SAP on AWS - 국내 60개 이상 고객사가 SAP를 AWS에서 운영하는 이유

국내 60개 이상 고객사가 SAP를
AWS에서 운영하는 이유
• AWS와 함께하는 클라우드 기반 SAP 업무혁신
• AWS 파트너사 웅진의 AWS 기반 SAP 고객 혁신사례

AWS와 함께하는 클라우드 기반 SAP 업무혁신
이상규 매니저 | 강병수 매니저
SAP Solutions Architect | SAP on AWS 사업개발

© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
강연 중 질문하는 방법
Go to Webinar “Questions” 창에 자신이 질문한
내역이 표시됩니다. 기본적으로 모든 질문은
공개로 답변 됩니다만 본인만 답변을 받고 싶으면
(비공개)라고 하고 질문해 주시면 됩니다.
본 컨텐츠는 고객의 편의를 위해 AWS 서비스 설명을 위해 온라인 세미나용으로 별도로 제작, 제공된 것입니다. 만약 AWS
사이트와 컨텐츠 상에서 차이나 불일치가 있을 경우, AWS 사이트(aws.amazon.com)가 우선합니다. 또한 AWS 사이트 상에서
한글 번역문과 영어 원문에 차이나 불일치가 있을 경우(번역의 지체로 인한 경우 등 포함), 영어 원문이 우선합니다.
AWS는 본 컨텐츠에 포함되거나 컨텐츠를 통하여 고객에게 제공된 일체의 정보, 콘텐츠, 자료, 제품(소프트웨어 포함) 또는 서비스를 이용함으로 인하여 발생하는 여하한 종류의 손해에 대하여
어떠한 책임도 지지 아니하며, 이는 직접 손해, 간접 손해, 부수적 손해, 징벌적 손해 및 결과적 손해를 포함하되 이에 한정되지 아니합니다.
고지 사항(Disclaimer)

SAP on AWS Enterprise Customers

SAP on AWS 한국 고객 (공개 동의 취득 고객만 표기)
60개 이상의 고객이 현재 SAP를 AWS에서 도입/운영 중
2018년 15개 이상의 국내 고객 S/4 HANA 프로젝트가
AWS에서 진행됨

AWS and SAP 사용 사례
추가 SAP on AWS 사용사례들
AI & ML
(Rekognition, Lex…)
Big data
(Amazon EMR…)
Data warehousing
(Redshift, DMS,
SCT…)
IoT
(AWS IOT, Lambda…)
Virtual desktop
(Amazon Workspaces)
SAP를 AWS 위에서 운영
ERP
(S/4HANA, ECC, B1…)
Digital
(hybris Commerce…)
Analytics
(BW, BPC, BI…)
DB & platforms
(HANA, SCP CF, NW…)

FROM OUR CUSTOMERS
… SAP를 on AWS에서 운영하는 이유
기술 주기에 맞춘 변경
데이터 센터 탈출
비지니스 연속성
비지니스 성장 전략 활성화
비지니스 방향 변화
혁신
SAP S/4 HANA
비지니스 모델 변경
Enable agility and scalability, reduce project backlog
Reduce infrastructure costs, focus on Opex vs Capex
Improve disaster recovery and fail over procedures
Geo expansion, organisational change
Enable restructure, M&A, divestiture
Fast track innovation, digital transformation, IoT, AI, ML
Enable digital transformation and innovation
Implement new SAP solutions, Analytics side-car
Business Drivers Impacts

ASCS
(ERS)
PRD
(Active)
Lock Table
Replication
SUSE HAE
HSR
Sync
Private Subnet
ERS
(ASCS)
AP1
AP2
AP3
AP4
AP5
ASCS
QAS
+
PRD
(Standby)
AP1
AP2
AP3
AP4
AP5
Private Subnet
ASCS
()
PRD
(DR)
AP1
AP2
AP3
AP4
AP5
Private Subnet
Amazon
S3
Amazon
S3
Available Zone#2
Available Zone#1
Available Zone#1
Seoul Singapore (or any other region)
Backup
corporate data center
client
customer
gateway
DX
AWS
CloudFormation
AWS
CloudFormation
Internet
SAP
AP7
AP8
AP6
Auto Scaling
AP6
AP6
QAS + PRD Standby
PRD
DR
QAS
AP
DEV AP
+
DB
(Active)
VPN
Amazon
CloudWatch
Monitor

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00 5
Delivering Value
비용 효율적 프로모션 – know what works and
what doesn’t to whom and where
하루에 50TB 분석 가능*
Total Cost of Ownership 절감
9 개월 내에 전달 가능
Using AWS saves us $900,000 in
infrastructure costs alone, and lets us run
dozens of simulations a day so we can
reduce trace spend. It’s a win-win.
Strover Mcllwain
Senior Director of IT Infrastructure Engineering
”
“

% %
Total Cost of Ownership의 50% 절감
Delivering Value
AWS 도입 이후 2년 내에 예측 못한 다운타임
발생 없음
90% 향상된 퍼포먼스
Our performance of SAP on AWS is off the
scale. We reduced our monthly billing cycle
from four days to one day and have
significantly reduced our overall annual IT
costs.
Carlos Galiano
Chief Information Office, Seaco Global Ltd.
”
“

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L NCL
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이스타항공 : SAP HANA

