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サブスクリプションの計測基準

Qlik Cloud の容量ベースのサブスクリプションは、分析用データ量またはデータ移動量を主な計測基準としています。Qlik Cloud Analytics Standard の計測基準は、Full User の数です。

この表は、各サブスクリプション オプションの主な計測基準を示しています。

サブスクリプションの計測基準
サブスクリプション オプション 計測基準
Qlik Cloud Enterprise 分析用データとデータ移動
Qlik Cloud Data Integration Standard および Premium データ移動
Qlik Cloud Analytics Premium 分析用データ
Qlik Cloud Analytics Standard Full User

管理者は、管理コンソール (新しいプラットフォーム ナビゲーションを使用している場合は、管理) およびデータ容量レポート アプリで、分析用データ、移動データ、Full Users、その他のリソースの消費を監視できます。詳しくは「リソース消費の監視」と「詳細な消費レポートによる使用状況の監視」を参照してください。Qlik Cloud のサブスクリプションのサービス アカウント所有者は、My Qlik ポータルで消費を監視し、サブスクリプションの詳細を表示できます。

分析用データ

Qlik Cloud 分析 は、分析用データ量で測定されます。毎月のピーク使用量は、購入した容量に基づいて測定されます。分析用データ メトリクスは、以下に指定されているように、Qlik Cloud にロードされ、存在するすべてのデータの合計です。

メトリクスには次のデータが含まれます。

  • 外部ソースから Qlik Cloud にロードされたデータ。リロードの場合、新しい増分データによってデータ数が増加します。リロードのデータが少ない場合、データ数は減少します。

  • Qlik Cloud にアップロードまたは Qlik Cloud で作成されたデータ ファイル。ファイル サイズがカウントされます。Qlik Cloud 内でデータ ファイルをコピーすると、新しいデータ ファイルもカウントに含まれます。

データ分析メトリクスは次のように計算されます。

  • Qlik Sense アプリ経由で Qlik Cloud に取り込まれる外部データの量。

  • Qlik Data Gateway - データ移動 経由で Qlik Cloud にロードされる外部データの結果の QVD ファイル サイズ。

  • Qlik Cloud にアップロードされるデータ ファイルのファイル サイズ。

  • Qlik Cloud にアップロードされたアプリのピークリロード サイズ。

複数のテナントにロードされたデータは複数回カウントされますが、1 回ロードされ複数のアプリで使用されたデータは 1 回のみカウントされます。

分析用データ容量のサブスクライブ

分析用データの要件に基づいて、データ パックをサブスクライブします。データ パックに加えて、各 Full User 資格には、一定の分析用データの容量が含まれています。このデータはユーザーの個人スペースに限定されており、分析用データの合計にはカウントされません。ただし、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。

Qlik Cloud Analytics Standard のデータ容量は固定であることに注意してください。このエディションでは、Full User の数に基づいてサブスクライブします。

Qlik Cloud へのデータの移動

データの移動には、次のようなオプションがあります。

  • Qlik Sense からの直接データ接続

  • Qlik Data Gateway - 直接アクセス

  • Qlik Cloud Data Integration を使用した Qlik Cloud へのデータ移動

    Qlik Cloud 分析 の Premium エディションと Enterprise エディションを使用すると、任意のソースから Qlik Cloud にデータを移動できます。Qlik Cloud Analytics Standard を使用すると、SAP、メインフレーム、レガシー ソースを除く任意のソースからデータを移動できます。

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。

月次ピークは、2 日目に登録された 6 GB になります。

ファイルとアプリのリロードが日次ピークにどのように寄与するかを示す表。

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 Data Gateway - 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。

Qlik Cloudにデータをロードするさまざまな方法: アプリ経由、データ移動、ハブまたは qlik-cli を使用したインポート。

Qlik Cloud にデータをロードするためのさまざまな方法の図。

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。

内部ソースからのアプリのリロードは、日次ピークに影響を与えません。

日次ピークにカウントされないアプリのリロードの図。

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。

ソース データセットのサイズまたは内容が変更されたときに取り込まれるバイト数の測定。

異なるサイズのデータセットからのアプリのリロードを示した図。
  • 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。

