On-demand 앱으로 빅 데이터 관리

On-demand 앱을 사용하면 Qlik Sense Enterprise에서 빅 데이터 소스를 로드하고 분석할 수 있습니다. 전체 빅 데이터 저장소를 한 번에 분석하려는 것은 매우 비효율적입니다. 그렇지만 대표 시각화를 만들려면 모든 데이터를 검색할 수 있어야 합니다. Qlik Sense On-demand 앱은 사용자에게 빅 데이터 저장소 집계 보기를 제공하여 사용자가 자세한 분석을 위해 관련 데이터 하위 집합을 식별하고 로드할 수 있습니다.

On-demand 앱은 현업 사용자가 대규모 데이터 소스에서 연관 분석을 수행하도록 지원함으로써 데이터 검색의 잠재적 활용 분야를 넓혀 줍니다. 통찰력을 발견하는 데 관심 있는 데이터를 먼저 선택하고 대화형으로 On-demand 앱을 생성하여 전체 Qlik 인 메모리 기능으로 데이터를 분석할 수 있습니다.

On-demand 앱 구성 요소

Qlik Sense는 빅 데이터의 집계 보기를 제공하는 선택 앱을 사용하여 빅 데이터 소스 로드 작업을 관리하며 세부적인 데이터 확대 및 분석도 가능하게 해줍니다. On-demand 앱을 만들 때 기본으로 사용되는 하나 이상의 템플릿 앱에 대한 앱 탐색 링크가 각 선택 앱에 포함되어 있습니다. 탐색 링크 및 템플릿 앱의 속성을 통해 On-demand 앱에 로드된 데이터 볼륨 및 모양을 긴밀하게 제어할 수 있습니다.

앱을 템플릿 앱에서 반복적으로 생성하여 자주 변경되는 데이터 셋을 추적할 수 있습니다. 선택 앱의 선택 내용에 따라 데이터가 필터링되는 반면 On-demand 앱 콘텐츠는 기본 데이터 소스에서 동적으로 로드됩니다. 동일한 On-demand 앱을 여러 번 생성하여 데이터가 변경될 때 새로운 분석을 수행할 수 있습니다.

참고: On-demand 앱 생성은 On-demand 앱 서비스에 의해 제어됩니다. 이 서비스는 기본적으로 비활성화되어 있으므로 선택 및 템플릿 앱을 연결할 수 있기 전에 및 On-demand 앱을 생성하기 전에 활성화해야 합니다. On-demand 앱 서비스는 Qlik Management Console에서 관리됩니다.

자세한 내용은 on-demand 앱 관리 (영어로만 제공)를 참조하십시오.

On-demand 앱 구성 요소 간 관계

On-demand app components.

On-demand 앱 구성

On-demand 선택 및 템플릿 앱은 특수 로드 스크립팅이 필요하기 때문에 일반적으로 Qlik Sense 로드 스크립트 작성 경험이 있는 사용자가 만듭니다. 예를 들어 On-demand 선택 앱은 적당한 수준의 차원 세분성을 가진 데이터를 로드해야 합니다. On-demand 템플릿 앱에는 데이터 소스에서 만들어진 쿼리를 공식화하는 데 사용되는 데이터 바인딩 표현식이 있는 로드 스크립트가 포함되어 있습니다.

하나의 선택 앱은 여러 개의 템플릿 앱에 연결될 수 있으며 하나의 템플릿 앱은 여러 개의 선택 앱에 연결될 수 있습니다. 그러나 템플릿 앱의 데이터 바인딩 표현식은 연결된 선택 앱의 필드와 대응해야 합니다. 이러한 이유 때문에 선택 및 템플릿 앱은 서로 연결되어 만들어지고 종종 동일한 숙련된 스크립트 작성자에 의해 작성되는 경향이 있습니다.

참고: ProgramData\Qlik\Examples\OnDemandApp\sample에 설치된 Qlik Sense Enterprise에는 샘플 On-demand 선택 및 템플릿 앱이 포함되어 있습니다. 이 기능은 Kubernetes에서 사용할 수 없습니다.

탐색 링크를 만들려면 템플릿 앱에 해당 바인딩이 있는 선택 앱의 필드를 이해해야 합니다. 각 탐색 링크는 총 세부 레코드 수를 계산하는 표현식을 필요로 하기 때문입니다. 이 총합은 선택 앱의 선택 상태를 통해 액세스할 수 있는 집계 레코드를 나타냅니다. 이 표현식을 만들려면 사용자가 선택 앱에서 사용할 수 있는 필드를 사용하여 템플릿 앱의 총 레코드 수를 계산하는 방법을 알아야 합니다.

자세한 내용은 On-demand 앱 만들기를 참조하십시오.

선택 앱을 사용하여 On-demand 앱을 생성하는 경우 사용자가 로드 스크립트를 이해할 필요가 없습니다. On-demand 앱 탐색 링크가 만들어지면 사용자는 해당 탐색 링크를 선택 앱의 앱 탐색 막대 위로 끌어서 앱 탐색 포인트를 만들 수 있습니다. 그러면 On-demand 앱이 탐색 포인트에서 생성됩니다.

