Quiver 구성과 성능 지침

표시할 계산을 나누기

분석이 커지면 캔버스를 여러 개로 나누어 필요한 카드만 표시합니다. 비활성 캔버스의 콘텐츠는 렌더링하거나 별도 표시 질의를 실행하지 않습니다. 숨긴 플롯도 자체 표시 질의를 실행하지 않으므로, 다른 계산의 입력으로만 필요한 플롯을 숨겨 불필요한 조회를 줄일 수 있습니다.

화면에서 숨겼더라도 보이는 결과를 만드는 데 필요한 의존 관계는 유지됩니다. 표시 여부와 논리 삭제를 구분합니다.

Global settings의 Load settings를 All items에서 Visible items only로 바꾸면 큰 캔버스의 처음 계산량을 줄일 수 있습니다. 대신 스크롤하여 새 카드가 보일 때마다 해당 계산이 끝날 때까지 기다려야 합니다.

Analysis Contents에서 카드를 끌어 다른 캔버스로 옮기거나 카드의 More actions에서 Move to canvas를 선택합니다. 카드 또는 캔버스를 새 분석으로 복사하여 분석을 나눌 수도 있습니다.

그래프의 미리보기

그래프 모드에서는 출력 미리보기를 표시할 때 카드 계산이 일어납니다. 작은 노드마다 결과를 모두 그리는 대신 선택하거나 고정한 노드의 미리보기를 패널에 표시합니다. 필요하지 않은 미리보기를 고정하지 않으면 계산과 로딩을 줄일 수 있습니다.

관련 노드는 색상 그룹으로 묶고 사용하지 않는 그룹은 접거나 숨깁니다. Analysis Contents의 필터로 유형, 캔버스, 대시보드 또는 함수에 해당하는 노드만 표시할 수도 있습니다.

Transform table

Transform table은 객체 또는 객체에서 파생한 표 데이터를 일괄 분석하는 기능입니다. 브라우저에서 계산하므로 메모리 등 사용자 장치의 성능에 영향을 받으며 최대 행 수는 50,000입니다. 더 큰 객체 집합은 Filter object set으로 줄인 뒤 입력합니다.

하나의 transform table 안에서는 변환을 순서대로 계산합니다. 숫자 수식 네 개가 있으면 차례로 실행합니다. 서로 독립적인 변환을 여러 transform table로 나누면 병렬로 계산할 수 있습니다.

페이지네이션과 전체 계산

표에서는 보이는 행만 계산합니다. 50,000행 중 100행만 보이면 해당 100행의 결과를 계산합니다. 다만 시각화나 차트, 집계와 조인은 전체 표를 계산해야 합니다. 표시된 행 수가 작다는 이유로 이런 후속 작업의 계산량도 작다고 판단하지 않습니다.

시계열 스파크라인

스파크라인으로 표시한 시계열 셀은 각각 독립적인 질의로 계산하고 사용량을 측정합니다. 100행에 시계열 집계를 적용하면 Quiver 플롯 100개에 같은 집계를 적용하는 수준의 계산이 필요합니다.

스파크라인은 기본적으로 전체 시계열 범위인 full extent를 불러옵니다. View range를 필요한 범위로 제한하면 로딩과 계산량을 줄일 수 있습니다. 시계열 질의 사용량은 질의 수와 읽은 관측점 수의 영향을 설명합니다.

Dataset 선택

시계열 연산이나 데이터 편집이 필요하지 않은 표 분석은 Quiver dataset 사용을 검토합니다. Dataset은 계산을 브라우저 밖에서 수행하므로 조인과 집계 등의 성능에 도움이 될 수 있으며 transform table의 50,000행 제한을 받지 않습니다.

Dataset에서 transform table로 바꿀 때는 추가한 입력과 구성을 유지할 수 있습니다. 이후 변환은 브라우저에서 수행하므로 느려질 수 있습니다. 반대 방향인 transform table에서 dataset으로의 전환은 지원하지 않습니다.

Dataset은 시계열 연산을 지원하지 않습니다. 시계열 분석이 필요하면 transform table을 사용합니다.

연결된 객체 탐색 한도

객체 집합에서 Search around로 연결된 객체를 찾을 때는 저장소별 기본 한도와 입력 규모를 함께 확인합니다.

연결된 객체의 속성으로 필터링할 때도 입력과 연결 결과의 크기를 함께 확인합니다. 입력 규모별 조건과 일반 OSS 한도는 연결 탐색의 규모에서 구분합니다.

시계열 표시와 조회 범위

Quiver는 성능을 위해 기본적으로 시계열당 1,000개 버킷을 렌더링합니다. 더 세밀한 모습을 보려면 시간축을 이동하거나 확대하여 관심 구간으로 좁힙니다.

처음 조회하는 데이터는 시계열 색인을 캐시에 채우는 적재 과정 때문에 오래 걸릴 수 있습니다. 한 번 적재한 데이터의 후속 조회는 일반적으로 빨라집니다.

큰 시계열을 계산할 때는 먼저 Filter time series 카드에 명시적인 시간 범위를 설정하고 후속 연산을 그 결과에 연결합니다. 그러면 필요한 구간을 중심으로 적재하고 계산할 수 있습니다. Sample time series로 점 수를 줄이는 방법도 있습니다.

Time series search 카드의 기본 검색 범위는 전체 시계열입니다. 조건 구간을 찾을 때도 필요한 시간 범위를 지정하면 계산량을 줄일 수 있습니다.

버킷으로 묶지 않는 점 집합

다음 종류는 버킷 표시를 사용하지 않으며, 기반 계산을 실행할 때 관련 점을 모두 다시 계산합니다.

• 범주형 시계열
• Tabular time series
• Event indicator series
• Code function time series
• Forecast time series

이 유형에는 25,000점 한도가 있습니다. 한도에 도달하지 않더라도 점이 많으면 분석 성능이 낮아질 수 있으므로 필요한 크기로 줄입니다.

스트리밍

시계열 스트리밍에는 분석 전체와 개별 시간축의 두 모드가 있습니다. 기본 설정에서 축의 Stream을 누르면 분석 전체 스트리밍을 켭니다. 새 데이터에 맞춰 지표 카드도 갱신되지만 캐시를 더 자주 비우므로 성능이 낮아질 수 있습니다.

개별 시간축의 설정에서 Stream individual axis를 켜면 해당 축을 스트리밍하는 방식을 사용할 수 있습니다. 분석 전체의 지표 갱신 필요와 계산량을 함께 고려하여 선택합니다.

삽입한 대시보드

다른 Foundry 앱에 대시보드를 넣을 때는 콘텐츠를 탭으로 나누는 것이 좋습니다. 분석의 캔버스처럼 비활성 대시보드 탭은 콘텐츠를 렌더링하거나 조회하지 않으므로 초기 로딩량을 줄일 수 있습니다.

Notepad에 여러 차트를 넣을 때는 같은 입력 설정의 대시보드 위젯을 사용하여 계산 캐시를 재사용하고 로딩을 줄입니다.