““
지누스, AWS 클라우드에 SAP 구축 성공
지속적으로 성장하는
비즈니스를 커버할 글로벌
인프라와 초기 투자 비용
절감할 수 있는 솔루션이
필요했습니다. 또한 미국
지사에서 단기간 내에 SAP를
구축해야 해서 현지에서 즉시
자원을 사용할 수 있는 환경이
필요했습니다.
미국에 지사를 두고 있는 APN
파트너인 메가존의 지원을
받아 SAP를 단기간 내에
구축할 수 있게 했고, Amazon
S3를 미 동부와 서부에 구성해
장애 대응이 가능하게
했습니다. AppStream 2.0을
사용해 관리 용이성과 보안을
강화했습니다.
• 초기 구축 비용 절감
• 인프라 구축 기간 단축
• APN 파트너의 통합적인 지원
• 직관적인 GUI로 인한 높은
사용자 만족도
• 인프라 관리 및 유지 보수
용이
솔루션당면과제 혜택
제한된 IT 인력으로 글로벌 시스템을 운영하고 있지만,
한국에서 신속하게 AWS와 메가존의 지원을 받을 수
있어 앞으로 사업이 확장되더라도 그에 따른 시스템
구축 및 운영도 충분히 할 수 있다는 자신감이
생겼습니다.
- 김기훈, IT팀 부장, 지누스
Company: 지누스
Industry: 제조업
Country: 한국
Employees: 약 90명
Website: www.zinus.co.kr
About 지누스
지누스는 매트리스 제조 및 판매 전문
기업입니다. 혁신적인 압축포장기술로
매트리스를 소형 박스에 넣어
배송하는 운영 방식을 선보이며
아마존닷컴에서 매트리스 누적 판매량
1위를 차지했습니다. 북미 지역에서
온라인 매트리스 시장 점유율 52%를
달성하는 쾌거를 이뤄냈으며, 현재
북미 시장뿐만 아니라 중국, 일본,
유럽 등지로 판매 시장을 넓히며
성장하고 있습니다.

SAP on AWS – how does this work?
Bring-your-own-license Region choice plus control Do-it-yourself; or
SAP “on-premise” editions
Applications/Databases/Platforms Shared responsibility for security Fully managed by APN SAP partner

• SAP on AWS 한국어
사이트를 통해 연결
가능
• AWS 직원을 통해 쉽게
연결 가능
• Amazon Partner Network
(APN) 인증완료
• SAP competency 프로그램
• 고객 사례 보유
• SAP on AWS 교육
• 연간 플랜 및 리뷰
• AWS 특화된 제안/유지보수
GSI’s
(12)
국내
파트너
MSP
(25)
Tech
(8)
AWS & SAP 파트너 에코시스템

Conclusion – SAP on AWS
Improve security
posture
Scale to meet
actual demand
Build once,
deploy globally
Improve operational
reliability
Deploy in minutes vs.
week/months
Deploy complex
topologies with ease
Customers can focus
on core competency
16-22% less TCO
than on prem

SAP on AWS
Databases
SAP HANA Editions
SAP MaxDB Database (7.8+)
SAP ASE (15.7.0.051+)
Oracle (11.2.0.4+, 12.1.0.2+)
IBM DB2 (9.7+)
Microsoft SQL Server (‘08 R2+)
SAP Applications
SAP S/4HANA
SAP Business Suite*
SAP BW4/HANA^
SAP Business Warehouse
SAP Business All-In One
SAP Business One
SAP BusinessObjects
SAP hybris
SAP Platform Solutions
SAP NetWeaver
SAP Data Services
SAP Adaptive Server Enterprise
SAP IQ
SAP Replication Server
SAP Mobile Secure
SAP Afaria
Sybase Unwired Platform
*SAP ERP, SAP CRM, SAP SCM, SAP PLM, and SAP SRM applications, and apps based on Java or ABAP

• 42 instances certified across the R3, R4, M4, M5, C4, C5, X1 and X1e instance
families
• * Additional r5d and High Memory instances available. For more information
visit: https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/
General Purpose
Name vCPU
Memory
(GiB)
Network
(Gbps)
Storage
(Mbps)
SAPS
m5.24xlarge 96 384 25 10,000 135,230
m5.12xlarge 48 192 10 5,000 67,215
m5.4xlarge 16 64 High 2,120 22,538
m5.2xlarge 8 32 High 2,120 11,269
m5.xlarge 4 16 High 2,120 5,634
m5.large 2 8 High 2,120 2,817
Compute Optimized
Name vCPU
Memory
(GiB)
Network
(Gbps)
Storage
(Mbps)
SAPS
c5.18xlarge 72 144 25 9,000 95,400
c5.9xlarge 36 72 10 4,500 47,700
c5.4xlarge 16 32 Up to 10 2,250 21,200
c5.2xlarge 8 16 Up to 10 2,250 10,600
c5.xlarge 4 8 Up to 10 2,250 5,300
c5.large 2 4 Up to 10 2,250 2,650
Current Generation Amazon EC2 instances
Certified for SAP Workloads
Memory Optimized
x1e.32xlarge 128 3,904 25 14,000 131,500
x1.32xlarge 128 1,952 25 14,000 131,500
x1e.16xlarge 64 1,952 10 7,000 32,875
x1.16xlarge 64 976 10 7,000 65,750
x1e.8xlarge 32 976 Up to 10 3,500 32,875
x1e.4xlarge 16 488 Up to 10 1,750 16,437
x1e.2xlarge 8 244 Up to 10 1,000 8,219
r5.large 2 16 EBS-Only up to 3,500 Up to 10
r5.xlarge 4 32 EBS-Only up to 3,500 Up to 10
r5.2xlarge 8 64 EBS-Only up to 3,500 Up to 10
r5.4xlarge 16 128 EBS-Only 3,500 Up to 10
r5.12xlarge 48 384 EBS-Only 7,000 10
r5.24xlarge 96 768 EBS-Only 14,000 25
r5.metal 96* 768 EBS-Only 14,000 25
r5d.metal* 96* 768
4 x 900 NVMe
SSD
14,000 25
u-12tb1.metal* 448 12 25 14 25 Gigabit

