パフォーマンスベンチマーク

最終更新日時: 2026/10/14

QV2QSのバッチ変換は、複数のCPUコア間でスケールします。以下のベンチマークでは、固定データセットに対してさまざまなワーカー数におけるエンドツーエンドのパフォーマンスを測定しています。

テスト環境

ベンチマーク データセットには、234 のシートと 5,377 のオブジェクトを含む 28 の QlikView アプリケーションが含まれています。すべてのPRJフォルダーは、ベンチマークの実行前に事前に生成されました。各実行において、リロードおよび自動バイナリ ロードを有効にした状態で、28 個すべてのアプリが Qlik Cloud にデプロイされました。

テストマシンには12個の論理CPUコアがあります。QV2QSは、ローカル変換（真のCPU並列処理）にはプロセスプールを、クラウド展開（I/Oバウンド）にはスレッドプールを使用します。

エンドツーエンドの結果

各列はワーカー数です。各行には、エンドツーエンドの合計を構成する 2 つの連続するフェーズ（ローカル変換とクラウド展開）の内訳が示されています。

                       1w       5w      10w    ▸ 11w    ▸ 15w      20w      25w      30w
                ────────────────────────────────────────────────────────────────────────

Conversion
  Elapsed          4m 28s   1m 30s   1m 22s   1m 15s   1m 06s   1m 11s   1m 11s   1m 13s
  CPU time         3m 25s   5m 12s   8m 01s   7m 13s   7m 41s   8m 58s  10m 09s  10m 18s

Cloud             19m 12s   4m 32s   3m 26s   3m 23s   3m 00s   3m 00s   3m 09s   3m 13s
                ────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Total             23m 40s   6m 02s   4m 48s   4m 38s   4m 06s   4m 11s   4m 20s   4m 26s
Speedup              1.0x     3.9x     4.9x     5.1x     5.8x     5.7x     5.5x     5.3x

▸ 11w = Auto-detect default (cores − 1)
▸ 15w = Observed peak

• 経過時間 — ローカル変換の実時間: PRJ XMLのパース、オブジェクトグラフのトラバース、およびQS JSONの生成。
• CPU時間 — 変換中にすべてのワーカープロセスで消費された累積CPU時間。プロセスが追加されるたびにスケジューリングとメモリのオーバーヘッドが発生するため、ワーカー数の増加に伴ってCPU時間は増加します。
• クラウド — クラウド展開の実経過時間: アプリの作成、メディアのアップロード、ビルド、リロード、およびバイナリ ロード。
• 合計 — エンドツーエンドの実時間（変換経過時間 + クラウド）。

スケーリング動作

• ローカル変換は、CPUコア数まで線形にスケールします。12コアのマシンでワーカー数を1から10に増やすと、変換時間が70%短縮されます。
• クラウド展開は、処理が I/O バウンド (Qlik Cloud API へのネットワーク リクエスト) であるため、スレッド数に応じてスケールします。クラウドフェーズは、ワーカー1台の場合の19分から、ワーカー10台の場合の3分に短縮されます。
• CPUコア数を超えてワーカーを追加しても、プロセスのスケジューリングオーバーヘッドが増加するだけで、実質的な改善は得られません。20ワーカーおよび30ワーカーでの実行は、15ワーカーでの実行よりも遅くなります。
• この12コアのマシンでは、スループットのピークは約15ワーカーで発生します（5.8倍の高速化）。コア数マイナス1という自動検出のデフォルト設定（11ワーカー、5.1倍の高速化）は、オーバーサブスクリプションのペナルティなしでピーク値の12%以内に収まっています。
• CPU時間はワーカー数に伴って着実に増加します。ワーカー数が11の場合、変換処理は累積CPU時間を7分13秒消費します。ワーカー数が30の場合、同じ作業に10分18秒を要します — ウォールクロック時間の改善がないにもかかわらず、CPUコストが43%増加しています。

クラウド展開の同時実行

Qlik Cloud は、テナントあたりの同時リロード数に制限を設けています。バッチ展開が高いワーカー数で実行される場合、テナント制限を超えるリロードリクエストはサーバー側でキューに入ります。同時リロード制限に達すると、ローカルの CPU やスレッド リソースに関係なく、クラウド フェーズの高速化は頭打ちになります。

テナントレベルの制限の詳細については、Qlik Cloud のリソース制限を参照してください。Qlik Cloud キャパシティ ガードレールの完全な仕様については、Qlik Cloud の仕様とキャパシティ ガードレール を参照してください。

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• 並列実行
• Qlik Cloud のリソース制限
• バッチ レポート