Jenkins·Piper로 ABAP CI 자동 빌드·테스트 3단계 #shorts #SAP #ABAP
abapGit, Jenkins, SAP Piper를 연결해 ABAP 코드 푸시 시 자동으로 빌드와 단위 테스트를 실행하는 CI 파이프라인 구성 3단계를 다룹니다.
abapGit, Jenkins, SAP Piper를 연결해 ABAP 코드 푸시 시 자동으로 빌드와 단위 테스트를 실행하는 CI 파이프라인 구성 3단계를 다룹니다.
ABAP SM50 워크프로세스 모니터링 가이드. PRIV/HOLD/STOP/WAIT 상태 코드 해석과 TH_SERVER_LIST 활용법.
들어가며 — 왜 CDS 성능 힌트가 중요한가 HANA 기반 ABAP 개발에서 CDS 뷰는 단순한 SELECT 래퍼가 아닙니다. ABAP RAP, Fiori Elements, OData 서비스의 모든 데이터 흐름이 CDS를 통과하기 때문에, 뷰 한 개의 실행 계획이 어긋나면 화면 로딩이
1. 개요 및 이 글의 목표 ABAP에서 서로 다른 프로그램, 서브루틴, 함수 모듈, 다이얼로그 사이에 임시 데이터를 주고받아야 하는 상황은 빈번하게 발생합니다. 파라미터로 직접 전달할 수 없는 컨텍스트(예: SUBMIT 호출, CALL TRANSACTION, 모달 팝업 종료 후 결과
1. 개요 및 이 글에서 얻어갈 것 ABAP Open SQL 또는 ABAP SQL에는 BYPASSING BUFFER 라는 특수한 힌트가 있습니다. 이름 그대로 SAP 애플리케이션 서버에 존재하는 테이블 버퍼 를 우회하고 직접 데이터베이스로 SELECT를 던지는 기능입니다. 처음 본 개발
1. 개요 및 이 글에서 얻어갈 것 ABAP CDS(Core Data Services)를 처음 마주하면 보통 DEFINE VIEW 한 줄로 시작하지만, 실제 S/4HANA 표준 코드를 들여다보면 Virtual Data Model (이하 VDM)이라 부르는 거대한 뷰 계층 구조가 존재합니
개요 및 이 글에서 다루는 것 표준 SAP에서 제공하는 CDS 뷰(예: I_SalesDocument , I_PurchaseOrder )에 자사 비즈니스 요건에 맞는 필드 — 예컨대 "긴급 배송 플래그", "지역별 우선순위 코드", "사내 분류 등급" 등을 추가해야 하는 상황은 SAP S
개요 및 이 글에서 얻어갈 것 ABAP CDS(Core Data Services)는 단순한 SELECT 래퍼가 아니라, HANA Calculation Engine에서 직접 실행되는 강력한 데이터 모델링 레이어입니다. 그 중에서도 Built-in Functions 는 ABAP 레이어로 데
개요와 이 글에서 다루는 범위 ABAP Test Cockpit(이하 ATC)은 ABAP 코드의 정적 분석과 품질 게이트(Quality Gate) 역할을 담당하는 SAP의 코드 검사 프레임워크입니다. 이 글에서는 ABAP Cloud(Steampunk, BTP ABAP Environment
개요 및 이 글에서 다루는 내용 ABAP 7.40 SP08 이후 도입된 INTO @DATA(...) 인라인 선언은 SELECT 문 시점에 결과 변수의 타입을 자동 추론하여, 별도의 TYPES / DATA 선언 없이도 즉시 사용 가능한 변수를 만들어줍니다. 이 글은 판매 오더(SalesO
같은 요건, 세 갈래의 길 SAP S/4HANA와 ABAP Platform 환경에서 표준 기능을 확장할 때, 어떤 방식을 고를지 망설인 경험이 한 번쯤 있을 겁니다. 같은 "판매 오더에 프로모션 코드 필드 하나 추가"라는 요건이라도 Tier 1(Key User), Tier 2(Devel
SAP ABAP에서 DDIC View와 CDS View의 핵심 차이와 선택 기준을 정리합니다.
ABAP 오브젝트를 GitHub으로 관리하는 abapGit 설치부터 팀 협업까지.
CDS Scalar Function이란? CDS View 내부에서 호출할 수 있는 재사용 가능한 계산 로직입니다. 동일한 계산식을 여러 CDS View에 반복 작성하는 대신, 한 번 정의한 함수를 어디서든 참조할 수 있습니다. 구성 요소 Scalar Function은 두 부분으로 이루어

SELECT *, 중첩 루프, 동적 SQL 등 비효율 패턴을 식별하고 JOIN/FOR ALL ENTRIES/EXISTS 비교, DML 블록 처리, 집계 Push-down, 버퍼링 전략을 코드 예제와 함께 다룹니다. AI 도구(Claude/ChatGPT)로 레거시 쿼리를 자동 최적화하는