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アプリケーションのパフォーマンス評価

パフォーマンス評価により、アプリケーションの開発に合わせてパフォーマンスを評価できます。パフォーマンス評価は、パブリック シートやオブジェクトの応答時間など、明確で実用的なメトリクスを提供します。これらの分析情報を使用して、パフォーマンスのボトルネックを特定し、アプリケーションのバージョン間でメトリクスを比較できます。

パフォーマンス評価を使用できるユーザー

パフォーマンス評価は、アプリケーションのパフォーマンスを測定および改善するアプリケーション開発者向けに設計されています。

パフォーマンス評価を実行するには、次のいずれかのロールが必要です。

  • テナント管理者

  • スペース所有者

  • 次のいずれかのロールを持つスペース メンバー。

    • 編集可能

    • アプリケーションでデータ編集可能

    • 管理可能

    • 操作可能 (管理スペースにて)

情報メモ
  • テナント管理者を含むすべてのユーザーは、スペース内のアプリケーションを評価するために、少なくともスペースの表示権限を持っている必要があります。

  • テナント管理者は、スペースまたはアプリケーションへのアクセス権限がない場合でも、すべてのアプリケーションのパフォーマンス評価結果をいつでも表示できます。

パフォーマンス評価を使用する

任意の Qlik Sense アプリケーションのパフォーマンスを Qlik Cloud で評価できます。パフォーマンス評価は次の目的で使用します。

  • アプリケーションのパフォーマンスを測定する。

  • アプリケーションへの変更がパフォーマンスに影響したかどうかを確認する。

  • アプリケーションのパフォーマンスを最適化する方法に関する提案を取得します。

パフォーマンス評価では、アプリケーション内のすべての公開シートとオブジェクトの応答時間を分析します。公開済みのシートのみが含まれるため、開発中のシートは通常、結果に影響しません。ただし、評価では使用中の項目も評価されるため、未公開のシートが分析される場合があります。

結果を使用して、最適化が必要な可能性のあるオブジェクトを特定します。結果は一般的なガイダンスを目的としており、実際の運用環境での正確なパフォーマンスを反映しない可能性があります。

検討事項

  • パフォーマンス評価はクラウドベースの環境で実行されるため、遅延や帯域幅の変動により応答時間が異なる場合があります。

  • より一貫性のある比較をするには、評価をできるだけ短い間隔で実行します。

  • 異なるサイズの分析エンジンで評価を行った場合、結果に影響が出る可能性があります。

パフォーマンス ファクターの詳細については、アプリケーション パフォーマンスの最適化 を参照してください。

アプリケーション評価のために使用されるエンジン

Qlik Cloud でアプリケーションのパフォーマンス評価を実行すると、評価は専用エンジンで実行されます。

デフォルトでは、評価は 20 GB のエンジン (Standard-20) を使用します。ライセンスに大規模アプリケーションのサポートが含まれている場合、アプリケーションがより多くのメモリを必要とし、スペースが大規模アプリケーション用に設定されている場合、評価はより大きなエンジン (Large-40~Large-200) で実行される可能性があります。

評価で使用されるエンジンは、実際のユーザーがアプリケーションを開くときに使用するものと同じサイズです。これにより、想定される実行環境下でのパフォーマンスを観測できます。

一般的にエンジンが大きいほど応答性が高くなりますが、アプリケーションの設計や最適化によっても改善されることがあります。エンジンの大きさで結果を比較することで、容量効果とアプリケーションのチューニングを区別できます。

ヒント メモ

管理者は、エンジンをアプリケーションに手動で割り当てて、さまざまなエンジン サイズでパフォーマンスをテストできます。詳細については、「アプリケーションのパフォーマンスを向上させるためのエンジンの割り当て」を参照してください。

エンジン サイズ

  • Standard-20: デフォルト エンジン (20 GB)

  • Large-40Large-60、...Large-200: より大きなエンジン (数字はメモリの GB を示します)

