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数据库备份 华为云提供了弹性文件服务(SFS)、对象存储服务(OBS)、云硬盘备份服务(VBS)、云服务器备份服务(CSBS)来支持SAP ASE系统的备份。针对SAP应用服务器与ASE数据库服务器的不同特点,推荐使用不同的服务组合来实现系统的备份。备份文件可使用ASE数据库提供
数据库容灾 SAP ASE系统中应用和数据库的容灾使用不同的策略来实现。 华为云上SAP应用服务器的容灾,推荐使用华为云的SDRS服务来实现。 ASE数据库的容灾,推荐使用ASE的HADR实现,也可以使用华为云SDRS服务实现,具体介绍参考华为云存储容灾服务官方文档。 SAP A
业务/备份平面 该平面作为主网卡的平面。 SAP应用节点通过该IP地址与SAP HANA数据库或SAP GUI客户端软件进行通信。 NFS Server上的Backup卷通过该IP地址共享给所有的SAP应用节点和数据库节点。 ASCS:10.0.5.11 ERS:10.0.5.12 SAP Application节点:10
共享盘 Data卷:6TB,DESS存储池,超高IO,SCSI,共享盘 说明: 集群场景下的standby节点,只需要OS盘。 父主题: 数据规划
数据库高可用 ASE数据库经常使用的经典高可用方案都能在华为云上实现,比如使用HADR实现ASE的高可用,或者使用SUSE HAE实现ASE的高可用。华为云为数据库与应用分别提供了高可用方案,保证SAP ASE系统稳定、可靠运行。 推荐SAP ASE生产系统的数据库与应用采用分布式的安装方式。
数据库迁移 同构迁移 异构迁移 父主题: 迁移上云
数据库迁移 迁移方式与场景一相同,请参考数据库迁移部分。 父主题: 搭建迁移环境
Backup卷:推荐值为内存空间大小的三倍或以上,DSS备份池,高IO,SCSI,共享盘 SBD卷:10GB,DSS生产池,高IO,SCSI,共享盘 数据盘:210GB,DSS生产池,高IO,SCSI,共享盘。该磁盘用于SAP NetWeaver系统文件共享。 Jump Host 操作系统:
使用SMS Linux块迁移SAP应用与数据库最佳实践 SMS块迁移简介 迁移准备 迁移开始 修订记录
SAP应用各组件最低硬盘空间、RAM,以及软件的最低需求请参考SAP note: 1953429 & SAP Installation Guides。 父主题: 数据规划
软件或SAP HANA Studio客户端软件进行通信。 NFS Server上的Backup卷通过该IP地址共享给所有的SAP应用节点和数据库节点。 SAP HANA节点:10.0.3.2 SAP Application节点:10.0.5.4 NFS Server:10.0.5
vCPUs,32GB内存) 磁盘: 系统盘,超高IO,100GB 数据盘(主节点创建),超高IO,SCSI,共享盘,170GB。创建完之后需要绑定给备节点,备节点只需要创建一个系统盘。 在分布式HA部署场景下数据盘文件系统规划如表3所示。 表3 数据盘文件系统规划 分区 容量 挂载目录 说明 sda1
云上如何备份SAP系统和HANA数据库? 云上的备份方式相比线下的方式会更加方便便捷: SAP应用系统备份:推荐使用华为云云硬盘服务(VBS),支持全量/增量备份,同时支持手动和定期自动备份等多种方式。 HANA系统备份:推荐使用华为云弹性文件服务(SFS),为用户的弹性云服务器
迁移准备 适用场景 SMS使用准备 准备目的端服务器(可选) 父主题: 使用SMS Linux块迁移SAP应用与数据库最佳实践
源端安装迁移Agent 设置目的端 启动迁移 停止SAP软件 启动目的端 检测迁移结果 父主题: 使用SMS Linux块迁移SAP应用与数据库最佳实践
SP2 for SAP 规格:h1.xlarge.4(4 vCPUs,16GB内存) 磁盘:系统盘,60GB,高IO,非共享盘 父主题: 数据规划
第一次发布 2020-11-30 熊鹏 更新SMS新版本迁移步骤 2021-08-30 符传栋 父主题: 使用SMS Linux块迁移SAP应用与数据库最佳实践
SAP应用各组件最低硬盘空间、RAM,以及软件的最低需求请参考SAP note: 1953429 & SAP Installation Guides。 父主题: 数据规划
要文件压缩时候有变动或者迁移时网络中断,都会导致迁移失败。且在增量数据同步的时候,只要文件有变动,则需要同步该文件,那么该文件对应的所有块都进行重选,同步效率较低。使用文件系统的块迁移能更好满足SAP数据库增量数据同步的效果。 关于SMS更详细信息请参考华为云官网文档《主机迁移服务SMS》。
使用LVM功能将14*1.8TB 10k 2.5 SAS HDD,硬件RAID50本地盘逻辑分区给Data卷和Shared卷。 父主题: 数据规划