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분석량 데이터 산출 및 관리

분석 데이터가 계산되는 방식을 이해하면 Qlik Cloud에서 분석 데이터 용량을 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 섹션에서는 매월 피크, 데이터 로드, 앱 다시 로드 및 데이터 만들기를 측정하는 방법을 자세히 살펴보고 데이터 관리 모범 사례를 살펴보겠습니다.

월별 피크

매일 피크는 특정 날짜의 총 분석 데이터 볼륨을 나타냅니다. 해당 월의 최대 매일 피크는 매월 피크이며, 이는 구입한 분석 데이터 용량을 기준으로 측정됩니다.

매일 피크 용량은 QVD, CSV 또는 텍스트 파일과 같은 형식의 모든 파일 크기와 해당 날짜에 앱을 다시 로드하기 위해 외부 소스에서 수집된 최대 바이트의 합계로 계산됩니다.

다음 예를 살펴보겠습니다.

한 달 동안 매일 데이터 사용량은 다양합니다. 1일차에는 피크가 3GB에 도달하고, 2일차에는 6GB에 도달하는 방식으로 월말까지 계속됩니다. 2일차에 기록된 매일 최고 사용량은 6GB였습니다. 이로 인해 매월 피크 6GB를 제공합니다. 예의 3일차와 같이 앱을 다시 로드하지 않는 날에는 전날의 값이 이월됩니다.

Qlik Cloud에 데이터 로드 중

외부 소스에서 Qlik Cloud에 로드된 데이터는 매일 피크에 포함됩니다. 데이터를 테넌트에 로드하면 한 번만 계산되어 여러 번 분석하고 사용할 수 있습니다. 다중 테넌트에 로드된 데이터는 여러 번 계산됩니다.

매일 피크에 기여하는 데이터는 다음과 같이 측정됩니다.

• Qlik Sense 앱을 통해 로드된 파일 기반 데이터는 파일 크기로 측정됩니다.

• 쿼리 또는 커넥터를 사용한 앱 다시 로드는 데이터 소스에서 수집된 최대 바이트로 계산됩니다. 같은 날 여러 번 다시 로드되는 경우 가장 큰 앱 크기가 매일 피크로 계산됩니다. 예를 들어, 앱이 하루 동안 각각 0.75GB, 1.25GB, 1GB로 다시 로드되면 해당 날짜에 사용되는 값은 1.25GB가 됩니다.

  앱이 Qlik Cloud 테넌트에 존재하는 한, 앱에 대해 수집된 최대 바이트가 평가됩니다.

• Qlik 데이터 게이트웨이 - 데이터 이동를 통해 Qlik Cloud에 로드된 데이터는 결과 QVD 파일의 크기로 측정됩니다.

• 분석 활동 센터나 qlik-cli를 사용하여 파일 가져오기를 통해 업로드되거나 로드된 앱은 앱의 정적 바이트 크기로 측정됩니다.

• 업로드된 QVD 파일은 파일 크기로 측정됩니다.

다음 상황에서는 매일 피크 계산에 데이터가 포함되지 않습니다.

• 사용자의 개인 공간에 로드된 데이터는 해당 공간으로 제한되어 있는 한 계산되지 않습니다. 사용자가 다른 사용자와 공동 작업을 위해 데이터를 공유 공간으로 이동한 경우에도 집계됩니다.

• 다시 로드에 실패하면 수집된 바이트가 계산되지 않습니다. 그러나 결과 QVD 파일은 모두 계산됩니다.

• 이미 Qlik Cloud에 있는 데이터가 포함된 앱을 로드하면 데이터 로드가 계산되지 않습니다. 예를 들어, 복사되거나 이진 로드된 앱(다른 Qlik Sense 앱에서 데이터 로드)은 외부 소스에서 다시 로드되지 않는 한 매일 피크에 영향을 주지 않습니다.

앱 다시 로드를 위해 수집된 바이트 측정

외부 소스에서 Qlik Sense 앱을 다시 로드할 때 다음이 적용됩니다.