SAP on AWS - 국내 60개 이상 고객사가 SAP를 AWS에서 운영하는 이유

The AllianceCustomerAdoption
2008
SAP as a
Customer
S/4 HANA
SAP IQ / ASE
SAP Business Suite
HANA One
HANA Developer Edition
A1 / B1
RDS Solutions
BOBJ
SAP HANA for B1
BW on HANA
BW on HANA (4TB)
Today
X1 (2TB)
BW/4 HANA X1 (14 TB)
X1e (4TB)
HEC on AWS
SCP on AWS
FAST Migrate
Engineering Milestones
BW/4 HANA X1 (50 TB)
Hybris on Aurora
FAST Migrate ASE on MP
Nitro (C5 / M5) for SAP
NS2’s Secure HANA Cloud
HANA as a Service
SCP | AWS Interoperability
EC2 Bare Metal for HANA
2016
2017
2018
SAPGUI on Amazon AppStream
SAP on AWS

Amazon EC2 instances for SAP HANA
Introducing 48TB support for S/4HANA Deployments
.244 .384 .488 .768 1 2 4 6 9 12 18 24 48
R4 R5 R4 R5 X1 X1 X1e U1 U1 U1 U1 U1 U1-SO
TB
EC2 High Memory InstancesEC2 Memory Optimized Instances
Seamless access to all AWS Services
Breath
Scale
Secure
TCO
Flexibility
Speed
Near Infinite Elastic Scalability for
Mission-Critical Deployments
AWS owned and operated
Linear Pricing
Grow-as-you-Go
<1 hour provisioning times
100% Software Defined

Why AWS for SAP?
Comparing hyper-scale IaaS offerings* for SAP

SAP Market Leadership
Leader in the ISG Provider Lens for SAP HANA
Key Excerpts:
• “have a highly attractive product and service
offering and a very strong market and competitive
position; they fulfill all requirements for
successful market cultivation. They can be
regarded as opinion leaders, providing strategic
impulses to the market. They also ensure
innovative strength and stability.”
• “AWS’ ability to document its customer journeys
on SAP provides strong differentiation versus
other providers we evaluated.”
• “With support for extremely large scale-out
clusters of HANA services (up to 50TB of memory),
AWS is an industry leader for SAP global
infrastructure and innovation. From its close
work with SAP, we expect additional service
releases, tooling and innovations on AWS
infrastructure in 2018.”

Real-time
data sources
Real-timeanalysis
Amazon Kinesis
Data Streams
Perform batch transformationsStore data
AWS Glue (Data Catalog)
Interactive SQL
analysis
Amazon EMR
(Apache Spark)
Amazon IAM, KMS, CloudTrail, CloudWatch
Amazon Redshift
Amazon Kinesis
Data Firehose
Raw data Transformed data
Amazon S3
Historicalanalysis
Amazon Lambda
Query data in place using
Redshift Spectrum
On-premise
Data sources
Including SAP
Amazon Athena
Amazon DynamoDB
Read latest usage data
(emr-dynamodb-connector)
Store data in master data
set for historical analysis
Offload to DWH for analytics
and reporting purposes
(COPY)
Apps
BI Tools
(PowerBI,
Tableau)
Streaming
data
Perform real-time transformations
and store the results
AmazonAPIGatewayandLambdafunctions
SAP Data Lake on AWS architecture
Ingest data
through a
variety of
services from
AWS or 3rd
party vendors
And other ..
Amazon
Machine Learning and AIAdvanced analytics & AI
Data sources Ingest Transform Analyze Publish Consume

Q. Which of the following benefits has your company experienced as a result of moving SAP workloads to AWS?
Customer Time
Running SAP
solutions on AWS
47% 2+ years
80% 1+ years
2018 Study
36%
35%
27%
26%
24%
22%
22%
22%
18%
18%
18%
17%
16%
15%
14%
Cost savings
Improved efficiency (centralization)
Increased innovation
Improved productivity
Improved security
Improved data availability/uptime
More predictable costs
Improved ability to focus time/resources on core competencies
Improved agility to react to business changes and opportunities
Adoption of digital business initiatives (e.g., big data/analytics, IoT)
Improved customer experience (improved reliability, consistency, etc.)
Faster time to market
More efficient data archive/storage
Improved scalability to enable business growth
Improved IT alignment with the business/image
32%
28%
26%
26%
43%
% in blue are
running SAP on
AWS 2+ years
Customers SAP on AWS 2+ Years See Expanded Benefits

New "SAP on AWS”
AWS AI 서비스로 SAP 비즈니스 프로세스를 자동화하기

SAP on AWS 도입 여정
프로젝트 시작
Value
Time
끊임없는
혁신 시도
기초작업
마이그레이션
클라우드 네이티브
레거시 어플리케이션 &
데이터
아키텍쳐/비즈
니스 프로세스
현대화

이노베이션의사 결정 경쟁적 우위비즈니스
오퍼레이션
고객 경험
of digital transformation initiatives
supported by AI in 201940%
AWS AI 서비스를 통한 디지털 트랜스포메이션