탐색 링크 표현식에서 계산한 최대 행이 필요한 범위 내에 있을 때 On-demand 앱 생성을 위해 탐색 포인트를 사용할 수 있습니다. 이 시점에서 사용자는 On-demand 앱을 생성할 수 있습니다. 또한 사용자는 다른 선택 집합을 만들고 이러한 다른 선택을 기반으로 추가 앱을 생성할 수 있습니다.

자세한 내용은 On-demand 앱를 참조하십시오.

탐색 링크에는 링크에서 생성할 수 있는 On-demand 앱의 수에 제한이 있습니다. 최대 앱 수가 생성되면 탐색 포인트에서 앱을 생성하는 사용자가 새로운 On-demand 앱을 생성하기 전에 기존 앱 중 하나를 삭제해야 합니다. 생성된 최대 앱 수는 On-demand 앱 탐색 링크에 적용됩니다. 탐색 링크에서 하나의 On-demand 앱 탐색 포인트를 만든 경우 해당 탐색 포인트가 최대 수까지 만들 수 있습니다. 동일한 탐색 링크에서 여러 탐색 포인트를 만들면 이러한 탐색 포인트가 함께 탐색 링크에 대해 설정된 최대 수로 제한됩니다.

또한 탐색 링크는 생성된 앱의 보존 시간을 설정합니다. On-demand 앱은 보존 기간이 만료되면 자동으로 삭제됩니다.

On-demand 앱 게시(Windows)

대부분의 사용자는 On-Demand 및 선택 앱이 게시된 후 사용합니다. 선택 앱이 스트림에 게시되면 해당 스트림에 대한 적절한 권한을 가진 사용자는 선택 앱을 사용하여 집계 선택을 만들고 선택 앱에 포함된 탐색 포인트에서 On-demand 앱을 생성할 수 있습니다. 게시된 모든 앱과 마찬가지로 선택 앱은 게시된 후에는 변경할 수 없습니다. 예를 들어 탐색 포인트를 추가하려면 사용자는 선택 앱의 복사본을 만들어야 합니다.

대부분의 경우 사용자는 생성된 On-demand 앱만 사용합니다. 생성된 각 앱은 별도로 게시할 수 있습니다. 실제로 앱 탐색 링크는 앱 탐색 링크에서 생성된 앱이 특정 스트림에 자동으로 게시되도록 지정할 수 있습니다. 실제로 앱 탐색 링크는 앱 탐색 링크에서 생성된 앱이 특정 스트림에 자동으로 게시되도록 지정할 수 있습니다. 그런 다음 사용자는 앱이 게시된 스트림에서 생성된 On-demand 앱으로 로드된 선택된 데이터 조각을 탐색합니다.

On-demand 앱 공유(Kubernetes)

개인 공간에서 On-demand 선택 앱을 공유할 수 있습니다. 먼저 선택 앱과 템플릿 앱의 시트를 게시한 다음 선택 앱을 공유해야 합니다. 그러면 공유 사용자가 선택 앱에 액세스할 수 있습니다. 해당 사용자는 해당 앱의 탐색 지점에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 앱 탐색 모음에서 On-demand 앱을 생성할 수 있습니다. 공유 공간에서 On-demand 앱을 만들거나 공유할 수 없습니다.

On-demand 앱의 장점

On-demand 앱은 비즈니스 사용자와 IT 부서가 다양한 방식으로 빅 데이터 환경에서 값을 파생할 수 있도록 도와줍니다. On-demand 앱:

  • 사용자에게 대화형으로 기간, 고객 세그먼트 또는 지역과 같은 데이터의 하위 집합으로 앱을 채울 수 있는 “쇼핑 목록” 환경을 제공합니다.
  • 메모리에 호스팅된 잠재 하위 집합에서 완전한 Qlik Sense 기능을 제공합니다.

    반면 Direct Discovery는 큰 데이터 소스를 관리할 수는 있지만 모든 관련 데이터를 메모리에 보관하지는 않습니다. Direct Discovery를 사용하면 측정값 데이터는 실행될 때까지 소스에 존재합니다.

    자세한 내용은 Direct Discovery를 사용하여 대규모 데이터 셋에 액세스를 참조하십시오.

  • IT가 데이터 볼륨 또는 차원 선택에 따라 앱의 크기를 제어하고 앱을 호출할 수 있습니다.
  • Teradata Aster, MapR, SAP BExSAP HANAPLACEHOLDER 함수와 같은 비 SQL 데이터 소스에 대한 액세스를 제공합니다.

    비 SQL 쿼리를 수행하는 것은 Direct Discovery가 SQL 데이터 소스에서만 사용할 수 있는 것과는 대조적입니다.

  • 사용자 지정 가능한 SQL 및 로드 스크립트 생성을 허용합니다.
  • 모든 경우에 섹션 액세스를 허용합니다.