SAP sistemleri, her saniye binlerce olay kaydı üretir. Bu kayıtlar — kısa dump’lar, iş geçmişleri, performans verileri, güvenlik uyarıları — birer veri hazinesidir. Ancak bu hazine, doğru şekilde anlamlandırılmazsa yalnızca geçmişte yaşananların sessiz tanığı olarak kalır. Yeni dönemde log yönetimi, artık “olanı kaydetmek” değil, “neden olduğunu öngörmek” anlamına geliyor.
İşte tam bu noktada yeni nesil SAP izleme paradigması devreye giriyor: Reaktif izleme kültüründen, proaktif ve bağlamsal (context-aware) analiz dönemine geçiş. Bu paradigma, logları yalnızca hata sonrası değil, hata öncesinde anlamlandırarak sistemlerin kendini öğrenen altyapılara dönüşmesini sağlıyor.
Reaktiften Proaktife: Değişimin Dinamikleri
Eskiden bir SAP Basis uzmanının günü genellikle benzer şekilde başlardı:
Bir kullanıcı sistemin yavaşladığını bildirir, ekip SM21, ST22 veya SM37 ekranlarında logları incelemeye koyulurdu. Hangi job takıldı? Hangi dump tekrarlanıyor? Hangi RFC hatası domino etkisi yaratıyor? Bu yaklaşım reaktifti — yani problem olduktan sonra devreye giren bir refleks.
Bugün SAP ortamlarının yapısı çok daha karmaşık:
- Hibrit mimariler (on-prem + cloud),
- Yüzlerce background job ve interface,
- Artan veri hacmi ve güvenlik logları.
Bu yoğunlukta klasik log inceleme yaklaşımı hem zaman kaybettiriyor hem de “gerçek nedeni” kaçırma riskini artırıyor. İşte bu yüzden artık odak, proaktif analiz ve kök neden (root cause) otomasyonu üzerine kayıyor.
SAP’nin kendi çözümleri (Cloud ALM, Focused Run, Joule) ve dış araçlar (Splunk, Dynatrace, SecurityBridge, OpenSearch vb.) bu geçişi destekleyen yeni nesil log analitiği katmanlarını hayatımıza sokuyor.
Yeni Nesil Yaklaşımlar: Akıllı İzleme Katmanları
1 – Yapay Zeka (AI) / Makine Öğrenmesi (ML) Destekli Log Analitiği
Logların anlamlandırılması artık sadece anahtar kelime aramakla sınırlı değil.
Yapay zekâ modelleri log dizilerini öğreniyor ve anormal kalıpları fark ediyor.
Örneğin:
“Aynı ABAP dump üç farklı sistemde, aynı saat diliminde, aynı kullanıcı pattern’iyle oluştuysa”
sistem otomatik olarak “korelasyon” kurup bir kök neden analizi (RCA – Root Cause Analysis) önerisi üretebiliyor. Bu, log analizi sürecini insan odaklı bir aramadan çıkarıp, AIOps (AI for IT Operations) destekli tahmine dönüştürüyor.
2- Korelasyon ve Context Graph Yaklaşımı
Yeni dönemde loglar birbirinden kopuk dosyalar değil, ilişkili sinyaller olarak ele alınıyor. Örneğin bir performans sorunu, ABAP runtime log’unda görünen bir “memory overflow” ile ilişkili olabilir ama gerçek neden database seviyesindeki lock’tur.
Yeni nesil araçlar bu ilişkileri otomatik kurarak bir “context graph” oluşturuyor; yani hangi olayın hangisini tetiklediğini görselleştiriyor. Bu yaklaşım, “belirti” ile “neden” arasındaki farkı hızla ortaya çıkarıyor.
3- SAP Cloud ALM & Focused Run Entegrasyonu
SAP’nin izleme stratejisinde iki ana eksen vardır:
- Cloud ALM: SaaS tabanlı, kurulumu kolay, küçük ve orta ölçekli sistem mimarileri veya S/4HANA Cloud ortamları için optimize edilmiş hafif çözüm.
- Focused Run: Büyük ölçekli on-premise sistemler (100+ instance) için geliştirilmiş, AIOps ve yüksek hacimli korelasyon kabiliyetlerine sahip güçlü platform.
Her iki çözüm de kendi hedef kitleleri içinde “tek panelden izleme” idealini temsil eder. Cloud ALM, SaaS tabanlı hafif bir deneyim sunarken Focused Run, büyük ölçekli on-premise sistem yapılarında yüksek hacimli korelasyon ve otomasyon kabiliyetleriyle öne çıkar.
SAP Cloud ALM ve Focused Run, izleme kültüründe tekil ekran paradigmasını temsil ediyor. Artık her sistem için ayrı ayrı ST03N, SM12, SM21 ekranlarında gezmek yerine tüm sistemlerin sağlık durumunu tek bir dashboard üzerinden izlemek mümkün.
Cloud ALM’in alert orchestration ve intelligent event correlation özellikleri, kök neden analizini otomatikleştiriyor. Focused Run ise özellikle büyük SAP sistem topolojilerinde (100+ sistem) yüksek hacimli log işleme kabiliyetiyle öne çıkıyor.