APIs
파트너 직원
Websites
Services
IoT
AR/VR
Voice
Chatbots
고객
Mobile
AWS AI 서비스는 API
형태로 제공되며, 민첩성,
유연성, 보안, 확장성 을
기반으로 다양한 비즈니스
어플리케이션과 쉽게
결합할 수 있으며 이를
위해 사용자 중심의 UI를
제공합니다.
AWS AI 서비스의 장점

R E K O G N I T I O N
I M A G E
P O L L Y T R A N S C R I B E T R A N S L A T E C O M P R E H E N D L E XR E K O G N I T I O N
V I D E O
Vision Speech Language Chatbots
A M A Z O N
S A G E M A K E R
B U I L D T R A I N
F O R E C A S T
Forecasting
T E X T R A C T P E R S O N A L I Z E
Recommendations
D E P L O Y
Pre-built algorithms & notebooks
Data labeling (G R O U N D T R U T H )
One-click model training & tuning
Optimization (N E O )
One-click deployment & hosting
F r a m e w o r k s I n t e r f a c e s I n f r a s t r u c t u r e
E C 2 P 3
& P 3 D N
E C 2 C 5 F P G A s G R E E N G R A S S E L A S T I C
I N F E R E N C E
Reinforcement learningAlgorithms & models ( A W S M A R K E T P L A C E
F O R M A C H I N E L E A R N I N G )
NEW NEW NEW
NEW
NEW
NEW
NEW
NEW
NEW
I N F E R E N T I A
NEW
NEW
AI SERVICES
ML SERVICES
M L F R A M E W O R K S &
I N F R A S T R U C T U R E
App 개발자용
ML 개발자 및
데이터
사이언티스트용
ML 연구자 및 학계용
The Amazon ML Stack: 가장 넓고 깊은 기능 지원

SAP AI 인터페이스 데모
1. SAP 챗봇 데모 : Amazon Lex
2. SAP OCR 데모 : Amazon Textract
3. SAP 시계열 데이터 예측 데모 : Amazon Forecast
4. SAP 자연어 Sentimental 분석 데모 : Amazon Comprehend
5. SAP 민감 정보 관제 데모 : Amazon Macie

Utterances
Spoken or typed phrases that invoke your
intent
BookHotel
Intents
An intent performs an action in response
to natural language user input
Slots
Slots are input data required to fulfill the
intent
Fulfillment
Fulfillment mechanism for your intent
Amazon Lex
모바일 및 웹 환경에서 대화형 인터페이스를 구축할 수 있습니다.

AWS Cloud
AWS Lambda
Mobile
Text / Voice
VPC
SAP ERP
Amazon Lex
RFC /
Odata
AWS의 챗봇 서비스인 Amazon Lex를 SAP ERP 와 연계하여 사용자가 음성이나
챗팅을 통해 주문을 하거나 정보를 조회할 수 있게 만들 수 있습니다.
SAP 챗봇 주문 시스템 아키텍쳐

SAP 챗봇 주문 시스템 아키텍쳐

코드 또는 템플릿을 유지
관리할 필요가 없음
문서 처리 비용 절감
(1,000 페이지 당 $1.50)
K E Y F E A T U R E S
문서 및 양식으로부터
데이터를 빠르고
정확하게 추출
광학글자인식
(OCR)
Key-value pair
detection
신뢰도 기준 조절 가능테이블 인식 테두리 박스 검출 ML 전문 지식이
필요 없음
Amazon Textract : 이미지에서 텍스트 추출
사실상 모든 문서에서 텍스트와 데이터를 손쉽게 추출하고 OCR 및 양식의 필드 콘텐츠와
테이블에 저장된 정보를 식별합니다.

the 137 protein structures
The performance of the various clusterings was evalu-
MethOd Num' C'USte'S Rand mdex ated using two types of measures.
The first is the average
TM~score 8 89.7% silhouette width itself, which is a measure of the clus-
ppm 9 39,396 ter compactness and separation. In general, clustering is
305C 9 895% based on the assumption that the underlying data form
compact clusters of similar characteristics. Larger aver-
R50 7 92.096
age Silhouette Width means that the result of a clustering
기존 OCR 솔루션의 한계
기존 OCR 솔루션들은 단순히 문자 묶음만 추출 가능합니다.

Method Num. clusters Rand index
TM-score
FPFH
3DSC
RSD
VFH
Combined silhouette weights
Combined equal weights
8
9
9
7
8
7
7
89.7%
89.3%
89.5%
92.0%
85.3%
92.2%
90.2%
JSON
표 인식
Amazon Textract : 구획/테이블 인식 기능
Amazon Textract는 구획을 구분하고 테이블을 자동 인식하여 추출합니다.

Presley, Elvis AaronN A M E
Graceland, Memphis, TN
12-12-1234
TCB Limited
Graceland, Memphis
Presley
TCB Limited
12-12-1234
TN
901 987-6543
3765 Elvis Presley Blvd.
38116
Elvis
Elvis.Presley@yahoo.com
양식으로부터 입력 값 추출
A D D R E S S
I D
C O M P A N Y
Amazon Textract : Key와 Value값을 인식하여 추출
Amazon Textract는 키-밸류를 인식합니다.

SAP Invoice Process Automation
멀티 OCR 솔루션 크로스 체크 Workflow
Start
이미지 업로드
Amazon Textract
호출
Key-Value 기반
추출
정확도 체크
95%
다른 OCR 솔루션을
Bounding 위치 정보와
함께 호출
결과 크로스
체크
Step
Functions
호출
실패
Y
N
Y
N
Amazon Textract의 정확한 Bounding 위치 정보를 다른 OCR 솔루션에 전달하면 해당 OCR 솔루션도 별도의 위치 기반
학습이 필요 없게 됩니다. 이는 또한 크로스 체크 시 별도의 상호 룰세트 정의가 필요 없음을 의미합니다.

