BigQuery-Connector für SAP auf einer Compute Engine-VM installieren und konfigurieren

In dieser Anleitung wird beschrieben, wie Sie Version 2.7 (aktuellste) von BigQuery-Connector für SAP auf einem SAP LT Replication Server installieren und konfigurieren, der auf einer virtuellen Compute Engine-Maschine (VM) in Google Cloud ausgeführt wird.

In dieser Anleitung wird beschrieben, wie Sie BigQuery, SAP Landscape Transformation Replication Server (SAP LT Replication Server) und BigQuery Connector für SAP vorbereiten, um SAP-Daten in Echtzeit direkt und sicher aus SAP-Anwendungen in BigQuery zu replizieren.

Diese Anleitung richtet sich an SAP-Administratoren, Google Cloud-Administratoren sowie andere SAP- und Google Cloud-Sicherheits- und -Datenexperten.

Vorbereitung

Prüfen Sie vor der Installation von BigQuery-Connector für SAP, ob die folgenden Voraussetzungen erfüllt sind:

Sie haben den Planungsleitfaden für BigQuery-Connector für SAP gelesen. Im Planungsleitfaden werden BigQuery Connector für SAP-Optionen, Leistungsaspekte, Feldzuordnung und andere Informationen erläutert, die Sie für die optimale Konfiguration von BigQuery Connector für SAP benötigen.
Wenn Sie noch kein Google Cloud-Projekt haben, erstellen Sie eines:

Zur Projektauswahl
Die Abrechnung ist für Ihr Projekt aktiviert. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Projekt aktiviert ist. Für die BigQuery Streaming API, BigQuery sowie für das Herunterladen von BigQuery Connector für SAP ist ein Rechnungskonto erforderlich.
Die Wartung der installierten SAP-Software ist aktuell und die Versionen der SAP-Software sind miteinander kompatibel, wie in der SAP-Produktverfügbarkeitsmatrix dokumentiert.
Die von Ihnen verwendeten Versionen der SAP-Software werden vom BigQuery-Connector für SAP unterstützt, wie unter Softwareanforderungen beschrieben.
Sie haben die richtigen SAP-Lizenzen, die zum Replizieren von Daten zu einem beliebigen Ziel über das SAP LT Replication Server SDK erforderlich sind. Weitere Informationen zur SAP-Lizenzierung finden Sie im SAP-Hinweis 2707835.
SAP LT Replication Server ist installiert. Informationen zur Installation von SAP LT Replication Server finden Sie in der SAP-Dokumentation.
Die RFC- oder Datenbankverbindung zwischen SAP LT Replication Server und dem Quellsystem ist konfiguriert. Testen Sie ggf. die RFC-Verbindungen über die SAP-Transaktion SM59. Testen Sie die Datenbankverbindungen über die SAP-Transaktion DBACOCKPIT.

Übersicht über den Installations- und Konfigurationsvorgang

Die folgende Tabelle zeigt die in diesem Leitfaden behandelten Verfahren und die entsprechenden typischen Rollen.

Vorgehensweise	Rolle
Folgen Sie bei Bedarf der SAP-Anleitung zur Installation eines SAP Landscape Transformation Replication Servers, nachdem Sie alle entsprechenden Lizenzen von SAP überprüft haben.	SAP-Administrator.
UI-Add-on (User Interface, Benutzeroberfläche) für SAP NetWeaver. Weitere Informationen finden Sie unter Anforderungen an die Version der SAP-Software.	SAP-Administrator.
Aktivieren Sie die erforderlichen Google Cloud APIs.	Google Cloud-Administrator.
Installieren Sie bei Bedarf die gcloud CLI auf dem SAP LT Replication Server-Host.	SAP-Administrator.
Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset.	Google Cloud-Administrator oder Data Engineer.
Richten Sie die Google Cloud-Authentifizierung und -Autorisierung ein.	Google Cloud-Sicherheitsadministrator.
Fordern Sie das Installationspaket für BigQuery-Connector für SAP an.	Google Cloud-Rechnungskontoinhaber.
Installieren Sie BigQuery-Connector für SAP.	SAP-Administrator.
Erstellen Sie SAP-Rollen und -Berechtigungen für BigQuery-Connector für SAP.	SAP-Administrator.
Konfigurieren Sie die Replikation.	Data Engineers oder Administratoren.
Testen Sie die Replikation.	Data Engineers oder Administratoren.
Validieren Sie die Replikation.	Data Engineers oder Administratoren.

Erforderliche Google Cloud APIs aktivieren

Damit BigQuery-Connector für SAP auf BigQuery zugreifen kann, müssen Sie die folgenden Google Cloud APIs aktivieren:

Die BigQuery API
Die IAM Service Account Credentials API

Informationen zum Aktivieren von Google Cloud APIs finden Sie unter APIs aktivieren.

gcloud-CLI installieren

Für die Replikation in BigQuery muss das Nutzerkonto sidadm Zugriff auf die Google Cloud-CLI (gcloud-CLI) auf dem SAP LT Replication Server-Host haben.

Die gcloud CLI ist standardmäßig auf den meisten Compute Engine-VMs installiert. Sie können die Installation mit dem Befehl

gcloud
components list

bestätigen. Wenn der Befehl nicht erkannt wird, müssen Sie die gcloud CLI installieren.

Ein SAP-Administrator kann die gcloud CLI installieren.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die gcloud CLI zu installieren:

Folgen Sie der Installationsanleitung für die gcloud CLI.
Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für die gcloud CLI.
Autorisieren Sie das sidadm-Nutzerkonto, um auf das Installationsverzeichnis der gcloud CLI zuzugreifen.
Legen Sie optional als sidadm das Standardprojekt für die gcloud-CLI fest:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die ID des Projekts, das Ihr BigQuery-Dataset enthält. Beispiel: example-project-123456

Wenn Sie kein Standardprojekt für die gcloud-CLI festlegen, muss das Attribut --project in jedem ausgegebenen gcloud-Befehl angegeben werden.

Weitere Informationen zur Anforderung des BigQuery-Connectors für SAP für die gcloud CLI finden Sie unter Anforderung der gcloud CLI.

BigQuery-Dataset erstellen

Bevor Sie die Google Cloud-Authentifizierung und -Autorisierung für BigQuery testen oder BigQuery-Zieltabellen erstellen können, müssen Sie oder ein Data Engineer oder Administrator ein BigQuery-Dataset erstellen.

Zum Erstellen eines BigQuery-Datasets muss Ihr Nutzerkonto die richtigen IAM-Berechtigungen für BigQuery haben. Weitere Informationen finden Sie unter Erforderliche Berechtigungen.

Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite "BigQuery":

BigQuery aufrufen
Klicken Sie neben Ihrer Projekt-ID auf das Symbol Aktionen ansehen und dann auf Dataset erstellen.
Geben Sie im Feld Dataset-ID einen eindeutigen Namen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Datasets benennen.

Nachdem Sie die Google Cloud-Authentifizierung und -Autorisierung eingerichtet haben, testen Sie den Zugriff auf Google Cloud, indem Sie Informationen zu diesem Dataset abrufen.

Weitere Informationen zum Erstellen von BigQuery-Datasets finden Sie unter Datasets erstellen.

Google Cloud-Authentifizierung und -Autorisierung einrichten

Für die Authentifizierung bei Google Cloud und die Autorisierung für den Zugriff auf BigQuery müssen Google Cloud-Sicherheitsadministratoren und SAP-Administratoren folgende Schritte ausführen:

Ein Dienstkonto für BigQuery-Connector für SAP erstellen.
Dem Dienstkonto die IAM-Rollen gewähren, die für den Zugriff auf BigQuery erforderlich sind.
Das Dienstkonto von BigQuery-Connector für SAP als Hauptkonto zum BigQuery-Projekt hinzufügen.
Sicherheitseinstellungen für Google Cloud auf dem SAP LT Replication Server-Host konfigurieren:
- Der Host-VM die Berechtigung gewähren, Zugriffstokens abzurufen.
- Bei Bedarf die API-Zugriffsbereiche der Host-VM ändern.

Dienstkonto erstellen

BigQuery-Connector für SAP benötigt ein IAM-Dienstkonto für die Authentifizierung und Autorisierung für den Zugriff auf BigQuery.

Dieses Dienstkonto muss ein Hauptkonto in dem Google Cloud-Projekt sein, das Ihr BigQuery-Dataset enthält. Wenn Sie das Dienstkonto im selben Projekt wie das BigQuery-Dataset erstellen, wird das Dienstkonto dem Projekt automatisch als Hauptkonto hinzugefügt.

Wenn Sie das Dienstkonto in einem anderen Projekt als dem Projekt erstellen, in dem das BigQuery-Dataset enthalten ist, müssen Sie das Dienstkonto in einem zusätzlichen Schritt zum BigQuery-Dataset-Projekt hinzufügen.

So erstellen Sie ein Dienstkonto:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die IAM und Verwaltung-Seite Dienstkonten auf.