Ek Bilgi Kaynağı
SAP Basis uzmanlarına en çok zaman kazandıran, en acil sorunları çözen ve en yüksek faydayı sağlayan beş kritik SAP Basis otomasyon senaryosunu keşfetmek için bu makalemizi gözden geçirin.
4 – Joule (AI Assistant) ile Doğal Dil Tabanlı Kök Neden Analizi (RCA)
SAP’nin yeni nesil dijital asistanı Joule, log analizi sürecine doğal dil desteği getiriyor. SAP’nin vizyonu, Basis uzmanlarının karmaşık transaction kodları arasında kaybolmak yerine doğal dilde sorular sorabilmesidir.
Örneğin gelecekte: “Joule, son bir haftada batch job’lar neden yavaşladı?” gibi sorgularla sistem loglarını özetlemek mümkün olacaktır.
Bugün Joule daha çok dokümantasyon, öneri ve süreç asistanlığı rollerinde aktif; log analizine dair bu tür özellikler SAP’nin yakın dönem yol haritasında yer alıyor.
5 – Güvenlik Loglarının Entegrasyonu
Yeni dönemde kök neden analizi yalnızca performans ya da sistem kararlılığıyla sınırlı değil. SAP Security Audit Log, OS syslog ve database log’ları entegre edilerek “tehdit avcılığı (threat hunting)” düzeyinde bir farkındalık yaratılıyor.
Örneğin:
Aynı kullanıcı kısa sürede farklı sistemlerde yetkisiz işlem denemişse, bu davranış artık sadece bir “log” değil — bir “anomalidir.”
Bu loglar yalnızca SAP içinde değil, kurumsal SIEM platformlarında (Splunk, QRadar, Sentinel vb.) da analiz edilir. Böylece SAP ortamı, kurumsal siber güvenlik mimarisinin aktif bir parçasına dönüşür.
6 – Gözetlenebilirlik (Observability) ve Ekosistem Entegrasyonu
Yeni dönemde SAP sistemleri tek başlarına çalışmazlar. Splunk, Dynatrace veya OpenSearch gibi platformlar zaten kurum genelinde IT altyapısını izlemek için kullanılır.
SAP’nin yaklaşımı bu araçlarla rekabet değil, entegrasyondur.
- Dynatrace / APM: SAP uygulama katmanındaki darboğaz ile web uygulaması arasındaki farkı göstermek.
- Splunk / SIEM: SAP sistemlerinden SIEM’lere log aktarımı genellikle syslog yapılandırmaları veya özel connector çözümleriyle sağlanır; Cloud ALM ve Focused Run ise bu süreçlere paralel biçimde entegre bir izleme deneyimi sunabilir.
Açık kaynak dünyasında da güçlü alternatifler bulunur:
- ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
- Grafana + Prometheus kombinasyonu
- OpenTelemetry standardı
Bu çözümler, özellikle küçük sistem yapılarında veya Proof-of-Concept (PoC) aşamasında düşük maliyetli ve esnek yaklaşımlar sunar.
Modern “observability” yaklaşımı yalnızca loglara odaklanmaz; üç temel sinyali birlikte ele alır:
- Logs (Kayıtlar):Ne olduğunu anlatır.
- Metrics (Metrikler):Sistemin performansını sayısallaştırır (CPU, bellek, yanıt süresi).
- Traces (İzler):Bir işlemin sistemdeki tam yolculuğunu gösterir (ör. bir siparişin SD-MM-FI modüllerindeki akışı).
Yeni nesil SAP izleme paradigması, bu üç sinyali bağlamsal olarak ilişkilendirip daha derin bir görünürlük sağlar.
Pratik Bir Senaryo: Kök Neden Analizinde Hızlanmak
Bir sabah, satış ekibi “faturalar sistemde takıldı” diyor.
Klasik yaklaşımda Basis ekibi SM37’ye girer, job’ların durumuna bakar, ardından ST22’de dump’ları inceler, ardından SM21 log’larını tarar. Ortalama 30-45 dakika geçer.
Yeni nesil paradigmada süreç farklı işler:
- Cloud ALM, job performansında anomaliyi tespit eder.
- AI motoru, son 2 haftalık pattern’e göre sorunun database lock’larından kaynaklandığını belirler.
- Joule, bu tespiti doğal dilde özetleyerek öneri sunar:
“FI posting job’larında DB lock oranı %85. Sorun muhtemelen eşzamanlı FI posting işlemlerinden kaynaklanıyor.”
Toplam süre: 5 dakika. Ve en önemlisi, problem sadece çözülmez; sistem aynı hatayı tekrar etmemek üzere “öğrenir.”
İyi yapılandırılmış, geçmiş veri kalitesi yüksek bir ortamda bu analiz birkaç dakika içinde tamamlanabilir. Ancak olgunlaşmamış ortamlarda, modelin doğru pattern’i yakalaması veya DB lock tespitini optimize etmesi zaman alabilir. Dolayısıyla bu örnek, ideal olgunluk seviyesindeki bir AIOps senaryosunu temsil eder.
