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Systemanforderungen und Beschränkungen

In diesem Abschnitt werden die Anforderungen und Einschränkungen für Qlik Cloud Data Integration beschrieben.

Prüfen Sie vor Beginn die Anforderungen, um zu gewährleisten, dass alles Erforderliche für die ersten Schritte bereitsteht.

In Integrieren von Daten finden Sie weitere Informationen zum Workflow und den Systemkomponenten.

Allgemeine Anforderungen für Qlik Cloud Data Integration

  • Mandant in Qlik Cloud mit Zugriff auf Qlik Cloud Data Integration. Dafür ist eines der folgenden Abonnements erforderlich:

    • Qlik Cloud Data Integration zum Verwalten von Datenintegrationsprojekten.

      Qlik Cloud Data Integration wird mit Abonnementoptionen in drei Stufen angeboten: Standard, Premium und Enterprise. Höhere Editionen bieten erweiterte Datenquellen und Umwandlungen. Weitere Informationen finden Sie unter Qlik Cloud Data Integration Abonnementoptionen.

    • Das Qlik Cloud Analytics Abonnement gewährt Zugriff auf Qlik Cloud Data Integration zum Erstellen von QVD-Dateien in einer Qlik Cloud Datenplattform. Die QVD-Dateien können in Analyse-Apps verwendet werden.

      Weitere Informationen finden Sie unter Qlik Cloud Analytics Abonnementoptionen.

  • Der Benutzer benötigt Professional- oder umfassende Benutzerberechtigung und die Rolle Datendienste-Mitwirkender, um Datenaufgaben in Qlik Cloud Data Integration zu erstellen, zu verwalten und auszuführen.

  • Hinweis zu Qlik Sense Enterprise SaaS GovernmentDie Benutzeroberfläche und Tools von Qlik Cloud Data Integration sind zwar in Qlik Cloud Government verfügbar, funktionieren aber nicht, mit Ausnahme der Möglichkeit, Daten-Pipelines zu erstellen.
  • Wenn Sie eine Verbindung mit Datenquellen herstellen, müssen Sie möglicherweise zugrunde liegende Qlik Cloud IP-Adressen zu Ihrer Zulassungsliste hinzufügen.

    Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen von Zulassungslisten für Domänennamen und IP-Adressen.

  • Datenprojektverbindungen werden verwendet, um eine Verbindung mit Cloud-Datenplattformen für die Datenbereitstellung und Push-Down-Umwandlungen herzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Daten-Pipeline.

  • Die für den Zugriff auf Ihre Datenquelle und Ihre Zielplattform erforderlichen Treiber müssen auf dem Data Movement Gateway-Computer installiert sein. Wenn Sie ein Data Movement Gateway für den Zugriff auf die Quelle und ein anderes für den Zugriff auf das Ziel verwenden, installieren Sie die erforderlichen Treiber für den Zugriff auf das Ziel auf dem Ziel Data Movement Gateway und die erforderlichen Treiber für die Quelle auf der Quelle Data Movement Gateway.

    Weitere Informationen finden Sie unter Herstellen einer Verbindung zu Zielplattformen.

Anforderungen für das Speichern von Daten

  • Wenn Sie Daten in einem Amazon S3-Bucket bereitgestellt haben, können Sie QVD-Tabellen in einem von Qlik Cloud verwalteten Speicher oder in einem von Ihnen verwalteten Amazon S3-Speicher generieren.

  • Wenn Sie Daten in einem Cloud Data Warehouse wie beispielsweise Snowflake oder Azure Synapse Analytics bereitgestellt haben, können Sie Tabellen im selben Cloud Data Warehouse generieren.

  • Wenn Sie Daten aus einer Cloud-Datenquelle an ein Cloud Data Warehouse bereitgestellt haben, können Sie Tabellen im selben Cloud Data Warehouse generieren.

Anforderungen für Bereitstellungsbereiche

Sie benötigen einen Bereitstellungsbereich für das Bereitstellen von Daten an einige Cloud-Datenplattformen:

  • Azure Synapse Analytics

    Sie benötigen einen Bereitstellungsbereich für Azure Data Lake Storage.

  • Google BigQuery

    Sie benötigen einen Bereitstellungsbereich für Google Cloud Storage.

  • Databricks

    Sie benötigen einen Bereitstellungsbereich in Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage oder Amazon S3.

Voraussetzungen für das Generieren von QVD-Tabellen

  • Amazon S3-Bucket für das Bereitstellen von Daten mit Schreibzugriff vom Data Gateway - Data Movement-Servercomputer und Lesezugriff vom Qlik Cloud-Mandanten.

