# 모범 사례 19.5 - 라이브 데이터에 계층화 옵션 고려 SAP HANA 관련 컴퓨팅 비용의 주요 요소는 필요한 메모리 용량입니다. 그러므로 데이터 오프로드 및 계층화 옵션을 사용하면 컴퓨팅 비용을 절감할 수 있습니다. 다른 데이터베이스에는 계층화 옵션이 있을 수 있지만 여기서는 강조되지 않았습니다. 사용 가능한 옵션을 파악하려면 데이터베이스 공급 업체에 문의하세요. **제안 사항 19.5.1 – SAP HANA OLAP 기반 워크로드에 대해 동적 계층화, 확장 노드 및 NLS(Near-Line Storage)를 평가** SAP HANA 동적 계층화는 기록 데이터를 관리하기 위한 SAP HANA 데이터베이스의 선택적 추가 기능입니다. 동적 계층화의 목적은 자주 액세스하지 않는 데이터를 관리하기 위해 (SAP HANA의 인 메모리 스토어와 반대로) 디스크 중심 열 기반 스토어로 SAP HANA 메모리를 확장하는 것입니다. 동적 계층화는 네이티브 SAP HANA 사용 사례에만 사용할 수 있으며 HANA의 BW(Business Warehouse) 또는 BW/4 HANA 사용 사례에는 사용할 수 없습니다. SAP HANA 확장 노드는 웜 데이터를 저장하기 위해 특별히 설정되고 예약된 특수 목적 SAP HANA 작업자 노드입니다. SAP HANA 확장 노드를 사용하면 SAP BW(Business Warehouse) 또는 네이티브 SAP HANA 분석 사용 사례의 웜 데이터를 저장할 수 있습니다. SAP HANA 확장 노드에 저장할 수 있는 전체 데이터 양은 확장 노드의 총 메모리 양의 1배에서 2배 사이입니다. SAP IQ가 포함된 SAP BW NLS(Near-Line Storage)를 사용하면 BW 외부의 콜드 데이터를 HANA 또는 BW/4 HANA 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. NLS는 콜드 데이터를 HANA 데이터베이스에서 이동하여 SAP IQ 서버의 스토리지에 저장합니다. + AWS 설명서: [SAP 데이터 계층화](https://docs.aws.amazon.com/sap/latest/sap-hana/sap-data-tiering.html) **제안 사항 19.5.2 – OLTP 기반 워크로드에 대해 데이터 에이징 및 SAP HANA NSE(Native Storage Extension)를 평가** 데이터 에이징은 디스크 영역에 자주 액세스하지 않는 데이터를 저장하여 SAP HANA 메모리를 확보합니다. + AWS 설명서: [SAP 데이터 계층화](https://docs.aws.amazon.com/sap/latest/sap-hana/sap-data-tiering.html) **제안 사항 19.5.3 – 대규모 분석 데이터에 데이터 레이크 사용을 고려** SAP 및 비 SAP 데이터를 분석할 때 S3 기반 데이터 레이크는 비용 효율적인 데이터 스토리지 옵션을 제공합니다. + SAP on AWS 블로그: [SAP on AWS를 사용하여 데이터 레이크 구축](https://aws.amazon.com/blogs/awsforsap/building-data-lakes-with-sap-on-aws/)