SAP OData 란 무엇입니까?

소개

SAP Data(Table 또는 Query Data)를 UI5/Fiori 또는 HANA와 같은 외부 환경에 노출하려는 경우 데이터를 API 형태로 푸시해야 합니다. 에 의해 API 우리는 OData를 사용하여 서비스 인터넷을 통해 액세스할 수 있고 CRUD 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 링크입니다. SAP ABAP 환경의 SAP OData는 다른 ABAP 클래스와 같습니다. SEGW 트랜잭션을 사용하여 이 클래스의 메소드에 액세스할 수 있습니다. 여기에 데이터 조작에 필요한 코드를 작성할 수 있으며 클래스를 활성화하면 생성한 서비스 링크가 그에 따라 작동합니다.

정의

SAP OData는 ABAP를 사용하여 SAP에 있는 데이터를 쿼리 및 업데이트하고 HTTP와 같은 웹 기술을 적용 및 구축하여 다양한 외부 애플리케이션, 플랫폼 및 장치의 정보에 대한 액세스를 제공하는 데 사용되는 표준 웹 프로토콜입니다.

SAP에서는 다음을 사용합니다. SEGW OData 서비스를 생성하기 위한 트랜잭션 코드. SEGW는 서비스 게이트웨이를 의미합니다.

SAP OData의 아키텍처

여기서는 SAP OData의 High 레벨 아키텍처에 대해 논의합니다.

SAP OData 고급 아키텍처
SAP OData 고급 아키텍처

ODATA가 필요한 이유

SAP OData에는 여러 가지 이점이 있습니다. 데이터를 노출하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 고객이 어디서나 모든 장치에서 데이터에 액세스할 수 있도록 도와줍니다. OData 서비스가 없을 경우 데이터는 온프레미스로 유지되며 사용자가 데이터에 액세스해야 하는 경우 데이터 위치를 방문해야 할 수 있습니다. 이는 디지털 세계에 불편합니다.

ODATA의 장점

SAP OData를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

  • 사람이 읽을 수 있는 결과를 얻는 데 도움이 됩니다. 즉, 브라우저를 사용하여 출력 데이터를 볼 수 있습니다.
  • 데이터 액세스가 매우 쉽고 비교적 빠름
  • GET, PUT, POST, DELETE 및 QUERY와 같은 웹 프로토콜의 모든 표준을 사용합니다.
  • Stateless Applications를 사용합니다. 즉, Server는 Client의 데이터(예: UI5 Application)를 저장하지 않고 모든 OData 호출을 새 호출로 처리합니다.
  • 관련 정보의 형태로 데이터를 수신하며, 하나는 다른 것으로 연결됩니다. "경고-분석-행위", "보기-검사-행위" 또는 "탐색 및 행위"로 알려진 상호작용 패턴입니다. 이 패턴에 따르면 모든 데이터가 함께 로드되는 것은 아니며 사용자는 탐색 후 데이터를 분석하고 필요한 정보에 도달합니다. 이러한 방식으로 데이터가 빠르고 정확하게 로드됩니다.

SAP OData V2(버전 2)

OData v2는 SAP OData V1에 추가된 새로운 표준 세트이며 다음과 같습니다.

  • 클라이언트 측 정렬 및 필터링
  • 모든 요청을 일괄 처리할 수 있습니다.
  • 모든 데이터는 모델에 캐시됩니다.
  • 자동 메시지 처리

SAP OData v2와 OData v1에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 바로가기.

SAP OData V4(버전 4)

OData v4는 다음과 같은 기능이 일부 추가 및 축소된 SAP OData 서비스의 최신 업그레이드입니다.

  • 새 버전은 데이터 바인딩 측면에서 단순화를 가져옵니다. 새로운 OData V4 모델은 데이터 바인딩 매개변수 구조를 단순화합니다.
  • OData v4는 비동기식 데이터 검색만 필요합니다.
  • Batch 그룹은 기본적으로 모델의 해당 매개변수를 사용하여 새 OData v4 호출에서 매개변수 바인딩을 통해 단독으로 정의됩니다.
  • 작업 바인딩 사용을 지원합니다. 이제 작업 실행 결과를 컨트롤에 바인딩하는 것이 훨씬 쉬워졌습니다.
  • 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제(제거) 작업은 바인딩을 통해 암시적으로 사용할 수 있습니다.
  • OData v4에서 메타데이터는 ODataMetaModel을 통해서만 액세스됩니다.

SAP OData v4와 OData v2에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 바로가기.

코멘트 : 2

코멘트를 남겨주세요

이 사이트는 Akismet을 사용하여 스팸을 줄입니다. 댓글 데이터 처리 방법 알아보기.