Considerações sobre o Desempenho da Atualização de Dados
Dada a variedade de fatores que influenciam a atualização de dados, os tempos de conclusão serão diferentes do dia a dia.
Consulte Fatores que Afetam o Desempenho da Atualização de Dados.
O desempenho do pipeline é uma responsabilidade compartilhada; portanto, a Oracle fornece uma plataforma escalável, controles de configuração e orientação de uso, enquanto você gerencia volumes de dados, prontidão do sistema de origem, design de transformação (se quaisquer pipelines de dados personalizados forem usados), programação e configurações específicas do ambiente. Os resultados ideais exigem envolvimento contínuo do usuário na configuração, monitoramento proativo de diferentes fatores que afetam as atualizações de dados e adesão às práticas e ferramentas recomendadas pela Oracle.
Para ajudar a manter o desempenho de atualização ideal, considere as seguintes ações:
- Áreas Funcionais Ativadas - Ative somente as áreas funcionais necessárias para suas necessidades de negócios de análise. Comece com o que é necessário e adicione mais à medida que novos requisitos surgirem, em vez de permitir tudo antecipadamente. Consulte Ativar um Pipeline de Dados para uma Área Funcional. Remova quaisquer áreas funcionais que não sejam críticas para sua análise. Consulte Desativar um Pipeline de Dados para uma Área Funcional.
- Módulos e Tabelas de Dados na Atualização Frequente de Dados – Adicione somente os módulos necessários às suas necessidades de negócios de análise operacional intradiária usando a funcionalidade Atualização Frequente de Dados. Remova quaisquer módulos que não sejam críticos para sua análise. Consulte Configurar Atualização de Dados Frequentes V2 (Visualização) e Considerações de Desempenho para Atualização de Dados Frequentes.
- Data de Extração Inicial – Essa configuração controla quais dados são extraídos, transformados e armazenados no almoxarifado. Configure-o cuidadosamente com base nos requisitos de negócios reais. Em vez de uma Data de Extração Inicial absoluta, considere usar uma Data de Extração Inicial Relativa. Consulte Sobre Parâmetros de Pipeline. Isso é especialmente impactante se você estiver usando a funcionalidade Análise de Conta Configurável. Consulte Análise de Conta Configurável.
- Extrações Personalizadas – Se extrações de dados personalizadas estiverem em execução no sistema de origem, elas poderão competir por recursos e atrasar a atualização de dados. Por exemplo, extrações personalizadas do Business Intelligence Cloud Connector (BICC) executadas em paralelo com o processo de extração do Oracle Fusion Data Intelligence podem atrasar as atualizações do Oracle Fusion Data Intelligence. Para evitar atrasos, certifique-se de que nenhum outro job de atualização personalizado esteja em execução durante as janelas de atualização de dados do Oracle Fusion Data Intelligence. Quando uma determinada atualização demorar mais do que o esperado, use as estatísticas de Atualização do Depósito para determinar se há atrasos devido a extrações personalizadas durante a atualização de dados. Consulte Exibir as Estatísticas de Atualização do Warehouse.
- Sessões de Alto Serviço no Oracle Autonomous AI Lakehouse – O processo de atualização de dados depende dos recursos de warehouse disponíveis. Se as sessões de alto serviço estiverem em execução, elas poderão consumir capacidade e atrasar a publicação de dados no warehouse. Consulte Diretrizes de Uso do Autonomous AI Lakehouse Associadas ao Oracle Fusion Data Intelligence. Quando uma determinada atualização demorar mais do que o esperado, use as estatísticas de Atualização do Depósito para determinar se houve sessões Altas durante a atualização de dados. Consulte Exibir as Estatísticas de Atualização do Warehouse.
- Processos ETL Personalizados Downstream – O processo de atualização de dados requer acesso ininterrupto às tabelas no data warehouse. Qualquer processo ETL personalizado que acesse essas tabelas e adquira bloqueios de longa data deve ser programado fora da janela de atualização do Oracle Fusion Data Intelligence.
- Atualização priorizada – Se quiser fazer com que determinados dados sejam atualizados primeiro, mesmo dentro da atualização incremental, você poderá selecionar essas tabelas do warehouse para atualização priorizada. No entanto, use essa opção apenas para um conjunto limitado de tabelas que são realmente críticas a serem atualizadas antes de outros conjuntos de dados. Consulte Priorizar Conjuntos de Dados para Atualização Incremental (Visualização).
- Substituição de Programação de Área Funcional – Analise as áreas funcionais que você ativou e considere tempos de atualização impressionantes com base nas necessidades de negócios. Isso pode reduzir a carga de processamento das atualizações incrementais diárias do pipeline. Consulte Substituir Programações de Pipeline de Dados para Áreas Funcionais (Visualização).
- Fonte de Aumentos do Fusion – Se seus aumentos de dados forem usados principalmente para integrações downstream, considere o uso do Fusion Augmentations Source para Conjuntos de Dados. Com essa opção, as atualizações de aumento podem ser executadas em paralelo com as atualizações incrementais diárias para áreas funcionais nas Oracle Fusion Cloud Applications. Isso melhora o desempenho de atualização incremental para a origem do Oracle Fusion Cloud Applications. Ele também permite uma frequência de atualização diferente para aumentos de dados usando a Origem de Aumentos do Fusion. Programe as atualizações com base na origem do Oracle Fusion Cloud Applications e na Origem do Fusion Augmentations de maneira escalonada para evitar a disputa de recursos no Oracle Fusion Cloud Applications. Consulte Executar Aumento de Dados com a Origem de Aumento do Fusion (Visualização).
- Atualizar Alteração de Prioridade do Estágio Mediante Solicitação – Para atualização incremental programada, você pode registrar uma solicitação de serviço para mover determinados módulos do estágio Principal para o estágio Secundário. Consulte Programar Atualização de Dados Incrementais . Isso permite que dados para maiores necessidades críticas de negócios sejam disponibilizados mais cedo.