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Organizações de todos os tamanhos estão realizando análises de autoatendimento efetivamente escalonáveis com o Tableau. Essas análises estão transformando as organizações e criando uma cultura analítica que será essencial para seu futuro. À medida que essa cultura é formada, a plataforma de análise se torna vital para sua organização e o tempo de inatividade passa a ser uma preocupação real. O planejamento adequado da implantação e da escalabilidade são fundamentais para minimizar o tempo de inatividade e garantir que sua plataforma de análise possa atender às necessidades em constante crescimento da empresa.

É preciso considerar vários aspectos ao configurar um ambiente empresarial. Confira oito dicas rápidas que podem ajudar você a configurar seu ambiente do Tableau com uma estrutura escalonável.

1. Crie pastas de trabalho visualmente atraentes e de alto desempenho.

Quando um cliente diz que sua pasta de trabalho é lenta, isso geralmente acontece porque ela não ela foi criada com o desempenho em mente. Se o tempo de carga de um único usuário é lento, os tempos de resposta da pasta de trabalho serão lentos sob cargas pesadas também.

Ao adotar uma cultura de análise, oferecer opções e equipes com administradores que podem ajudar os usuários a criar pastas de trabalho elegantes e inteligentes com alto desempenho garantirá também a criação e o oferecimento de visualizações escalonáveis. Como criar pastas de trabalho eficientes é um whitepaper que aborda em mais detalhes a criação de painéis com ótimo desempenho.

2. Considere sua estratégia de dados

O tempo de resposta total para o usuário final é uma combinação de vários elementos, mas consiste essencialmente no tempo consumido pelo Tableau somado ao tempo de recuperação dos dados. Se os bancos de dados de back-end ou os tempos de consulta forem lentos as visualizações serão lentas.

É importante levar isso em consideração na sua estratégia de dados. É muito comum as fontes de dados de uma organização serem selecionadas e compartilhadas. Você deve garantir o fornecimento de dados relevantes que contribuam para a produtividade dos usuários corporativos. Isso significa otimizar os dados. Por exemplo, você deve garantir uniões ideais e níveis relevantes de agregação para proporcionar consultas rápidas em tabelas indexadas. É importante ter um processo adequado de limpeza dos dados para que suas visualizações e seus painéis apresentem um bom desempenho.

3. Use extrações de dados do Tableau quando necessário

Se suas consultas de banco de dados forem lentas, e você não puder trabalhar com suas equipes de DBA e TI para otimizar o desempenho delas, considere usar extrações para melhorar o desempenho das consultas. As extrações são armazenadas localmente no servidor e executadas na memória, o que permite aos usuários acessar os dados rapidamente sem fazer solicitações ao banco de dados. As extrações podem ser filtradas e agregadas com facilidade. Você pode ensinar seus usuários a otimizar as extrações antes de publicá-las no servidor, quando necessário, criando agregações nos níveis corretos e ocultando os campos não utilizados. As extrações melhoram significativamente o tempo de resposta e permitem que seus usuários entrem no fluxo analítico.

4. Agende atualizações fora dos horários de pico e processadores em segundo plano separados

As fontes de dados geralmente são atualizadas em tempo real, mas os usuários só precisam acessar os dados uma vez por dia ou por semana. Agendar extrações para horários fora do pico pode reduzir a carga sobre o banco de dados e sobre o Tableau Server durante horários de pico. Além disso, você pode adicionar mais processadores em segundo plano nos hardwares dedicados se houver capacidade de núcleo suficiente. Cogite essa opção para agilizar a criação das extrações.

Elimine ciclos ineficientes identificando as extrações que estão sendo atualizadas sem necessidade. Por exemplo, se você tiver uma extração grande atualizada a cada hora, mas a pasta de trabalho que usa essa extração tiver sido usada pela última vez há um ano, pergunte aos usuários corporativos se eles ainda precisam que essa extração continue com essa frequência de atualização. Remover tarefas do servidor que não sejam relevantes e/ou essenciais à empresa resultam em uma experiência melhor para seus usuários.

5. Armazenamento em cache

O armazenamento em cache no Tableau é distribuído pelo cluster. Assim, o uso de memória necessário ao servidor escalonável pode ser distribuído pelos nós do cluster com a inclusão de mais servidores cache. Os servidores cache armazenam em cache os resultados de consultas e melhoram o escalonamento quando muitos usuários estiverem exibindo uma visualização cujos resultados já estejam armazenados em cache. Quer saber se você está usando ou não os dados armazenados em cache? Ative o monitoramento JMX no servidor e use sua ferramenta de monitoramento JMX favorita ou o TabMon.

6. Ajuste suas configurações

A configuração padrão é adequada para grande parte das implantações pequenas. No entanto, quando você fizer o teste de escalabilidade, lembre-se de que talvez seja necessário ajustar as configurações de acordo com o número de servidores VizQL, servidores cache, processadores de dados e o servidor de dados. Avalie se você também precisa alterar as configurações de monitores de processos internos (SRM) em relação à memória (vizqlserver.memory_limit_per_process_gb) com base no hardware utilizado para fazer o teste. Esses monitores de processos internos reiniciarão processos de servidor quando detectarem que limites do sistema foram atingidos e que não há capacidade suficiente.

7. Aproveite o TabJolt

Considere usar o TabJolt para automatizar testes de carregamento, visto que ele elimina a necessidade de atualizar e manter scripts de automatização de teste. A manutenção de scripts de automatização de teste para análises ad hoc pode consumir muito tempo e limitar sua cobertura. Este vídeo explica como usar o TabJolt.

8. Execução no VMWare

Se você estiver executando o Tableau Server no VMWare, trabalhe com os administradores do VMWare vSphere para garantir que eles aloquem uma reserva de CPU suficiente para que o Tableau receba o cálculo essencial ao processamento das intensas cargas de trabalho da visualização.

Para obter mais dicas sobre como escalonar sua implantação do Tableau, leia o nosso whitepaper sobre a escalabilidade do Tableau Server.

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