Zur Seite „Dienstkonten“
Wählen Sie bei entsprechender Aufforderung Ihr Google Cloud-Projekt aus.
Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
Geben Sie einen Namen für das Dienstkonto und optional eine Beschreibung an.
Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
Wenn Sie das Dienstkonto im selben Projekt wie das BigQuery-Dataset erstellen, wählen Sie im Bereich Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt erteilen die folgenden Rollen aus:
- BigQuery-Dateneditor
- BigQuery-Jobnutzer
Wenn Sie das Dienstkonto in einem anderen Projekt als dem BigQuery-Dataset erstellen, weisen Sie dem Dienstkonto keine Rollen zu.
Klicken Sie auf Weiter.
Gewähren Sie Nutzern gegebenenfalls Zugriff auf das Dienstkonto.
Klicken Sie auf Fertig. Das Dienstkonto wird in der Liste der Dienstkonten für das Projekt angezeigt.
Wenn Sie das Dienstkonto in einem anderen Projekt als dem Projekt erstellt haben, das das BigQuery-Dataset enthält, notieren Sie sich den Namen des Dienstkontos. Sie geben den Namen an, wenn Sie das Dienstkonto dem BigQuery-Projekt hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Dienstkonto zum BigQuery-Projekt hinzufügen

Das Dienstkonto wird jetzt als Hauptkonto auf der Seite IAM-Berechtigungen des Google Cloud-Projekts aufgeführt, in dem das Dienstkonto erstellt wurde.

Dienstkonto zum BigQuery-Projekt hinzufügen

Wenn Sie das Dienstkonto für BigQuery-Connector für SAP nicht in dem Projekt mit dem BigQuery-Ziel-Dataset erstellt haben, müssen Sie das Dienstkonto zum BigQuery-Dataset-Projekt hinzufügen.

Wenn Sie das Dienstkonto im selben Projekt wie das BigQuery-Dataset erstellt haben, können Sie diesen Schritt überspringen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um dem BigQuery-Dataset-Projekt ein vorhandenes Dienstkonto hinzuzufügen:

Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite „IAM-Berechtigungen“.

Zu "IAM-Berechtigungen"
Prüfen Sie, ob der Name des Projekts, in dem das BigQuery-Ziel-Dataset enthalten ist, oben auf der Seite angezeigt wird. Beispiel:

Berechtigungen für das Projekt "PROJECT_NAME"

Ist das nicht der Fall, wechseln Sie zwischen Projekten.
Klicken Sie auf der IAM-Seite auf Hinzufügen. Das Dialogfeld Hauptkonten zu "PROJECT_NAME" hinzufügen wird geöffnet.
Führen Sie im Dialogfeld Hauptkonten zu "PROJECT_NAME" hinzufügen die folgenden Schritte aus:
1. Geben Sie im Feld Neue Hauptkonten den Namen des Dienstkontos an.
2. Geben Sie im Feld Rolle auswählen den BigQuery-Dateneditor ein.
3. Klicken Sie auf WEITERE ROLLE HINZUFÜGEN. Das Feld Rolle auswählen wird noch einmal angezeigt.
4. Geben Sie im Feld Rolle auswählen den BigQuery-Jobnutzer an.
5. Klicken Sie auf Speichern. Das Dienstkonto wird in der Liste der Projekthauptkonten auf der Seite IAM angezeigt.

Das Dienstkonto kann jetzt für den Zugriff auf das BigQuery-Dataset in diesem Projekt verwendet werden.

Sicherheit auf der Host-VM konfigurieren

Für BigQuery-Connector für SAP muss die Compute Engine-VM, auf der SAP LT Replication Server gehostet wird, mit den folgenden Sicherheitsoptionen konfiguriert werden:

Die Zugriffsbereiche der Host-VM müssen festgelegt werden, um vollständigen Zugriff auf die Cloud APIs zu ermöglichen.
Das Dienstkonto der Host-VM muss die IAM-Rolle Ersteller von Dienstkonto-Tokens enthalten.

Wenn diese Optionen nicht auf der Host-VM konfiguriert sind, müssen Sie sie konfigurieren.

Um die Zugriffsbereiche einer VM zu ändern, müssen Sie die VM anhalten.

API-Zugriffsbereiche der Host-VM prüfen

Prüfen Sie die aktuelle Einstellung des Zugriffsbereichs der Host-VM des SAP LT Replication Server. Wenn die VM bereits uneingeschränkten Zugriff auf alle Cloud APIs hat, müssen Sie die Zugriffsbereiche nicht ändern.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Zugriffsbereich einer Host-VM zu prüfen:

Google Cloud Console

Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite „VM-Instanzen“:

Zu Seite „VM-Instanzen“
Wählen Sie bei Bedarf das Google Cloud-Projekt aus, das den SAP LT Replication Server-Host enthält.
Klicken Sie auf der Seite "VM-Instanzen" auf den Namen der Host-VM. Die Seite mit den VM-Details wird geöffnet.
Prüfen Sie unter API und Identitätsverwaltung auf der Detailseite der Host-VM die aktuelle Einstellung für Cloud API-Zugriffsbereiche:
- Wenn die Einstellung Uneingeschränkten Zugriff auf alle Cloud APIs zulassen lautet, ist die Einstellung richtig und muss nicht geändert werden.
- Wenn die Einstellung nicht Uneingeschränkten Zugriff auf alle Cloud-APIs zulassen lautet, müssen Sie die VM beenden und die Einstellung ändern. Eine Anleitung finden Sie im nächsten Abschnitt.

gcloud-CLI

Rufen Sie die aktuellen Zugriffsbereiche der Host-VM auf:

gcloud compute instances describe VM_NAME --zone=VM_ZONE --format="yaml(serviceAccounts)"

Wenn https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform in den Zugriffsbereichen nicht enthalten ist, müssen Sie die Zugriffsbereiche der Host-VM ändern. Wenn Sie beispielsweise eine VM-Instanz mit einem Compute Engine-Standarddienstkonto erstellen, müssen Sie die folgenden Standardzugriffsbereiche ändern:

serviceAccounts:
- email: 600915385160-compute@developer.gserviceaccount.com
  scopes:
  - https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only
  - https://www.googleapis.com/auth/logging.write
  - https://www.googleapis.com/auth/monitoring.write
  - https://www.googleapis.com/auth/servicecontrol
  - https://www.googleapis.com/auth/service.management.readonly
  - https://www.googleapis.com/auth/trace.append

Wenn unter scopes lediglich der Bereich https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform aufgeführt ist, wie im folgenden Beispiel gezeigt, müssen Sie die Bereiche nicht ändern:

serviceAccounts:
- email: 600915385160-compute@developer.gserviceaccount.com
  scopes:
  - https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

API-Zugriffsbereiche der Host-VM ändern

Wenn die Host-VM von SAP LT Replication Server keinen vollständigen Zugriff auf die Google Cloud APIs hat, ändern Sie die Zugriffsbereiche, um vollständigen Zugriff auf alle Cloud APIs zu gewähren.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Einstellung Zugriffsbereiche für Cloud API für eine Host-VM zu ändern:

Google Cloud Console

Beschränken Sie bei Bedarf die Rollen, die dem Sicherheitskonto der Host-VM zugewiesen sind.

Sie finden den Sicherheitskontonamen auf der Detailseite der Host-VM unter API und Identitätsverwaltung. Sie können die Rollen ändern, die einem Dienstkonto in der Google Cloud Console auf der IAM-Seite unter Hauptkonten zugewiesen sind.
Beenden Sie bei Bedarf alle Arbeitslasten, die auf der Host-VM ausgeführt werden.
Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite „VM-Instanzen“:

Zu Seite „VM-Instanzen“
Klicken Sie auf der Seite "VM-Instanzen" auf den Namen der Host-VM, um die Seite "VM-Details" zu öffnen.
Klicken Sie auf BEENDEN, um oben auf der Host-VM-Detailseite die Host-VM zu beenden.
Klicken Sie nach dem Beenden der VM auf Bearbeiten.
Wählen Sie unter Sicherheit und Zugriff > Zugriffsbereiche die Option Uneingeschränkten Zugriff auf alle Cloud APIs zulassen aus.
Klicken Sie auf Speichern.
Starten Sie oben auf der Seite der Host-VM-Details die Host-VM. Klicken Sie dazu auf STARTEN/FORTSETZEN.
Starten Sie gegebenenfalls alle Arbeitslasten neu, die auf der Host-VM beendet wurden.

gcloud-CLI

Passen Sie bei Bedarf die dem VM-Dienstkonto zugewiesenen IAM-Rollen an, um dafür zu sorgen, dass der Zugriff auf Google Cloud-Dienste von der Host-VM entsprechend eingeschränkt ist.

Informationen zum Ändern der Rollen, die einem Dienstkonto zugewiesen sind, finden Sie unter Dienstkonto aktualisieren.
Beenden Sie falls nötig jede SAP-Software, die auf der Host-VM ausgeführt wird.

Beenden Sie die VM:

gcloud compute instances stop VM_NAME --zone=VM_ZONE

Ändern Sie die Zugriffsbereiche der VM:

gcloud compute instances set-service-account VM_NAME --scopes=cloud-platform --zone=VM_ZONE

Starten Sie die VM:

gcloud compute instances start VM_NAME --zone=VM_ZONE

Starten Sie, falls erforderlich, die SAP-Software, die auf der Host-VM ausgeführt wird.

Host-VM zum Abrufen von Zugriffstokens berechtigen

Sie müssen dem Dienstkonto der Host-VM die Berechtigung erteilen, die Zugriffstokens abzurufen, die BigQuery Connector für SAP für den Zugriff auf BigQuery benötigt.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Berechtigung zum Erstellen von Zugriffstokens zu gewähren:

Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite „VM-Instanzen“:

Zu Seite „VM-Instanzen“
Klicken Sie auf der Seite "VM-Instanzen" auf den Namen der Host-VM, um die Seite "VM-Details" zu öffnen.
Notieren Sie sich auf der VM-Detailseite den Namen des Dienstkontos unter API und Identitätsverwaltung. Der folgende Beispielname bezieht sich auf ein Standard-Compute Engine-Dienstkonto:
```
SVC-ACCT-NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com
```
Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite „IAM“.

