BigQuery Toolkit for SAP を使用すると、ABAP を使用して SAP 環境内の BigQuery リソースにプログラムでアクセスできます。次のような一般的なオペレーションのボイラープレート コードを記述しなくても、SAP から BigQuery リソースにアクセスできます。
- テーブル定義の同期: SAP テーブルと BigQuery テーブルの同期を維持します。
- データ型のマッピング: SAP と BigQuery 間でデータ型をマッピングします。
- データ チャンク処理: 大規模なデータセットを効率的に転送します。
- エラー処理: データ レプリケーション中に発生する可能性のあるエラーを管理します。
SAP Landscape Transformation Replication Server を必要とする BigQuery Connector for SAP とは異なり、BigQuery Toolkit for SAP は、ABAP がサポートされている任意の SAP ERP システムで使用できます。
BigQuery Toolkit for SAP は、オンプレミスまたはクラウド エディションの ABAP SDK for Google Cloud のサブパッケージとして提供されます。このツールキットを使用するには、SAP 環境に SDK をインストールする必要があります。インストール手順については、ABAP SDK for Google Cloud のオンプレミス エディションまたはクラウド エディションをインストールして構成するをご覧ください。
BigQuery Toolkit for SAP は、ABAP SDK for Google Cloud のオンプレミス エディションまたはクラウド エディションでのみ使用できます。
SAP から BigQuery へのデータ レプリケーション
BigQuery Toolkit for SAP の BigQuery Data Transfer モジュールを使用すると、分析とレポートのために SAP から BigQuery にデータを複製できます。
次の図は、BigQuery Data Transfer モジュールのデータ転送構成とデータ レプリケーション フローを示しています。
データ転送の構成
前のセクションの図に示すように、SAP から BigQuery へのデータ レプリケーションを確立するには、管理者は次の構成を行います。
- Google Cloudでは、クラウド管理者が BigQuery を構成し、必要な IAM 権限を付与します。
- SAP システムで、SAP システム管理者は ABAP SDK for Google Cloud を構成して、 Google Cloudとの通信を許可します。
- SAP システムでは、SAP システム管理者が BigQuery Data Transfer モジュールを構成して、データ転送設定と BigQuery リソースの詳細を管理します。これらの構成は、次のテーブルに保存されます。
/GOOG/BQTR_MASTER/GOOG/BQTR_TABLE/GOOG/BQTR_FIELD/GOOG/BQTR_PARAMS
ABAP コードが実行されると、BigQuery データ読み込みクラスはこれらのテーブルから構成を読み取り、データ レプリケーション プロセスをガイドします。
データ レプリケーション フロー
前のセクションの図に示すように、SAP システムから BigQuery にデータを複製するには、ABAP デベロッパーが次の処理を行うカスタム ABAP コードを作成します。
- 標準またはカスタムの SAP テーブルからデータを読み取ります。
BigQuery データ読み込みクラス
/GOOG/CL_BQTR_DATA_LOADを使用して、選択したデータを BigQuery に複製します。このクラスは次の処理を行います。- BigQuery Data Transfer 構成テーブルに保存されている構成を使用します。
/GOOG/CL_BIGQUERY_V2クラスを使用して、テーブル定義の同期とデータ レプリケーションを実行します。
フォローアップのビジネス ロジックを実装します。
エラーと例外を処理します。
データ レプリケーションでサポートされているソース
BigQuery Toolkit for SAP の BigQuery Data Transfer モジュールを使用すると、テーブル、ディクショナリ ビュー、CDS ビュー、CDS エンティティなどの ABAP ディクショナリ オブジェクトから、またはフラット構造タイプのデータ オブジェクトから BigQuery にデータをプログラムで読み込むことができます。
BigQuery Toolkit for SAP は、次の方法でデータ レプリケーションに使用できます。
- SAP 拡張フレームワーク（ビジネス アドイン（BAdI）、ユーザー エグジット、ルーティンなど）内のプラグインとして。たとえば、このツールキットを Business Warehouse（BW）ルーティンに接続して、BW データ転送プロセス（DTP）で処理されているデータを送信できます。
- カスタム ABAP プログラムからデータをバッチ読み込む場合。
