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パフォーマンス特性
Process Mining アプリの応答時間は、さまざまな要因によって決まりますが、一般的には次の原則が成り立ちます。
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データが少ないほど実行速度が速い
Process Mining には、異なるパフォーマンス特性を持つ 2 つの領域があります。データを読み込むためのデータ実行と、データを表示するためのダッシュボードです。
Process Mining では、プロセス アプリごとに開発ステージとパブリッシュ済みステージがあります。目的のアプリで大規模なデータセットが必要な場合は、データ変換とダッシュボードの開発に、小規模なデータセット (レコード件数が 1,000 万未満) を使用することをお勧めします。
開発データセットは、データ変換のテストに使用されます。パブリッシュ済みのプロセス アプリのダッシュボードに表示されるデータには影響しません。 ビジネス ユーザーがアプリを使用する準備が整ったら、アプリをパブリッシュして、パブリッシュ済みのプロセス アプリで使用する新しいデータを取り込むことができます。
一般的なシナリオは、開発に短い時間枠のデータセットを使用することです (たとえば、2 週間の時間枠で 100,000 個のイベントのみ)。パブリッシュ時には、より大きなデータセット (12 か月分など) を使用できます。
Process Mining のデータ実行は、以下のユース ケースでトリガーされます。
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アプリの作成
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データをアップロードする
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データ変換エディターで [ダッシュボードに適用]、[すべてのテストを実行]、または [ファイルを実行] をトリガーする
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データ変換に変更があるアプリをパブリッシュする
データ実行は通常、以下の手順から成り、各手順にはそれぞれ異なるパフォーマンス特性があります。
データをアップロードする場合、ディスクにアップロードされたデータの全体的なサイズが速度にとって最も重要な要因です。詳しくは、「データを読み込む」をご覧ください。パフォーマンスに影響する要因は次のとおりです。
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テーブルの数
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テーブル内のレコードの数
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テーブル内の列数
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テーブル内のデータ。たとえば、複数行の説明が格納されている列は、単純な Boolean 列よりも低速です。
データ変換により、入力データを、ダッシュボードに必要なデータ モデルに変更します。詳しくは、「データ変換」をご覧ください。
.sql
ファイルは、追加の SQL クエリを実行します。データ変換の速度に影響する要因は次のとおりです。
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.sql
ファイルの数 -
各テーブルのレコードの数
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各テーブルの列数
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SQL クエリの複雑さ: 結合条件、共通テーブル式 (Common Table Expressions、CTE) の数、SQL クエリの式
データ モデルによって、ダッシュボードに公開されるテーブルのセットが決まります。データ実行中にテストが実行され、データ モデル内のこれらのテーブルの構造が検証されます。ただし、最も時間のかかる部分は、後でダッシュボードの表示を高速化するために行われる事前計算です。
この手順の全体的な速度は、次の要素によって決まります。
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データ モデル内のテーブルの数
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出力テーブル間の関係
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出力テーブルの列数
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出力テーブルのレコード数
データの量を減らす
データのアップロード速度を向上させるには、データのサイズを必要最小限に抑えます。このアドバイスは、データのすべてのステージに適用されます。
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必要な入力データのみを抽出する
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必要なデータのみを変換する
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データ モデルにテーブルを追加するのは、データ分析に必要な場合だけにする
このための最も簡単な方法は、通常、データ抽出に使用する期間を短くすることです。これにより、入力から変換、出力までの過程で、ほとんどのデータ テーブルのレコード数が減ります。
早い段階でデータのサイズを縮小できるほど、効率が向上します。
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sql
ファイルをフィルター処理する。データ変換のできるだけ早い段階か、可能であればデータ抽出時に行います。 -
開発には通常、よりサイズの小さいデータセットを使用する。クエリのテストを高速化するには、「開発データと運用データ」をご覧ください。
データ テーブルと列の数を減らす
さらに、実際に使用する列のみを読み込むように注意します。プロセスの早い段階で列を除外するほど、効率が向上します。
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抽出する一連のデータ列を減らし、必要なものだけにする
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出力データ モデルに必要のない
.sql
ファイルを削除する -
クエリ内の不要なデータ列を削除する
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一連のイベントから不要なアクティビティを削除する
複雑さを軽減する
データ変換の計算とデータ モデルが複雑になるほど、データ実行は遅くなります。複雑さを軽減することは困難な場合がありますが、データ実行の時間に大きな影響を及ぼすことができます。
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可能であれば SQL ステートメントの複雑さを軽減する。「SQL を記述するためのヒント」を参照してください。
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データ モデル内のデータを減らし、データ分析に必要なデータだけにする。データ分析に必要のないテーブルや列はすべて削除することをお勧めします。
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[BPMN モデルをインポート] を使用してプロセスを表示する場合は、アクティビティとエッジの数を少なくする。これにより、パフォーマンスが向上します。
一般に、ダッシュボードの読み込み時間は、グラフで使用されるデータの量と、計算されるメトリックの影響を受けます。
ダッシュボードが Process Mining に読み込まれるたびに、各グラフが並列に計算されます。グラフの読み込み速度に影響する要因は次のとおりです。
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グラフに表示するメトリックの数。
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各メトリックでは、メトリックを計算するために必要な結合サイズが重要です。結合サイズを判断するには、グラフをグループ化するために使用するテーブルに、メトリックのテーブルを組み合わせます。
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2 つのテーブル間のリレーションの複雑さ
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データ モデル内での 2 つのテーブル間の距離
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使用するフィールドのデータ型。数値フィールドはテキスト フィールドよりも高速です。
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メトリック自体の複雑さ。メトリックが複数のフィールドに基づいている可能性があります。