Zu "IAM-Berechtigungen"
Suchen Sie in der Liste der Projekthauptkonten nach dem Dienstkontonamen und klicken Sie auf Hauptkonto bearbeiten. Das Dialogfeld Berechtigungen bearbeiten wird geöffnet.
Klicken Sie im Dialogfeld Berechtigungen bearbeiten auf WEITERE ROLLE HINZUFÜGEN. Das Feld Rolle auswählen wird angezeigt.
Geben Sie im Feld Rolle auswählen die Rolle Ersteller von Dienstkonto-Tokens an.
Klicken Sie auf Speichern. Sie werden zur Seite IAM-Berechtigungen zurückgeleitet.

Die Host-VM ist jetzt zum Erstellen von Zugriffstokens berechtigt.

SSL-Zertifikate und HTTPS einrichten

Die Kommunikation zwischen BigQuery-Connector für SAP und der BigQuery API wird mithilfe von SSL und HTTPS gesichert.

Laden Sie die folgenden Zertifikate aus dem Repository von Google Trust Services herunter:
- GTS Root R1
- GTS CA 1C3
Verwenden Sie in der SAP-GUI die Transaktion STRUST, um sowohl das Root- als auch das untergeordnete Zertifikat in den PSE-Ordner SSL client SSL Client (Standard) zu importieren.

Weitere Informationen von SAP finden Sie unter SAP-Hilfe – Liste der PSE-Zertifizierungen pflegen.
Prüfen Sie auf dem SAP LT Replication Server-Host, ob alle Firewallregeln oder Proxys so konfiguriert sind, dass sie ausgehenden Traffic vom HTTPS-Port zur BigQuery API zulassen.

Insbesondere muss SAP LT Replication Server auf die folgenden Google Cloud APIs zugreifen können:
- https://bigquery.googleapis.com
- https://iamcredentials.googleapis.com
Wenn BigQuery Connector für SAP über Private Service Connect-Endpunkte in Ihrem VPC-Netzwerk auf Google Cloud APIs zugreifen soll, müssen Sie Folgendes tun: RFC-Ziele konfigurieren und Ihre Private Service Connect-Endpunkte angeben in diesen RFC-Zielen. Weitere Informationen finden Sie unter RFC-Ziele.

Weitere Informationen von SAP zum Einrichten von SSL finden Sie im SAP-Hinweis 510007 – Weitere Überlegungen zum Einrichten von SSL für Anwendungsserver-ABAP.

HTTP- und HTTPS-Ports im Internet Communication Manager (ICM) validieren

Die VM-Metadaten werden auf einem Metadatenserver gespeichert, der nur über einen HTTP-Port zugänglich ist. Daher müssen Sie dafür sorgen, dass ein HTTP-Port zusammen mit einem HTTPS-Port erstellt wird und aktiv ist, um auf die VM-Metadaten zugreifen zu können.

Geben Sie in der SAP-GUI den Transaktionscode SMICM ein.
Klicken Sie in der Menüleiste auf Weitere zu > Dienste. Ein grünes Häkchen in der Spalte Actv gibt an, dass die HTTP- und HTTPS-Ports aktiv sind.

Informationen zum Konfigurieren der HTTP- und HTTPS-Ports finden Sie unter HTTP(S)-Einstellungen in ICM.

Google Cloud-Authentifizierung und -Autorisierung testen

Prüfen Sie, ob Sie die Google Cloud-Authentifizierung korrekt konfiguriert haben. Fordern Sie dazu ein Zugriffstoken an und rufen Sie Informationen zu Ihrem BigQuery-Dataset ab.

Testen Sie mit den folgenden Schritten Ihre Google Cloud-Authentifizierung und -Autorisierung von der SAP LT Replication Server-Host-VM:

Öffnen Sie auf der SAP LT Replication Server-Host-VM eine Befehlszeilen-Shell.
Wechseln Sie zum sidadm-Nutzer.
Fordern Sie das erste Zugriffstoken vom Metadatenserver der Host-VM an:
```
curl "http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/service-accounts/default/token" -H "Metadata-Flavor: Google"
```
Der Metadatenserver gibt ein Zugriffstoken zurück, das dem folgenden Beispiel ähnelt. Dabei ist ACCESS_TOKEN_STRING_1 ein Zugriffstokenstring, den Sie im folgenden Schritt in den Befehl kopieren:
```
{"access_token":"ACCESS_TOKEN_STRING_1",
"expires_in":3599,"token_type":"Bearer"}
```

Fordern Sie das zweite Zugriffstoken aus der IAM API an. Führen Sie dazu den folgenden Befehl aus, nachdem Sie die Platzhalterwerte ersetzt haben:

Linux

curl --request POST \
"https://iamcredentials.googleapis.com/v1/projects/-/serviceAccounts/SERVICE_ACCOUNT:generateAccessToken" \
  --header "Authorization: Bearer ACCESS_TOKEN_STRING_1" \
  --header "Accept: application/json" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "{"scope":["https://www.googleapis.com/auth/bigquery"],"lifetime":"300s"}" \
  --compressed

Windows

curl --request POST `
"https://iamcredentials.googleapis.com/v1/projects/-/serviceAccounts/SERVICE_ACCOUNT:generateAccessToken" `
  --header "Authorization: Bearer ACCESS_TOKEN_STRING_1" `
  --header "Accept: application/json" `
  --header "Content-Type: application/json" `
  --data "{"scope":["https://www.googleapis.com/auth/bigquery"],"lifetime":"300s"}" `
  --compressed

Ersetzen Sie Folgendes:

SERVICE_ACCOUNT: das Dienstkonto, das Sie in einem früheren Schritt für BigQuery-Connector für SAP erstellt haben.
ACCESS_TOKEN_STRING_1: der erste Zugriffstokenstring aus dem vorherigen Schritt.

Die IAM API gibt ein zweites Zugriffstoken, ACCESS_TOKEN_STRING_2, zurück, das dem folgenden Beispiel ähnelt. Im nächsten Schritt kopieren Sie diesen zweiten Tokenstring in eine Anfrage an die BigQuery API.

