[SAP] SAP ECC → S/4HANA 전환 시 과거 데이터 관리 및 아카이빙 전략

 

SAP ECC → S/4HANA 전환 시 과거 데이터 관리 및 아카이빙 전략

 

🌐 1. 개요 : 왜 과거 데이터 관리가 중요한가?

ECC에서 S/4HANA로 전환할 때, 단순히 시스템 업그레이드만이 아니라
데이터 모델, 기술 스택, 성능 구조까지 완전히 바뀌기 때문에 모든 데이터를 그대로 옮기는 것은 비효율적이며 비용 증가의 원인이 됩니다.

👉 주요 고려 포인트:

• 과거 데이터의 법적 보존 기간 준수
• 시스템 전환 후 데이터 접근성 유지
• HANA DB 용량 절감 → 라이선스 및 인프라 비용 절감
• 이관 후 운영 시스템의 성능 유지

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SAP 표준 아카이빙 접근법

✅ (1) SAP Data Archiving (Classic ADK)

• ECC 시절부터 제공된 전통적 아카이빙 기능, Archive Development Kit(ADK)을 사용함.
• Application Interface Framework의 데이터 아카이빙(트랜잭션 코드 SARA)을 설정하려면 오브젝트 이름 필드(아카이브 관리: 초기 화면)에 SAP Application Interface Framework 고유 아카이빙 오브젝트 /AIF/PERSX의 이름을 입력
• SARA 트랜잭션을 통해 개별 객체(예: FI_DOCUMNT, MM_MATBEL 등) 단위로 압축 후 저장
• 파일 시스템, Content Server, 또는 외부 스토리지에 저장 가능
• S/4 전환 전 반드시 수행을 권장
• https://help.sap.com/docs/SAP_NETWEAVER_700/c6ef916aeac74db0a6bec2142bc00248/443a3ddc0fdc5dace10000000a11466f-491.html

✅ (2) SAP ILM (Information Lifecycle Management)

• GDPR, 회계감사 등 법적/컴플라이언스 요구 대응용
• 데이터 보존 정책, 삭제 규칙, retention period를 중앙에서 관리
• ILM Store를 통해 읽기 전용 보존 및 자동 삭제 제어 가능
• S/4HANA 전환 시 ILM은 필수 구성요소로 권장

✅ (3) 외부 아카이빙 솔루션

• PBS, OpenText 등은 ECC 데이터를 별도 저장소에 보관하면서
  S/4HANA에서도 접근 가능한 read-only portal 제공
• Legacy 시스템을 완전히 종료 가능 → 유지비 절감

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Data Life Cycle (데이터 생애주기)

데이터는 한 번 생성된 뒤에도 시스템 내에서 여러 단계를 거쳐 변화합니다.
SAP에서는 이를 다음과 같은 단계로 정의합니다.

단계설명대표 예시처리 방식

1️⃣ 생성 (Create)	데이터가 최초로 입력·생성됨	FI 전표 생성, 영업오더 등록	HANA 메모리(HOT)
2️⃣ 사용 (Use / Active)	업무에 적극적으로 사용되는 단계	주문처리, 생산계획, 구매진행	HOT 영역 유지
3️⃣ 비활성화 (Inactive)	거래는 종료되었지만, 조회·분석에 종종 사용됨	과거 6개월치 판매 데이터	WARM / COLD 영역 이동 (Data Aging)
4️⃣ 보존 (Retain / Archive)	법적 보존기간 동안 시스템 외부에서 저장	5년 이상 지난 회계 전표, 송장 등	Archive Storage (ADK/ILM/외부솔루션)
5️⃣ 폐기 (Dispose / Delete)	보존 기간 만료 후 안전하게 삭제	법적 보존기간 만료 데이터	ILM 정책 기반 삭제

📌 요점:
데이터는 단순히 오래되었다고 삭제되는 것이 아니라,
“업무적 가치 + 법적 요건” 에 따라 단계적으로 관리되어야 합니다.

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🔥 2. Data Temperature (데이터 온도 개념)

SAP HANA에서는 데이터의 “온도”를 통해
데이터 접근 빈도 및 중요도를 분류하고, 저장 위치 및 성능 수준을 다르게 관리합니다.

HOT Data (핫 데이터)	자주 접근·조회되는 데이터	HANA In-Memory	실시간 접근, 고성능, 비용 높음
WARM Data (웜 데이터)	가끔 접근되는 준활성 데이터	Disk 기반 Column Store / Extension Node	비용 절감, 성능 유지 가능
COLD Data (콜드 데이터)	거의 조회되지 않는 데이터 (업데이트 X)	SAP IQ, NLS, Hadoop, Cloud Storage 등	대용량, 저비용 저장소, 느린 조회 속도
ARCHIVE Data (아카이브)	법적 보존만 필요(영구보관용)	SAP ILM, OpenText, ALCS 등 외부 스토리지	SAP 외부 보관, 읽기 전용

 

Data Life Cycle ↔ Data Temperature 관계

이 두 개념은 아래처럼 연결됩니다 👇

Data Life Cycle 단계	Data Temperature	관리 도구
생성 / 활성	🔥 HOT	HANA In-memory
준활성 / 비활성	♨️ WARM	Data Aging / Extension Node
보존 / 장기보관	❄️ COLD / Archive	ILM, Data Archiving, ALCS
폐기	(삭제)	ILM Retention Rule

 

 

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🧭 SAP 데이터 아카이빙 프로젝트 단계별 절차

1️⃣ 시스템 설치 / 구성 (System Setup & Configuration)	- 아카이빙 환경 구축 - 아카이빙 스토리지 연결 (Content Server / ILM Store / 외부 솔루션) - ArchiveLink, RFC, Logical File Path, Archiving Object 설정 - 테스트 클라이언트 구성	- 시스템 구성서 - Archiving 환경 설정 문서
2️⃣ 보존주기 도출 (Retention Policy Definition)	- 데이터의 Owner 지정 및 인터뷰 - 각 데이터 오브젝트별 보존기간 정의 - 법적/회계/내부 정책 검토 - S&OP, FI, MM, SD 등 모듈별 업무팀 협의 - ILM 정책 및 삭제 규칙 수립	- 보존주기(기간) 매트릭스 - Retention Rule / ILM Policy
3️⃣ 프로그램 개발 / 수정 (Development & Enhancement)	- 사용자 정의 아카이빙 대상 확대 시, Z-오브젝트 개발 - 표준 Archiving Object 보완 (exit enhancement) - 아카이빙 후 데이터 조회 프로그램 보완 (Z-report / ALV Viewer) - SARA job 자동화 / 모니터링 구성	- 개발 사양서(Specification) - 테스트 시나리오 - Z Report 프로그램
4️⃣ 아카이빙 수행 (Execution & Validation)	- SARA 트랜잭션에서 테스트 실행 - Preprocessing → Write → Delete 단계 수행 - Archive 파일 생성 및 검증 - 복원(RESTORE) 테스트 - 성능/용량 개선 효과 검증 - 시스템 모니터링 밍 튜닝	- 아카이빙 로그 - 검증 결과 보고서 - Before/After DB Size 비교