エンジン仕様
エンジン メモリ 最大コア数まで*
Large-40 40 GB 10 コア
Large-60 60 GB 14 コア
Large-80 80 GB 20 コア
Large-120 120 GB 30 コア
Large-160 160 GB 40 コア
Large-200 200 GB 50 コア

*「最大コア数まで」とは、必要に応じてリソースがプロビジョニングされることを意味します。ただし、すべての計算が同時にすべてのコアを使用できるわけではありません。

容量の使用状況

  • 大規模アプリケーションのパフォーマンス評価を実行すると、アプリケーション自体をリロードしていなくても、大規模アプリケーションのリロード容量の一部が消費されます。評価を実行するために、Qlik Cloud は一時的に大型のエンジンを準備します。

  • パフォーマンスをテストするためにアプリケーションを直接開くと、通常の使用と同様に、セッションのアプリケーション消費容量が大きくなります。

大規模アプリケーションの容量の詳細については、「大規模アプリケーションのサポート」を参照してください。

アプリケーションでのパフォーマンス評価の実行

パフォーマンス評価を実行するには、アプリケーションのリロード権限が必要です。パフォーマンス評価は、次から実行できます。

  • アクティビティ センター

  • アプリケーションの詳細

アクティビティ センターからパフォーマンス評価を実行する

  1. アクティビティ センターで、評価するアプリケーションの 詳細 をクリックします。

  2. [ツール] > [パフォーマンス評価] を選択します。

  3. [今すぐ評価する] をクリックします。

    評価が完了すると通知が届きます。

アプリケーションの詳細からのパフォーマンス評価の実行

  1. アクティビティ センターで、評価するアプリケーションの 詳細 をクリックします。

  2. [情報アイコン詳細] を選択し、[パフォーマンス評価アイコンパフォーマンス評価] をクリックします。

  3. [今すぐ評価する] をクリックします。

    評価が完了すると通知が届きます。

アプリケーションからパフォーマンス評価を実行する

  1. アプリケーション内で、アプリケーション名をクリックして [詳細] を開きます。

  2. [ツール] > [パフォーマンス評価] を選択します。

  3. [今すぐ評価する] をクリックします。

    評価が完了すると通知が届きます。

評価結果の表示

1 つのパフォーマンス評価を表示するか、2 つのパフォーマンス評価を比較するかによって、結果テーブルは異なります。

情報メモ

アプリケーションのパフォーマンス評価結果は 90 日間保持されます。

1 つのパフォーマンス評価の表示

  1. パフォーマンス評価を表示するには、アプリケーションの 詳細 をクリックします。

  2. [情報アイコン詳細] を選択し、[パフォーマンス評価アイコンパフォーマンス評価] をクリックします。すべての評価は、パフォーマンス評価テーブルにリストされています。

    ヒント メモ通知の [結果の表示] をクリックして結果に移動することもできます。
  3. 表示する評価の [表示] をクリックします。

    評価の概要。

    いくつかのパフォーマンス評価の実行を示すパフォーマンス評価詳細ウィンドウ
  4. 結果ウィンドウにはパフォーマンス評価結果に関する情報が表示されます。

    ヒント メモ特定のメトリックの詳細については、パフォーマンス評価情報 を参照してください。

    評価情報タブ。

    [情報] タブを表示する [パフォーマンス評価の詳細] ウィンドウ
  5. より具体的なパフォーマンス情報を表示するには、 [結果] タブを選択します。

    評価結果タブ。

    [情報] タブを表示する [パフォーマンス評価の詳細] ウィンドウ
  6. ↓ をクリックして、各行の詳細を表示します。各シートの↓をクリックして、ロード時間が最も長いオブジェクトを表示することもできます。

  7. 新しいタブ アイコン をクリックして、オブジェクトを含むアプリケーションを開きます。特定のオブジェクトがシート上でハイライトされます。

  8. アプリケーションのパフォーマンスを向上させるための推奨事項を表示するには、[推奨事項] タブを選択します。各推奨事項の詳細については、アプリケーション パフォーマンスの推奨事項を参照してください。

