Analysis Workspace のパフォーマンスの最適化
Analysis Workspaceでのプロジェクトのパフォーマンスは、様々な要因の影響を受けます。 これらの要因を理解するには、がプロジェクトの計画と構築を最適な方法で支援します。
insightでAnalysis Workspaceのパフォーマンスを確認するには:
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ヘルプ / パフォーマンス を選択します。
ネットワーク、ブラウザー、プロジェクト要因など、プロジェクトのパフォーマンスに影響を与える要因を表示するモーダルダイアログを確認できます。 最も正確な結果を得るには、事前にプロジェクトを読み込んでおきます- 現在のプロジェクト 列には、現在のプロジェクトおよびユーザー環境の結果が表示されます。
- ガイドライン 列には、各要因に対するAdobeの推奨しきい値が表示されます。
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「CSV 形式でダウンロード」を選択して、パフォーマンスレポートをダウンロードします。これにより、レポートを社内で共有したり、Adobe サポートと共有したりできます。
ネットワーク要因
ネットワークの要因には次のものがあります。
ブラウザー要因
ブラウザーの要因には次のものがあります。
これらのアクションで問題が解決されない場合は、IT チームとハードウェアの詳細について話し合ってください。
これらのアクションで問題が解決されない場合は、IT チームとハードウェアの詳細について話し合ってください。
プロジェクト要因
プロジェクト要因には次のものがあります。
また、プロジェクトで使用される前年比の比較数を最小限に抑えます。前年比を計算する場合、計算では、対象月の間にある 13 か月のデータ全体が調べられます。 この比較は、パネルの日付範囲を過去 13 ヶ月に変更した場合と同じ影響を与えます。
リクエスト要因
リクエスト要因
次の図と用語を使用して、リクエストの処理方法と、処理時間に影響を与える様々な要因について説明します。
リクエスト処理図
リクエスト処理条件
リクエストが開始されてから完了するまでに必要な時間。 ガイドラインは 15 秒です。
上の リクエスト処理図では、リクエスト時間は、Analysis Workspace リクエストの開始 から Analysis Workspace リクエストの完了 までの完全なプロセスを表しています。
リクエストが開始されてから完了するまでに必要な時間。
上の リクエスト処理図では、リクエスト時間は、Analysis Workspace リクエストの開始 から Analysis Workspace リクエストの完了 までの完全なプロセスを表しています。
Analysis Workspaceには、任意のセグメントで使用される文字列のハッシュのみが保存されるので、プロジェクトを処理するたびに、ハッシュと適切な値を照合するために 検索 が実行されます。 ガイドラインは 2 秒未満です。
これらの検索は、ハッシュに一致する可能性のある値の数に応じて、リソースを大量に消費するプロセスになる可能性があります。
上記の リクエスト処理図では、参照時間は 参照 フェーズ(「リクエストエンジン処理 フェーズ の時点)で表されています。
リクエストが処理されるまでのキュー内の待機時間の合計。 ガイドラインは 5 秒です。
上記の リクエスト処理図では、キュー時間は リクエストエンジンキュー フェーズと サーバーキュー フェーズで表されています。
リクエストの処理にかかる平均時間。
上記の リクエスト処理図では、平均サーバー処理時間が サーバーキュー フェーズと サーバー処理 フェーズで表されています。 ガイドラインは 10 秒です
すべてのリクエストの処理に同じ時間が必要なわけではありません。リクエストの複雑さは、リクエストの処理に要する時間の一般的な考え方を提供するのに役立ちます。 このガイドラインはMedium以下です。
指定できる値には以下のものがあります。
- 低
- 中
- 高
この値は、次の列の値の影響を受けます。
- 月の境界
- 列
- セグメント
その他の要因
ヘルプ/パフォーマンスに含まれない追加の要因には、次のものがあります。
セグメントを複雑にする要因には、以下のものがあります(影響の大きい順)。
- contains、contains any of、matches、starts with、または ends with/の演算子
- 順次セグメント(特にディメンション制限(Within/After)が使用されている場合)
- セグメントで使用されるディメンション内の一意のディメンション項目の数(例えば、ページに一意の項目が 10 個ある場合のページ = 'A'は、ページに一意の項目が 100000 個ある場合のページ = 'A'よりも速くなります)。
- 使用される様々なディメンションの数(例:ページ = 「ホーム」、ページ = 「検索結果」は、eVar 1 = 「赤」、eVar 2 = 「青」よりも高速)
- 多くの OR 演算子(AND の代わりに)
- 範囲が異なるネストされたコンテナ(訪問者内の訪問の内部をヒットなど)
複雑さの要因には回避できないものがありますが、セグメントの複雑さを軽減できないか検討してください。一般的に、セグメント条件をより具体的に指定するほど速くなります。次に例を示します。
- コンテナの場合、セグメントの上部で単一のコンテナを使用する方が、ネストされた一連のコンテナよりも高速です。
- 演算子を使用すると、equals の方が contains よりも高速であり、equals any of の contains any よりも高速です。
- 多くの条件がある場合、AND 演算子は一連の OR 演算子よりも高速です。
多数の OR 文を 1 つの 次のいずれかと等しい 文に減らす機会を探します。
分類を使用すると、多数の値を簡略化されたグループに統合し、それらのグループからセグメントを作成できます。分類グループでのセグメント化は、多くの OR 文を含むセグメントや 含む 条件を含むセグメントよりもパフォーマンスが向上します。
ビジュアライゼーションの複雑さが増す要因は、以下のとおりです。
- リクエストされるデータ範囲
- フリーフォームテーブルの行として使用されるセグメントなど、適用されるセグメントの数
- 複雑なセグメントの使用
- フリーフォームテーブルでの静的項目の行または列
- フリーフォームテーブルの行に適用されるフィルター
- 含まれている指標(特にセグメントを使用する計算指標)の数
業務上重要なデータポイントに対してセグメントと計算指標を使用することが多い場合は、そのデータポイントを現在よりも直接的に把握できるように実装を改良することを検討します。Adobe Experience Platform のタグとアドビの処理ルールを使用すると、実装の変更を素早く簡単に行うことができます。
Analysis Workspace で生産性を高めるヒント
デモビデオについては、