Considérations relatives à la performance d'actualisation des données
Étant donné la variété des facteurs qui influencent l'actualisation des données, les heures d'achèvement diffèrent d'un jour à l'autre.
Voir Facteurs affectant la performance d'actualisation des données.
La performance des pipelines est une responsabilité partagée. Par conséquent, Oracle fournit une plateforme évolutive, des contrôles de configuration et des directives d'utilisation, tandis que vous gérez les volumes de données, la disponibilité du système source, la conception de la transformation (si des pipelines de données personnalisés sont utilisés), la programmation et les configurations propres à l'environnement. Les résultats optimaux nécessitent une participation continue des utilisateurs à la configuration, une surveillance proactive des différents facteurs affectant les actualisations de données et le respect des pratiques et des outils recommandés par Oracle.
Pour optimiser les performances d'actualisation, tenez compte des actions suivantes :
- Secteurs fonctionnels activés - Activez uniquement les secteurs fonctionnels requis pour vos besoins d'affaires d'analyse. Commencez par ce qui est nécessaire et ajoutez-en d'autres au fur et à mesure que de nouvelles exigences surviennent, plutôt que de tout activer dès le départ. Voir Activer un pipeline de données pour un secteur fonctionnel. Supprimez tous les secteurs fonctionnels non essentiels à vos analyses. Voir Supprimer un pipeline de données pour un secteur fonctionnel.
- Modules et tables de données lors de l'actualisation fréquente des données – Ajoutez uniquement les modules requis pour vos besoins d'affaires d'analyse opérationnelle intrajournalière à l'aide de la fonctionnalité d'actualisation fréquente des données. Supprimez tous les modules qui ne sont pas essentiels à vos analyses. Voir Configurer l'actualisation fréquente des données V2 (Prévisualisation) et Considérations relatives à la performance pour l'actualisation fréquente des données.
- Date d'extraction initiale – Ce paramètre contrôle les données extraites, transformées et stockées dans l'entrepôt. Configurez-le avec soin en fonction des besoins réels de l'entreprise. Au lieu d'une date d'extraction initiale absolue, envisagez d'utiliser une date d'extraction initiale relative. Voir À propos des paramètres de pipeline. Cela est particulièrement important si vous utilisez la fonctionnalité d'analyse de compte configurable. Voir Analyse de compte configurable.
- Extractions personnalisées – Si des extractions de données personnalisées sont en cours d'exécution sur le système source, elles peuvent rivaliser pour les ressources et retarder l'actualisation des données. Par exemple, les extractions personnalisées de Business Intelligence Cloud Connector (BICC) exécutées en parallèle avec le processus d'extraction d'Oracle Fusion Data Intelligence peuvent ralentir les actualisations d'Oracle Fusion Data Intelligence. Pour éviter les retards, assurez-vous qu'aucune autre tâche d'actualisation personnalisée n'est exécutée pendant les fenêtres d'actualisation des données d'Oracle Fusion Data Intelligence. Lorsqu'une actualisation donnée prend plus de temps que prévu, utilisez les statistiques d'actualisation de l'entrepôt pour déterminer s'il existe des retards dus à des extractions personnalisées lors de l'actualisation des données. Voir Voir les statistiques d'actualisation de l'entrepôt.
- Sessions à haut service sur Oracle Autonomous AI Lakehouse – Le processus d'actualisation des données dépend des ressources d'entrepôt disponibles. Si des sessions à service élevé sont en cours d'exécution, elles peuvent consommer de la capacité et retarder la publication des données dans l'entrepôt. Voir Directives d'utilisation de l'entrepôt avec lac de données autonome avec intelligence artificielle associé à Oracle Fusion Data Intelligence. Lorsqu'une actualisation donnée prend plus de temps que prévu, utilisez les statistiques Warehouse Refresh pour déterminer s'il y a eu des sessions High pendant l'actualisation des données. Voir Voir les statistiques d'actualisation de l'entrepôt.
- Processus ETL personnalisés en aval – Le processus d'actualisation des données nécessite un accès ininterrompu aux tables de l'entrepôt de données. Tout processus ETL personnalisé qui accède à ces tables et qui acquiert des verrous de longue durée doit être programmé en dehors de la fenêtre d'actualisation d'Oracle Fusion Data Intelligence.
- Actualisation prioritaire – Si vous voulez que certaines données soient actualisées en premier, même au cours de l'actualisation incrémentielle, vous pouvez sélectionner ces tables d'entrepôt pour l'actualisation prioritaire. Toutefois, ne l'utilisez que pour un jeu limité de tables réellement essentielles à actualiser avant d'autres jeux de données. Voir Prioriser les jeux de données pour une actualisation incrémentielle (prévisualisation).
- Remplacement du programme du secteur fonctionnel – Vérifiez les secteurs fonctionnels que vous avez activés et envisagez des temps d'actualisation échelonnés en fonction des besoins de l'entreprise. Cela peut réduire la charge de traitement des actualisations quotidiennes incrémentielles du pipeline. Voir Remplacer les programmes de pipeline de données pour les secteurs fonctionnels (Prévisualisation).
- Source des augmentations Fusion – Si vos augmentations de données sont principalement utilisées pour des intégrations en aval, envisagez d'utiliser la source des augmentations Fusion pour les jeux de données. Avec cette option, les actualisations d'augmentation peuvent être exécutées en parallèle avec les actualisations incrémentielles quotidiennes pour les secteurs fonctionnels dans les applications Oracle Fusion Cloud. Cela améliore les performances d'actualisation incrémentielle pour la source des applications Oracle Fusion Cloud. Il active également une fréquence d'actualisation différente pour les augmentations de données à l'aide de la source Fusion Augmentations. Programmer les actualisations en fonction de la source des applications Oracle Fusion Cloud et de la source des augmentations Fusion de manière échelonnée afin d'éviter les conflits de ressources dans les applications Oracle Fusion Cloud. Voir Effectuer des augmentations de données avec la source d'augmentations Fusion (Prévisualisation).
- Actualiser la modification de la priorité de l'étape sur demande – Pour une actualisation incrémentielle programmée, vous pouvez soumettre une demande de service pour déplacer certains modules de l'étape principale à l'étape secondaire. Voir Programmer l'actualisation incrémentielle des données . Cela permet de rendre les données plus rapidement disponibles pour les entreprises les plus critiques.