パフォーマンス計画
BigQuery Toolkit for SAP は、BigQuery API を同期的に呼び出して、BigQuery へのデータ転送の最終段階を実行します。
カスタム ABAP アプリケーション内で BigQuery Toolkit for SAP を使用すると、SAP ワークロード内と BigQuery Data Transfer 構成の両方でデータ レプリケーションのパフォーマンスを最適化できます。
SAP ワークロードとカスタム アプリケーションのパフォーマンス チューニング オプション
SAP ワークロードとカスタム アプリケーションのパフォーマンスを最適化するには、次のオプションを検討してください。
- SAP ワークロード（BigQuery にレプリケートされるソースシステム）を Google Cloudで実行します。
- SAP ワークロードが Google Cloud上にある場合は、SAP ワークロードと同じリージョンに BigQuery データセットを作成します。
- SAP ワークロードを Google Cloudで実行できない場合は、次の操作を行います。
- SAP ワークロードに最も近いリージョンに BigQuery データセットを作成します。 Google Cloud
- Cloud Interconnect を使用して Google Cloud に接続します。
- ワークロードに合わせて SAP サーバー システムのサイズを最適化します。
- 並列処理を実装して、複数の並列スレッドで BigQuery Data Transfer モジュールを呼び出し、スループットを向上させます。
BigQuery Toolkit for SAP は BigQuery へのデータ転送の最終段階を提供するため、そのパフォーマンスは特定の環境内のさまざまな要因の影響を受けます。たとえば、次のような要因があります。
ネットワーク インフラストラクチャ: 帯域幅の制限、レイテンシ、ネットワーク全体の安定性は、レプリケーションの速度と効率に重要な役割を果たします。
移行元システム: 移行元データベースのパフォーマンス（ハードウェア、構成、現在の負荷など）は、レプリケーションのパフォーマンスに影響する可能性があります。
データ量と変更率: レプリケートされるデータの量と変更頻度は、レプリケーションに必要な時間とリソースに影響します。
その他のコンポーネント: ファイアウォール、セキュリティ ポリシー、ロードバランサなどのインフラストラクチャ要素はすべて、データ レプリケーションの全体的なパフォーマンスに影響します。
BigQuery Toolkit for SAP のパフォーマンス テストは、お客様ご自身の環境で実施する必要があります。最適な結果を得るには、環境の関連するすべてのコンポーネントを考慮して最適化します。
BigQuery Data Transfer の構成で利用可能なパフォーマンス チューニング オプション
BigQuery Data Transfer の構成には、レプリケーション パフォーマンスを制御するための次のオプションがあります。
データ転送のチャンクサイズ
BigQuery Toolkit for SAP は、データをレコードのチャンクとして BigQuery に送信します。BigQuery Toolkit for SAP ではデフォルトのチャンクサイズ（10,000 レコード）を使用することをおすすめします。ソーステーブルのレコードに含まれるフィールドが非常に少ないか、フィールドに含まれるデータサイズが非常に小さい場合は、BigQuery Toolkit for SAP で使用できる最大チャンクサイズ（50,000 レコード）までチャンクサイズを拡大できます。
特定のチャンク内のレコード数が、HTTP リクエストのバイトサイズに関する BigQuery の上限を超えるバイトサイズに解決される場合は、quotaExceeded エラーまたは invalid エラーが返されます。これは、ソーステーブルのレコードに多数のフィールドが含まれているか、フィールド内に大量のデータが含まれている場合に発生します。
チャンクサイズに関連するエラーが発生した場合は、そのテーブルの大量転送構成で指定されているチャンクサイズを縮小してみてください。また、そのテーブルの動的チャンクサイズを有効にして、チャンクサイズを自動的に調整することもできます。詳細については、動的チャンクサイズをご覧ください。
動的チャンクサイズを有効にしていない場合は、MSEG、ACDOCA、MATDOC などの SAP ソーステーブルで、フィールド数が多くサイズの大きいレコードが作成される可能性があるため、2,000 程度のチャンクサイズの指定が必要になる場合があります。
チャンクサイズは、/GOOG/BQTR_SETTINGS トランザクションを実行することで指定できます。チャンクサイズは、[テーブル属性] 画面の [チャンクサイズ] フィールドで指定します。
レコードの圧縮