    [推奨事項] タブ。

    [推奨事項] タブを表示する [パフォーマンス評価の詳細] ウィンドウ

パフォーマンス評価の比較

  1. パフォーマンス評価を表示するには、アプリケーションの 詳細 をクリックします。

  2. [情報アイコン詳細] を選択し、[パフォーマンス評価アイコンパフォーマンス評価] をクリックします。すべての評価は、パフォーマンス評価テーブルにリストされています。

  3. 表示する 2 つを選択し、[比較] をクリックします。

    2 つの評価の比較。

    2 行が選択され、比較ボタンが表示されたパフォーマンス評価テーブル。
  4. 評価結果がウィンドウで開きます。特定のメトリックの詳細については、パフォーマンス評価情報 を参照してください。[情報] タブには、選択したパフォーマンス評価のメトリクスと、それらのメトリクスの違いが表示されます。

    評価比較情報。

    2 行が選択され、比較ボタンが表示されたパフォーマンス評価テーブル。
  5. より具体的なパフォーマンス情報を表示するには、 [結果] タブを選択します。各行について、絶対的および相対的な変化が表示されます。

    絶対的変化および相対的変化の列でソートできます。列見出しをクリックして、昇順または降順に並べ替えます。

    評価比較結果。

    2 行が選択され、比較ボタンが表示されたパフォーマンス評価テーブル。
  6. ↓ をクリックして、各行の詳細を表示します。

情報メモ2 つの評価を比較する場合、パフォーマンスの低下または改善を示すのに十分な重要性がある場合にのみ、違いがハイライトされます。

パフォーマンス評価情報

メトリクスはアプリケーションのメタデータから取得されるか、パフォーマンス評価中に測定されます。

情報メモ選択した評価のログ ファイルをダウンロードするには、詳細 [その他] メニューを展開します。

[情報] タブ

[情報] タブには、選択したバージョンの基本的なアプリケーション情報が表示されます。

分析エンジン

  • 評価中に使用された分析エンジンを示します。

    情報メモ大規模アプリケーションのサポートが有効になっている場合、Standard-20 エンジンの代わりに大規模エンジンが使用されることがあります。

ステータス

  • パフォーマンス評価の状態を表示します。

    • 確認の準備が整いました - パフォーマンス評価は正常に完了しました。

    • 警告 - パフォーマンス評価は完了しましたが、一部の結果が欠落しているか不正確です。

    • 評価に失敗しました - パフォーマンス評価が正常に完了せず、結果が欠落しているか不正確です。

アプリケーション サイズ

  • メトリクスのソース: アプリケーションのメタデータ

  • 初期選択なしのメモリ内のアプリケーション データ モデルの合計サイズを表示します。

行数

  • メトリクスのソース: アプリケーションのメタデータ

  • アプリケーションのデータ モデルのテーブルに含まれるの合計行を表示します。

アプリケーション内の公開シート

  • メトリクスのソース: アプリケーションのメタデータ

  • アプリケーション内の公開シートの合計数を表示します。

アプリケーション内のパブリック オブジェクト

  • メトリクスのソース: アプリケーションのメタデータ

  • アプリケーション内の公開オブジェクトの合計数を表示します。

    情報メモパフォーマンス評価結果では、公開シートは公開オブジェクトとしてカウントされません。

評価されていません

  • メトリックのソース: メジャー済み

  • 完全に評価できなかったすべてのオブジェクトを一覧表示します。一般的な理由には、オブジェクトの計算条件が満たされていない場合、またはオブジェクト タイプの評価がサポートされていない場合などが考えられます。たとえば、顧客が開発した拡張機能の動作はアプリケーション評価者には知られていないため、正しく評価されない可能性があります。

