Explication de l’évolutivité de Tableau Server
Résumé
En novembre 2013, nous avons effectué des tests pour comprendre l’évolutivité qu’offre Tableau 8.1 et mieux saisir l’impact des améliorations apportées à ce sujet dans cette version. Plus précisément, nous souhaitions savoir comment Tableau Server 8.1 s’adapterait face à différentes configurations et charges de travail.
Il existe un certain nombre de facteurs susceptibles d’influer sur l’évolutivité du déploiement de Tableau Server, notamment la complexité des classeurs, les volumes de données, le matériel ainsi que les paramètres du navigateur et du réseau.
Nous avons effectué une simulation dans des conditions d’utilisation réelles et basées sur ce que nous constatons habituellement chez nos clients. Nous avons défini une charge de travail pour les utilisateurs en modes « Lecture seule » et « Interactor ». Les utilisateurs en mode Lecture seule peuvent uniquement consulter les rapports tandis que les utilisateurs bénéficiant du statut Interactor peuvent effectuer une sélection, filtrer la vue, modifier les onglets et interagir de façon similaire avec les rapports. Nous avons ensuite augmenté la charge des utilisateurs et fait fluctuer la charge de travail avec différents taux d’utilisateurs en mode Lecture seule ou avec le statut Interactor afin d’étudier le comportement du système à saturation (débit maximal).
Les résultats démontrent que Tableau Server 8.1 s’adapte quasi linéairement. D’après nos estimations de test et d’utilisation client, nous partons du principe que le nombre d’utilisateurs simultanés sur le système est de 10 %. Dans cette optique, nous avons démontré que Tableau Server prend en charge de 1 900 utilisateurs au total sur un cluster de nœuds de 16 cœurs à 5 540 utilisateurs au total sur un cluster à 4 nœuds et 64 cœurs. Ces résultats valent pour un ratio de charge de travail typique où 40 % des utilisateurs interagissent avec les rapports et 60 % d’entre eux les consultent.
Remarque : Dans le cas d’un fonctionnement dans un environnement réparti, un ordinateur physique est désigné comme serveur principal et les autres comme serveurs de travail. Nous avons également effectué des tests avec une charge de travail plus active. Suivant un scénario dans lequel 100 % des utilisateurs interagissent avec les rapports (une nouvelle fois sur la base d’un taux d'utilisateurs simultanés de 10 %), Tableau Server peut prendre en charge de 1 190 utilisateurs au total avec un cluster principal unique de 16 cœurs à un total de 3 470 utilisateurs sur un cluster principal plus un cluster de travailleurs de 3 nœuds et 64 cœurs.
Ce livre blanc détaille les tests d’évolutivité, la méthodologie et les résultats.
En outre, nous fournirons également des exemples réels de Tableau Server, décrirons l’approche de Tableau en termes de performances et d’évolutivité, définirons des niveaux de référence pour vous aider à comprendre les différents éléments des tests d’évolutivité, dresserons un bilan des résultats de ces expériences et vous donnerons pour finir des conseils sur comment appliquer ces résultats à votre environnement.
Évolution de l’utilisateur à l’entreprise
Chez Tableau, nous savons que la visualisation des données améliore considérablement la capacité de comprendre les informations.
Nous souhaitions concevoir une solution qui permettrait d’améliorer le processus standard « d’analyse des données sous forme de texte suivie de la création de visualisations des conclusions ».
Ainsi, nous avons inventé une technologie qui ne relègue pas la visualisation à la dernière étape mais qui l’inclut dans le processus d’analyse. Cette invention, appelée VizQL, a rapidement attiré l’attention des utilisateurs. Les utilisateurs ont pu constater combien il était facile de créer leurs propres visualisations de données et d’autres encore ont mesuré la valeur ajoutée que les visualisations apportaient à leur société. Les entreprises se sont donc par la suite rapidement intéressées à cette technologie.
En novembre 2013, nous avons lancé la version 8.1 de notre logiciel. Nombre des améliorations que nous avons apportées l’ont été en réponse à la demande croissante pour des produits Tableau capables de prendre en charge des déploiements de grande envergure et à l’échelle d’une entreprise.
Au fur et à mesure que les utilisateurs ont découvert la puissance de la visualisation ainsi que de l’analyse et des rapports en libre-service, les services informatiques ont dû configurer et gérer, à leur demande, le logiciel et les serveurs Tableau afin de prendre en charge un plus grand nombre d’utilisateurs, de groupes et d’interactions.
Il est donc tout à fait logique que les directeurs des systèmes d’information ainsi que les responsables et architectes informatiques s’intéressent particulièrement à l’évolutivité de Tableau Server. Ils veulent s’assurer que Tableau prend en charge un déploiement à l’échelle d’une entreprise. Et ils souhaitent également savoir à quoi s’attendre concernant les performances afin de prendre des décisions en termes d’architecture.
Le dogfooding : l’histoire de Tableau Public
Durant le processus d’amélioration des fonctionnalités de Tableau pour prendre en charge de très grands groupes d’utilisateurs, nous avions besoin de tester et d’affiner ces fonctionnalités. Nous avions à cœur d’effectuer ces tests dans des conditions aussi fidèles que possible à la réalité, allant même jusqu’à reproduire les environnements professionnels les plus difficiles.
Dans le cadre de la commercialisation du produit et conformément à un pilier essentiel de notre culture d’ingénierie concernant l’utilisation de nos produits, nous avons déployé la dernière version préliminaire de Tableau Server sur Tableau Public. Cela nous a permis de déployer nos produits à grande échelle dans un environnement de production critique pour comprendre, trouver et corriger les problèmes liés à l’évolutivité avant que nos clients ne s’y trouvent confrontés.
Aujourd’hui, Tableau Server fonctionne à grande échelle dans nos propres centres de données dans le cadre de la solution Tableau Public.
Pour les utilisateurs qui débutent avec le produit, Tableau Public est un service gratuit permettant à quiconque de publier des données interactives sur le Web. Une fois les informations chargées, n’importe qui peut interagir avec ces dernières, les télécharger ou créer des visualisations personnalisées à partir de ces données sans avoir aucune connaissance en programmation particulière. Tableau Public a généré 200 millions d’impressions différentes et ne cesse de croître. Nous avons enregistré un pic record de 94 000 vues en une heure. Ce trafic est alimenté par Tableau Server grâce au déploiement et à l’évolutivité de son architecture.
La configuration de Tableau Public est semblable à celle du déploiement en entreprise de Tableau Server, à quelques exceptions près :
Bien que les composants principaux de Tableau Public soient les mêmes que ceux de Tableau Server, les utilisateurs de Tableau Public sont limités à une taille d’extraction fixe. Les utilisateurs de Tableau Public ne se préoccupent pas de la sécurité des données, car toutes les données sont publiques.
Mais Tableau Public gère des dizaines de milliers de requêtes chaque jour. Et même si les volumes de données sont relativement faibles, ils affichent un degré élevé de variabilité. En plus de Tableau Public, Tableau déploie et utilise Tableau Server en interne, au sein de l’entreprise, dans les services des ventes, de l’ingénierie, de l’assistance ainsi que des opérations et dans d’autres services-clés. Avoir recours à nos propres produits, et ce de façon intensive, fait partie de la culture de Tableau.