BigQuery Toolkit for SAP は、BigQuery に送信するレコードをデフォルトで圧縮します。これにより、レプリケーションのパフォーマンスを向上させます。テーブルレベルでレコード圧縮が有効な場合（デフォルト設定）、BigQuery Toolkit for SAP は、ソースレコード内の空のフィールドを BigQuery に送信されるレコードから除外します。レコードが BigQuery に挿入されると、送信データから除外されたフィールドは、BigQuery のターゲット テーブル内で null を使用して初期化されます。
ただし、テーブルレベルでレコード圧縮を使用しつつも、一部の空のフィールドを初期値のままで BigQuery に複製する必要がある場合は、それらの特定のフィールドのレコード圧縮設定を変更できます。その結果、指定したフィールドの空の値は送信データから除外されず、ソーステーブルで初期化された値が保持されます。
一括転送の構成で、テーブルレベルとフィールド レベルで使用可能な非圧縮送信フラグ設定を使用して、レコード圧縮の動作を制御できます。次の表に、非圧縮送信フラグの設定に応じたレコード圧縮の動作を示します。
| テーブルレベルでの非圧縮送信フラグ | フィールド レベルでの非圧縮送信フラグ | レコード圧縮の動作 |
|---|---|---|
| ○ | × | すべてのフィールドは圧縮されずに送信されます。 |
| ○ | ○ | すべてのフィールドは圧縮されずに送信されます。 |
| × | ○ | フィールド レベルで選択されたフィールドのみが圧縮されずに送信されます。 |
| × | × | すべてのフィールドが圧縮されて送信されます。 |
非圧縮データのレプリケーションを送信する場合、日付フィールドとタイムスタンプ フィールドを除き、空のフィールドには、ソーステーブル内で初期化に使用された値が保持されます。日付フィールドとタイムスタンプ フィールドの初期化された値は、次の値を受け取ります。
- 日付フィールドの初期化値:
DATE 1970-01-01 - タイムスタンプ フィールドの初期化値:
TIMESTAMP 1970-01-01 00:00:00 UTC
次のスクリーンショットは、レコード圧縮の動作の例を示しています。
上の画像は、次のことを示しています。
- 行 1: すべてのフィールドが圧縮されていません。非圧縮送信フラグがテーブルレベルで選択されています。
- 行 2: すべてのフィールドが圧縮されています。非圧縮送信フラグがテーブルレベルでクリアされています。
- 行 3:
int2_value、curr_value_154、currency、float_value、lang_valueの各フィールドは圧縮されていません。これらのフィールドでは、フィールド レベルで非圧縮送信フラグが選択されています。
パフォーマンスを向上させるには、テーブルレベルで非圧縮送信フラグを選択してレコード圧縮を無効にする操作を行わないでください。レプリケーションのパフォーマンスに悪影響を与える可能性があります。特定のフィールドでのみ非圧縮データを送信する必要がある場合は、フィールド レベルでこれらの特定のフィールドの非圧縮送信フラグを選択してください。
ターゲット テーブルのプロパティ
BigQuery Toolkit for SAP の BigQuery Data Transfer モジュールでレプリケーションを構成する場合は、BigQuery Toolkit for SAP が BigQuery にターゲット テーブルを作成するときに適用する設定を指定できます。
たとえば、ターゲット BigQuery テーブルに次のプロパティを指定できます。
- テーブル名
- フィールドのデフォルトの命名オプション
- レコードの変更をキャプチャしてレコード カウント クエリを有効にする追加フィールド
- テーブルのパーティショニング
フィールドのデフォルトの命名オプション
ソース フィールドの名前またはソース フィールドのラベルと説明から、ターゲット BigQuery テーブルのフィールド名を作成するように、BigQuery Toolkit for SAP を構成できます。通常、フィールドの内容については、ラベルと説明のほうが有益です。
デフォルトでは、BigQuery Toolkit for SAP はソース フィールドの名前を使用します。このデフォルトを変更するには、/GOOG/BQTR_SETTINGS トランザクションの大量転送構成のテーブル作成属性で、カスタム名フラグを指定します。この仕様は /GOOG/BQTR_MASTR 構成テーブルに格納されます。
名前を作成する際に、BigQuery Toolkit for SAP は BigQuery の命名規則に準拠するように名前を変更します。
BigQuery Toolkit for SAP が BigQuery にテーブルを作成する前に、/GOOG/BQTR_SETTINGS トランザクションのフィールド マッピング画面でフィールド名を編集できます。
カスタム名フラグが指定されていると、BigQuery Toolkit for SAP がターゲット テーブルの作成時に使用する名前がフィールド マッピング画面の [External Field Name] 列に表示されます。