AWS Cloud
Step
Functions
API
Gateway
Lambda SNS
S/4HANA
SAP
Gateway
OData
User
Lambda
Corporate data
center
RPA
User attended
RPA
Full Automated
https
https
S3 CloudWatch DynamoDB
OData
숫자 금액 정보 등 높은 정밀도가 필요한 입력 값에 대한 관리자 확인 조건 또는 기타 자동화 프로세스(RPA 등) 추가 검증
도는 이중 점검 가능. AWS Step Function과 같은 서버리스 기반 서비스로 워크플로우 관리 구현
Textract

AWS Step Functions은 Client와 Server, On-Premise와 Public Cloud의 프로세스들을 쉽게 조합하여 프로세스 체인을
만들고 별도의 Queue 시스템 개발 없이도 Call Back 기능을 제공합니다.

Amazon Textract의 Key-Value 추출 기능은 기존 전처리/후처리 작업을 최소화 시킬 수 있습니다.

콘솔 및 API를 활용해서
쉽게 사용하실 수
있습니다
어떠한 시계열
데이터에도 동작합니다
K E Y F E A T U R E S
외부 데이터를 결합한 더
정확한 예측
여러 시계열
데이터를 한번에
고려합니다
자동화된
머신 러닝
콘솔 상의 예측
결과 시작 화 및
비즈니스 앱으로의
결과 전송
콘솔을 통해 모델
정확도 평가 가능
예측 및 모델
재교육 스케쥴링
기존 알고리즘을
SageMaker에서
적용 가능
Amazon Forecast : 시계열 예측 서비스
Amazon.com의 물류센터에 사용된 것과 동일한 기술에 기반을 둔 시계열 예측 서비스입니다.

AWS Cloud
VPC
SAP ERP
S3
AWS CLI
S3 Forecast
AWS의 AI 시계열 예측 서비스인 Amazon Forecast를 사용하면 원자재, 재고의
수요 예측을 가능하게 하고 이를 통해 생산성을 높이고 비용을 줄일 수 있습니다.
SAP 시계열 DATA 예측 시스템 아키텍쳐

SAP 시계열 DATA 예측 시스템 아키텍쳐

감정 분석 엔터티 추출 언어 핵심 문구 주제 모델링
!
고객 상호작용 분석, 지식 관리 및 검색, 자체 데이터에 대한 훈련 모델
Amazon Comprehend : 자연 언어 처리 서비스
Amazon Comprehend는 Deep Learning 기반의 NLP 엔진이 탑재된 완전 관리형 자연 언어
처리 서비스입니다.

A m a z o n . c o m , I n c . i s l o c a t e d i n
S e a t t l e , W A a n d w a s f o u n d e d J u l y
5 t h , 1 9 9 4 b y J e f f B e z o s . O u r
c u s t o m e r s l o v e b u y i n g e v e r y t h i n g f r o m
b o o k s t o b l e n d e r s a t g r e a t p r i c e s
Document Topic Proportion
Doc.txt 0 .89
Doc.txt 1 .67
Doc.txt 2 .91
Topic Term Weight
0 Washington .89
1 Silicon Valley .67
2 Roasting .91
Keywords Topic Groups Document Relationship to Topics
TOPIC MODELING
Named Entities
• Amazon.com : Organization
• Seattle, WA : Location
• July 5th, 1994 : Date
• Jeff Bezos : Person
Key Phrases
• Our customers
• books
• blenders
• great prices
Sentiment
• Positive
Language
• English
Amazon Comprehend : 텍스트 분석 예제
Amazon Comprehend는 텍스트에서 통찰력 확보 및 관계 파악을 합니다.

AWS Step Functions workflow
SAP Sentimental 데모 : Amazon Comprehend

SAP Sentimental 데모 : Amazon Comprehend

Amazon
Macie
Amazon Macie : 민감한 정보의 감지, 분류, 보호
Amazon Macie는 기업이나 개인정보등의 민감한 정보를 자동 감지, 분류, 보호하는 딥런닝
기반의 서비스입니다.
기업의 수많은 데이터와 트랜잭션 속에서 기업이나 개인의
민감한 정보를 수작업으로 관리하는 것에는 한계가 있습니다.
Amazon Macie는 딥런닝 기반의 Data Loss Preventtion (DLP)
솔루션으로서, 기업의 비즈니스에 민감한 정보를 발견하고
보호하며 관리자에게 자동으로 경고를 줄 수 있는 서비스입니다.

AWS Cloud
VPC
SAP ERP
Textract
Odata
Lambda
SAP Macie 민감 정보 자동 감지 시스템 아키텍쳐
CloudWatch
S3
Macie
Amazon Macie를 이용하여 기업의 텍스트/이미지 정보에서 민감한 정보를 찾아내어
관리자에게 경고를 주는 시스템입니다.

Non-SAP Applications
http(s)
SaaS
Applications
http(s)
On-Premise
Applications
http(s)/
ODataIoT Devices
Apps
Voice
Amazon API
Gateway
Amazon
Cognito
AWS
Lambda
OAuth
Tokens
Lambda
Proxy
JWT
Tokens
http(s)
SAP Gateway SAP
Applications
RFC
aws
SAP on AWS 인터페이스 플랫폼

AWS
Lambda
AWS
Fargate
Amazon
API Gateway
Amazon
Simple
Notification
Service
Amazon
Simple
Queue
Service
AWS
Step Functions
COMPUTE
DATA STORES
INTEGRATION
Amazon Aurora
Serverless
Amazon
S3
Amazon
DynamoDB
AWS
AppSync
AWS Serverless 서비스
AWS 서버리스 서비스는 컴퓨팅, 데이터베이스, 스토리지, 메시지 큐, BPM 등의 다양한
카테고리의 서비스를 망라하고 있습니다.

© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
SAP Data Hub and SCP on AWS

Amazon API Gateway and AWS Lambda
Non-SAP Applications
http(s)
SaaS
Applications
http(s)
On-Premise
Applications
aws
SAP Gateway SAP
Applications
RFC
http(s)/
ODataIoT Devices
Apps
Voice
Amazon API
Gateway
Amazon
Cognito
AWS
Lambda
OAuth
Tokens
Lambda
Proxy
JWT
Tokens
http(s)

AWS IoT and SAP Leonardo IoT interoperability
Devices
Edge Gateway
AWS IoT Greengrass
Security
Messaging
Compute
Device Shadow
AWS Cloud
AWS IoT Core
AWS IoT
Events
AWS IoT
SiteWise
Device Management / Connectivity /
Security / Data Ingestion / Rules / Logs
AWS IoT Device
Defender
AWS IoT Device
Management
AWS IoT Things
Graph
SAP Leonardo IoT
IoTGateway
Cloud
IoT Business Services
• Edge Extension Services
• Semantic Modeling
• Unified Events / Actions
• Timeseries Management
• Unified Rules
• Lifecycle Management
• Use-case oriented
services
IoT Data Ingestion
• Transformations
• Derivations
• Aggregations
• Calculations
EdgePolicy
Service
IoT Data Management
• Device Data
• Time Series
Raw Data
• Time Series
Aggregates
• Hot, Warm
data stores
• Data
Retention
Vora
Hana
SAP
Applications
Customer /
Partner
Applications
Master Data
Analytics
Machine
Learning
Block Chain
(Coming soon)
SAP Leonardo IoT Edge
Essential Business
Functions HTTP Endpoint for
users and SAP
applications
(Coming soon)

S/4 Conversion SAP on AWS
JIHO KIM
Infrastructure Consulting Team Leader
Woongjin Co., Ltd.

강연 중 질문하는 방법
Go to Webinar “Questions” 창에 자신이 질문한
내역이 표시됩니다. 기본적으로 모든 질문은
공개로 답변 됩니다만 본인만 답변을 받고 싶으면
(비공개)라고 하고 질문해 주시면 됩니다.
본 컨텐츠는 고객의 편의를 위해 AWS 서비스 설명을 위해 온라인 세미나용으로 별도로 제작, 제공된 것입니다. 만약 AWS
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고지 사항(Disclaimer)

S/4 Conversion 배경
SAPHANADB로의전환을통한 시스템성능향상
SAPHANA DB 전환
• 노후화된 하드웨어 교체 시기
• SAP Data 처리속도 개선 필요
• 효율적인 인프라 운영기반 마련
Technical Upgrade
• S/W 기술종료에 따른 DB, OS 교체 필요
• SoH or S/4HANA 의 최적화된 시스템 전환
In-Memory
플랫폼 기반의
인프라 구현
S/W 기술
종료에 대비한
서버 구축

S/4 Conversion 핵심과제
핵심 과제 상세 내용 비고
인터페이스
업무영역
마이그레이션
§ ECC 6.0에서 최신 HANA DB로 Conversion
§ SAP 모듈별 Application Conversion
§ 운영, 개발 Application 서버 신규 설치
§ HANA DB전환에 따른 SAP 모듈별 주요변화사항 및 Conversion방안 제시
§ HANA DB전환에 따른 SAP 모듈별 CBO 검증 및 시스템 간 인터페이스 검증
§ 기 운영중인 시스템 연관 프로그램 구성 시 이슈 지원 필요 (SAP부문)
§ 전환 전/후 성능 개선 측정 및 리포팅
§ 현 ERP와 연계시스템의 인터페이스 이관 수행 및 정상여부 점검/조치
§ 인터페이스 방식 변경에 따른 적용 가능한 방식 제시
§ 보안 방식, 영역에 관련된 기술요소의 이슈 파악
§ Conversion 데이터
(146GB,300GB*2) * 2
§ 대상모듈 : FI, CO, MM,
입출금시스템
§ 비즈니스 연속성
§ DBCO,FTP,RFC,XML,
데몬(통신모듈) 등
보안영역
§ 법적 암호화정보(고유식별정보 및 금융정보) DB의 컬럼단위데이터 및
비정형 데이터 암호화 적용 및 정상여부 점검 조치
§ Ksign 벤더와 협의

S/4 Conversion 웅진특장점
HANA DB
Conversion
자체 기술력 확보
• 웅진의 VAS자체 역량 확보
• 서비스 전문인력에 의한 철저한 업무 분석
• 다수의 Conversion 수행 경험을 통한 웅진만의 자체
기술력을 확보
유사 프로젝트
경험
• CNCITY에너지, 롯데 계열사, CJ 관계사 등
HANA DB 구축 및 Conversion 경험 다수
• S/4HANA세미나 및 OnePack 개최
다수의 HANA DB
구축 & 전환 경험
• 다수의 SAPERP구축 & DB Conversion경험을 가진
전문인력으로 조직과 인력을 구성
• 다양한 사업 경험을 확보한 전문 역량 활용
제안의 특장점
안정적인
ERP 시스템
구현
성공적 SAP ERP 시스템
구축 & 전환
AWS 마이그레이션을 통한
미래혁신 달성방안 수립
핵심역량을 바탕으로
경쟁력 강화 및 사업 확장

