Top N List
신규 개발 CBO 중 어느
프로그램이 부하를 유발하는지,
정확히 식별하고 계십니까?
OWLens Top N List는 커스텀(CBO) 프로그램을 응답시간·메모리·실행횟수 등 여러 축으로 순위화하고, 태스크 유형별로 걸러 상위 유발 프로그램을 식별합니다.
이어 Program History로 이동하면, 해당 프로그램이 사용된 날짜·시간대별 추이는 물론 AP 서버·사용자 단위까지 구간별 응답시간으로 조회해 병목 지점을 정밀하게 진단합니다.
무겁다는 사실은 오픈 뒤에,
민원과 함께 드러납니다.
신규 구축이나 S/4HANA 전환 과정에서는 대량의 CBO가 새롭게 개발됩니다. 하지만 어떤 커스텀 프로그램이 무거운지, 원인이 응답시간인지·CPU인지·DB인지, 언제·어느 구간에서 발생하는지는 오픈 후에야 민원과 함께 드러납니다. SAP 표준 도구만으로는 커스텀 프로그램별로 이러한 문제를 사전에 판단하기 어렵습니다.
ST03N에도 프로그램·패키지 관점이 있지만, 커스텀 코드가 간접 호출(CALL TRANSACTION 등)한 실행은 통계에 집계되지 않습니다. 신규 CBO 내부 호출이 그대로 누락됩니다.
상세 통계 보존이 기본 2일 수준(STAT 파일 절삭)이기 때문에 빌드·테스트 기간의 추세를 추적하기 어렵고, 재구성으로 삭제된 통계는 복구되지 않습니다.
외산 APM은 원격 표준 지표로 '어떤 트랜잭션·시스템이 느리다'까지는 보지만, 커스텀 프로그램을 골라 다축으로 순위화하고 스텝·구간까지 내려가는 진단에는 약합니다.
OWLens는 이렇게 해결합니다.
응답시간·메모리·실행횟수 중 분석할 관점을 선택하고, 작업 유형·커스텀(CBO) 여부를 기준으로 부하가 큰 상위 프로그램을 식별합니다.
▲ 응답시간·메모리·실행횟수 관점과 작업 유형·CBO 필터로 좁힌 상위 프로그램 목록
성능 관점별 선택 방법 자세히 보기상위 목록에서 부하가 큰 프로그램을 특정했다면, 다음은 그 프로그램이 언제·어떤 조건에서 느려지는지 확인해야 합니다. 해당 프로그램에서 Program History로 이동하면, 지정 기간의 수행 이력을 날짜·시간대는 물론 AP 서버·사용자 단위로 집계하고, 각 구간의 평균 응답시간과 구성 지표(처리·DB·CPU·대기 등)를 함께 보여줍니다. 이를 통해 상시 느린지, 특정 시간대·서버·사용자 조건에서만 느려지는지 재발 패턴과 원인 조건을 정확히 파악할 수 있습니다.
▲ 날짜·시간대·AP 서버·사용자 단위로 집계된 평균 응답시간과 구성 지표
수행 이력을 개별 트랜잭션 스텝 단위까지 상세 분석해, 각 스텝의 응답시간을 표준 성능 구간(처리·DB·CPU·대기·네트워크 등)으로 분해합니다. 이를 통해 병목이 코드·DB·인프라 중 어디에서 발생했는지 정량적으로 보여줍니다.
▲ 스텝별 응답시간이 처리·DB·CPU·대기·네트워크 구간으로 분해된 화면
구간별 응답시간 분해 자세히 보기담당 업무별 활용 효과
오픈 전 커스텀 프로그램의 성능을 응답시간·메모리·실행횟수 등 다양한 관점에서 사전 점검해, 성능 리스크를 줄이고 오픈 후 인프라 증설·재작업 비용을 줄입니다.
담당 모듈에서 어떤 업무 프로그램의 응답이 지연되는지 식별하고, 언제·어떤 조건에서 문제가 발생하는지 확인해 개선을 요청합니다.
부하가 큰 상위 프로그램을 구간별로 분석해 병목이 DB·코드·인프라 중 어디에서 발생하는지 진단하고, 튜닝 우선순위를 정합니다.
SAP 표준 도구와 OWLens 비교
성능 저하는 대개 소수의 프로그램에서 비롯됩니다. 여러 축으로 부하가 큰 프로그램을 찾고, 병목 구간까지 분석해 정확하게 개선하십시오.
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