BigQuery Toolkit for SAP は、各ソース フィールドの medium フィールド ラベルを使用して [External Field Name] 列に名前を作成します。ソース フィールドの定義で medium フィールド ラベルが指定されていない場合、フィールドの簡単な説明が使用されます。短い説明も指定されていない場合は、指定されたラベルの中で最も短いものが使用されます。何も指定しないと、ソース フィールドの名前が使用されます。
ターゲット フィールド名のカスタマイズの詳細については、ターゲット フィールド名のカスタマイズをご覧ください。
レコードの変更をキャプチャしてレコード カウントを有効にする
レプリケーションをトリガーしたソーステーブルの変更の種類をキャプチャし、BigQuery テーブルのレコード数をクエリしてソーステーブルのレコード数と比較できるようにするには、レプリケーションを構成するときに /GOOG/BQTR_SETTINGS トランザクションで 追加フィールド フラグ オプションを指定します。
追加フィールド フラグ オプションを指定すると、次の列がターゲット BigQuery テーブルのスキーマに追加されます。
| フィールド名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
operation_flag
|
STRING
|
レコードの読み込みまたは BigQuery へのレプリケーションをトリガーしたソーステーブルでの変更タイプを特定します。
レプリケーション モードで挿入されたレコードをカウントするには、
初期読み込みモードで挿入されたレコードをカウントするには、 |
is_deleted
|
BOOLEAN
|
true の場合、ソースレコードがソーステーブルから削除されたことを示します。
BigQuery テーブル内のレコードで、ソーステーブルから削除されていないレコードのみをカウントするには、 |
recordstamp
|
TIMESTAMP
|
BigQuery Toolkit for SAP が BigQuery にレコードを送信した時刻。 BigQuery テーブル内の一意のレコード数をカウントするには、各レコードで最後に挿入されたインスタンスのみをクエリします。クエリの例については、BigQuery テーブル内のレコードの合計数をクエリするをご覧ください。 |
追加フィールド フラグ オプションの現在の設定は、/GOOG/BQTR_MASTR 構成テーブルに格納されます。
追加フィールド フラグの指定方法については、テーブル作成とその他の一般的な属性を指定するをご覧ください。
テーブルのパーティショニング
BigQuery テーブルは、次のいずれかの方法で作成できます。
- ソーステーブルのタイムスタンプ フィールドでパーティション分割されたテーブル。これにより、時間単位の列パーティション分割テーブルが作成されます。
- レコードが BigQuery に挿入された時刻でパーティション分割されたテーブル。これにより、取り込み時間パーティション分割テーブルが作成されます。
レプリケーションのプロパティを構成するときに、/GOOG/BQTR_TABLE の [パーティション タイプ] フィールドでパーティション タイプを指定してパーティショニングを有効にします。
指定できるパーティション タイプは、時間、日、月、または年単位でパーティショニングの粒度を調整します。
ソーステーブルのタイムスタンプを時間単位の列パーティショニングに使用するには、[Partition Field] フィールドにソース フィールドの名前を指定します。
取り込み時間パーティショニングで BigQuery の挿入時間を使用するには、[Partition Field] を空白のままにします。BigQuery Toolkit for SAP は、挿入時間を格納するフィールドをターゲット テーブルに作成します。
ターゲット フィールドのプロパティ
デフォルトでは、BigQuery Toolkit for SAP は、SAP ソーステーブルのフィールド名とデータ型をターゲット BigQuery のフィールド名とデータ型として使用します。
必要に応じて、ターゲット テーブルを作成する前に、フィールド名をカスタマイズできます。または、BigQuery のデータ型を変更することもできます。
ターゲット フィールド名のカスタマイズ
テーブルを作成する前に、ターゲット フィールド名をカスタマイズできます。
BigQuery Toolkit for SAP は、必要に応じて、BigQuery 命名規則に準拠するように指定したカスタム名を変更します。
レプリケーションを構成するときに、/GOOG/BQTR_SETTINGS トランザクションのフィールド マッピング画面でフィールド名を確認できます。BigQuery Toolkit for SAP は、/GOOG/BQTR_FIELD 構成テーブルに設定を保存します。
BigQuery でテーブルを作成する前に、フィールド マッピング画面の [Temporary Field Name] 列で生成された名前を編集して、カスタム フィールド名を指定できます。値を削除し、[Temporary Field Name] フィールドを空白のままにした場合、BigQuery Toolkit for SAP は、ソース フィールドの名前をターゲット フィールドの名前として使用します。
