Faktoren, die sich auf die Datenaktualisierungsperformance auswirken
Die Zeit, die für die Aktualisierung der Daten und aller resultierenden Schlüsselmetriken und Dashboards erforderlich ist, hängt von mehreren Faktoren ab.
Dazu gehören:
- Quellsystemverfügbarkeit – Wenn das Quellsystem nicht verfügbar ist, wird die Aktualisierung unterbrochen und gewartet. Das System sendet eine Benachrichtigung. Wenn das System feststellen kann, dass das Zugriffsproblem durch ungültige Zugangsdaten verursacht wurde, zeigen die Anforderungshistorie und die Warehouse-Aktualisierungsstatistiken an, ob die Aktualisierung aufgrund der Verfügbarkeit der Quelle in die Warteschlange gestellt wurde.
- Ressourcenverfügbarkeit im Quellsystem: Wenn die Quellsystemressourcen von anderen Prozessen als dem Oracle Fusion Data Intelligence-Extraktionsprozess belegt werden, führt dies zu Verzögerungen bei den Oracle Fusion Data Intelligence-Datenaktualisierungen. Dies gilt insbesondere für Oracle Fusion Cloud Applications.
- Größe und Komplexität der Quelldaten – Im Allgemeinen ist das während einer Aktualisierung verarbeitete Datenvolumen ein guter Indikator dafür, wie lange die Aktualisierung dauern wird, obwohl dies nicht immer der Fall ist. Die Warehouse-Aktualisierungsstatistik enthält die Anzahl der veröffentlichten Datensätze, die das Gesamtvolumen angeben können. Siehe Aktualisierungsstatistiken für Warehouse anzeigen.
- Aktivierte Funktionsbereiche – Je mehr Funktionsbereiche, desto mehr Daten werden verarbeitet und damit länger aktualisiert.
- Benutzerdefinierte SQL-Abfragen: Wenn benutzerdefinierte Abfragen auf Oracle Autonomous AI Lakehouse ausgeführt werden, können sie die von der Pipeline benötigten Ressourcen verbrauchen, was sich auf die allgemeine Aktualisierungsperformance auswirken kann.
- Tabellensperren durch benutzerdefinierte Downstreamverarbeitung - Wenn Downstream-Prozesse Sperren für die Oracle Fusion Data Intelligence-Tabellen anfordern und diese zu lange halten, kann dies zu Verzögerungen bei der Datenaktualisierung durch Oracle Fusion Data Intelligence führen.
- Anpassungen an den Quellsystemobjekten: Wenn für die Anpassungen ein vollständiger Ladevorgang für diese Objekte erforderlich ist, dauert die Aktualisierung länger.
- Quell- und Zielsystemwartung – Systemwartungsaktivitäten wie Patching können Pipelineprozesse unterbrechen oder verzögern, wodurch die gesamte Aktualisierungszeit verlängert werden kann.
- Benutzerdefinierte Datenpipelines: Wenn in den Datenerweiterungsskripten für benutzerdefinierte Datenpipelines eine komplexe Transformationslogik verwendet wird, kann sich dies auf die gesamte Aktualisierungszeit auswirken.