サブスクリプションの計測基準

分析用データ量の計算と管理

分析用データの計算方法を理解すると、Qlik Cloud で分析用データの能力を最大限に活用できるようになります。このセクションでは、月次ピーク、データのロード、アプリのリロード、データ作成の測定方法、データ管理のベスト プラクティスについて詳しく紹介します。

月次ピーク

日次ピークは、特定の日の分析用データの合計量を表します。その月の日次最大ピークが月次ピークとなり、購入した分析用データの容量に対して測定されます。

日次ピークは、QVD、CSV、テキスト ファイルなどの形式のすべてのファイル サイズの合計と、その日にアプリのリロードのために外部ソースから取り込まれた最大バイト数を合計して計算されます。

次の例を見てみましょう。

月を通して、日次データ使用量は変化します。1 日目のピークは 3 GB で、2 日目は 6 GB などのように月末まで続いていきます。2 日目に記録された 1 日あたりの最高使用量は 6 GB でした。これにより、月次ピークは 6 GB になります。この例の 3 日目のように、アプリのリロードがない日は前日の値が引き継がれます。

Qlik Cloud へのデータのロード

外部ソースから Qlik Cloud にロードされたデータは、日次ピークにカウントされます。1 つのテナントにロードされたデータは 1 回としてカウントされ、何度も分析および使用できます。 複数のテナントにロードされたデータは、複数回としてカウントされます。

日次ピークに寄与するデータは次のように測定されます。

• Qlik Sense アプリ経由でロードされたファイルベースのデータは、そのファイル サイズによって測定されます。

• クエリまたはコネクタを使用したアプリのリロードは、データ ソースから取り込まれた最大バイト数としてカウントされます。同じ日に複数のリロードが発生した場合、アプリ サイズがもっとも大きいものが日次ピークにカウントされます。たとえば、アプリが 1 日にそれぞれ 0.75 GB、1.25 GB、1 GB でリロードされた場合、その日に使用された値は 1.25 GB となります。

• Qlik データ ゲートウェイ - データ移動 経由で Qlik Cloud にロードされたデータは、出来上がった QVD ファイルのサイズによって測定されます。

• ハブ内または qlik-cli を使用して、ファイル インポートによってアップロードまたはロードされたアプリは、アプリのピーク リロード サイズによって測定されます。

• アップロードされた QVD ファイルは、そのファイル サイズによって測定されます。

次の状況では、データは日次ピークの計算に含まれません。

• ユーザーの個人スペースにロードされたデータは、個人スペース内に制限される場合に限り、カウントされません。他のユーザーと共同作業をするためにデータを共有スペースに移動した場合はカウントされます。

• リロードに失敗した場合、取り込まれたバイトはカウントされません。ただし、結果の QVD ファイルはすべてカウントされます。

• Qlik Cloud にすでに存在するデータを含むアプリをロードする場合、データのロードはカウントされません。たとえば、コピーまたはバイナリでロードされたアプリ (別の Qlik Sense アプリからデータをロード) は、外部ソースからリロードされない限り、1 日のピークに影響を与えません。

アプリのリロードで取り込まれたバイト数の測定

外部ソースから Qlik Sense アプリをリロードする場合、次のことが適用されます。

• データ量が変わらない場合に限り、日次ピークに影響を与えることなく、同じソース データセットからアプリを複数回リロードできます。

• ソース データセットのサイズが増加すると、日次ピークに影響が出ます。データセットに追加されるデータの各 GB と同等の量が、リロード中に取り込まれるデータに寄与されます。

• 逆に、ソース データセットのサイズが減少すると、その減少分は日次ピークにも反映されます。たとえば、データセットのサイズが 0.25 GB 減少すると、リロード サイズも同じ量だけ減少します。ただし、1 GB のリロードがその日の早い時間に発生した場合、その日の日次ピークは 1 GB になります。この減少は翌日の日次ピークにのみ反映されます。

• ソース データセットの内容が変更されても、そのサイズが変更されない限り、日次ピークには影響しません。日次ピークはデータ量にのみ影響されます。

• 1 つのロード スクリプト内で同じデータセットに複数回クエリを実行する場合、それらのクエリはすべて個別にカウントされ、そのデータ量は合計されます。たとえば、同じデータセットから 1 GB ずつの 3 つのクエリを含むロード スクリプトがある場合、それらの 3 つのクエリはすべて個別にカウントされます。したがって、日次ピークにカウントされる合計データ量は 3 GB になります。