S/4 Conversion 일정
준비
Prepare 분석Explore — 구현Realize 이행Deploy
프로젝트
사전준비
1차
Conversion
Test
2차
Conversion
Test
3차
Conversion
Test
최종전환
준비
최종
전환
안정화
(결산 수행)
안
정
화

S/4 Conversion 일정
운영백업
시스템준비
CCM
(Custom Code
Management)
CBO 프로그램
점검
Upgrade
DBMigration
SuiteonHANA
DataMigration
분석
Explore
•구현
Realize
구분 1차 테스트 2차 테스트 3차 테스트
목적
§ Application Migration 수행
§ Data Migration 결과 검증
§ Cut-Over 시뮬레이션
테스트
수행
방법
§ Data Migration 수행
§ 업무별 단위테스트 수행
§ Process 관계를 고려하여 각각
테스트 주체 별로 수행
§ Process 관계를 고려하여 각각
테스트 주체 별로 수행
테스트 § STD 프로그램 점검
§ CBO 프로그램 점검
§ I/F 점검
§ CBO 프로그램 점검
§ I/F 점검
산출물
§ 1차 테스트 시나리오
§ 1차 테스트 수행 결과 및 Issue
List
List
List
§ 테스트 완료보고서
추가
고려사항
프로젝트성격을 “인터페이스점검＂시나리오를별도구성하여통합테스트진행예정

S/4 Conversion 단계
S/4HANA
Assessment
Support
Sandbox Test
System
준비및
Tech지원
ReadinessCheck
Support & MPW
준비
Migration
Planning
Workshop 수행
Upgrade
DB Migration
S/4HANA
Data Migration
CCM
(CustomCodeManagement)
CBO프로그램점검
기능Test및
데이터검증
CCM
Fiori Setup
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA

Sandbox Test
System
준비 및
Tech 지원
Readiness Check
Support & MPW
준비
Migration
Planning
Workshop 수행
Upgrade
DB Migration
S/4HANA
Data Migration
CCM
(Custom Code Management)
CBO 프로그램 점검
기능 Test 및
데이터 검증
CCM
Fiori Setup
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA
Assessment
Support

S/4HANA
Assessment
Support
§ S/4HANA Value 변화기능 설명(Readiness Check)
§ Conversion 가능 여부 점검(Readiness Check)
§ Application 아키텍처&구현범위 점검(Readiness Check)
§ Technical 아키텍처&시스템 Sizing 점검(Readiness Check)
§ UX 전략 설명(Fiori Setup 방법 및 기술)

Readiness Check
Support & MPW
준비
Migration
Planning
Workshop 수행
Upgrade
DB Migration
S/4HANA
Data Migration
CCM
기능 Test 및
데이터 검증
CCM
Fiori Setup
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA
Assessment
Support
Sandbox Test
System
준비 및
Tech 지원

Sandbox Test
System
준비 및
Tech 지원
§ Readiness Check Service
§ Application 영역 점검(MPW 준비)
§ Application 데이터 불일치 여부 점검(MPW 준비)
§ 권고된 Notes 적용 여부 상세 점검(MPW 준비)
§ 웅진만의 Value Assurance Service 수행
§ Test 시나리오 준비(MPW 준비)

Migration
Planning
Workshop 수행
Upgrade
DB Migration
S/4HANA
Data Migration
CCM
기능 Test 및
데이터 검증
CCM
Fiori Setup
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA
Assessment
Support
Sandbox Test
System
준비 및
Tech 지원
Readiness Check
Support & MPW
준비
S/4HANA

Readiness
Check
Support &
MPW 준비
§ HANA 장비 준비 점검(Readiness Check)
§ Solution Manager 설치 점검(Readiness Check)
§ 운영 시스템 Copy Backup, 인프라 점검(Readiness Check)
§ 사전 Notes 및 시스템 적용 (Readiness Check)
S/4HANA

Upgrade
DB Migration
S/4HANA
Data Migration
CCM
기능 Test 및
데이터 검증
CCM
Fiori Setup
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA
Assessment
Support
Sandbox Test
System
준비 및
Tech 지원
Readiness Check
Support & MPW
준비
S/4HANA
Migration
Planning
Workshop 수행
S/4HANA

Migration
Planning
Workshop수행
§ Readiness Check Service Report 리뷰
§ Migration Planning Workshop 수행
- Readiness Check 결과 리뷰
- Custom Code Management 리뷰
- 향후 Migration 시 예상 이슈 점검
- System Architecture& Infrastructure 점검
- System Sizing 점검
- Go-Live 일정 영향 분석
S/4HANA

Upgrade
DB Migration
S/4HANA
Data Migration
기능 Test 및
데이터 검증
CCM
Fiori Setup
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA
Assessment
Support
Sandbox Test
System
준비 및
Tech 지원
Readiness Check
Support & MPW
준비
S/4HANA
Migration
Planning
Workshop 수행
S/4HANA
CCM

CCM(Custom Code
Management)
CBO 프로그램
점검
§ EHP Upgrade
§ HANA DB Migration
§ Notes 적용 지원
§ 이슈 Follow Up

S/4HANA
Data Migration
기능 Test 및
데이터 검증
CCM
Fiori Setup
S/4HANA
S/4HANA
S/4HANA
Assessment
Support
Sandbox Test
System
준비 및
Tech 지원
Readiness Check
Support & MPW
준비
S/4HANA
Migration
Planning
Workshop 수행
S/4HANA
CCM
Upgrade
DB Migration

