Advanced Analytics 분석 소스

개발자가 클라우드에서 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 기계 학습 플랫폼이 많이 있습니다.

일반 모델에 연결하려면 고유한 모델을 만들고 선택한 AI/기계 학습 플랫폼의 종료 지점에 배포해야 합니다. 이 종료 지점은 Qlik Cloud에서 공개적으로 액세스할 수 있어야 합니다.

제한 사항

• Advanced Analytics 커넥터는 요청당 200,000행으로 제한됩니다. 기본적으로 이들은 2,000행의 일괄 처리로 종료 지점 서비스에 전송되지만 이는 연결을 만들 때 구성할 수 있습니다. 더 많은 행을 처리해야 하는 시나리오에서는 데이터 로드 스크립트 내에서 Loop를 사용하여 더 많은 행을 일괄 처리합니다.

• 응용 프로그램이 정기적으로 다시 로드되는 시나리오에서는 QVD 파일을 사용하여 기계 학습 예측을 캐시하고 새 행만 종료 지점으로 보내는 것이 가장 좋습니다. 이렇게 하면 Qlik Sense 응용 프로그램 다시 로드의 성능이 향상되고 모델 종료 지점의 로드가 줄어듭니다.

• 모델이 배포된 서비스에서 사용 가능한 리소스는 Qlik Sense 다시 로드 및 차트 응답성의 성능에 영향을 미치고 이를 제한합니다.

• 차트 표현식에서 Advanced Analytics 연결을 사용할 때 모델이 올바른 문자열/숫자 형식으로 처리해야 하므로 필드의 데이터 유형을 제공하는 것이 좋습니다. 차트 표현식에서 서버 측 확장의 한계는 데이터 유형이 로드 스크립트에 있는 것처럼 자동으로 감지되지 않는다는 것입니다.

• 상대 연결 이름을 사용 중이고 앱을 공유 공간에서 다른 공유 공간으로 이동하기로 결정하거나 앱을 공유 공간에서 개인 공간으로 이동하는 경우 분석 연결이 새 공간 위치를 반영하도록 업데이트되는 데 시간이 걸립니다.