[Temporary Field Name] 列を編集した後、[Save] をクリックすると、BigQuery Toolkit for SAP によって値が検証され、必要に応じて BigQuery の命名規則が適用されて変更が保存されます。キーボードの Enter キーを押すと、値を保存せずに検証できます。
ターゲット フィールドのデフォルトの命名規則の設定については、フィールドのデフォルトの命名オプションをご覧ください。
スプレッドシートまたはテキスト ファイルを使用して BigQuery のフィールド マップを編集する
必要に応じて、ターゲット BigQuery テーブルを作成する前に、ターゲット フィールドのデフォルトのデータ型、名前、説明をスプレッドシートまたはテキスト ファイルに保存できます。このアプローチにより、BigQuery データ エンジニアまたは管理者は、SAP サーバーにアクセスできない場合でも値を編集できます。
値を編集したら、ファイルとその内容をカンマ区切り値（CSV）形式に変換する必要があります。次に、カスタム トランザクション /GOOG/BQTR_SETTINGS を使用して CSV ファイルをアップロードし、一括転送設定に更新を適用します。
CSV ファイルを使用して BigQuery フィールド マップを編集するには、次の操作を行います。
- デフォルトのフィールド マッピングを含むスプレッドシートまたはテキスト ファイルを作成します。
- スプレッドシートまたはテキスト ファイルの値を編集します。
- スプレッドシートまたはテキスト ファイルを CSV 形式に変換します。
- [BigQuery Data Transfer: Settings Maintenance] 画面で、CSV ファイルをアップロードします。
このプロセスの詳細については、CSV ファイルで BigQuery フィールド マップを編集するをご覧ください。
フィールドの BigQuery 命名規則
BigQuery の命名規則では、小文字、数字、アンダースコアのみ使用できます。
BigQuery Toolkit for SAP は、ターゲット フィールドの名前として使用される入力値に BigQuery の命名規則を適用します。
たとえば、カスタム フィールド名として「FIELD-@#!*123」と入力すると、BigQuery Toolkit for SAP は名前を field_123 に変更します。
フィールドの BigQuery 命名規則について詳しくは、列名をご覧ください。
データ型マッピング
デフォルトでは、BigQuery Toolkit for SAP は、ソース SAP フィールドの SAP の種類または SAP のデータ型に基づいて、ターゲット BigQuery フィールドにデータ型を割り当てます。
レプリケーションを構成するときに、/GOOG/BQTR_SETTINGS トランザクションのフィールド マッピング画面でデータ型を確認できます。BigQuery Toolkit for SAP は、/GOOG/BQTR_FIELD 構成テーブルに設定を保存します。
BigQuery Toolkit for SAP が BigQuery にテーブルを作成する前に、フィールド マッピング画面の [External Data Element] 列で、デフォルトのデータ型の仕様を BigQuery の別のデータ型に変更できます。
特別な処理が必要なデータ型
ターゲット BigQuery テーブルとの正確性と互換性を確保するため、一部の SAP データ型では、レプリケーション プロセス中に特別な処理または変換が必要です。
BigQuery Toolkit for SAP は、これらの変換の一部を自動的に処理しますが、他の変換には注意が必要で、手動で構成する必要があります。
次のデータ型のコンバージョンは、手動で処理する必要があります。
ブール値
SAP では、ブール値にデータ型 CHAR を使用します。デフォルトでは、BigQuery Toolkit for SAP は、このデータ型をターゲット BigQuery テーブルの STRING データ型にマッピングします。
したがって、/GOOG/BQTR_SETTINGS トランザクションを使用してブール値のレプリケーションを構成する場合は、フィールド マッピング画面でブール値フィールドのデフォルトのデータ型の割り当てを STRING から BOOLEAN に変更する必要があります。
タイムスタンプ
SAP では、タイムスタンプにデータ型 P（10 進数のパック）または DEC（10 進数）を使用します。デフォルトでは、BigQuery Toolkit for SAP はこれらのデータ型をターゲット BigQuery テーブルの NUMERIC にマッピングします。
タイムスタンプの場合は、/GOOG/BQTR_SETTINGS トランザクションを使用してレプリケーションを構成するときに、フィールド マッピング画面でタイムスタンプ フィールドのデフォルトのデータ型の割り当てを NUMERIC から TIMESTAMP または TIMESTAMP (LONG) に変更する必要があります。
SAP 型種類 X
