在云数据管理领域，亚马逊云科技（Amazon Web Services）提供了多种存储和分析解决方案。其中，Amazon Redshift 和 S3 无疑是最受企业青睐的两个服务。

但是，对于想实现 SAP 数据提取和转移的企业来说，理解这两个服务之间的区别非常关键。

因此，本文将以 Theobald SAP 集成工具为例，探讨 Xtract Universal 如何与两者集成，帮助企业从中选择满足需求的最佳目标平台。

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Xtract Universal 如何实现 SAP 数据提取？

作为一款通用型工具，Xtract Universal 支持以下十种提取类型，帮助企业满足不同的 SAP 数据提取需求。如下图，你可借助这些组件从 SAP 系统提取数据至 Amazon 目标存储。

• BAPI：访问 BAPI 和 RFC 功能模块。

• BW Cube：从 SAP BW 信息立方体和 BEx 查询中提取数据。

• BW Hierarchy：从 SAP BW/BI 系统中提取层级结构。

• DeltaQ：从 ERP 和 ECC 系统提取数据源（OLTP）和提取器。

• ODP：通过 SAP 操作数据提供（ODP）框架提取数据，适用于包括 CDS 视图、HANA 视图、BW/4HANA 对象、BW 提取器和 SLT 服务器等源对象。

• Open Hub Services（OHS）：提取 InfoSpokes 和 OHS 目标。

• Query：提取 ERP 查询（SQ01 查询）。

• Report：提取 ABAP 报告（T-Codes）。

• Table：从 SAP 表和视图中提取数据，支持在 SAP 端连接多个表。

• TableCDC：从 SAP 表中提取变更数据。

借助 Xtract Universal 中的多种组件，你可以高效地将 SAP 数据集成到 Amazon Redshift 和 S3 中，从而充分发挥各平台的优势。其中，Redshift 提供了高性能分析和快速查询的能力，而 S3 则为各种数据类型提供了可扩展且灵活的存储。

无论是即时分析还是长期存储和检索，这种组合都能最大化 SAP 数据的价值，让企业能够应对从实时洞察到大规模管理的各种需求，同时保持所需的灵活性和性能，以在数据驱动环境中保持竞争力。

Xtract Universal + Amazon Redshift = ？

Amazon Redshift 是一项完全托管且高性能的云数据仓库服务，专为大规模数据分析而设计。通过列式存储和大规模并行处理（MPP）架构，Amazon Redshift 能对结构化数据进行复杂查询并提供高速性能。

图示：Amazon Redshift 使用 SQL 在数据仓库、运营数据库和数据湖间分析结构化和半结构化数据，使用 AWS 设计的硬件和机器学习在任意规模提供最佳性价比。

在 SAP 数据提取过程中，Xtract Universal 与 Amazon Redshift 的协作方式如下：

》结构化的数据加载

👉 Xtract 组件简化了将 SAP 结构化和多维数据加载到 Redshift 中的过程，支持对大型数据集的分析和快速查询性能。

👉 SAP 数据可以有效地提取到 Redshift 中，以支持详细的运营报告和集中式数据仓库，包括财务记录、来自 InfoCubes 的销售数据和企业层次结构。

👉 Redshift 的列式存储和高性能功能增强了对 SAP 数据的深入分析和复杂查询。

》BI 工具的集成

Amazon Redshift 与 BI 工具的紧密集成，支持在数据传输后无缝进行数据可视化和报告，特别适用于实时分析和仪表板展示。

》数据转换

在 SAP 数据进入 Redshift 之前，Xtract 组件确保数据类型从 SAP ABAP 类型正确映射到 Redshift 数据类型。

》批量和实时加载

Redshift 支持批处理和近乎实时的数据加载，并通过 Xtract Universal 增强数据加载的效率。

所以，Amazon Redshift 的理想使用场景是：

• 高性能分析：大量结构化数据需要快速查询响应。

• 运营报告：基于 SAP 运营数据的汇总和详细报告。

• 数据仓库：SAP 和非 SAP 数据的集中存储和分析。

关于 Amazon Redshift 如何进行 SAP 数据转换和管理，可点击查看《Theobald Xtract Universal 应用示例：从 SAP BW 提取表格数据到亚马逊云 Redshift》。

Xtract Universal + Amazon S3 = ？

作为一款可扩展的对象存储服务，Amazon S3 对大规模数据存储进行了优化。它在数据耐久性、高可用性和成本效益方面表现出色，尤其适用于非结构化和半结构化数据。

图示：显示了如何将数据移动到 Amazon S3，管理存储在 Amazon S3 中的数据，以及利用其他服务分析数据。三个部分从左至右依次显示。

在 SAP 数据提取过程中，Xtract Universal 与 Amazon S3 的协作方式如下：

》灵活的数据存储

👉 Xtract 组件可将大规模数据从 SAP 系统传输到 S3，支持创建集中式数据湖，用于长期保留和未来处理。

👉 S3 可以存储各种形式的数据，从分层组织结构和自定义数据对象到来自 SAP BW 的多维数据和增量捕获的数据，适应不同的数据模型和需求。

👉 S3 存储解决方案可扩展且经济高效，优势在于能够高效管理大量 SAP 数据，确保数据可用于批量处理或按需分析。

》经济高效的存储

对于无需低延迟访问的数据，S3 提供了经济高效的存储解决方案，适合备份、日志或不常访问的历史数据。

》集成与数据移动

S3 是 ETL（提取、转换、加载）过程的理想中转区。Xtract Universal 可将数据暂存到 S3，然后通过亚马逊云服务（如 Glue 或 Lambda）将数据转换并移动到其他目标，包括 Redshift。

所以，Amazon S3 的理想使用场景是：

• 大数据存储：存储大量的 SAP 数据，用于批处理和大数据分析。

• 数据归档：长期存储 SAP 报告、日志和历史数据。

• ETL 中转区：在数据被转换并转移到其他数据库或数据仓库之前的中间存储区域。

关于 Amazon S3 如何进行 SAP 数据转换和管理，可点击查看《Theobald Xtract Universal 应用示例：从 SAP S4/HANA 提取 BW Cube 到亚马逊云 S3》。

Redshift 与 S3 在数据处理方面的差异

企业在为 SAP 数据存储选择方案时，关键是要理解这两者的差别，包括每种服务在数据结构和访问性方面的处理方式，以及对于成本和性能的考虑。

》数据结构与可访问性

• Amazon Redshift 针对结构化数据进行了优化，适合数据加载后立即分析的场景。

• Amazon S3 可处理结构化和非结构化数据，但不适合直接查询，而是用作存储原始数据的解决方案。

》成本与性能

• Amazon Redshift 通常因其高性能而成本较高，适用于查询速度和性能关键的环境。

• Amazon S3 则提供经济高效的存储，适合访问频率较低或用于备份和归档的数据。

总的来说，要选择 Amazon Redshift 还是 Amazon S3 作为 SAP 数据提取的目标平台，取决于企业的需求和具体情况。

如上文所述，Amazon Redshift 适用于需要快速分析结构化数据的场景，提供强大的查询功能以支持详细的操作报告和业务智能。而 Amazon S3 在需要可扩展、经济的存储解决方案时表现优异，特别适用于归档或作为更广泛的 ETL 流程或数据湖策略的一部分。

结语：免费试用 Xtract Universal

无论是哪个目标环境，Theobald Xtract Universal 都能帮助企业轻松实现 SAP 数据集成，从而实现更加灵活、有效的 SAP 数据管理与分析。

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