警告

  • メトリックのソース: メジャー済み

  • アプリケーション開発に関連する問題があり、対処が必要な可能性があるオブジェクトを一覧表示します。たとえば、メジャーや軸を持たないオブジェクトなど、シート内では機能するがエラー コードがあるオブジェクトは、 [警告] に一覧表示されます。オブジェクトが指定されたサイズを超えるデータ ページを送り返した場合も、 [Payload too large] (ペイロードが大きすぎます) とここに一覧表示されます。

致命的なエラーです

  • メトリックのソース: メジャー済み

  • 評価の完了を停止したエラーと、テナントまたはアプリケーションのクォータを一覧表示します。これには、アプリケーション評価のためのクォータを超過している場合や、アプリケーション評価のサイズ制限である 20 GB を超えてアプリケーションを開くことができない場合など、完了を妨げるアプリ評価エラーやその他のインフラストラクチャの問題が含まれる場合があります。

[結果] タブ

[結果] タブには、パフォーマンス評価に関するより具体的な情報が表示されます。

キャッシュに問題があるオブジェクト

  • メトリックのソース: メジャー済み

  • リスト オブジェクトは効率的にキャッシュされていません。これは、各オブジェクトを 2 回ロードすることによって決定されます。オブジェクトを一度ロードした後は、結果セットをキャッシュに入力する必要があるため、応答時間が短縮されることが期待できます。データ モデルまたは数式を調整することにより、改善が行われる可能性があります。詳細については、[データ モデリングのベスト プラクティス] と [ビジュアライゼーションでの数式の使用] を参照してください。

  • 一般的なアプリケーションの最適化の詳細については、アプリケーション パフォーマンスの最適化 を参照してください。

シングルスレッドのオブジェクト

  • メトリックのソース: メジャー済み

  • このセクションには、パフォーマンス メトリクスがロード中の主にシングルスレッドの処理を示すオブジェクトが含まれています。このセクションにオブジェクトが表示され、ユーザーの応答時間が長すぎると思われる場合は、オブジェクト内の数式から生じるクエリでボトルネックを確認する必要があります。データ モデルまたは数式を調整することにより、改善が行われる可能性があります。

  • シングルスレッド パフォーマンスの詳細については、集計テーブル内の異なるテーブルの項目は、可能な限り回避されます。 を参照してください

メモリ制限を超えたオブジェクト

  • メトリックのソース: メジャー済み

  • このセクションには、メモリ制限に達したオブジェクトと、それに対応するエラー コードが含まれています。これには、エンジン オブジェクトのサンドボックス制限に達したオブジェクト、エンジン メモリの合計を超えたオブジェクト、関連するメモリ境界に達したオブジェクトなどが含まれる場合があります。

アプリの起動時間

  • メトリックのソース: メジャー済み

  • このセクションでは、アプリケーションを開くプロセスにおける各ステップの概要と、その所要時間について説明します。

初期のロード時間別の公開シート

  • メトリックのソース: メジャー済み

  • シートごとの応答時間の測定値。これらの測定値は、アプリケーションが 1 回目にトラバースされ、各シートが 1 つずつ要求されたときに抽出されます。このセクションに含まれる値は、シートごとの最悪の場合のロード時間を表します。各シートでは、行の右にある矢印アイコンをクリックすると、シートに含まれている低速 オブジェクト上位 5 位を表示することができます。 これにより、シートのロードにかかる時間の分析をすばやく知ることができます。

  • タイムアウトで評価が止まっても、少なくとも 1 つのシート評価が完了していれば、シートのリストは利用可能です。このリストを使って、最初に調査すべきシートやオブジェクトを特定することができます。

キャッシュされたシートのロード時間

  • メトリックのソース: メジャー済み

  • シートごとの応答時間の測定値。すべてのオブジェクトが最初に要求されたとき、通常はキャッシュされているはずです。これらの測定値は、アプリケーションが 2 回目にトラバースされ、各シートが 1 つずつ要求されたときに抽出されます。さらにここでは、右側にあるボタンを使用して行を拡張することにより、オブジェクトベースで費やされた時間の分析を取得できます。

