如何为SAP应用选择合适的EC2_语言 & 开发_亚马逊云科技 (Amazon Web Services）

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需求背景

我们在前两篇文章中分别分享了如何为迁移上云的服务器选择机型以及如何在每年对云上的服务器进行优化。在这篇文章中，我们要讨论一下 SAP 的服务器问题。SAP 是企业中广泛使用的 ERP 系统,SAP 应用系统的上云也已经是大势所趋，相对于其他应用系统来说，SAP 的机型选择要相对苛刻一写。首先，不是所有的 AWS EC2 机型都通过了 SAP 公司的认证；其次，就是通过了认证的机器，也不是能运行所有的 SAP 应用。SAP 公司为不同的应用认证了不同的机型。例如 m4 系列的服务器是 SAP 认证的机型，但它不是 HANA 数据库认证的机型。SAP 服务器的性能是通过 SAPS 值体现的，如果我对运行 SAP 应用的服务器进行了机型优化，我如何才能知道对 SAPS 值有何影响？

方案概述

我们在第一篇文章中介绍了环境变量 EXCLUDE_EC2_TYPE 的作用，所以在进行 SAP 服务器的选型时，我们可以通过设置 EXCLUDE_EC2_TYPE 的值来规避选择非 SAP 认证的服务器的现象发生，在这两个网站上可以查询 SAP 的何种应用认证了何种类型的 EC2：

好了，设置了 EXCLUDE_EC2_TYPE 后，我们就可以按照第二篇文章中阐述的方法对 SAP 机型进行优化了。优化完成后，怎么对比 SAPS 值呢？我们的方案是首先从网站上抓取不同 EC2 对应的 SAPS 值，然后下载下来生成一个 Excel 表格以备后用。

Python 程序 get_ec2_saps.py 就可以完成这个工作：

第一步：下载网上的相关表格

import pandas as pd
saps_table = pd.read_html(‘https://aws.amazon.com/cn/sap/instance-types/’)
import pandas as pd
saps_table = pd.read_html('https://aws.amazon.com/cn/sap/instance-types/')

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第二步：对表格进行合并、清理

new_table = saps_table[0]
old_table = saps_table[1]
new = new_table[['Instance Type', 'vCPU', 'Mem (GiB)', 'SAPS']]
old = old_table[['Instance Type', 'vCPU', 'Mem (GiB)', 'SAPS']]
ec2_saps = pd.concat([new, old])
ec2_saps.replace({'\*': ''}, regex=True, inplace=True)
ec2_saps['vCPU'] = pd.to_numeric(
    ec2_saps['vCPU'], downcast='integer', errors='coerce')
ec2_saps['Mem (GiB)'] = pd.to_numeric(
    ec2_saps['Mem (GiB)'], downcast='float', errors='coerce')
ec2_saps['SAPS'] = pd.to_numeric(
    ec2_saps['SAPS'], downcast='float', errors='coerce')

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第三步：保存到 Excel 表格里面

ec2_saps.to_excel('ec2_saps.xlsx', index=False)

复制代码

大功告成了，让我们看看结果，由于机型过多，我们仅截取部分内容：

接下来我们要做的就是将我们得到的 SAPS 值的结果拼接到机型优化的结果中去。我们以第二篇文章中的优化结果作为例子，输入文件的格式如下：

Python 程序 add_saps.py 可以完成结果的拼接工作：

import pandas as pd
source = "blog3_output.xlsx"
sheet = 0
target = pd.ExcelWriter('result.xlsx')
for i in range(1, 6):
    sheet = i
    ex1 = pd.read_excel(source)
    ex2 = pd.read_excel("ec2_saps.xlsx")
    merge = ex1.merge(ex2, left_on="type",
                      right_on="Instance Type", how='left')
    merge.drop(['Instance Type', 'vCPU', 'Mem (GiB)'], axis=1, inplace=True)
    merge.rename(columns={'SAPS': 'source_saps'}, inplace=True)
    merge = merge.merge(ex2, left_on="target_type",
                        right_on="Instance Type", how='left')
    merge.drop(['Instance Type', 'vCPU', 'Mem (GiB)'], axis=1, inplace=True)
    merge.rename(columns={'SAPS': 'target_saps'}, inplace=True)

    merge.to_excel(target, sheet_name=str(sheet), index=False)
target.save()