{"access_token":"ACCESS_TOKEN_STRING_2","expires_in":3599,"token_type":"Bearer"}

Rufen Sie Informationen zu Ihrem BigQuery-Dataset aus der BigQuery API ab. Führen Sie dazu den folgenden Befehl aus, nachdem Sie die Platzhalterwerte ersetzt haben:
Linux
```
curl "https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_NAME" \
-H "Accept: application/json" -H "Authorization: Bearer ACCESS_TOKEN_STRING_2"
```
Windows
```
curl "https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_NAME" `
-H "Accept: application/json" -H "Authorization: Bearer ACCESS_TOKEN_STRING_2"
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- PROJECT_ID: die ID des Projekts, das Ihr BigQuery-Dataset enthält.
- DATASET_NAME: der Name des Ziel-Datasets, wie in BigQuery definiert.
- ACCESS_TOKEN_STRING_2: der Zugriffstokenstring, der von der IAM API im vorherigen Schritt zurückgegeben wurde.
Wenn Ihre Google Cloud-Authentifizierung ordnungsgemäß konfiguriert ist, werden Informationen zum Dataset zurückgegeben.

Wenn sie nicht richtig konfiguriert ist, finden Sie weitere Informationen unter Fehlerbehebung für BigQuery-Connector für SAP.

Installationspaket herunterladen

Laden Sie das neueste Installationspaket für BigQuery-Connector für SAP vom BigQuery-Connector für SAP-Downloadportal herunter.

Sie benötigen Ihre Cloud Billing-Nummer, um den Download abzuschließen. Informationen zu Rechnungskonten finden Sie unter Cloud Billing und Zahlungsprofil.

Das Installationspaket enthält Transportdateien, die Sie in das entsprechende Transportverzeichnis für SAP LT Replication Server kopieren.

BigQuery-Connector für SAP installieren

Nachdem Sie das Installationspaket mit den BigQuery-Connector für SAP-Transportdateien erhalten haben, kann Ihr SAP-Administrator BigQuery-Connector für SAP installieren. Dazu importiert er die Transportdateien in SAP LT Replication Server.

Der SAP-Transport für BigQuery-Connector für SAP enthält alle Objekte, die für BigQuery-Connector für SAP erforderlich sind, einschließlich des /GOOG/-Namespace, der DDIC-Objekte, der SLT SDK-BADI-Implementierung und -Klassen, der Berichtsprogramme und mehr.

Prüfen Sie vor dem Importieren der Transportdateien in SAP LT Replication Server, ob Ihr SAP LT Replication Server von BigQuery-Connector für SAP unterstützt wird, wie in Softwareanforderungen beschrieben.

Auch wenn Sie eine unterstützte Version von SAP LT Replication Server verwenden, wird in manchen Fällen beim Importieren der Transportdateien möglicherweise die Fehlermeldung Requests do not match the component version of the target system angezeigt. In solchen Fällen müssen Sie die Transportdateien noch einmal in SAP LT Replication Server importieren. Klicken Sie dabei auf dem Bildschirm „Transportanfrage importieren” auf den Tab „Optionen” und klicken Sie auf das Kästchen Ungültige Komponentenversion ignorieren.

Das folgende Verfahren ist ein allgemeines Verfahren. Jedes SAP-System ist anders. Wenden Sie sich daher an Ihren SAP-Administrator, um Änderungen an dem Verfahren zu ermitteln, die für Ihr SAP-System erforderlich sein könnten:

Kopieren Sie BigQuery-Connector für SAP-Transportdateien in die folgenden Importverzeichnisse für den SAP LT Replication Server-Transport:
- /usr/sap/trans/cofiles/KXXXXXX.ED1
- /usr/sap/trans/data/RXXXXXX.ED1
In den vorherigen Beispielen steht XXXXXX für den nummerierten Dateinamen.
Verwenden Sie in der SAP-GUI den Transaktionscode STMS_IMPORT oder STMS, um die Dateien in das SAP-System zu importieren.
Prüfen Sie, ob alle Objekte im Paket /GOOG/SLT_SDK aktiv und konsistent sind:
1. Geben Sie in der SAP-Oberfläche den Transaktionscode SE80 ein.
2. Wählen Sie in der Paketauswahl /GOOG/SLT_SDK aus.
3. Klicken Sie im Feld Objektname mit der rechten Maustaste auf das Paket /GOOG/SLT_SDK und wählen Sie Prüfen > Paketprüfung > Objekte des Pakets aus.
  
  Ein grünes Häkchen in der Spalte Ergebnis gibt an, dass alle Objekte die Paketprüfung bestanden haben.

Prüfen, ob BigQuery-Connector für SAP konfiguriert werden kann

Wenn Sie prüfen möchten, ob die Transportdateien korrekt importiert wurden und BigQuery-Connector für SAP konfiguriert werden kann, prüfen Sie, ob die Implementierung des BigQuery-Connector für SAP-Business-Add-in (BAdI) aktiv ist und ob BigQuery-Connector für SAP-Replikationsanwendungen Einträge in der Tabelle IUUC_REPL_APPL haben.

Prüfen Sie die BAdI-Implementierung:
1. Verwenden Sie die Transaktion SE80, um den Optimierungsobjektordner /GOOG/EI_IUUC_REPL_RUNTIME_BQ zu finden und auszuwählen.
2. Wählen Sie rechts auf der Seite die Option Optimierungsimplementierungselemente aus.
3. Prüfen Sie unter Laufzeitverhalten, ob die Option Implementierung ist aktiv aktiviert ist.
Prüfen Sie die Replikationsanwendungen:
1. Rufen Sie über den SAP-Datenbrowser oder die Transaktion SE16 die Tabelle IUUC_REPL_APPL auf.
2. Prüfen Sie, ob die folgenden Anwendungen in der Tabelle IUUC_REPL_APPL angezeigt werden:
  - /GOOG/SLT_BQ
  - ZGOOG_SLT_BQ, was verwendet wird, wenn der Namespace /GOOG/ nicht registriert ist

SAP-Rollen und -Autorisierungen für BigQuery-Connector für SAP erstellen

Um mit BigQuery-Connector für SAP zu arbeiten, benötigen Nutzer zusätzlich zu den standardmäßigen SAP LT Replication Server-Autorisierungen Zugriff auf die benutzerdefinierten Transaktionen, die mit BigQuery-Connector für SAP bereitgestellt werden: /GOOG/SLT_SETTINGS und /GOOG/REPLIC_VALID.

Um das Lastsimulationstool verwenden zu können, benötigen Nutzer Zugriff auf die benutzerdefinierte Transaktion /GOOG/LOAD_SIMULATE, die mit BigQuery-Connector für SAP bereitgestellt wird.

Standardmäßig können Nutzer, die Zugriff auf die benutzerdefinierten Transaktionen /GOOG/SLT_SETTINGS und /GOOG/REPLIC_VALID haben, die Einstellungen jeder Konfiguration ändern. Bei Bedarf können Sie also den Zugriff auf bestimmte Konfigurationen einschränken. Sie können Nutzern, die nur die Einstellungen von BigQuery-Connector für SAP aufrufen müssen, Lesezugriff auf die benutzerdefinierte Transaktion /GOOG/SLT_SETT_DISP gewähren.

Die BigQuery-Connector für SAP-Transportdateien enthalten das Google BigQuery Settings Authorization-Objekt ZGOOG_MTID für Autorisierungen, die für BigQuery-Connector für SAP spezifisch sind.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Zugriff auf die benutzerdefinierten Transaktionen zu gewähren und den Zugriff auf bestimmte Konfigurationen einzuschränken:

Definieren Sie mit dem SAP-Transaktionscode PFCG eine Rolle für BigQuery-Connector für SAP.
Gewähren Sie der Rolle Zugriff auf die benutzerdefinierten Transaktionen /GOOG/SLT_SETTINGS und /GOOG/REPLIC_VALIDund /GOOG/LOAD_SIMULATE.
Um den Zugriff einer Rolle einzuschränken, geben Sie über das Autorisierungsobjekt ZGOOG_MTID die Autorisierungsgruppe jeder Konfiguration an, auf die die Rolle zugreifen kann. Beispiel:
- Autorisierungsobjekt für BigQuery-Connector für SAP (ZGOOG_MTID):
  - Activity 01
  - Authorization Group AUTH_GROUP_1,AUTH_GROUP_N
AUTH_GROUP_01 und AUTH_GROUP_N sind Werte, die in der SAP LT Replication Server-Konfiguration definiert sind.

Die für ZGOOG_MTID angegebenen Autorisierungsgruppen müssen mit den Autorisierungsgruppen übereinstimmen, die für die Rolle im SAP-Autorisierungsobjekt S_DMIS_SLT angegeben sind.

SAP-Rollen und -Autorisierungen zum Aufrufen von BigQuery-Connector für SAP-Einstellungen erstellen

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Lesezugriff auf die benutzerdefinierte Transaktion /GOOG/SLT_SETT_DISP zu gewähren:

Definieren Sie mit dem SAP-Transaktionscode PFCG eine Rolle zum Aufrufen der Einstellungen von BigQuery-Connector für SAP.
Gewähren Sie der Rolle Zugriff auf die benutzerdefinierte Transaktion /GOOG/SLT_SETT_DISP.
Fügen Sie das Autorisierungsobjekt für BigQuery-Connector für SAP (ZGOOG_MTID) mit den folgenden Attributen hinzu:
- Activity 03
- Authorization Group = *
Erstellen Sie das Rollenprofil und weisen Sie der Rolle relevante Nutzer zu.

Replikation konfigurieren

Zum Konfigurieren der Replikation geben Sie die Einstellungen sowohl für BigQuery-Connector für SAP als auch für SAP LT Replication Server an.

Zugriffseinstellungen in `/GOOG/CLIENT_KEY` angeben

Verwenden Sie die Transaktion SM30, um die Einstellungen für den Zugriff auf BigQuery anzugeben. BigQuery-Connector für SAP speichert die Einstellungen als Datensatz in der benutzerdefinierten Konfigurationstabelle /GOOG/CLIENT_KEY.

So legen Sie die Zugriffseinstellungen fest:

Geben Sie in der SAP-GUI den Transaktionscode SM30 ein.
Wählen Sie die Konfigurationstabelle /GOOG/CLIENT_KEY aus.

Geben Sie Werte für die folgenden Tabellenfelder ein:

Feld	Datentyp	Beschreibung
Name	String	Der Name dieser `CLIENT_KEY`-Konfiguration.
Name des Dienstkontos	String	Der Name des Dienstkontos (im E-Mail-Adressformat), das für BigQuery-Connector für SAP im Schritt Dienstkonto erstellen erstellt wurde. Beispiel: `sap-example-svc-acct@example-project-123456.iam.gserviceaccount.com`.
Umfang	String	Geben Sie den `https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform`-API-Zugriffsbereich an, wie von Compute Engine empfohlen. Dieser Zugriffsbereich entspricht der Einstellung `Allow full access to all Cloud APIs` auf der Host-VM. Weitere Informationen finden Sie unter Zugriffsbereiche auf der Host-VM festlegen.
Projekt-ID	String	Die ID des Projekts, das Ihr BigQuery-Ziel-Dataset enthält.
Befehlsname	String	Lassen Sie dieses Feld leer.
Autorisierungsklasse	String	Die Autorisierungsklasse für die Replikation. Geben Sie `/GOOG/CL_GCP_AUTH_GOOGLE` an.
Autorisierungsfeld	Nicht zutreffend	Lassen Sie dieses Feld leer.
Sekunden bis Tokenaktualisierung	Integer	Gibt die Zeit in Sekunden an, bis ein Zugriffstoken abläuft und aktualisiert werden muss. Der Standardwert ist `3500`. Wenn Sie einen Wert im Bereich von `1` bis `3599` angeben, wird die Standardablaufzeit von `3500` Sekunden überschrieben. Wenn Sie `0` angeben, verwendet BigQuery-Connector für SAP den Standardwert.
Token-Caching	Boolesch	Das Flag, das bestimmt, ob die aus Google Cloud abgerufenen Zugriffstoken im Cache gespeichert werden. Wir empfehlen, das Token-Caching zu aktivieren, nachdem Sie BigQuery Connector für SAP konfiguriert und Ihre Verbindung zu Google Cloud getestet haben. Weitere Informationen zum Token-Caching finden Sie unter Token-Caching aktivieren.

RFC-Ziele konfigurieren

Zum Verbinden von BigQuery-Connector für SAP mit Google Cloud empfehlen wir die Verwendung von RFC-Zielen.

So konfigurieren Sie die RFC-Ziele für die Replikation:

Geben Sie in der SAP-GUI den Transaktionscode SM59 ein.
(Empfohlen) Erstellen Sie neue RFC-Ziele. Kopieren Sie dazu die RFC-Ziele GOOG_BIGQUERY und GOOG_IAMCREDENTIALS und notieren Sie sich die neuen RFC-Zielnamen. Sie verwenden sie in späteren Schritten.

BigQuery-Connector für SAP verwendet RFC-Ziele, um eine Verbindung zu BigQuery bzw. IAM APIs herzustellen.

Wenn Sie die RFC-Ziel-basierte Konnektivität testen möchten, können Sie diesen Schritt überspringen und die Beispiel-RFC-Ziele verwenden.
Führen Sie für die von Ihnen erstellten RFC-Ziele die folgenden Schritte aus:
1. Wechseln Sie zum Tab Technische Einstellungen und achten Sie darauf, dass das Feld Dienstnummer auf den Wert 443 gesetzt ist. Dies ist der Port, der vom RFC-Ziel für die sichere Kommunikation verwendet wird.
2. Gehen Sie zum Tab Anmeldung und Sicherheit und prüfen Sie, ob Feld SSL-Zertifikat auf die Option DFAULT SSL Client (Standard) festgelegt ist.
3. Optional können Sie Proxyeinstellungen konfigurieren, die HTTP-Komprimierung aktivieren und Private Service Connect-Endpunkte angeben.
4. Speichern Sie die Änderungen.
5. Klicken Sie auf Verbindungstest, um die Verbindung zu testen.
  
  Eine Antwort mit 404 Not Found ist akzeptabel und erwartet, da der im RFC-Ziel angegebene Endpunkt einem Google Cloud-Dienst und nicht einer bestimmten Ressource entspricht, die vom Dienst gehostet wird. Eine solche Antwort gibt an, dass der Google Cloud-Zieldienst erreichbar ist und keine Zielressource gefunden wurde.
Geben Sie in der SAP-GUI den Transaktionscode SM30 ein.
Notieren Sie sich aus der Tabelle /GOOG/CLIENT_KEY, die Sie im vorherigen Abschnitt erstellt haben, den Wert für das Feld Name.

Erstellen Sie in der Tabelle /GOOG/SERVIC_MAP Einträge mit den folgenden Feldwerten:

Google Cloud-Schlüsselname	Google-Dienstname	RFC-Ziel
`CLIENT_KEY_TABLE_NAME`	bigquery.googleapis.com	Geben Sie den Namen des RFC-Ziels an, das auf BigQuery ausgerichtet ist. Wenn Sie das Beispiel-RFC-Ziel zu Testzwecken verwenden, geben Sie `GOOG_BIGQUERY` an.
`CLIENT_KEY_TABLE_NAME`	iamcredentials.googleapis.com	Geben Sie den Namen Ihres RFC-Ziels an, das auf IAM ausgerichtet ist. Wenn Sie das Beispiel-RFC-Ziel zu Testzwecken verwenden, geben Sie `GOOG_IAMCREDENTIALS` an.

Ersetzen Sie CLIENT_KEY_TABLE_NAME durch den Clientschlüsselnamen, den Sie im vorherigen Schritt notiert haben.

Proxy-Einstellungen konfigurieren

Wenn Sie RFC-Ziele für die Verbindung mit Google Cloud verwenden, können Sie die Kommunikation von BigQuery-Connector für SAP über den Proxyserver weiterleiten, den Sie in Ihrer SAP-Umgebung verwenden.

Wenn Sie keinen Proxyserver verwenden möchten oder keinen in Ihrer SAP-Umgebung haben, können Sie diesen Schritt überspringen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Proxyserver-Einstellungen für BigQuery-Connector für SAP zu konfigurieren:

Geben Sie in der SAP-GUI den Transaktionscode SM59 ein.
Wählen Sie Ihr RFC-Ziel aus, das auf IAM ausgerichtet ist.
Wechseln Sie zum Tab Technische Einstellungen und geben Sie Werte für die Felder im Abschnitt HTTP-Proxy-Optionen ein.
Wiederholen Sie den vorherigen Schritt für Ihr RFC-Ziel, das auf BigQuery ausgerichtet ist.

HTTP-Komprimierung aktivieren

Wenn Sie für die Verbindung zu Google Cloud RFC-Ziele verwenden, können Sie die HTTP-Komprimierung aktivieren.

Wenn Sie diese Funktion nicht aktivieren möchten, können Sie diesen Schritt überspringen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die HTTP-Komprimierung zu aktivieren:

Geben Sie in der SAP-GUI den Transaktionscode SM59 ein.
Wählen Sie das RFC-Ziel aus, das auf BigQuery ausgerichtet ist.
Wechseln Sie zum Tab Spezielle Optionen.
Wählen Sie im Feld HTTP-Version die Option HTTP 1.1 aus.
Wählen Sie für das Feld Komprimierung einen geeigneten Wert aus.

Informationen zu den Komprimierungsoptionen finden Sie im SAP-Hinweis 1037677 – HTTP-Komprimierung komprimiert nur bestimmte Dokumente.

Private Service Connect-Endpunkte angeben

Wenn BigQuery Connector für SAP Private Service Connect-Endpunkte verwenden soll, um den privaten Verbrauch von BigQuery und IAM zuzulassen, müssen Sie diese Endpunkte in Ihrem Google Cloud-Projekt erstellen und sie in den entsprechenden RFC-Zielen angeben.

Wenn BigQuery Connector für SAP weiterhin die standardmäßigen öffentlichen API-Endpunkte verwenden soll, um eine Verbindung zu BigQuery und IAM herzustellen, überspringen Sie diesen Schritt.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um BigQuery-Connector für SAP für die Verwendung Ihrer Private Service Connect-Endpunkte zu konfigurieren:

Geben Sie in der SAP-GUI den Transaktionscode SM59 ein.
Prüfen Sie, ob Sie neue RFC-Ziele für BigQuery und IAM erstellt haben. Eine Anleitung zum Erstellen dieser RFC-Ziele finden Sie unter RFC-Ziele konfigurieren.
Wählen Sie das RFC-Ziel aus, das auf BigQuery ausgerichtet ist, und führen Sie dann die folgenden Schritte aus:
1. Zum Tab Technische Einstellungen gehen.
2. Geben Sie im Feld Ziel Host den Namen des Private Service Connect-Endpunkts ein, den Sie für den Zugriff auf BigQuery erstellt haben.
3. Klicken Sie auf den Tab Anmeldung und Sicherheit.
4. Achten Sie darauf, dass im Feld Dienstnummer der Wert 443 angegeben ist.
5. Für das Feld SSL-Zertifikat muss die Option DFAULT-SSL-Client (Standard) ausgewählt sein.
Wählen Sie das RFC-Ziel aus, das auf IAM ausgerichtet ist, und führen Sie dann die folgenden Schritte aus:
1. Zum Tab Technische Einstellungen gehen.
2. Geben Sie im Feld Ziel Host den Namen des Private Service Connect-Endpunkts ein, den Sie für den Zugriff auf IAM erstellt haben.
3. Klicken Sie auf den Tab Anmeldung und Sicherheit.
4. Achten Sie darauf, dass im Feld Dienstnummer der Wert 443 angegeben ist.
5. Für das Feld SSL-Zertifikat muss die Option DFAULT-SSL-Client (Standard) ausgewählt sein.

Token-Caching aktivieren

Zur Verbesserung der Replikationsleistung empfehlen wir, das Caching für das Zugriffstoken zu aktivieren, das das Dienstkonto Ihrer Host-VM abruft, um auf BigQuery zuzugreifen.

Durch das Aktivieren des Token-Cachings wird sichergestellt, dass ein Zugriffstoken wiederverwendet wird, bis das Zugriffstoken abläuft oder widerrufen wird. Dadurch wird die Anzahl der HTTP-Aufrufe zum Abrufen neuer Zugriffstokens reduziert.

Wählen Sie in der Clientschlüsseltabelle /GOOG/CLIENT_KEY das Flag Token-Caching aus, um das Token-Caching zu aktivieren.

