Analysis Workspace 성능 최적화
Analysis Workspace 내의 프로젝트 성능에 영향을 주는 요소는 다양합니다. 이러한 요소를 이해하려면 최적의 방법으로 프로젝트를 계획 및 빌드하는 데 도움이 됩니다.
insight을 Analysis Workspace의 성능으로 전환하려면 다음을 수행하십시오.
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도움말 > 성능 을 선택합니다.
네트워크, 브라우저 및 프로젝트 요소를 포함하여 프로젝트 성능에 영향을 주는 요소를 표시하는 양식 대화 상자를 볼 수 있습니다. 가장 정확한 결과를 얻으려면 먼저 프로젝트를 로드할 수 있도록 하십시오.- 현재 프로젝트 열에는 현재 프로젝트 및 사용자 환경에 대한 결과가 표시됩니다.
- 지침 열에는 각 요소에 대한 Adobe의 권장 임계값이 표시됩니다.
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CSV로 다운로드 를 선택하여 성과 보고서를 다운로드하면 내부 조직 또는 Adobe 지원 팀과 보고서를 공유할 수 있습니다.
네트워크 요소
네트워크 요인은 다음과 같습니다.
브라우저 요소
브라우저 요소는 다음과 같습니다.
이러한 작업이 도움이 되지 않는 경우 IT 팀에 하드웨어 세부 사항을 문의합니다.
이러한 작업이 도움이 되지 않는 경우 IT 팀에 하드웨어 세부 사항을 문의합니다.
프로젝트 요소
프로젝트 요소에는 다음이 포함됩니다.
프로젝트에서 사용되는 연도별 비교 횟수도 최소화합니다. 연도별 비교가 계산되면 계산은 관심 월 사이의 전체 13개월 데이터를 살펴봅니다. 이 비교는 패널 날짜 범위를 지난 13개월로 변경하는 것과 동일한 영향을 줍니다.
요청 요소
요청 요소
다음 다이어그램과 용어를 사용하여 요청이 처리되는 방식과 처리 시간에 영향을 주는 다양한 요인에 대해 알아보십시오.
요청 처리 다이어그램
처리 조건 요청
요청이 시작되는 시점부터 완료되는 시점까지 필요한 시간. 지침은 15초입니다.
위의 요청 처리 다이어그램에서 요청 시간은 Analysis Workspace 요청이 시작됨 부터 Analysis Workspace 요청 완료 까지의 전체 프로세스를 나타냅니다.
요청이 시작되는 시점부터 완료되는 시점까지 필요한 시간.
위의 요청 처리 다이어그램에서 요청 시간은 Analysis Workspace 요청이 시작됨 부터 Analysis Workspace 요청 완료 까지의 전체 프로세스를 나타냅니다.
Analysis Workspace은 모든 세그먼트에서 사용되는 문자열에 대한 해시만 저장하기 때문에 프로젝트를 처리할 때마다 해시를 적절한 값과 일치시키기 위해 조회 가 수행됩니다. 지침은 2초 미만입니다.
이러한 조회는 해시와 잠재적으로 일치할 수 있는 값의 수에 따라 리소스를 많이 사용하는 프로세스일 수 있습니다.
위의 요청 처리 다이어그램에서 조회 시간은 조회 단계(요청 엔진 처리 단계 시)에 표시됩니다.
요청이 처리되기 전에 대기열에서 대기하는 총 시간입니다. 지침은 5초입니다.
위의 요청 처리 다이어그램에서 큐 시간은 요청 엔진 큐 단계 및 서버 큐 단계에 표시됩니다.
요청을 처리하는 데 소요되는 평균 시간입니다.
위의 요청 처리 다이어그램에서 평균 서버 처리 시간은 서버 큐 단계 및 서버 처리 단계에 표시됩니다. 지침은 10초입니다
모든 요청이 동일한 처리 시간을 요구하는 것은 아닙니다. 요청 복잡성은 요청을 처리하는 데 필요한 시간에 대한 일반적인 아이디어를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 지침은 Medium 이하입니다.
가능한 값은 다음과 같습니다.
- 낮음
- 보통
- 높음
이 값은 다음 열의 값에 영향을 받습니다.
- 월 경계
- 열
- 세그먼트
추가 요소
도움말 > 성능에 포함되지 않은 추가 요소는 다음과 같습니다.
세그먼트에 복잡성을 추가하는 요소(영향의 내림 순서로)에는 다음이 포함됩니다.
- 포함, 다음 중 하나 이상의 항목 포함, 일치, 다음으로 시작 또는 다음으로 끝남/
- 특히 차원 제한(Within/After)이 사용되는 경우 순차적 세분화
- 세그먼트에서 사용되는 차원 내 고유한 차원 항목의 수 (예: Page에 10개의 고유 항목이 있는 Page = 'A'는 Page에 100000개의 고유 항목이 있는 Page = 'A'보다 빠릅니다.)
- 사용되는 다양한 차원의 수 (예: Page = 'Home' 및 Page = 'Search results'는 eVar 1 = 'red' 및 eVar 2 = 'blue'보다 빠릅니다.)
- 많은 OR 연산자(AND 대신)
- 범위가 다양한 중첩 컨테이너(예: 방문자 내부 방문의 히트)
일부 복잡성 요소를 방지할 수 없으면 세그먼트의 복잡성을 줄이는 기회를 찾습니다. 일반적으로 세그먼트 기준을 더 특정적으로 만들수록 더 좋아집니다. 예:
- 컨테이너를 사용하면 일련의 중첩 컨테이너보다 세그먼트 맨 위에서 단일 컨테이너를 사용하는 것이 빠릅니다.
- 연산자의 경우 equals 이(가) contains 보다 빠르며 equals 이(가) contains any of 보다 빠릅니다.
- 많은 기준을 사용하면 AND 연산자가 일련의 OR 연산자보다 빠릅니다.
많은 OR 구문을 하나의 다음 중 하나 이상의 문으로 줄일 수 있는 기회를 찾으십시오.
분류를 사용하면 많은 값을 세그먼트를 생성할 수 있는 간결한 그룹으로 통합하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 분류 그룹에 대한 세그멘테이션을 사용하면 많은 OR 구문 또는 포함 기준을 포함하는 세그먼트에 대해 성능적인 이점이 있습니다.
시각화에 복잡성을 추가하는 요소는 다음과 같습니다.
- 요청한 데이터 범위
- 적용된 세그먼트 수(예: 자유 형식 테이블의 행으로 사용된 세그먼트 수)
- 복잡한 세그먼트 사용
- 자유 형식 테이블의 정적 항목 행 또는 열
- 자유 형식 테이블의 행에 적용된 필터
- 포함된 지표 수, 특히 세그먼트를 사용하는 계산된 지표 수
비즈니스에 중요한 데이터 포인트에 대해 세그먼트와 계산된 지표를 계속해서 사용하는 경우, 이러한 데이터 포인트를 직접 캡처하도록 구현을 개선해 보십시오. Adobe Experience Platform 및 Adobe의 처리 규칙에 태그를 사용하면 구현을 빠르게 변경하고 쉽게 수행할 수 있습니다.
Analysis Workspace의 생산성 향상을 위한 팁
데모 비디오는