SAP系统核心业务数据准确迁移方法与实现

摘要：针对SAP系统核心业务数据准确迁移问题，本次研究引入了改进粒子群算法，从改进粒子群算法的基本原理出发，提出基于改进粒子群算法的SAP系统数据迁移实现方法，通过实验的方式，证明该种方法的可行性。研究表明：SAP系统可以解决相对较为复杂的财务问题，该系统适用于集团性的企业，在使用该系统的过程中，其核心业务就是实现数据的准确迁移，这就要求系统中不同负载值的节点可以实现相互的迁入以及迁出，在引入改进粒子群算法以后，SAP系统的均衡能力得到了全面提升，均衡负载效率得到了提高，在整个数据迁移的过程中，响应时间相对较低，基本可以控制在150s之内，由此可见，改进粒子群算法适用于SAP系统核心业务数据准确迁移。

关键词：SAP系统;核心业务;数据迁移;改进粒子群算法;迁移实现

0 前言

SAP系统属于一种财务数据分析系统，其适用于集团性的企业，具有全球化的基本特征，该系统在使用的过程中完全继承了ERP系统的精髓，可以对企业中相关的财务数据资料进行高效的处理以及控制。在使用SAP系统的过程中，可以对复杂的财务数据资料进行处理以及分析，进而为企业中的管理人员提供依据[1]。对于SAP系统的核心业务而言，其需要对数据资料进行准确的迁移，以此保障数据的完整性，这也是该系统使用过程中的核心步骤。针对数据的准确迁移问题，本次研究主要是引入了改进粒子群算法，对基于改进粒子群算法的SAP系统核心业务数据准确迁移问题进行全面的研究，为进一步推广及应用SAP系统奠定基础。

1 基于改进粒子群算法的SAP系统数据迁移实现

受到大数据技术快速发展的影响，企业在经营过程中所产生的数据量也在逐渐提升，为了降低网络结构中每个节点位置处的数据负载量，需要在SAP系统中对部分数据进行准确的迁移。该种类型系统中数据的迁移主要可以分为两种类型，分别是在线迁移以及离线迁移，通过对SAP系统的应用情况进行全面的分析可以发现，数据在线迁移的需求量在逐渐的提升。在使用SAP系统的过程中，需要将高负载节点位置处的数据逐渐迁移到低负载节点位置处，进而使得系统的功能得到全面的拓展，这会大幅降低系统使用的成本。在进行数据迁移的过程中，也需要对迁移控制方法进行合理的选择，进而使得数据传输量降低，迁移时间得到全面控制，网络使用过程中的开销费用降低。对于我国大多数集团企业而言，信息化属于其未来重要的发展趋势，由此可见，数据的迁移问题对于SAP系统的使用十分重要[2]。在另一方面，对于核心数据的迁移问题，需要整个系统具有很强的容错性，可以根据集团企业需要的不同，对数据资料进行合理的分析，在使用传统SAP系统数据迁移方法的过程中，基本无法实现实时的数据迁移，同时，数据迁移的程序相对较为复杂，成本费用相对较高，如何提高数据迁移的精度且降低成本费用属于一项重要问题[3]。

通过对SAP系统进行分析发现，在进行数据迁移的过程中，如果数据的访问量相对较高，则网络节点位置处的带宽占有率也将会大幅提升，磁盘的读写使用率也将会提升，在数据访问量相对较低的前提下，数据资料仍然会占据一定的磁盘空间。因此，在对数据资料进行迁移时需要对目标节点进行合理选择，工作人员可以对每个节点位置处的负载进行分析，并根据数据量的大小，制定最佳的数据迁移措施。假设在使用SAP系统的过程中，需要将n个节点位置处的数据资料迁移到m个节点位置处，则数据迁移的通道共有n×m个，对于每个迁移通道而言，其访问的方式以及数据包的要求都存在一定的差异，由此可见，数据的迁移问题就是最佳路径的选择问题。对于粒子群算法而言，其在路径选择方面具有非常明显的应用优势，路径寻优的复杂度相对较低，进而使得数据迁移的时间缩短，但是该种算法在使用的过程中也具有一定的缺点，由于其使用的过程中需要进行反复的迭代，因此，会陷入局部最优问题，针对此问题，本次研究引入鱼群算法对粒子群算法进行改进，进而使得节点信息花去的鲁棒性得到提升。与传统的数据迁移方式相比，本次研究所提出的改进粒子群算法可以对大量的数据进行并行传输，同时，可以对海量的数据进行并行处理，以此防止出现数据迁移通道拥堵问题。使用改进粒子群算法对数据进行迁移的步骤可以分为三步，首先，建立核心业务数据迁移的数学模型，对数学模型中的数据进行提取，其次，对改进粒子群模型使用过程中的适应度进行计算，并进行合理的粒子更新，最后，改进粒子群算法将进行全局选优，找到最佳的数据迁移路径，进而使得数据迁移的准确性得到全面提升。

2 实验结果及分析

为了全面驗证本次研究所提方法的可行性，使用CloudSim软件建立仿真实验，最终将从负载能力、迁移时间以及迁移代价三个角度出发，对本次研究所提方法进行验证，在进行仿真实验之前，使用某集团企业近十年的样本数据构建仿真数据中心，对仿真实验所需要的虚拟机以及云端任务进行创建，对各个仿真环节的参数进行合理的设置，同时，为了验证本次研究所提方法的先进性，将改进粒子群算法与遗传算法进行对比。在负载能力方面，随着仿真时间的逐渐延长，改进粒子群算法和遗传算法之间的差距逐渐拉大，在仿真的初期阶段，两种算法模型的初始负载值在0.25左右，在仿真300s以后，改进粒子群算法的负载值降低到了0.01左右，遗传算法的负载值降低到了0.13左右，同时，使用本次研究所提方法进行数据迁移的时间相对较短，迁移过程中的花销代价相对较低，由此可见，改进粒子群算法完全适用于SAP系统核心业务数据准确迁移的需求。

3 结论

综上所述，尽管SAP系统属于一种相对较为先进的财务数据管理系统，且适用于集团性企业进行财务数据管理，但是该种系统在使用的过程中，如何对核心业务数据进行准确迁移是一项重大问题，通过构建基于改进粒子群的迁移模型发现，该种模型在负载能力、迁移时间以及迁移代价等三个方面都具有应用优势，因此，可以将改进粒子群算法应用于SAP系统核心业务数据迁移过程。

参考文献：

[1]张建国.SAP同构系统数据库迁移方案探讨[J].计算机光盘软件与应用，2012（15）：150-151.

[2]张启宇，黄语晗.基于超融合的SAP异构迁移实践[J].科学与信息化，2019（31）：25-17.

[3]郭雷兵，郭文静，樊涛.SAP系统业务数据批量传输方法应用及客户化实现[J].电网技术，2007（S2）：238-242.

作者简介：孟泽峰（1977-），男，辽宁铁岭人，工程师，从事信息工程工作。