Wenn Sie Token-Caching aktivieren, wird das Zugriffstoken im gemeinsam genutzten Speicher Ihres SAP LT Replication Server-Anwendungsservers für die Dauer im Cache gespeichert, die für das Feld Sekunden bis Tokenaktualisierung in der Tabelle /GOOG/CLIENT_KEY festgelegt ist. Wenn Sekunden bis Tokenaktualisierung nicht angegeben oder auf 0 festgelegt ist, wird das Zugriffstoken für den im Parameter CMD_SECS_DEFLT in Erweiterte Einstellungen angegebenen Wert im Cache gespeichert.

Bei SAP-Arbeitslasten, die in Google Cloud ausgeführt werden und über ein nutzerverwaltetes Dienstkonto auf BigQuery zugreifen, kann das Token-Caching beim Abrufen eines Zugriffstokens eine erhebliche Verbesserung bringen, da zum Abrufen eines Zugriffstokens in diesem Szenario zwei HTTP-Aufrufe gemacht werden müssen. Informationen zum Abrufen von Tokens finden Sie unter Google Cloud-Authentifizierung und -Autorisierung testen.

Im Cache gespeichertes Zugriffstoken löschen

Wenn Token-Caching aktiviert ist und Sie die Rollen aktualisieren, die dem Dienstkonto zugewiesen sind, das BigQuery-Connector für SAP für den Zugriff auf BigQuery verwendet, wird das neue Zugriffstoken, das den aktualisierten Rollen entspricht, erst abgerufen, nachdem das vorhandene im Cache gespeicherte Token abgelaufen ist. In solchen Situationen können Sie das Zugriffstoken manuell löschen.

Geben Sie die Transaktion SE38 ein und führen Sie das Programm /GOOG/R_CLEAR_TOKEN_CACHE aus, um das im Cache gespeicherte Zugriffstoken zu löschen.

SAP LT Replication Server-Replikationskonfiguration erstellen

Verwenden Sie die SAP-Transaktion LTRC, um eine SAP LT Replication Server-Replikationskonfiguration zu erstellen.

Wenn SAP LT Replication Server auf einem anderen Server als dem SAP-Quellsystem ausgeführt wird, prüfen Sie vor dem Erstellen einer Replikationskonfiguration, ob Sie eine RFC-Verbindung zwischen den beiden Systemen haben.

Einige Einstellungen in der Replikationskonfiguration wirken sich auf die Leistung aus. Geeignete Einstellungswerte für die Installation finden Sie im Leitfaden zur Leistungsoptimierung für Ihre Version von SAP LT Replication Server im SAP-Hilfeportal.

Die Benutzer-Oberfläche und Konfigurationsoptionen für SAP LT Replication Server können je nach verwendeter Version geringfügig variieren.

Verwenden Sie zum Konfigurieren der Replikation das Verfahren für Ihre Version von SAP LT Replication Server:

Replikation in DMIS 2011 SP17, DMIS 2018 SP02 oder höher konfigurieren
Replikation in DMIS 2011 SP16, DMIS 2018 SP01 oder älter konfigurieren

Replikation in DMIS 2011 SP17, DMIS 2018 SP02 oder höher konfigurieren

In den folgenden Schritten wird die Replikation in höheren Versionen von SAP LT Replication Server konfiguriert. Wenn Sie eine ältere Version verwenden, finden Sie weitere Informationen unter Replikation in DMIS 2011 SP16, DMIS 2018 SP01 oder älter konfigurieren.

Geben Sie in der SAP-GUI den Transaktionscode LTRC ein.
Klicken Sie auf das Symbol Konfiguration erstellen. Der Assistent Konfiguration erstellen wird geöffnet.
Geben Sie in die Felder Konfigurationsname und Beschreibung einen Namen und eine Beschreibung für die Konfiguration ein und klicken Sie dann auf Weiter.

Sie können jetzt die Autorisierungsgruppe angeben, um den Zugriff jetzt auf eine bestimmte Autorisierungsgruppe zu beschränken, oder können dies später tun.
Im Bereich Quellsystem-Verbindungsdetails:
- Wählen Sie das Optionsfeld RFC-Verbindung aus.
- Geben Sie im Feld RFC-Ziel den Namen der RFC-Verbindung zum Quellsystem an.
- Aktivieren Sie die Kästchen Mehrfachverwendung zulassen und Von einzelnem Client lesen nach Bedarf. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu SAP LT Replication Server.
- Klicken Sie auf Next (Weiter).
Diese Schritte gelten für eine RFC-Verbindung. Wenn Ihre Quelle jedoch eine Datenbank ist, können Sie DB-Verbindung auswählen, wenn Sie bereits eine Verbindung mit der Transaktion DBACOCKPIT definiert haben.
Im Bereich Zielsystem-Verbindungsdetails:
- Wählen Sie das Optionsfeld für Andere aus.
- Wählen Sie im Feld Szenario die Option SLT SDK aus dem Drop-down-Menü aus.
- Klicken Sie auf Next (Weiter).
Gehen Sie im Bereich Übertragungseinstellungen angeben so vor:
1. Geben Sie im Feld Anwendung des Abschnitts Datenübertragungseinstellungen /GOOG/SLT_BQ oder ZGOOG_SLT_BQ ein.
2. Geben Sie im Abschnitt Joboptionen Startwerte in jedes der folgenden Felder ein:
  - Anzahl der Datenübertragungsjobs
  - Anzahl der anfänglichen Ladejobs
  - Anzahl der Berechnungsjobs
3. Wählen Sie im Abschnitt Replikationsoptionen das Optionsfeld Echtzeit aus.
4. Klicken Sie auf Next (Weiter).
Nachdem Sie die Konfiguration überprüft haben, klicken Sie auf Speichern.
Notieren Sie sich die dreistellige ID in der Spalte Massenübertragung. Sie benötigen sie in einem späteren Schritt.

Weitere Informationen finden Sie im PDF-Anhang zum SAP-Hinweis 2652704: Daten mit SLT SDK replizieren – DMIS 2011 SP17, DMIS 2018 SP02.pdf.

Replikation in DMIS 2011 SP16, DMIS 2018 SP01 oder älter konfigurieren

In den folgenden Schritten wird die Replikation in früheren Versionen von SAP LT Replication Server konfiguriert. Wenn Sie eine höhere Version verwenden, lesen Sie die Informationen unter Replikation in DMIS 2011 SP17, DMIS 2018 SP02 oder höher konfigurieren.

Geben Sie in der SAP-GUI den Transaktionscode LTRC ein.
Klicken Sie auf New (Neu). Ein Dialogfeld zum Angeben einer neuen Konfiguration wird geöffnet.
Im Schritt Quellsystem angeben:
- Wählen Sie RFC-Verbindung als Verbindungstyp aus.
- Geben Sie den Namen der RFC-Verbindung ein.
- Achten Sie darauf, dass das Feld Mehrfachverwendung zulassen ausgewählt ist.
Im Schritt Zielsystem angeben:
- Geben Sie die Verbindungsdaten zum Zielsystem ein.
- Wählen Sie RFC-Verbindung als Verbindungstyp aus.
- Wählen Sie im Feld Szenario für RFC-Kommunikation den Wert Daten mit BAdI in das Ziel schreiben aus der Drop-down-Liste aus. Die RFC-Verbindung wird automatisch auf KEINE eingestellt.
Drücken Sie im Schritt Übertragungseinstellungen festlegen die F4-Hilfe. Die zuvor definierte Anwendung wird im Feld Anwendung angezeigt.
Notieren Sie sich die dreistellige ID in der Spalte Massenübertragung. Sie benötigen sie in einem späteren Schritt.

Weitere Informationen finden Sie im PDF-Anhang zum SAP-Hinweis 2652704: Daten mit SLT SDK replizieren – DMIS 2011 SP15, SP16, DMIS 2018 SP00, SP01.pdf.

Massenübertragungskonfiguration für BigQuery erstellen

Verwenden Sie die benutzerdefinierte /GOOG/SLT_SETTINGS-Transaktion, um eine Massenübertragung für BigQuery zu konfigurieren und die Tabellen- und Feldzuordnungen anzugeben.

Anfängliche Massenübertragungsoptionen auswählen

Wenn Sie zum ersten Mal die Transaktion /GOOG/SLT_SETTINGS eingeben, wählen Sie aus, welchen Teil der BigQuery-Massenübertragungskonfiguration Sie bearbeiten müssen.

So wählen Sie den Teil der Massenübertragungskonfiguration aus:

Geben Sie in der SAP-GUI die Transaktion /GOOG/SLT_SETTINGS, der /n vorangestellt ist:
```
/n/GOOG/SLT_SETTINGS
```
Wählen Sie im Drop-down-Menü Einstellungentabelle im Startbildschirm für die Transaktion /GOOG/SLT_SETTINGS die Option Massenübertragungen aus.

Lassen Sie für eine neue Massenübertragungskonfiguration das Feld Massübertragungsschlüssel leer.
Klicken Sie auf das Symbol Ausführen. Der Bildschirm Wartung der BigQuery-Einstellungen wird angezeigt.

Tabellenerstellung und andere allgemeine Attribute angeben

Im ersten Abschnitt einer BigQuery-Massenübertragungskonfiguration identifizieren Sie die Massenübertragungskonfiguration und geben den zugehörigen Clientschlüssel sowie bestimmte Attribute an, die sich auf die Erstellung der BigQuery-Zieltabelle beziehen.

SAP LT Replication Server speichert die Massenübertragungskonfiguration als Eintrag in der benutzerdefinierten Konfigurationstabelle /GOOG/BQ_MASTR.

Die in den folgenden Schritten angegebenen Felder sind erforderlich.

Klicken Sie auf der Seite Wartung der BigQuery-Einstellungen auf das Symbol Zeile anhängen.
Geben Sie in der angezeigten Zeile die folgenden Einstellungen an:
1. Geben Sie im Feld Massenübertragungsschlüssel einen Namen für diese Übertragung an. Dieser Name wird zum Primärschlüssel der Massenübertragung.
2. Geben Sie im Feld Massenübertragungs-ID die dreistellige ID ein, die beim Erstellen der entsprechenden SAP LT Replication Server-Replikationskonfiguration generiert wurde.