オブジェクトの初期ロード時間

  • メトリックのソース: メジャー済み

  • オブジェクトごとの応答時間のメジャー。これらの測定値は、アプリケーションが 1 回目にトラバースされ、各オブジェクトが 1 つずつ要求されたときに抽出されます。このセクションに含まれる値は、オブジェクトごとの最悪の場合のロード時間を表します。

  • 例えば、マスター アイテムを使用することで、キャッシュの使用を改善できます。詳細については、「数式でマスター アイテムまたは変数を使用する」を参照してください。

キャッシュされたオブジェクトのロード時間

  • メトリックのソース: メジャー済み

  • オブジェクトごとの応答時間のメジャー。すべてのオブジェクトが最初に要求されたとき、通常はキャッシュされているはずです。これらの測定値は、アプリケーションが 2 回目にトラバースされ、各オブジェクトが 1 つずつ要求されたときに抽出されます。

テーブルごとのメモリ割り当て

  • メトリクスのソース: アプリケーションのメタデータ

  • データ モデルに含まれるテーブルとそのサイズのリスト。このセクションは、データ モデルのサイズを最小化しようとするときに役立ちます。これは、応答性の向上につながります。

  • ロード スクリプトにある数式で使用されない項目やテーブルを削除すると、速度とリソースの使用状況が改善されます。詳細については、「データ モデルのパフォーマンス」を参照してください。

項目ごとのメモリ割り当て

  • メトリクスのソース: アプリケーションのメタデータ

  • データ モデルに含まれる項目とそのサイズのリスト。このセクションは、データ モデルのサイズを最小化しようとするときに役立ちます。これは、応答性の向上につながります。

  • ロード スクリプトにある数式で使用されない項目やテーブルを削除すると、速度とリソースの使用状況が改善されます。詳細については、「データ モデルのパフォーマンス」を参照してください。

アプリケーション パフォーマンスの推奨事項

アプリケーションのパフォーマンスを最適化するのに役立つ推奨事項が提供されます。推奨事項ビューでは、推奨事項はアプリケーションのデザインやデータロードなどのエリア別にグループ化されます。各推奨事項は、タイトル、説明、および影響を受けるオブジェクト、シート、アプリケーション、または データ ロード エディター を開くアクションを含むカードとして表示されます。

推奨事項は一般的な指針を示すものです。推奨されるしきい値を超過しても、必ずしもアプリケーションが不正確である、または品質が低いことを意味するわけではありませんが、レビューすべきエリアを示す可能性があります。たとえば、オブジェクトの数が多いとパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、アプリケーションで問題が発生した場合は、これらの推奨事項を調査の出発点として使用してください。

チャートへの計算条件の追加

タイムアウトしたチャートの場合

この推奨事項は、計算中にチャートがタイムアウトした場合に表示されます。推奨事項カードのアクションを使用して、影響を受けるオブジェクトをシートで開き、ユーザーが選択を行う前にチャートが計算しようとするデータ量を確認します。

パフォーマンスを改善するには:

  • 結果セットを減らす選択をユーザーが行った後にのみチャートがレンダリングされるように、計算条件を追加します。

  • 詳細な結果を表示する前に、日付、地域、製品などの影響の大きいフィルターを使用します。

  • ユーザーが探索後にのみ詳細を必要とする場合は、より上位の集計またはドリルダウン アプローチから開始します。

  • タイムアウトが解決されたことを確認するために、パフォーマンス評価を再度実行します。

計算条件については、アプリケーション パフォーマンスの最適化 を参照してください。

多くの軸を持つチャートの場合

この推奨事項は、チャートに多くの軸があり、応答が遅い場合に表示されます。推奨カードはオブジェクトを開き、軸の設定とデフォルトで表示される詳細の量を確認できるようにします。

パフォーマンスを改善するには:

  • 計算条件を追加して、データが絞り込まれた後にのみチャートが計算されるようにします。

  • 特に幅の広いテーブルや詳細なテーブルで、一度に表示される軸の数を減らします。

  • ユーザーがすべての軸をまとめて必要としない場合は、複雑なチャートをより小さなチャートまたは個別のシートに分割します。

  • 初期ビューで分析に必要な項目のみを保持します。

ビジュアライゼーション デザインのベストプラクティス詳細については、アプリケーション パフォーマンスの最適化を参照してください。

チャートのタイトル、サブタイトル、脚注を短縮する

この推奨事項は、チャートのタイトル、サブタイトル、または脚注が異常に長い場合に表示されます。タイトルが長いと、特に大規模なアプリケーションで多くのオブジェクトがロードされる際にオーバーヘッドが増加する可能性があります。

パフォーマンスを改善するには:

  • チャートのタイトルは短くし、チャートが答える質問に焦点を当てます。最大 256 文字が、一般的に推奨されるガイドラインです。

  • 説明文、前提条件、または指示をタイトルから補足的なシート テキストまたは関連ドキュメントに移動します。

  • ユーザーが長いタイトルなしで理解できるように、類似のチャートには一貫した命名を使用します。

複数のチャートに長いタイトルがある場合は、シートのデザイン全体を見直し、可能な限り表現を簡素化します。

シート説明文の短縮

この推奨事項は、シートの説明が異常に長い場合に表示されます。説明はコンテキストに役立ちますが、非常に長い説明は不要なオーバーヘッドを追加する可能性があります。

パフォーマンスを改善するには:

  • 説明は、シートの目的を簡潔にまとめた短いものにします。最大 1000 文字が、一般的に推奨されるガイドラインです。

  • 詳しい手順や広範なビジネス コンテキストは、シートのテキスト、メモ、または関連するヘルプ コンテンツに移動してください。

  • 特に開発専用のシートについては、説明がまだ必要かどうかを確認してください。

アプリケーション内のチャート数を削減する

この推奨事項は、アプリケーションに公開されたシート上のチャートが多数含まれている場合に表示されます。推奨アクションを使用してアプリケーションを開き、ユーザーが実際に必要としているシートやオブジェクトを確認します。

パフォーマンスを改善するには:

  • 同じ分析を複製しているチャートを削除または再設計します。

  • 開発またはトラブルシューティングのコンテンツはプライベート シートに保持し、公開シートの評価に含まれないようにします。

  • 関連するインサイトを統合し、多くの小さなビジュアライゼーションではなく、少数の明確なチャートにまとめます。

  • 古いシートや未公開のコンテンツを定期的に確認し、アプリケーションが不必要に増大するのを防ぎます。

一般的な設計ガイダンスについては、アプリケーション パフォーマンスの最適化を参照してください。

シート上のチャート数を減らす

この推奨事項は、1 つのシートに多数のチャートが含まれている場合に表示されます。推奨カードは、影響を受けるシートを開き、ユーザーがそのシートにアクセスしたときや選択を行ったときに何が計算されるかを確認できるようにします。

パフォーマンスを改善するには:

  • 混雑したシートを、より小さく、タスクに特化したシートに分割します。

  • 最も重要なチャートをシートに残し、ユーザーがめったに必要としない二次的な分析は削除します。

  • 類似のチャートのグループを、選択またはドリルダウンを使用する単一のチャートに置き換えます。

  • 大規模なテーブルが選択の背後に隠せるか、または別の分析シートに移動できるかを確認します。

計算軸をロード スクリプトに移動する

この推奨事項は、計算軸が応答時間の遅延の原因となっている場合に表示されます。推奨アクションを使用して データ ロード エディター を開き、軸ロジックがクエリ時ではなくリロード時に事前生成できるかどうかを確認します。

パフォーマンスを改善するには:

  • 安定したビジネス ルールに基づいた軸の項目をロード スクリプトで作成します。

  • 出力が選択ごとに動的に変更される必要がない場合は、繰り返し使用されるチャートの数式を再利用可能な項目に置き換えます。

  • アプリケーションをリロードし、影響を受けるチャートを更新して新しい項目を使用するようにします。

  • 更新された応答時間を比較するために、評価を再度実行します。

データ モデルの詳細については、データ モデルのパフォーマンスをご覧ください。

セクション アクセス テーブルの簡素化

この推奨事項は、セクション アクセス処理がロードの遅延の一因となっている場合に表示されます。推奨カードから データ ロード エディター を開き、セクション アクセスで使用されているスクリプトロジックを確認します。

パフォーマンスを改善するには:

  • セクション アクセス テーブルは、必要なユーザー、グループ、および削減項目のみを含めることで、可能な限り小さく保ちます。

  • 未使用の列を削除し、スクリプトのセクションアクセス セクション内で複雑な変換を避けてください。

  • 可能であれば、セキュリティ データがアプリケーションのロード スクリプトに到達する前に準備してください。

  • 変更後、代表的なユーザーでアプリケーションをテストし、データ削減が期待どおりに機能することを確認してください。

詳細については、「セクション アクセスによるデータ セキュリティの管理」を参照してください。

テーブルの結合と未使用テーブルのドロップ

この推奨事項は、データ モデルに不要なテーブルや項目が含まれており、ロード時間とメモリ使用量が増加する場合に表示されます。推奨アクションを使用して データ ロード エディター を開き、モデルを確認します。

パフォーマンスを改善するには:

  • チャート、式、またはセキュリティ ロジックで使用されていない項目とテーブルを削除します。

  • 場合によっては、テーブルを結合するとパフォーマンスの向上に役立ちます。テーブルの結合が推奨されるケースの例:

    • 複数のファクト テーブルを単一のテーブルに統合できます。

    • 計算が複数のテーブルに分散している場合は、テーブルを結合して依存するテーブル間の距離を縮め、テーブル間のスキップを減らすことを検討してください。

  • データの変換後に不要になった中間テーブルまたはステージング テーブルを削除します。

  • 変更を加えた後、アプリケーションをリロードし、影響を受けるチャートを検証します。

詳細については、「データ モデルのパフォーマンス」を参照してください。

チャートとシート数を減らす

この推奨事項は、アプリケーションを開いてユーザー状態の初期化に時間がかかりすぎるときに表示されます。推奨カードを使用してアプリケーションを開き、公開されたエクスペリエンスの一部としてロードされるシートとオブジェクトの数を確認します。

パフォーマンスを改善するには:

  • ユーザーが不要になったシートをアーカイブ、非公開、または削除します。

  • 初期エクスペリエンスで多くの計算を必要としないように、ランディング シートは軽量に保ちます。

  • 専門的な分析や使用頻度の低い分析は、別のシートまたはアプリケーションに移動してください。

  • 大規模なオブジェクトのグループを、よりシンプルなナビゲーションとより小さなデフォルトのレイアウトに置き換えることができるかどうかを確認します。

アプリケーション内のシート数を削減する

この推奨事項は、アプリケーションに多数のシートが含まれている場合に表示されます。これにより、開く時間が増加し、ナビゲーションの効率が低下する可能性があります。推奨アクションを使用してアプリケーションを開き、現在のユーザー ワークフローにまだ必要な公開済みシートを確認します。

パフォーマンスを改善するには:

  • ユーザーが不要になったシートを削除します。

  • 類似の分析内容を扱っているシートを統合し、より少なく、タスクに焦点を当てた分かりやすいシートを作成します。

  • 重要な情報を少数の主要シートに集約することで、既定のユーザー パスを絞り込むことができます。

  • 探索的またはめったに使用されない分析は、可能な場合は別のアプリケーションに移動します。

詳細については、「アプリケーション パフォーマンスの最適化」を参照してください。

未使用項目の分析

この推奨事項は、アプリケーションにロードされているものの、視覚化、式、またはその他のアクティブなロジックで使用されていない項目を特定するのに役立ちます。未使用の項目を削除すると、再ロード時間、メモリ使用量、およびモデルの複雑さを軽減できます。

