Évaluation de l'utilisation des exécutions dans les environnements
Comme pour l'évaluation Operation (Opération), l'évaluation Environment Runtime Usage (Utilisation des exécutions dans les environnements) fournit une manière de se connecter à une instance enregistrée de Talend Administration Center et génère un dashboard centré, cette fois, sur l'utilisation globale de la plateforme d'exécution.
Cette fonctionnalité se divise en deux sous-menus.
Données en temps réel
Ce menu affiche des informations en temps réel concernant les activités en cours de la plateforme, notamment :
Le nombre total de tâches exécutées et de Jobs exécutés, y compris dans des Plans d'exécution.
La durée cumulée d'exécution sur une période sélectionnée.
Répartition de ces métriques par projet Talend pour une analyse plus détaillée.
Pour les modèles d'utilisation basés sur la consommation de capacité, le système calcule également le nombre total de bandes, ce qui reflète le nombre total d'exécutions et la durée totale d'exécution par rapport aux définitions de capacité définies.
Les métriques de dashboard ci-dessus sont relatives aux tâches du Job Conductor. Si le serveur de Talend Administration Center définit des tâches ESB Conductor, un bouton supplémentaire (ESB Tasks (Tâches ESB)) s'affiche dans la barre d'outils :
Comme le serveur de Talend Administration Center n'enregistre ni le nombre d'exécutions, ni la durée des tâches ESB Conductor, vous pouvez saisir manuellement la durée mensuelle moyenne d'exécution de chaque tâche ESB Conductor définie.
Le total d'heures est utilisé pour mieux estimer l'utilisation du moteur d'exécution de la plateforme et des bandes de capacités correspondantes.
Données historiques
Pour simplifier le suivi à long terme de l'utilisation de la plateforme, Qlik Talend Cloud Migration Toolkit fournit la possibilité de collecter les métriques d'exécution de manière hebdomadaire et planifiée (nombre total d'exécutions et durée totale d'exécution). Ces métriques sont stockées dans la base de données interne. Ces données historiques permettent une analyse plus complète sur des périodes de temps plus longues, ce qui permet au dashboard de fournir une vue détaillée des tendances et des modèles d'utilisation au fil du temps.
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