• 데이터 볼륨이 변경되지 않는 한 매일 피크에 영향을 주지 않고 동일한 소스 데이터 집합에서 앱을 여러 번 다시 로드할 수 있습니다.

• 소스 데이터 집합의 크기가 증가하면 매일 피크가 영향을 받습니다. 데이터 집합에 추가된 각 GB의 데이터는 다시 로드 중에 수집된 데이터에 해당하는 양을 제공합니다.

• 반대로, 소스 데이터 집합의 크기가 축소하면 이러한 축소는 매일 피크에도 반영됩니다. 예를 들어, 데이터 집합 크기가 0.25GB 줄어들면 다시 로드 크기도 같은 양만큼 줄어듭니다. 그러나 해당 날짜 일찍 1GB 다시 로드가 발생한 경우 해당 날짜의 매일 피크는 1GB가 됩니다. 축소량은 다음 날의 매일 피크에만 반영됩니다.

• 크기를 변경하지 않고 소스 데이터 집합의 콘텐츠를 변경해도 매일 피크에는 영향을 미치지 않습니다. 매일 피크는 데이터 볼륨에 의해서만 영향을 받습니다.

• 단일 로드 스크립트 내에서 동일한 데이터 집합을 여러 번 쿼리하는 경우 모든 쿼리는 별도로 계산되고 해당 데이터 볼륨이 합산됩니다. 예를 들어, 동일한 데이터 집합에서 각각 1GB의 쿼리 3개를 포함하는 로드 스크립트가 있는 경우 해당 쿼리 3개는 모두 개별적으로 계산됩니다. 따라서 매일 피크로 계산되는 총 데이터는 3GB입니다.

• 매일 피크는 해당 날짜의 최대 앱 다시 로드 크기를 기반으로 하므로 앱을 로드한 후 테이블을 삭제해도 매일 피크는 줄어들지 않습니다.

• 앱을 로드한 다음 같은 날 삭제해도 해당 날짜의 매일 피크에는 여전히 영향을 미칩니다. 그러나 앱이 더 이상 존재하지 않는 경우 다음 날의 매일 피크가 줄어듭니다.

Qlik Talend Data Integration을(를) 사용하여 QVD 파일에 로드된 데이터 측정

다음은 Qlik 데이터 게이트웨이 - 데이터 이동를 사용하여 외부 소스에서 QVD 파일로 데이터를 로드할 때 적용됩니다.

• 데이터 볼륨이 변경되지 않는 한 매일 피크에 영향을 주지 않고 데이터 집합을 여러 번 업로드, 가져오기 또는 생성할 수 있습니다.

• 소스 데이터 집합의 크기가 증가하면 매일 피크가 영향을 받습니다. 데이터 집합에 추가된 각 GB의 데이터는 결과 QVD 파일의 크기와 동일한 양을 차지합니다.

• 반대로, 소스 데이터 집합의 크기가 축소하면 이러한 축소는 매일 피크에도 반영됩니다. 예를 들어, 데이터 집합 크기가 0.25GB 줄어들면 결과 QVD 파일의 크기도 같은 양만큼 줄어듭니다.

• 크기를 변경하지 않고 소스 데이터 집합의 콘텐츠를 변경해도 매일 피크에는 영향을 미치지 않습니다. 매일 피크는 데이터 볼륨에 의해서만 영향을 받습니다.

외부 및 내부 소스에서 앱 로드

데이터 소스에 따라 앱에 로드된 데이터가 매일 피크에 어떤 영향을 미치는지 이해해야 합니다. 다양한 소스에서 데이터가 로드되는 다음 시나리오를 고려해 보겠습니다.

• 앱이 외부 소스에서 로드되었습니다.

  외부 소스의 데이터를 앱에 로드하면 수집된 바이트로 계산됩니다. 예를 들어, 10GB를 로드하는 경우 매일 피크에 대한 기여도는 10GB입니다.

• 앱은 Qlik Cloud의 QVD에서 로드됩니다.