3. Wenn Sie die Labels oder kurze Beschreibungen der Quellfelder als Namen für die Zielfelder in BigQuery verwenden möchten, klicken Sie das Kästchen Flag „Benutzerdefinierten Namen“ verwenden an. Weitere Informationen zu Feldnamen finden Sie unter Standardoptionen zur Benennung von Feldern.
4. Um den Typ der Änderung, der ein Einfügen ausgelöst hat zu speichern und die Validierung der Anzahl der Datensätze zwischen der Quelltabelle, den SAP LT Replication Server-Statistiken und der BigQuery-Tabelle zu aktivieren, wählen Sie das Kästchen Flag „Zusätzliche Felder” aus.
  
  Wenn dieses Flag festgelegt ist, fügt BigQuery-Connector für SAP dem BigQuery-Tabellenschema Spalten hinzu. Weitere Informationen finden Sie unter Zusätzliche Felder für Datensatzänderungen und Anzahlabfragen.
5. Wenn Sie das Senden von Daten beenden möchten, wenn ein Datensatz mit einem Datenfehler gefunden wird, ist standardmäßig das Kästchen Flag „Beim ersten Fehler unterbrechen“ aktiviert. Wir empfehlen, diese Option aktiviert zu lassen. Weitere Informationen finden Sie unter Das BREAK-Flag.
6. Optional können Sie die Blockgröße automatisch verringern, wenn die Bytegröße eines Blocks die maximale Bytegröße für HTTP-Anfragen überschreitet, die von BigQuery akzeptiert werden, indem Sie auf das Kästchen Flag zur dynamischen Größe von Blocks klicken. Weitere Informationen zur dynamischen Blockgröße finden Sie unter Dynamische Blockgröße.
7. Wenn ein Datensatz mit einem Datenfehler gefunden wird, klicken Sie auf das Kästchen Flag „Ungültige Datensätze überspringen“, um den Datensatz zu überspringen und weiter Datensätze in die BigQuery-Tabelle einzufügen. Wir empfehlen, diese Option deaktiviert zu lassen. Weitere Informationen finden Sie unter Das SKIP-Flag.
8. Geben Sie im Feld Google Cloud-Schlüsselname den Namen der entsprechenden /GOOG/CLIENT_KEY-Konfiguration ein.
  
  BigQuery-Connector für SAP ruft die Google Cloud-Projekt-ID automatisch aus der /GOOG/CLIENT_KEY-Konfiguration ab.
9. Geben Sie im Feld BigQuery-Dataset den Namen des BigQuery-Ziel-Datasets ein, das Sie zuvor in diesem Verfahren erstellt haben.
10. Aktivieren Sie im Feld Flag „Ist Einstellung aktiv“ die Konfiguration der Massenübertragung. Klicken Sie dazu auf das Kästchen.
11. Klicken Sie auf Speichern.
  
  Ein Massenübertragungsdatensatz wird in der Tabelle /GOOG/BQ_MASTR angehängt und die Felder Geändert von, Geändert am und Geändert um werden automatisch ausgefüllt.
12. Klicken Sie auf Tabelle anzeigen.
  
  Der neue Massenübertragungsdatensatz wird angezeigt, gefolgt vom Eintragsbereich für das Tabellenattribut.

Tabellenattribute angeben

Im zweiten Abschnitt der Transaktion /GOOG/SLT_SETTINGS können Sie Tabellenattribute wie den Tabellennamen und die Tabellenpartitionierung sowie die Anzahl der Datensätze angeben, die in jede Übertragung oder jeden Block aufgenommen werden sollen, der an BigQuery gesendet wird.

Die von Ihnen angegebenen Einstellungen werden als Datensatz in der Konfigurationstabelle /GOOG/BQ_TABLE gespeichert.

Diese Einstellungen sind optional.

So geben Sie Tabellenattribute an:

Klicken Sie auf das Symbol Zeile anhängen.
Geben Sie im Feld SAP-Tabellenname den Namen der SAP-Quelltabelle ein.
Geben Sie im Feld Name der externen Tabelle den Namen der BigQuery-Zieltabelle ein. Wenn die Zieltabelle noch nicht vorhanden ist, erstellt BigQuery-Connector für SAP die Tabelle mit diesem Namen. Die BigQuery-Namenskonventionen für Tabellen finden Sie unter Tabellennamen.
Im Feld Flag „Unkomprimiert senden“ wird die Datensatzkomprimierung deaktiviert. Geben Sie dieses Flag nur an, wenn Sie BigQuery Connector für SAP benötigen, um leere Felder in den Quelldatensätzen mit den Werten zu replizieren, mit denen die Felder in der Quelltabelle initialisiert wurden. Geben Sie dieses Flag nicht an, um eine bessere Leistung zu erzielen. Weitere Informationen finden Sie unter Datensatzkomprimierung.
Geben Sie optional im Feld Blockgröße die maximale Anzahl der Datensätze an, die in jedem Block enthalten sein sollen, der an BigQuery gesendet wird. Wir empfehlen, die standardmäßige Block-Größe mit BigQuery-Connector für SAP zu verwenden, also 10.000 Datensätze. Bei Bedarf können Sie die Blockgröße auf bis zu 50.000 Datensätze erhöhen. Das ist die maximale Blockgröße, die BigQuery-Connector für SAP zulässt.

Wenn die Quelldatensätze eine große Anzahl von Feldern enthalten, kann die Anzahl der Felder die Bytegröße der Blöcke insgesamt erhöhen, was zu Blockfehlern führen kann. Versuchen Sie in diesem Fall, die Blockgröße zu reduzieren, um die Bytegröße zu reduzieren. Weitere Informationen finden Sie unter Blockgröße in BigQuery-Connector für SAP. Alternativ können Sie die dynamische Blockgröße aktivieren, um die Blockgröße automatisch anzupassen. Weitere Informationen finden Sie unter Dynamische Blockgröße.
Geben Sie optional im Feld Partitionstyp ein Zeitinkrement für die Partitionierung an. Gültige Werte sind HOUR, DAY, MONTH oder YEAR. Weitere Informationen finden Sie unter Tabellenpartitionierung.
Optional können Sie im Feld Partitionsfeld den Namen eines Felds in der BigQuery-Zieltabelle angeben, das einen Zeitstempel für die Partitionierung enthält. Wenn Sie das Partitionsfeld angeben, müssen Sie auch den Partitionstyp festlegen. Weitere Informationen finden Sie unter Tabellenpartitionierung.
Aktivieren Sie im Feld Flag „Ist Einstellung aktiv“ die Tabellenattribute, indem Sie das Kästchen anklicken. Wenn das Kästchen Flag „Ist Einstellung aktiv“ nicht ausgewählt ist, erstellt BigQuery-Connector für SAP die BigQuery-Tabelle mit dem Namen der SAP-Quelltabelle, der standardmäßigen Blockgröße und ohne Partitionierung.
Klicken Sie auf Speichern.

Ihre Attribute werden als Datensatz in der Konfigurationstabelle /GOOG/BQ_TABLE gespeichert und die Felder Geändert von, Geändert am und Geändert um werden automatisch ausgefüllt.
Klicken Sie auf Felder anzeigen.

Der neue Tabellenattributdatensatz wird angezeigt, gefolgt vom Eintragsbereich für die Feldzuordnung.

Standardfeldzuordnung anpassen

Wenn die SAP-Quelltabelle Zeitstempelfelder oder boolesche Werte enthält, ändern Sie die Standardzuordnung des Datentyps so, dass sie genau den Datentyp in der BigQuery-Zieltabelle widerspiegelt.

Sie können auch andere Datentypen sowie die Namen ändern, die für Zielfelder verwendet werden.

Sie können die Standardzuordnung direkt in der SAP GUI bearbeiten oder in eine Tabelle oder Textdatei exportieren, damit die Werte von anderen Nutzern bearbeitet werden können, ohne Zugriff auf SAP LT Replication Server zu benötigen.

Weitere Informationen zur Standardfeldzuordnung und den möglichen Änderungen finden Sie unter Feldzuordnung.

So passen Sie die Standardzuordnung für die BigQuery-Zielfelder an:

Zeigen Sie auf der Seite Wartung der BigQuery-Einstellungen – Felder der Transaktion /GOOG/SLT_SETTINGS die Standardfeldzuordnungen für die Massenübertragung an, die Sie derzeit konfigurieren.
Bearbeiten Sie die Standardzieldatentypen in der Spalte Externes Datenelement nach Bedarf. Ändern Sie insbesondere den Zieldatentyp für die folgenden Datentypen:
- Zeitstempel. Ändern Sie den Standardzieldatentyp von NUMERIC in TIMESTAMP oder TIMESTAMP (LONG).
- Boolesche Werte. Ändern Sie den Standardzieldatentyp von STRING in BOOLEAN.
- Hexadezimalzahlen. Ändern Sie den Standardzieldatentyp von STRING in BYTES.
So bearbeiten Sie die Standarddatentypzuordnung:
1. Klicken Sie in der Zeile des Felds, das Sie bearbeiten müssen, auf das Feld Externes Datenelement.
2. Wählen Sie im Dialogfeld für Datentypen den benötigten BigQuery-Datentyp aus.
3. Bestätigen Sie Ihre Änderungen und klicken Sie dann auf Speichern.
Wenn Sie das Flag Benutzerdefinierte Namen auf der Seite Wartung der BigQuery-Einstellungen angegeben haben, bearbeiten Sie die Standardzielfeldnamen in der Spalte Temporärer Feldname nach Bedarf.

Die von Ihnen angegebenen Werte überschreiben die Standardnamen, die in der Spalte Name des externen Felds angezeigt werden.
Bearbeiten Sie nach Bedarf die Standardbeschreibungen des Zielfelds in der Spalte Feldbeschreibung.
Exportieren Sie optional die Feldzuordnung zur externen Bearbeitung. Eine Anleitung finden Sie unter BigQuery-Feldzuordnung in einer CSV-Datei bearbeiten.
Nachdem alle Änderungen vorgenommen und alle extern bearbeiteten Werte hochgeladen wurden, prüfen Sie, ob das Kästchen Flag „Ist Einstellung aktiv“ ausgewählt ist. Wenn Flag „Ist Einstellung aktiv“ nicht ausgewählt ist, erstellt BigQuery-Connector für SAP Zieltabellen mit den Standardwerten.