異なるアプリのリロード シナリオで取り込まれたバイト数の測定。

さまざまなアプリのリロード シナリオを示した図。

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

Qlik Data Gateway - 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。

ソース データセットのサイズまたは内容が変更された場合の QVD ファイル サイズの測定。

異なるサイズのデータセットからの QDV ロードを示した図。

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。

データ ファイルと、内部ソースと外部ソースからのロード時に取り込まれたデータの合計の測定。

ロードされたデータの合計の計算例を示す図。

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。

Qlik Cloud で作成されたデータ ファイルの測定。

作成されたデータの合計の計算例を示す図。

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。

    QVD を作成してそこからアプリをロードするほうが、外部データを複数のアプリに直接ロードするよりも効率的です。

    アプリのロードに QVD を使用した場合と、アプリに直接ロードした場合の合計データを示す図。

    一般的に、 Qlik Data Gateway - 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

データ移動の指標は、ターゲットに移動したすべてのデータの合計です。どのタイプのターゲットにもデータを移動できます。データを移動できるソースの種類は、サブスクリプションに応じて異なります。Qlik Cloud Data Integration Premium および Enterprise はすべてのソースをサポートしますが、Standard エディションは SAP とメインフレーム ソースをサポートしません。ターゲットまたはソースの数に制限はありません。

データ移動は月初から計測されます。ターゲットにランディングするとカウントされます。つまり、2 つの異なるターゲットに複製された同じデータは 2 回カウントされることになります。新しいテーブルまたはファイルの最初のフル ロードは無料で、カウントされません。

データ移動量は、データセットの行数に推定行サイズを掛けて計算されます。推定行サイズは、各列のデータ型に基づいて、行内のすべての列の合計サイズとして計算されます。データ型の内部表現をターゲット スキーマにマッピングする方法の詳細については、「 データ プロジェクトでクラウド データ プラットフォームに接続する 」を参照して、クラウド データ プラットフォームのトピックの「データ タイプ」セクションに移動してください。

情報メモ

データ移動量の計算に使用される行数は、予期される値とはわずかに異なる場合があります。これらのわずかな違いは予想されるもので、Qlik では制御できない技術的なアーティファクトによって引き起こされます。

たとえば、大きなテーブルをロードする場合、データベースは同じ行を 2 回送信する (ファントム リード) か、1 つの行をリロードと変更行の両方としてカウントする可能性があります。変更によってトリガーが実行されることにより予期しない追加の変更が行われ、変更カウントがトランザクション ログまたは変更ソースから読み取られる場合にも、変更カウントに差異が生じる可能性があります。

データ移動の計算は、Qlik Cloud に表示されるようなランディング データセットに基づいています。新しい列の追加など、このデータセットへの変更が考慮されます。データ移動量の計算を再現しようとしている場合は、ソースではなく Qlik Cloud に表示される正しいデータ型を使用していることを確認してください。これは、計算の列サイズに影響します。たとえば、varchar(10) の代わりに varchar(20) を使用すると、推定行サイズに対する列の寄与度が 2 倍になります。

次の表には、各データ型のサイズが示されています。bytes、string、wstring に使用される min() 関数は、length/2 または 200 のいずれかの 2 つの値の最小値を返します。

Qlik Cloud データ型のサイズ
データ型 サイズ (バイト)
不特定 1
BOOLEAN 1
BYTES(長さ) min(長さ/2, 200)
DATE 4
TIME 4
DATETIME 8
INT1 1
INT2 2
INT4 4
INT8 8
REAL4 2
REAL8 4
UINT1 1
UINT2 2
UINT4 4
UINT8 8
NUMERIC 2
STRING(長さ) min(長さ/2, 200)
WSTRING(長さ) min(長さ/2, 200)
BLOB 200
CLOB 200
NCLOB 200

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。

列名 データ型
CategoryID INT4
CategoryName WSTRING(15)
説明 NCLOB
写真 BLOB

各データ型には次の固定サイズがあります。

データ型 サイズ (バイト)
INT4 4
WSTRING(15) min(15/2, 200) = 7.5
NCLOB 200
BLOB 200

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 Users

Full User 資格を持つユーザーは、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。詳細は、ユーザー資格の管理をご覧ください。

Basic Users

無料の Basic User 資格は、Qlik Cloud Analytics Premium および Qlik Cloud Enterprise サブスクリプションで使用できます。制限された、読み取り専用アクセス用です。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。追加の権限を付与すると、自動的に Full User に昇格します。詳細は、ユーザー資格の管理をご覧ください。

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