Upgrade DB
Migration § HANA Overview 교육(CCM)
§ Oracle 기반 CBO 프로그램 수정을 위한 “ABAP for HANA”
교육수행(CCM)
§ Oracle 기반 CBO 중 Critical 항목 점검 지원(CCM)

기능 Test 및
데이터 검증
CCM
Fiori Setup
S/4HANA
S/4HANA
Assessment
Support
Sandbox Test
System
준비 및
Tech 지원
Readiness Check
Support & MPW
준비
S/4HANA
Migration
Planning
Workshop 수행
S/4HANA
CCM
Upgrade
DB Migration
S/4HANA
Data Migration
S/4HANA

S/4HANA Data
Migration § Application 데이터 영역 Migration 수행 직전 Notes 적용
§ Application Migration 수행(Small IMG 수행)
§ 신규 기능 검증
S/4HANA

Extraction 업데이트(S/4HANA로 업그레이드)와 마이그레이션을 위한 필수 소프트웨어 추출
Configuration DMO(Data Migration Option)를 통해 업데이트에 필수적인 모든 정보를 찾음
Checks 업데이트와 마이그레이션 과정에 필요한 사항을 현재 시스템이 충족하는지 점검
Preprocessing Shadow System 생성 → CTS Lock 시작
Execution Shadow System을 Target system(S/4HANA 운영)으로 전환 → 시스템 Down-Time 시작
Postprocessing 시스템 Conversion 작업 완료 → 후속 FI 마이그레이션 작업 시작
SUM : Software Update Manager 작업 단계
S/4HANA Data MigrationUpgrade+DB Migration

CCM
Fiori Setup
S/4HANA
S/4HANA
Assessment
Support
Sandbox Test
System
준비 및
Tech 지원
Readiness Check
Support & MPW
준비
S/4HANA
Migration
Planning
Workshop 수행
S/4HANA
CCM
Upgrade
DB Migration
S/4HANA
Data Migration
S/4HANA
기능 Test 및
데이터 검증

기능 Test 및
데이터 검증
§ CBO Syntax error 및 주요 TCODE 점검
§ 유관시스템 Interface 점검
§ 신규 기능 검증

Fiori Setup
S/4HANA
S/4HANA
Assessment
Support
Sandbox Test
System
준비 및
Tech 지원
Readiness Check
Support & MPW
준비
S/4HANA
Migration
Planning
Workshop 수행
S/4HANA
CCM
Upgrade
DB Migration
S/4HANA
Data Migration
S/4HANA
기능 Test 및
데이터 검증
CCM

CCM
§ CBO 프로그램 오류 대상 정의 및 수정 방안 지원

AWS 구축사례 – CNCITY에너지
50개
EC2
1TBSAP
(HanaDB)
H/A
RDS
(Oracle)
6개
사 ) )(- )
제조업사인C사는서비스의지속적증가에따른
서비스안정성,확장성을지원하기위해AWS
클라우드로기존워크로드의전서비스환경을
이관하였습니다.
Availability Zone-A Availability Zone-C VPN
Connection
VPC-Peering
사무실
NAT gateway
DB
(Active)
DB
(Standby)
Amazon S3AMI
NAT gateway
Backup
WEB / APP
Server
WEB / APP
Server
WAF WAF
Amazon
CloudWatch
Amazon
EFS
Amazon
Route 53
Amazon
snapshot
Application
Load Balancer
On-Premise
VPN
Connection
HANA DB
(Active)
HANA DB
(Active)
HANA SYSTEM
Replication
S/4 HANA
Application
S/4 HANA
Application
RDSReplication(multi-AZ)
HA Cluster
Data
Migration

AWS 구축사례 – Y사
Availability Zone-A Availability Zone-C
Amazon
CloudWatch
HANA SYSTEM
Replication
VPN
Connection
VPC-Peering
사무실
NAT gateway
HANA DB
(Active)
HANA DB
(Active)
Amazon S3AMI
SAP Router NAT gateway
Fiori
Application
S/4 HANA
Application
S/4 HANA
Application
SAP Solman
Backup
Amazon
EFS
Amazon
Route 53
Amazon
snapshot
SAP Support Staff
HA Cluster
사
스타트업인Y사는S/4HANA를바탕으로유연하고
확장성이높은서비스를위해
AWS클라우드환경으로시스템을구축하였습니다.
25개
EC2
1TBSAP
(HanaDB)
H/A

SAP on AWS (High-Availability)
SUSE Linux
Enterprise
Server
SIOS

Cloud Solution - 통합 모니터링 서비스의 시작부터 마지막까지 Watchcon입니다.
고객의 마음에서 항상 지켜보겠습니다.

Thank you J
JIHO KIM
jiho.kim@woongjin.co.kr

SAP on AWS 웨비나에 참석해주셔서 대단히 감사합니다.
저희가 준비한 내용, 어떻게 보셨나요?
더 나은 세미나를 위하여 설문을 꼭 작성해 주시기 바랍니다.
aws-korea-marketing@amazon.com
twitter.com/AWSKorea
facebook.com/amazonwebservices.ko
youtube.com/user/AWSKorea
slideshare.net/awskorea
twitch.tv/aws

AWS Migration 웨비나에 참석해주셔서 대단히 감사합니다.
저희가 준비한 내용, 어떻게 보셨나요?
더 나은 세미나를 위하여 설문을 꼭 작성해 주시기 바랍니다.
aws-korea-marketing@amazon.com
twitter.com/AWSKorea
facebook.com/amazonwebservices.ko
youtube.com/user/AWSKorea
slideshare.net/awskorea
twitch.tv/aws

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