  Qlik Cloud에 있는 QVD 파일에서 앱으로 데이터를 로드하는 것은 매일 피크로 계산되지 않습니다. QVD에서 10GB의 데이터가 앱에 로드되면 외부 데이터가 수집되지 않으므로 데이터가 계산되지 않습니다. 매일 피크에 대한 기여도는 0GB입니다.

• 새 QVD 파일은 Qlik Cloud의 QVD에서 생성됩니다.

  Qlik Cloud 기반 QVD에서 QVD 생성기 앱으로 로드된 데이터는 매일 피크에 포함되지 않습니다. 그러나 앱에서 생성된 결과 QVD 파일은 계산됩니다. 예를 들어, 10GB QVD 파일이 새로운 5GB QVD로 변환되는 경우 매일 피크에 대한 기여도는 두 파일의 합계인 15GB입니다. 외부 데이터 수집이 없으므로 QVD 만들기기 앱(데이터 모델을 만들고 QVD를 만드는 전용 앱)의 로드는 계산되지 않습니다.

• 앱이 외부 소스와 내부 소스 모두에서 로드됩니다.

  앱이 외부 소스에서 10GB를 로드하고 Qlik Cloud 내 QVD에서 5GB를 로드하는 경우 외부 소스에서 로드된 데이터만 앱에서 매일 피크에 영향을 미치는 총량은 10GB입니다. 계산됩니다.

Qlik Cloud에서 데이터 만들기

데이터 파일을 복사하거나 기존 원시 데이터를 결합 및 처리하여 파생하는 방식으로 Qlik Cloud에서 새 데이터를 만들면 매일 피크로 계산됩니다. 데이터는 데이터 만들기 과정에서 만들어진 파일의 전체 크기로 측정됩니다. 만들어진 데이터는 이를 사용하는 앱 수에 관계없이 한 번만 계산됩니다.

다음과 같은 데이터 만들기 예를 고려해보십시오.

• STORE 문을 사용하여 1GB QVD 파일을 만들면 매일 피크에 1GB가 추가됩니다.

• 1GB QVD 파일을 복사하면 두 복사본 모두 총량에 영향을 미치므로 매일 피크에 1GB가 추가됩니다.

• 변환을 통해 0.5GB QVD 파일을 만들면 매일 피크에 0.5GB가 추가됩니다. 결과 QVD 파일만 계산됩니다. QVD 생성기 앱은 이미 Qlik Cloud에 있는 데이터를 로드하므로 계산되지 않습니다.

데이터 관리 모범 사례

적절한 데이터 관리는 성능을 향상시키고 분석 데이터 용량을 최대한 활용할 수 있도록 보장합니다. 이 섹션에서는 Qlik Cloud에서 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 보여 줍니다.

• 데이터 재사용을 위해 QVD 파일 만들기

  여러 Qlik Sense 앱에서 사용될 데이터를 처리할 때 QVD 파일 만들기를 고려해보십시오. QVD 파일을 사용하면 데이터를 한 번 로드한 후 매일 피에 추가하지 않고도 여러 앱에서 재사용할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 수집 및 저장 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

  예를 들어, 10GB의 외부 데이터를 로드하고 5GB QVD 파일을 만들면 매일 피크에 영향을 미치는 데이터는 총 15GB가 됩니다. 동일한 데이터를 두 앱에 직접 로드하면 20GB가 됩니다.

  

  일반적으로 Qlik 데이터 게이트웨이 - 데이터 이동를 사용하여 데이터 재사용을 위한 QVD 파일을 만드는 것이 앱을 통해 직접 데이터를 다시 로드하는 것보다 더 효율적입니다.

• 효율적인 데이터 로드 방법 사용

  SQL 푸시다운 변환을 활용하여 데이터 로드를 최적화하십시오. 이 기술에는 데이터 변환 및 작업을 데이터 소스에 직접 푸시하는 작업이 포함됩니다. 소스에서 데이터를 필터링하고 변환하면 전송되는 데이터의 양이 줄어들고 로딩 효율성이 향상됩니다.

  예를 들어, 이 푸시다운 쿼리에서 WHERE 절은 소스 데이터에서 직접 처리됩니다. 특정 기준을 충족하는 데이터 하위 집합만 전송되므로 메모리에 로드되는 데이터의 양이 줄어듭니다.