情報メモダウンストリームの使用状況の検出はベスト エフォートであり、すべての依存関係を特定できない場合があります。変更を行う前に、アプリケーションとそのデータの両方に対する潜在的なダウンストリームへの影響を確認してください。
情報メモキー項目は、削除が推奨される項目のリストには含まれず、未使用の項目を削除するための自動生成されたスクリプトにも含まれません。

推奨事項を適用するには:

  • 未使用項目分析を実行するには、[分析] をクリックします。

  • 未使用として報告された項目を確認し、今後の開発、ブックマーク、またはセキュリティ ルールに不要であることを確認します。

  • スクリプトが生成され、内容に問題がなければ、[クリップボードにコピー] をクリックしてコピーします。データ ロード エディター に移動し、ロード スクリプトの最後にコンテンツを貼り付けます。次に、アプリケーションをリロードします。

  • 再ロード後、重要なチャートとシートをテストして、アプリケーションが引き続き正常に動作することを確認します。

詳細については、「データ モデルのパフォーマンス」を参照してください。

未使用の項目をドロップ

この推奨事項は、一部の項目のロードに予想よりも時間がかかるときに表示されます。

パフォーマンスを最適化するために削除できる項目を特定するには、未使用項目分析の実行を検討してください。[推奨事項] タブで、[未使用項目分析] を展開し、[分析] をクリックします。

未使用項目分析の詳細については、未使用項目の分析 を参照してください。

通知設定

パフォーマンス評価が完了または失敗したときに、通知を受け取るように選択できます。

アプリケーションで 詳細 をクリックし、[通知] を選択します。パフォーマンス評価に関する次の通知が利用可能です。

  • このアプリのパフォーマンス評価を確認する準備ができました

  • このアプリのパフォーマンス評価の実行に失敗しました

制限事項

  • アプリケーション内の公開シートとそこに含まれるすべてのオブジェクトのみが評価されます。

  • 評価タイムアウトの処理

    アプリケーションのオブジェクト数が多かったり、サイズが非常に大きい場合、パフォーマンス評価がタイムアウトすることがあります。タイムアウトは、評価が完全に失敗したことを意味しません。途中で停止した場合でも、その時点までに評価された最も遅いシートやオブジェクトを確認できます。このリストを使用して、パフォーマンスの問題を調査します。

    タイムアウトのリスクを減らすために

    • 評価を実行する前に、無関係なシートを非公開にしてください。

    • 公開アプリケーションの場合、アプリケーションを複製し、公開シートの少ないコピーを公開できます。

    タイムアウトやメモリ警告は、複雑なアプリケーションでは普通のことです。それらは、最適化やデータ量の削減、またはより大きなエンジンによってパフォーマンスが改善され得る領域を示しています。

  • すべてのチャート オブジェクトがサポートされているわけではありません。オブジェクトがサポートされていない場合は、結果の [評価されていません] セクションに記載されます。

  • June 2020 以前の推奨チャートから作成されたチャート オブジェクトは、サポートされるように手動で更新する必要があります。

  • アプリケーションがセクション アクセスを使用してデータを削減する場合、評価は現在のユーザーのデータを削減して実行されます。これは、評価するデータセットにアクセスできるユーザーとして評価を実行する必要があることを意味します。セクションへのアクセスが異なるユーザーの結果を比較することは重要ではありません。

  • 既定の場合 (大容量アプリケーション非対応): アプリケーションのパフォーマンス評価は、エンジン容量が 20 GB に制限されます。より多くのメモリを必要とするアプリケーションは評価に失敗し、エラー メッセージが表示されます。

  • 大規模アプリケーション サポートあり: 大規模アプリケーション サポートを購入した場合、より大規模なエンジンを使用して 50 GB までのアプリケーションを評価できます。対応アプリケーション サイズの詳細については、「大規模アプリケーションのサポート」を参照してください。

  • アプリケーションのパフォーマンス評価ではライト テーブルはサポートされていません。

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