BW on HANA的JAVA Stack

探讨了在不同场景下BWonHANA是否需要JAVAstack,以及如何利用BI4.x内置JAVA服务器。介绍了从BW7.0升级到7.30后JAVA服务器的变化,并讨论了在迁移到HANA平台前后JAVAstack的处理方式。

原文链接:http://www.saphana.com/docs/DOC-2103

 

BW on HANA需要JAVA stack么?在什么场景我们可以利用BI 4.x内置的JAVA服务器?


对于BEx WebBICS,我们仍然需要一个JAVA实例。JAVA模块BW-IP建模器在BW 7.30里用ABAP HTTP重新开发,所以在BW730以后对于BW-IP基础结构将不再需要JAVA服务器了。


在很多情况下,BI 4.0 FP3内置的JAVA引擎应该足以支撑BEx Web/BICS。尽管如此,还有如下限制:
不支持持信息广播(broadcasting)到门户/知识管理(KM)
不支持文档集成到KM
不支持report-to-report(RRI)接口
不支持门户主题
只支持从一个BW主系统的BEx web模板
不支持SSO
只支持导出库(没有ADS – adobe document service

请参阅下面SDN的博客和Note 1541365 – Integration of BEx Web into BI Platform 4.0

http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/00bd3d6a-bd36-2e10-95bd-d41b94fa1350


我们已经完成了dual stack BW7.07.3的升级。现在我们正考虑迁移BW系统到HANA。如果我们从Oracle/UnixOS/DB移植到HANA,运行在JAVA stack上的BEx Web会是什么结果? 运行在HANA上的SAP NetWeaver BW还支持JAVAABAPdual stack安装么?

 

Dual stack必须在迁移到HANA之前被拆分。

对于HANA的部署有两个场景:
1. 拆分需要从ABAP stack分离出来的JAVA stack
2. 使用包含了支持BEx webBICSJAVA引擎的BI 4.x

https://www.experiencesaphana.com/docs/DOC-1810

http://scn.sap.com/docs/DOC-28504

 

拆分已有的dual stack为两个单独stack的一个选择是使用SAPInst卸载JAVA Add-In

http://scn.sap.com/docs/DOC-11778

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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