• アプリをロードした後にテーブルを削除しても、日次ピークは減少しません。日次ピークは、アプリのその日の最大リロード サイズに基づいているためです。

• アプリをロードした後、同日に削除した場合でも、その日の日次ピークに寄与します。ただし、アプリが存在しなくなる翌日の日次ピークは減少します。

Qlik Cloud データ統合 を使用して QVD ファイルにロードされたデータの測定

Qlik データ ゲートウェイ - データ移動 を使用して外部ソースから QVD ファイルにデータをロードする場合、次のことが適用されます。

• データ量が変わらない場合に限り、日次ピークに影響を与えることなく、複数回データセットをアップロード、インポート、または生成できます。

• ソース データセットのサイズが増加すると、日次ピークに影響が出ます。データセットに追加されるデータの各 GB と同等の量が、結果として得られる QVD ファイルのサイズに寄与されます。

• 逆に、ソース データセットのサイズが減少すると、その減少分は日次ピークにも反映されます。たとえば、データセットのサイズが 0.25 GB 減少すると、結果の QVD ファイルのサイズも同じ量だけ減少します。

• ソース データセットの内容が変更されても、そのサイズが変更されない限り、日次ピークには影響しません。日次ピークはデータ量にのみ影響されます。

外部ソースと内部ソースからのアプリのロード

データ ソースに応じて、アプリにロードされたデータが日次ピークにどのような影響を与えるかを理解することが重要です。データがさまざまなソースからロードされる、次のシナリオについて考えてみましょう。

• 外部ソースからアプリにロードする

  外部ソースからアプリにデータをロードすると、取り込まれたバイト数としてカウントされます。たとえば、10 GB をロードすると、日次ピークへの寄与は 10 GB になります。

• Qlik Cloud の QVD からアプリにロードする

  Qlik Cloud にある QVD ファイルからアプリにデータをロードしても、日次ピークにはカウントされません。10 GB のデータが QVD からアプリにロードされた場合、外部データの取り込みがないため、データはカウントされません。日次ピークへの寄与は 0 GB です。

• Qlik Cloud の QVD から新しい QVD ファイルを生成する

  Qlik Cloud ベースの QVD から QVD ジェネレーター アプリにロードされたデータは、日次ピークにはカウントされません。ただし、アプリから生成された QVD ファイルはカウントされます。たとえば、10 GB の QVD ファイルを新しい 5 GB の QVD に変換した場合、日次ピークへの寄与は 2 つのファイルの合計である 15 GB になります。外部データの取り込みがないため、QVD ジェネレーター アプリ (データ モデルを作成して QVD を生成する専用アプリ) のロードはカウントされません。

• 外部ソースと内部ソースの両方からアプリにロードする

  アプリが外部ソースから 10 GB をロードし、Qlik Cloud 内の QVD から 5 GB をロードした場合、外部ソースからロードされたデータのみがカウントされるため、アプリからの日次ピークへの寄与は 10 GB になります。

Qlik Cloud でのデータ作成

Qlik Cloud で新しいデータを作成すると、データ ファイルのコピーであるか、既存の生データを組み合わせた派生であるかにかかわらず、そのデータは日次ピークにカウントされます。データは、データ作成プロセスで生成されたファイルの合計サイズとして測定されます。作成されたデータは、使用するアプリの数に関係なく、1 回のみカウントされます。

データ作成の次の例を考えてみましょう。

• STORE ステートメントを使用して 1 GB QVD ファイルを作成すると、日次ピークに 1 GB が追加されます。

• 1 GB の QVD ファイルをコピーすると、両方のコピーが合計に寄与するため、日次ピークに 1 GB が追加されます。

• 変換を通じて 0.5 GB の QVD ファイルを作成すると、日次ピークに 0.5 GB が追加されます。結果として得られる QVD ファイルのみがカウントされます。 QVD ジェネレーター アプリは、すでに Qlik Cloud にあるデータをロードするため、カウントされません。

データ管理のベストプラクティス

適切なデータ管理を行うことでパフォーマンスが向上し、分析用データの能力を最大限に活用できます。このセクションでは、Qlik Cloud でデータを効率的に処理する方法について説明します。

• データを再利用するために QVD ファイルを作成する

  複数の Qlik Sense アプリで使用されるデータを扱う場合は、QVD ファイルの作成を検討してください。QVD ファイルを使用すると、データのロード 1 回で、日次ピークを増やすことなく複数のアプリで再利用できます。これにより、データの取り込みとストレージのコストを大幅に削減できます。

  たとえば、10 GB の外部データをロードして 5 GB の QVD ファイルを作成した場合、日次ピークに寄与するデータは合計 15 GB になります。同じデータを 2 つのアプリに直接ロードすると、20 GB になります。