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

  QVD 파일을 로드하는 경우 소스에서 파일을 읽은 후 WHERE 절이 처리되고 전체 파일이 계산됩니다.

• 대규모 데이터 집합에 On-Demand 앱 사용

  ODAG(On-Demand 앱)는 대규모 데이터 집합을 처리할 때 유용합니다. ODAG를 사용하면 상위 앱에 대해 집계된 데이터를 로드하고 필요한 경우에만 더 자세한 데이터를 가져올 수 있습니다. 사용자는 빅 데이터 저장소에 대한 집계 보기를 통해 자세한 분석을 위해 데이터의 관련 하위 집합을 식별하고 로드할 수 있습니다. 자세한 내용은 On-Demand 앱를 참조하십시오.

• Direct Query 및 동적 보기를 사용하여 대규모 데이터 집합 처리

  대규모 데이터 집합의 경우 Direct Query 및 동적 보기 사용을 고려하십시오. 이러한 기능을 사용하면 모든 데이터를 메모리로 가져오거나 로드할 필요 없이 대규모 데이터 집합의 관련 하위 집합을 쿼리하고 볼 수 있습니다. 인 메모리 앱에 비해 몇 가지 제한 사항이 있지만 상당한 데이터 집합을 사용하는 효율적인 방법입니다. 자세한 내용은 Direct Query 앱 및 동적 보기를 사용한 데이터 관리를 참조하십시오.

• 사용하지 않는 앱과 데이터 파일을 정기적으로 정리

  리소스 사용을 최적화하고 전체 사이트 성능을 향상하려면 사용하지 않는 앱과 데이터 파일을 정기적으로 식별하고 삭제하십시오. 다음 단계는 정리에 도움이 될 수 있습니다.

  • 마지막 업데이트, 조회 수 및 사용 위치 열을 정렬하고 식별하여 카탈로그에서 사용되지 않는 앱과 데이터 파일을 식별합니다. 이를 통해 지난 28일 동안 항목을 열었는지 여부와 데이터 파일이 사용된 앱 수를 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 뷰어 및 항목 사용 메트릭를 참조하십시오.

  • 영향 분석 및 계보를 통해 데이터 파일이 어디에 사용되는지, 특정 앱에서 어떤 데이터 파일이 사용되는지 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 앱, 스크립트, 데이터 집합에 대한 영향 분석 분석하기 및 앱, 스크립트, 데이터 집합의 계보 분석를 참조하십시오.

  • 활동 센터에서 앱과 데이터 파일을 삭제할 수 있습니다. 관리자는 관리 활동 센터에서 앱을 삭제할 수도 있습니다.

이동된 데이터 볼륨 계산

이 예에는 제품 범주에 대한 데이터 집합이 있습니다. 데이터 집합에는 100개의 행과 다음 열이 있습니다.

각 데이터 유형에는 고정된 크기가 있습니다.

이제 예상 행 크기를 열 크기의 합(4 + 7.5 + 200 + 200 = 411.5바이트)으로 계산할 수 있습니다. 100행을 곱하면 총 데이터 볼륨이 41,150바이트가 됩니다.

전체 사용자

사용자 권한과 공간 권한이 허용하는 경우, Full User 권한이 있는 사용자는 앱에서 콘텐츠를 보고, 편집하고, 만들고, 차트와 앱을 내보내고, 데이터 통합, 자동화, 기계 학습 작업을 수행하고, 기타 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 권한 관리을 참조하십시오.

Basic Users

무료 Basic User 권한은 Qlik Cloud Analytics 프리미엄 및 Qlik Cloud 엔터프라이즈 구독에서 사용할 수 있습니다. 이는 제한된 읽기 전용 액세스를 위한 권한입니다. Basic User는 앱 및 기타 자산을 만들거나 편집할 수 없으며 데이터 통합 작업을 수행할 수 없습니다. 추가 권한을 부여하면 자동으로 Full User로 승격됩니다. 자세한 내용은 사용자 권한 관리을 참조하십시오.