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Interrogazioni pianificate
Le interrogazioni pianificate consentono di ottimizzare i dashboard precalcolando alcune statistiche aggregate relative all'intero parco macchine. Quindi una domanda naturale da porsi è come prendere in considerazione il caso d'uso e identificare quali risultati precalcolare e come utilizzare questi risultati archiviati in una tabella derivata per creare la dashboard. La prima fase di questo processo consiste nell'identificare i pannelli da precalcolare. Di seguito sono riportate alcune linee guida di alto livello:
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Considera i byte scansionati dalle query utilizzate per popolare i pannelli, la frequenza di ricarica del dashboard e il numero di utenti simultanei che caricherebbero questi dashboard. È necessario iniziare con i dashboard caricati più frequentemente e scansionare quantità significative di dati. Le prime due dashboard nell'esempio di dashboard aggregata e la dashboard aggregata nell'esempio drill down sono buoni esempi di tali dashboard.
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Considerate quali calcoli vengono utilizzati ripetutamente. Sebbene sia possibile creare un'interrogazione pianificata per ogni pannello e ogni valore variabile utilizzato nel pannello, è possibile ottimizzare in modo significativo i costi e il numero di query pianificate cercando soluzioni per utilizzare un unico calcolo per precalcolare i dati necessari per più pannelli.
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Considerate la frequenza delle interrogazioni pianificate per aggiornare i risultati materializzati nella tabella derivata. È consigliabile analizzare la frequenza di aggiornamento di una dashboard rispetto alla finestra temporale richiesta in una dashboard rispetto al time binning utilizzato nel precalcolo e ai pannelli nei dashboard. Ad esempio, se una dashboard che traccia gli aggregati orari degli ultimi giorni viene aggiornata solo una volta ogni poche ore, potresti voler configurare le query pianificate in modo che si aggiornino solo una volta ogni 30 minuti o un'ora. D'altra parte, se disponi di una dashboard che traccia gli aggregati al minuto e viene aggiornata ogni minuto circa, vorrai che le tue query pianificate aggiornino i risultati ogni minuto o pochi minuti.
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Considerate quali modelli di query possono essere ulteriormente ottimizzati (sia dal punto di vista del costo che della latenza delle query) utilizzando le query pianificate. Ad esempio, quando si calcolano i valori di dimensione univoci utilizzati spesso come variabili nei dashboard, o si restituisce l'ultimo punto dati emesso da un sensore o il primo punto dati emesso da un sensore dopo una certa data, ecc. Alcuni di questi modelli di esempio sono discussi in questa guida.
Le considerazioni precedenti avranno un impatto significativo sui vostri risparmi quando sposterete la dashboard per interrogare le tabelle derivate, sulla freschezza dei dati nelle dashboard e sui costi sostenuti dalle query pianificate.
