출 수를 줄이려면 더 짧은 기간을 선택하여 레코드 수를 줄입니다.
특정 기간의 여러 뷰 템플릿에서 데이터를 추출하고 싶습니다.
1 레코드 50,001개, 호출 2개 38/40
2 레코드 100,000개, 호출 2개 36/40
3 레코드 100개, 호출 1개 35/40
4 레코드 1,000,000개, 호출 20개 15/40
5 레코드 500,000개, 호출 10개 5/40
6 레코드 500,000개, 호출 10개 -5/40 파이프라인 6이 API 호출 한도를 초과합니다. 오류를 방지하려면 하루 늦게 추출을 실행하거나 기간을 변경합니다.

다음 단계