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다양한 규모의 조직에서 Tableau를 통해 확장 가능한 진정한 셀프 서비스 분석을 제공하고 있습니다. 조직은 전략적으로 변화하고 있으며, 분석 문화 구축은 조직의 미래에 있어 매우 중요한 일이 되어가고 있습니다. 분석 문화가 구축되면서 조직에서 분석 플랫폼은 매우 중요한 위치를 차지하게 되었으며, 다운타임이 아주 중요한 관심사가 되었습니다. 다운타임을 최소화하고 분석 플랫폼이 비즈니스의 지속 성장 요구에 부응하기 위해서는 적절한 배포 및 확장 계획이 필요합니다.

엔터프라이즈 환경을 구축하려면 고려해야 할 사항이 많으므로 다음과 같이 확장성 프레임워크로 Tableau 환경을 구축하는 데 도움이 되는 8가지 간단한 팁을 소개합니다.

1. 아름다움과 성능을 고려하여 통합 문서 디자인

통합 문서가 느린 경우는 대부분 성능을 염두에 두지 않고 디자인했기 때문입니다. 단일 사용자 로드 시간이 느리다면 로드 양이 많은 상태의 통합 문서 응답 시간도 느릴 것입니다.

분석 문화를 채택하면서 동시에 사용자가 멋지고 통찰력이 있으며 성능이 우수한 통합 문서를 디자인할 수 있도록 관리자가 방향과 인력을 제공하면 확장 가능한 비주얼라이제이션을 구축하고 제공할 수 있게 됩니다. 효율적인 통합 문서 디자인은 성능이 우수하고 효율적인 대시보드 구축을 더욱 심도 있게 다루는 백서입니다.

2. 데이터 전략 고려

총 응답 시간과 최종 사용자 환경은 여러 요인의 조합이지만 기본적으로 Tableau에서 처리하는 데 걸린 시간과 데이터 검색의 결합입니다. 백엔드 데이터베이스가 느리거나 쿼리 시간이 느리다면 비주얼라이제이션도 느릴 것입니다.

이는 데이터 전략에서 고려해야 할 중요한 요소입니다. 조직의 데이터 원본은 많은 경우 정리가 필요하고 공유되어야 합니다. 데이터가 비즈니스 사용자 생산성을 지원하는 방식으로 데이터를 제공하는 것이 중요합니다. 이는 데이터 최적화를 의미합니다. 예를 들어 색인이 생성된 테이블의 쿼리 속도를 높이려면 최적화된 조인과 적절한 집계가 보장되어야 합니다. 비주얼라이제이션과 대시보드가 우수한 성능을 유지하도록 하려면 적합한 데이터 정리 프로세스를 갖추는 것이 중요합니다.

3. 필요한 경우 Tableau 데이터 추출 사용

데이터베이스 쿼리 속도가 느리지만 DBA 및 IT 팀과 협력하여 성능을 최적화할 수 없는 경우 추출을 통해 쿼리 성능을 높이는 것을 고려해 보십시오. 추출은 서버에 로컬로 저장되며 메모리에서 실행되므로 데이터베이스에 요청하지 않아도 사용자가 데이터에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 추출은 쉽게 필터링되고 집계될 수 있습니다. 필요한 경우 최종 사용자에게 서버에 게시하기 전에 올바른 수준에서 집계하고 사용하지 않는 필드는 숨겨 추출을 최적화하도록 쉽게 교육시킬 수 있습니다. 추출은 응답 시간을 크게 향상하며 사용자가 분석 흐름을 유지하게 합니다.

4. 사용량이 적은 시간에 업데이트를 예약하고 백그라운더 분리

데이터 원본은 실시간으로 업데이트되는 경우가 많지만 사용자는 일 단위 또는 주 단위로만 데이터가 필요합니다. 사용량이 적은 시간에 추출을 예약하면 데이터베이스와 Tableau Server 모두에서 사용량이 많은 시간에 수행되는 로드를 줄일 수 있습니다. 또한 코어 용량이 충분하면 전용 하드웨어에 백그라운더를 추가할 수 있습니다. 보다 신속하게 추출을 완료하려면 이 방법을 사용하는 것이 좋습니다.

불필요하게 새로 고쳐지는 추출을 식별하여 낭비되는 주기가 없도록 합니다. 예를 들어 매시간 새로 고쳐지는 대규모 추출이 있으나 해당 추출이 사용된 통합 문서를 마지막으로 사용한 때가 1년 전인 경우 이 추출을 매시간 새로 고치는 것이 정말로 필요한지 비즈니스 사용자에게 물어보십시오. 비즈니스와 관련이 없거나 중요하지 않은 작업을 서버에서 제거하면 사용자에게 보다 최적화된 환경을 제공할 수 있습니다.

5. 캐시 설정

Tableau에서는 캐시가 클러스터 전체에 분산되어 있으므로 간단히 캐시 서버를 더 추가하여 확장 서버의 메모리 사용을 클러스터 노드 전체로 분산할 수 있습니다. 캐시 서버는 특히 쿼리 결과를 캐시하며, 쿼리 결과가 이미 캐시된 비주얼라이제이션을 더 많은 사용자가 보는 사용 사례는 확장 효율이 높아집니다. 캐시가 적중되는지 아니면 누락되는지를 알고 싶으면 서버에서 JMX 모니터링을 설정하고 선호하는 JMX 모니터링 도구를 사용하거나 TabMon을 사용하십시오.

6. 구성 조정

기본 구성은 대부분의 소규모 배포에 적합합니다. 그러나 자체 확장성 테스트를 수행하는 경우 여러 VizQL 서버, 캐시 서버, 데이터 엔진 및 데이터 서버에 대해 구성을 조정해야 할 수 있습니다. 테스트하는 하드웨어에 따라 메모리(vizqlserver.memory_limit_per_process_gb)에 대한 내부 프로세스 모니터(SRM) 설정 조정 여부를 고려해 보십시오. 기본적으로 이러한 내부 프로세스 모니터는 시스템이 임계값 초과 상태임이 감지되거나 용량이 충분하지 않은 경우 서버 프로세스를 다시 시작합니다.

7. TabJolt 활용

TabJolt를 사용하면 테스트 자동화 스크립트를 업데이트하거나 유지할 필요가 없으므로 로드 테스트 자동화를 위해 TabJolt 사용을 고려해 보십시오. 애드혹 분석을 위해 테스트 자동화 스크립트를 유지하는 일은 너무 시간이 많이 소요되고 업무 범위를 제한할 수 있습니다. TabJolt 시작 방법에 대한 비디오를 보려면 여기를 클릭하십시오.

8. VMWare에서 실행

Tableau Server를 VMWare에서 실행하는 경우 VMWare vSphere 관리자가 충분한 CPU 예약을 할당하여 Tableau에서 비주얼라이제이션용으로 고부하 워크로드를 처리하는 데 필요한 코어 컴퓨팅을 수신할 수 있도록 해야 합니다.

Tableau 배포 확장에 대한 다른 팁은 Tableau Server 확장성에 대한 백서를 참조하십시오.

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