  

  一般的に、 Qlik データ ゲートウェイ - データ移動 でデータを再利用するために QVD ファイルを作成するほうが、アプリでデータを直接リロードするよりも効率的です。

• 効率的なデータロードの方法を使用する

  SQL プッシュダウン変換を使用して、データのロードを最適化します。この手法には、データ変換と操作をデータ ソースに直接プッシュすることが含まれます。ソースでデータをフィルタリングおよび変換することにより、転送されるデータ量が減少し、ロードの効率が向上します。

  たとえば、このプッシュダウン クエリでは、WHERE 句がソース データに対して直接処理されます。特定の基準を満たすデータのサブセットのみが転送されるため、メモリにロードされるデータ量が減少します。

  Select * from my-external-database-table where my_column = 10

  QVD ファイルをロードする場合、ファイルがソースから読み取られた後に WHERE 句が処理され、ファイル全体がカウントされることに注意してください。

• 大規模なデータセットにオンデマンド アプリを使用する

  オンデマンド アプリ (ODAG) は、大規模なデータセットを扱う場合に便利です。ODAG を使用すると、親アプリの集計データをロードし、必要な場合に限り詳しいデータを取得できます。ユーザーは、ビッグ データ ストアの集計ビューを取得し、詳細な分析のために関連するデータのサブセットを特定してロードできます。詳細については、「On-demand アプリ」を参照してください。

• Direct Query とダイナミック ビューで大規模なデータセットを処理する

  大規模なデータセットの場合は、Direct Query およびダイナミック ビューの使用を検討してください。これらの機能を使用すると、すべてのデータをメモリにインポートまたはロードすることなく、大規模なデータセットの関連するサブセットをクエリおよび表示できます。インメモリ アプリと比較すると一部の制限はありますが、大量のデータセットを扱うには効率的な方法です。詳しくは「Direct Query アプリ」と「ダイナミック ビューによるデータの管理」を参照してください。

• 使用していないアプリやデータ ファイルを定期的にクリーンアップする

  リソースの使用量を最適化し、サイト全体のパフォーマンスを向上させるには、使用していないアプリとデータ ファイルを定期的に特定して削除します。次の手順は、クリーンアップに役立ちます。

  • [最終更新日]、[表示回数]、[Used in] (使用場所) 列を並べ替えて確認することで、カタログ内の未使用のアプリやデータ ファイルを特定できます。これにより、アイテムが過去 28 日以内に開かれたかどうか、およびデータ ファイルがいくつのアプリで使用されたかを確認できます。詳細については、「ビューアーメトリクスとアイテムの使用状況メトリクス」を参照してください。

  • 影響分析と系列は、データ ファイルがどこで使用されているか、特定のアプリでどのデータ ファイルが使用されているかを確認するのに役立ちます。 詳細については、「 アプリ、スクリプト、データセットの影響分析の分析」および「アプリ、スクリプト、データセットの系列の分析」を参照してください。

  • ハブからアプリやデータ ファイルを削除できます。管理者は、管理コンソール からアプリを削除することもできます。

データ移動量の計算

この例には、製品カテゴリのデータセットがあります。データセットには 100 行と次の列があります。

各データ型には次の固定サイズがあります。

列サイズの合計として推定行サイズを計算できるようになりました。4 + 7.5 + 200 + 200 = 411.5 バイト。100 行を掛けると、合計データ量は 41,150 バイトになります。

Full User

Full User は、ユーザー権限とスペース権限で許可されている限り、アプリ内のコンテンツの表示、編集、作成、チャートやアプリのエクスポート、データ統合、自動化、機械学習、その他のさまざまなタスクの実行が可能です。

詳細については、「ユーザー資格の管理」を参照してください。

Basic User

Full User 資格に加えて、Basic User と呼ばれる無料のユーザー タイプもあります。Basic User は Qlik Cloud 分析プレミアム および Qlik Cloud Enterprise のサブスクリプションで使用できます。

Basic User 資格は、限定的な読み取り専用のシナリオを想定しています。Basic User は、アプリやその他のアセットの作成または編集、または データ統合 での作業はできません。Basic User は、 管理スペースで [ビューが制限されています] のスペース ロールのみを持つことができます。これにより、アプリのコンテンツの表示およびメモやプライベートブックマークの作成ができます。[ユーザーの規定値] 設定で許可されている場合は、アプリから画像やデータをダウンロードできます (ユーザーと管理者のロールと権限 を参照)。追加のロールを割り当てることで、Basic User を Full User にアップグレードできます。

詳細については、「ユーザー資格の管理」を参照してください。