SAP 型種類 X は 16 進数で、SAP のデータ型 RAW、RAWSTRING、または LRAW で表されます。デフォルトでは、BigQuery Toolkit for SAP はこれらのデータ型をソース BigQuery テーブルの STRING にマッピングします。
ソース フィールドで SAP 型種類 X を BYTES にマッピングする必要がある場合は、/GOOG/BQTR_SETTINGS トランザクションのフィールド マッピング画面で、フィールドのデフォルトのデータ型割り当てを変更する必要があります。
SAP では、整数を表すために X という SAP 型種類が使用される場合もあります。この場合、BigQuery Toolkit for SAP は、ソース フィールドのデータ型が整数の SAP データ型 INT1、INT2、INT4、INT8 のいずれかどうかを確認し、ターゲット BigQuery テーブルで INTEGER データ型を割り当てます。
SAP 型種類 y
SAP 型種類 y はバイト文字列で、SAP の RAW、RAWSTRING、または LRAW データ型で表されます。デフォルトでは、BigQuery Toolkit for SAP はこれらのデータ型をソース BigQuery テーブルの STRING にマッピングします。
ソース フィールドで SAP 型種類 y を BYTES にマッピングする必要がある場合は、/GOOG/BQTR_SETTINGS トランザクションのフィールド マッピング画面で、フィールドのデフォルトのデータ型割り当てを変更する必要があります。
デフォルトのデータ型マッピング
次の表に、BigQuery Toolkit for SAP のデフォルトのデータ型変換を示します。
| SAP 型種類 | SAP のデータ型 | BigQuery のデータ型 | 注 |
|---|---|---|---|
b（1 バイトの整数）s（2 バイトの整数）I（4 バイトの整数）8（8 バイトの整数） |
INT1INT2INT4INT8
|
INTEGER |
|
F（浮動小数点） |
FLTP
|
FLOAT |
|
P（パック） |
CURRDECQUAN
|
NUMERIC |
デフォルトでは、SAP 型種類 P は BigQuery のデータ型 NUMERIC にマッピングされ、外部形式の数値に変換されます。 |
a（10 進の浮動小数点数、16 桁） |
DECFLOAT16 |
NUMERIC |
|
e（10 進の浮動小数点数、16 桁） |
DECFLOAT34 |
NUMERIC |
|
N（数値） |
NUMC |
STRING |
|
X（16 進数）y（バイト文字列） |
RAWRAWSTRINGLRAW
|
STRING |
SAP 型種類が X でも、データ型名でパターン 'INT*'（INT1、INT2、INT4）に対応している場合は、ソースデータ要素が新しいデータ要素 TYPEKIND '8' の TYPINT8 に置き換えられ、BigQuery のデータ型 INTEGER にマッピングされます。 |
C（文字）g（文字列）?（csequence）&（clike） |
CHARSTRING |
STRING |
|
D（日付） |
DATS |
DATE |
|
T（時間） |
TIMS |
TIME |
コミュニティ リソース
Embedded BW を使用する SAP S/4HANA システム内で BigQuery Toolkit ベースのアプリケーションの実装を迅速化するには、GitHub で入手できるオープンソースの生成ツールを使用します。
サポートを受ける
Google Cloud は、BigQuery Toolkit for SAP のインストール、構成、運用、メンテナンスに関連する問題や質問に対応します。ただし、サポートはツールキット自体に限定されます。
Google Cloud は、ネットワーク インフラストラクチャ、データベース、オペレーティング システム、サードパーティ ソフトウェアなどの他の環境コンポーネントはサポートしていません。BigQuery Toolkit for SAP 以外の環境コンポーネントに関する問題については、適切なベンダーまたはサポート プロバイダにお問い合わせください。
SAP が提供する機能（Operational Data Provisioning（ODP）や SAP Landscape Transformation（SLT）など）については、SAP サポートにお問い合わせください。
BigQuery Toolkit for SAP に関する問題のトラブルシューティングについては、BigQuery Toolkit for SAP のトラブルシューティングをご覧ください。
ABAP SDK for Google Cloud の問題を解決するには、次の操作を行います。
Cloud フォーラムのコミュニティで ABAP SDK for Google Cloud について質問し、ディスカッションに参加します。
入手可能なすべての診断情報を収集し、Cloud カスタマーケアにお問い合わせください。カスタマーケアへのお問い合わせについては、SAP に関するサポートを利用する Google Cloudをご覧ください。