Yeni Nesil SAP İzleme Paradigması
Bu paradigma yalnızca bir teknoloji değişimi değil; iş yapma biçiminin dönüşümü. Eskiden “problem çözmek” odaktaydı; şimdi “problemi önceden görmek ve engellemek” hedef. Bu dönüşüm, üç temel direğe dayanıyor:
- Veri Odaklı Operasyon:
Log artık sadece kayıt değil, öğrenen verihaline geliyor. - Bağlamsal Analiz:
Her olay kendi başına değil, diğer olaylarla ilişkisi içinde değerlendiriliyor. - Otomatik İçgörü Üretimi:
İnsan müdahalesi olmadan sistem kendi kök nedenini raporlayabiliyor.
SAP Basis uzmanları için bu paradigma, daha az stresli, daha hızlı ve daha ölçülebilir bir operasyon kültürü anlamına geliyor.
Uygulamada Karşılaşılabilecek Zorluklar
- Kurulum Süresi: Focused Run’ın tam entegrasyonu 3–6 ay sürebilir. Bu dönem yalnızca yazılım kurulumunu değil; sistem bileşenlerinin keşfi (discovery), log kaynaklarının yapılandırılması, korelasyon kurallarının tanımlanması, dashboard özelleştirmeleri ve ekip eğitimlerini de kapsar.
- Veri Kalitesi:AI motorlarının doğru tahmin yapabilmesi için log kalitesi kritik önemdedir.
- Custom Kodlar:Z* transaction’lar için özel metrik tanımları gerekir.
- SIEM Entegrasyonu:SAP Security Audit Log’un (SAL) Splunk veya Sentinel gibi sistemlere aktarımı karmaşık yapılandırma ister.
Başlangıç Yol Haritası
- Mevcut log stratejinizi değerlendirin (maturity model çıkarın).
- Hızlı kazanımlar (quick wins) belirleyin: örneğin ST22 dump alert’lerini Slack veya Teams’e entegre edin.
- Pilot bir sistem seçin ve Cloud ALM’e bağlayın.
- İlk 3 ay metrikleri toplayın, analiz edin, ardından kapsamı genişletin.
Bu yaklaşım, “hemen dönüşüm” yerine kademeli olgunlaşmayı destekler. Başarılı uygulamaların ortak noktası: küçük pilotlarla başlamak, öğrenilenleri genellemek ve olgunluk düzeyini kademeli artırmak.
Kazanımlar
Akıllı izleme sistemlerine geçen kurumlarda, MTTR (Mean Time to Resolution: Ortalama Çözüm Süresi) değerinde ortalama %25–40 düşüş, manuel analiz sürelerinde %50’ye varan iyileşme ve operasyonel şeffaflıkta belirgin artış raporlanmıştır.
Bununla birlikte, ilk 3 ayda “false positive” oranları yüksek olabilir; sistemin öğrenme süreci olgunlaştıkça bu oran hızla düşer.
Operasyonel Verimlilik ve ROIBu dönüşüm yalnızca bir teknolojik yatırım değil, aynı zamanda finansal bir koruma mekanizmasıdır. MTTR’nin (Mean Time to Resolution) azalması, sistem kesinti sürelerinin kısalmasıyla doğrudan iş kayıplarını önler. Güvenlik ihlali riskindeki azalma da potansiyel cezai ve itibar maliyetlerini düşürür.
Kısacası, akıllı izleme sistemleri sadece bir maliyet kalemi değil — kesintilerin ve veri ihlallerinin yaratacağı çok daha büyük kayıplara karşı bir sigortadır.
Mitoslar & Gerçekler
Mitos | Gerçek |
Joule her şeyi analiz edebilir | Şimdilik dokümantasyon & öneri asistanıdır |
Cloud ALM tüm SAP sistemlerini kapsar | Büyük SAP sistemlerinde Focused Run gerekir |
AI hemen doğru RCA üretir | Veri kalitesi ve öğrenme süresi kritiktir |
Açık kaynak çözümler profesyonel değil | ELK ve Prometheus küçük sistemlerde güçlü alternatiflerdir |
Tüm logları bir araya getirmek yeterlidir | Önemli olan logların hacmi değil, anlamlı korelasyonları bulmak ve aksiyona dönüştürülebilir içgörüler üretmektir. |
Sonuç: Öğrenen Sistemlere Doğru
SAP log yönetimi artık geçmişin kronolojisini tutmak değil, geleceğin öngörüsünü inşa etmek anlamına geliyor. Gerçek fark loglarda değil; o logları aksiyona dönüştüren stratejilerde ve bu analizi otomatikleştiren öğrenen sistemlerde yatıyor.
Bu dönüşüm, problemleri yalnızca daha hızlı çözmek değil, onların bir daha hiç oluşmamasını sağlayacak özerk SAP operasyonlarına giden yoldur.
İlk adım, mevcut log yönetimi olgunluk seviyenizi değerlendirmek ve bu yolculuğu küçük bir pilot sistemle başlatmaktır.