    WarnhinweisSie müssen sicherstellen, dass die Bereitstellungszone sicher ist. Sie können serverseitige Verschlüsselung mit von Amazon S3 verwalteten Schlüsseln oder mit von AWS KMS verwalteten Schlüsseln verwenden.
  • Wenn Sie Daten von „Speicher (QVD)“ in Ihrem eigenen verwalteten Speicher statt im von Qlik verwalteten Speicher speichern möchten, benötigen Sie einen Amazon S3-Bucket. Sie können den gleichen Amazon S3-Bucket wie für Bereitstellungsdaten verwenden, aber hierfür ist auch Schreibzugriff vom Qlik Cloud Mandanten erforderlich. Sie benötigen auch getrennte Ordner für Bereitstellungsdaten und Speicher.

    WarnhinweisSie müssen sicherstellen, dass der verwaltete Speicher sicher ist. Sie können serverseitige Verschlüsselung mit von Amazon S3 verwalteten Schlüsseln oder mit von AWS KMS verwalteten Schlüsseln verwenden.

Beschränkungen

Es gibt einige Einschränkungen für die Verwendung von Qlik Cloud Data Integration.

Allgemeine Beschränkungen

  • Änderungen im Datenquellenschema werden nicht unterstützt. Wenn Sie Änderungen am Schema in der Datenquelle vornehmen, müssen Sie neue Datenobjekte erstellen.

  • Es ist nicht möglich, den Besitzer einer Datenaufgabe zu ändern oder eine Datenaufgabe in ein anderes Datenprojekt zu verschieben.

  • Die automatische Bereinigung des Bereitstellungsbereichs wird nicht unterstützt. Dies kann sich auf die Leistung auswirken. Es wird empfohlen, manuelle Bereinigungen durchzuführen.

  • Beim Anwenden von Änderungen auf Tabellen in einem Speicherdatenobjekt besteht keine transaktionale Einheitlichkeit zwischen den verschiedenen Tabellen in der Aufgabe.

  • Wenn ein Datenbankschema mehr als einer Datenaufgabe zugeordnet ist, muss jede Datenaufgabe ein eindeutiges Präfix für Tabellen und Ansichten verwenden. Sie können das Präfix in den Datenaufgabeneinstellungen festlegen.

  • Zwei Datenbewegungs-Gateway-Aufgaben sollten nicht in die gleiche Tabelle im Bereitstellungsbereich schreiben. Als Best Practice wird empfohlen, einen getrennten Bereitstellungsbereich für jede Datenbewegungs-Gateway-Aufgabe zu verwenden.

  • Änderungsverarbeitung wird für Quelltabellen ohne Primärschlüssel nicht unterstützt. Dies gilt sowohl für Daten nach dem Onboarding als auch für registrierte Daten.

Beschränkungen beim Generieren von QVD-Tabellen

  • Datenbereiche funktionieren immer mit der Standardkapazität, was die Speicherdatenaufgaben-Kapazität einschränkt. Jede Tabelle, die von der Speicherdatenaufgabe verarbeitet wird, muss eine Gesamtgröße einschließlich aller Änderungen bis zur unterstützten App-Größe (In-Memory) für Standard-Apps aufweisen.

    Weitere Informationen zur Kapazität finden Sie unter Unterstützung für große Apps.

Einschränkungen für Cloud Data Warehouses

Allgemeine Einschränkungen

  • Alle Datensätze werden in das gleiche interne Schema geschrieben, und alle Ansichten werden in das gleiche Datenobjektschema im Speicher geschrieben. Daher können nicht zwei Datensätze mit dem gleichen Namen in unterschiedlichen Schemas in der gleichen Bereitstellungsdatenaufgabe vorhanden sein.

Snowflake-Einschränkungen

  • OAuth-Authentifizierung wird bei einer Verbindung zu Snowflake nicht unterstützt.

Google BigQuery-Einschränkungen

  • In Spaltennamen können keine Leerzeichen verwendet werden.

  • Wenn Sie Spalten umbenennen oder löschen, müssen die Tabellen neu erstellt werden, und es kommt zu Datenverlust.

  • Parametrisierte Datentypen werden mit Standardwerten festgelegt:

    • String

      Länge: 8192

    • Byte

      Länge: 8192

    • Numerisch

      Genauigkeit: 38

      Dezimalstellen: 9

    • bigDecimal

      Genauigkeit: 76

      Dezimalstellen: 38

  • Google BigQuery-Datenverbindungen sind standardmäßig mit einem US-Standort konfiguriert. Wenn Sie einen anderen Standort verwenden möchten, müssen Sie dies in den Eigenschaften der Datenverbindung festlegen.

    1. Bearbeiten Sie die Datenverbindung.

    2. Fügen Sie unter Erweitert eine Eigenschaft mit dem Namen Standort hinzu.

    3. Legen Sie den Wert der Eigenschaft auf den Standort fest, den Sie verwenden möchten.

    4. Klicken Sie auf Speichern.

Databricks-Einschränkungen

  • Das Umbenennen von Tabellen und Spalten wird nicht unterstützt. Beim Synchronisieren nach dem Umbenennen kommt es zu Datenverlust.

  • Nur Databricks 10.4 wird unterstützt.

  • SSL aktivieren muss aktiviert sein.

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