Klicken Sie auf Speichern.

Die Änderungen werden in der Konfigurationstabelle /GOOG/BQ_FIELD gespeichert und die Felder Geändert von, Geändert am und Geändert um werden automatisch ausgefüllt.

Replikation testen

Testen Sie die Replikationskonfiguration durch Starten der Datenbereitstellung:

Öffnen Sie das SAP LT Replication Server-Cockpit (Transaktion LTRC) in der SAP-GUI.
Klicken Sie auf die Massenübertragungskonfiguration für die zu testende Tabellenreplikation.
Klicken Sie auf Datenbereitstellung.
Starten Sie im Bereich Datenbereitstellung die Datenbereitstellung:
1. Geben Sie den Namen der Quelltabelle ein.
2. Klicken Sie auf das Optionsfeld für die Art der Datenbereitstellung, die Sie testen möchten. Beispiel: Laden starten.
3. Klicken Sie auf das Symbol Ausführen. Die Datenübertragung beginnt und der Fortschritt wird auf dem Bildschirm Teilnehmende Objekte angezeigt.
  
  Wenn die Tabelle nicht in BigQuery vorhanden ist, erstellt BigQuery-Connector für SAP die Tabelle aus einem Schema, das aus den Tabellen- und Feldattributen erstellt wird, die Sie zuvor mit der Transaktion /GOOG/SLT_SETTINGS definiert haben.
  
  Wie lange das erstmalige Laden einer Tabelle dauert, hängt von der Größe der Tabelle und ihren Datensätzen ab.
  
  Nachrichten werden in den Abschnitt Anwendungslogs von SAP LT Replication Server in der Transaktion LTRC geschrieben.

Alternativ können Sie die Replikation zu BigQuery mit dem Lastsimulationstool testen. Weitere Informationen finden Sie unter Lastsimulationstool.

Replikation validieren

Sie können die Replikation mit den folgenden Methoden validieren:

In SAP LT Replication Server:
- Überwachen Sie die Replikation auf dem Bildschirm Datenbereitstellung.
- Suchen Sie auf dem Bildschirm Anwendungslogs nach Fehlermeldungen.
Auf dem Tab mit Tabelleninformationen in BigQuery:
- Prüfen Sie auf dem Tab Schema, ob das Schema korrekt aussieht.
- Auf dem Tab Vorschau können Sie sich eine Vorschau der eingefügten Zeilen ansehen.
- Auf dem Tab Details finden Sie die Anzahl der eingefügten Zeilen, die Größe der Tabelle und weitere Informationen.
Wenn das Kästchen Flag „Zusätzliche Felder” bei der Konfiguration der BigQuery-Tabelle aktiviert wurde, führen Sie das Replikations-Validierungstool aus, indem Sie die benutzerdefinierte /GOOG/REPLIC_VALID-Transaktion eingeben.

Replikation in SAP LT Replication Server prüfen

Verwenden Sie die Transaktion LTRC, um den Fortschritt der anfänglichen Lade- oder Replikationsjobs nach ihrem Start zu sehen und auf Fehlermeldungen zu prüfen.

Sie können den Status des Ladevorgangs auf dem Tab Ladestatistiken und den Fortschritt des Jobs auf dem Tab Datenübertragungsmonitor in SAP LT Replication Server sehen.

Auf dem Bildschirm Anwendungslogs der Transaktion LTRC können Sie alle Nachrichten sehen, die von BigQuery, BigQuery-Connector für SAP und SAP LT Replication Server zurückgegeben wurden.

Nachrichten, die von BigQuery-Connector für SAP-Code in SAP LT Replication Server ausgegeben werden, beginnen mit dem Präfix /GOOG/SLT. Von der BigQuery API zurückgegebene Nachrichten beginnen mit dem Präfix /GOOG/MSG.

Nachrichten, die von SAP LT Replication Server zurückgegeben werden, beginnen nicht mit dem Präfix /GOOG/.

Replikation in BigQuery prüfen

Prüfen Sie in der Google Cloud Console, ob die Tabelle erstellt wurde und ob BigQuery Daten in sie einfügt.

Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

BigQuery aufrufen
Geben Sie im Suchfeld des Abschnitts Explorer den Namen der BigQuery-Zieltabelle ein und drücken Sie Enter.

Die Tabelleninformationen werden auf einem Tab im Inhaltsbereich rechts auf der Seite angezeigt.
Klicken Sie im Abschnitt "Tabelleninformationen" auf die folgenden Überschriften, um die Tabelle und das Einfügen von Zeilen zu prüfen:
- Vorschau: Zeigt die Zeilen und Felder an, die in die BigQuery-Tabelle eingefügt werden.
- Schema: Zeigt die Feldnamen und Datentypen an.
- Details: Zeigt die Tabellengröße, die Gesamtzahl der Zeilen und andere Details an.

Replikationsvalidierungstool ausführen

Wenn das Flag „Zusätzliche Felder” bei der Konfiguration der BigQuery-Tabelle ausgewählt wurde, können Sie mit dem Tool zur Replikationsprüfung Berichte erstellen, die die Anzahl der Datensätze in der BigQuery-Tabelle mit der Anzahl der Datensätze in SAP LT Replication Server oder der Quelltabelle vergleichen.

So führen Sie das Replikationsvalidierungstool aus:

Geben Sie in der SAP-GUI die Transaktion /GOOG/REPLIC_VALID ein, der /n vorangestellt ist:
```
/n/GOOG/REPLIC_VALID
```
Klicken Sie im Abschnitt Verarbeitungsoptionen auf das Optionsfeld Validierung ausführen.
Geben Sie im Abschnitt Auswahloptionen die folgenden Spezifikationen ein:
- Wählen Sie im Drop-down-Menü im Feld GCP-Partner-ID die Option BigQuery aus.
- Wählen Sie im Drop-down-Menü im Feld Diagnosetyp den gewünschte Berichttyp aus:
  - Anzahl der anfänglichen Ladevorgänge
  - Anzahl der Replikationen
  - Aktuelle Anzahl
- Wenn das Feld Diagnosedatum angezeigt wird, geben Sie das Datum an, für das Sie die Anzahl benötigen.
- Geben Sie im Feld Massenübertragungsschlüssel den Namen der Massenübertragungskonfiguration ein.
- Geben Sie optional im Feld Tabellennamen die Tabellennamen in der Massenübertragungskonfiguration an, für die Sie den Bericht erstellen müssen.
Führen Sie das Replikationsvalidierungstool aus, indem Sie auf das Symbol Ausführen klicken.
Rufen Sie nach Abschluss der Validierungsprüfung im Abschnitt Verarbeitungsoptionen den Bericht auf, indem Sie auf das Optionsfeld Bericht anzeigen und dann auf die Schaltfläche Ausführen klicken.

Weitere Informationen finden Sie unter Tool zur Replikationsvalidierung.

Fehlerbehebung

Informationen zum Diagnostizieren und Beheben von Problemen, die beim Konfigurieren und Ausführen von Ladevorgängen oder Replikationen zwischen SAP und BigQuery mit BigQuery-Connector für SAP auftreten können, finden Sie unter Leitfaden zur Fehlerbehebung für BigQuery-Connector für SAP.

Support anfordern

Wenn Sie Hilfe bei der Behebung von Problemen mit der Replikation und mit BigQuery-Connector für SAP benötigen, erfassen Sie alle verfügbaren Diagnoseinformationen und wenden Sie sich an Cloud Customer Care. Informationen zur Kontaktaufnahme mit Customer Care finden Sie unter Support für SAP in Google Cloud.

BigQuery-Connector für SAP auf einer Compute Engine-VM installieren und konfigurieren

Vorbereitung

Übersicht über den Installations- und Konfigurationsvorgang

Erforderliche Google Cloud APIs aktivieren

gcloud-CLI installieren

BigQuery-Dataset erstellen

Google Cloud-Authentifizierung und -Autorisierung einrichten

Dienstkonto erstellen

Dienstkonto zum BigQuery-Projekt hinzufügen

Sicherheit auf der Host-VM konfigurieren

API-Zugriffsbereiche der Host-VM prüfen

Google Cloud Console

gcloud-CLI

API-Zugriffsbereiche der Host-VM ändern

Google Cloud Console

gcloud-CLI

Host-VM zum Abrufen von Zugriffstokens berechtigen

SSL-Zertifikate und HTTPS einrichten

HTTP- und HTTPS-Ports im Internet Communication Manager (ICM) validieren

Google Cloud-Authentifizierung und -Autorisierung testen

Linux

Windows

Linux

Windows

Installationspaket herunterladen

BigQuery-Connector für SAP installieren

Prüfen, ob BigQuery-Connector für SAP konfiguriert werden kann

SAP-Rollen und -Autorisierungen für BigQuery-Connector für SAP erstellen

SAP-Rollen und -Autorisierungen zum Aufrufen von BigQuery-Connector für SAP-Einstellungen erstellen

Replikation konfigurieren

Zugriffseinstellungen in /GOOG/CLIENT_KEY angeben

RFC-Ziele konfigurieren

Proxy-Einstellungen konfigurieren

HTTP-Komprimierung aktivieren

Private Service Connect-Endpunkte angeben

Token-Caching aktivieren

Im Cache gespeichertes Zugriffstoken löschen

SAP LT Replication Server-Replikationskonfiguration erstellen

Replikation in DMIS 2011 SP17, DMIS 2018 SP02 oder höher konfigurieren

Replikation in DMIS 2011 SP16, DMIS 2018 SP01 oder älter konfigurieren

Massenübertragungskonfiguration für BigQuery erstellen

Anfängliche Massenübertragungsoptionen auswählen

Tabellenerstellung und andere allgemeine Attribute angeben

Tabellenattribute angeben

Standardfeldzuordnung anpassen

Replikation testen

Replikation validieren

Replikation in SAP LT Replication Server prüfen

Replikation in BigQuery prüfen

Replikationsvalidierungstool ausführen

Fehlerbehebung

Support anfordern

Zugriffseinstellungen in `/GOOG/CLIENT_KEY` angeben