Yellowfin アーキテクチャーの主要なコンポーネントは何ですか？

 

 

以下に、Yellowfin アーキテクチャーの主要な機能コンポーネントについて説明します。

構成データベース：Yellowfinで作成されたユーザー、セキュリティ、データソース、コンテンツに関する情報など、Yellowfinで必要なすべての構成データを保存します。作成されるコンテンツには、レポート、グラフ、ダッシュボード、プレゼンテーション、ストーリーの定義が含まれます。SQL Server、MySQL、Oracleなど、様々なリレーショナルデータベースに実装できます。

レポート作成データソース：Yellowfinは、最も一般的なリレーショナルおよび非リレーショナルデータベース（適切なJDBCドライバーを使用）、キューブ（MDX経由）、フラットファイル、APIエンドポイント（一般的なクラウドアプリケーションに接続するすぐに使用できるコネクターを含む）を含む、幅広い範囲のデータソースにライブ接続できます。このフレームワークは拡張可能であり、顧客は独自の接続を作成することも、利用可能な場合は、サードパーティ接続を使用することもできます。

ETL エンジン（オプション）：これは、ユーザーがデータを分析に適した形式にさらに変換する必要がある場合に利用できるオプションコンポーネントです。データはどのようなソースからでも読み込むことができ、結合し、変換した後に、Yellowfinがサポートする書き込み可能なDBMSに書き戻すことができます。データのマージや分割、新しいカラム（列）の作成やデータ型の変換、値の置換など、様々なトランスフォーメーションステップを使用できます。さらに、ETLワークフローをサードパーティ製のデータサイエンスモデルに接続することで、予測アルゴリズムの結果を使用してデータを拡張することもできます。現在、YellowfinはPMML形式でエクスポートされたモデルと、Rサーバ、H2O.ai、AWS SegaMakerへのライブ接続をサポートしています。ETLステップフレームワークは拡張可能であり、顧客は独自のカスタムETLステップを構築し、プラグインできます。

メタデータレイヤー：このレイヤーは、レポートの作成元になるデータに関する必要な情報をすべて含みます。これにはテーブル構造、結合条件、計算フィールド、データ書式などが含まれます。このデータはSQL、MDX、またはライブデータ接続に動的にクエリーを発行するその他の呼び出しの形式で、DB固有のクエリーを生成するクエリーエンジンによって使用されます。データはストアドプロシージャ、またはハンドコーディングSQLから取得することもできます。セキュリティの側面は、マルチテナント環境でのデータの論理的、または物理的な分離をサポートするために、アクセスフィルターや、データソース置換など、このレベルで適用されます。

Yellowfin レポート：このモジュールは、クエリーエンジンからデータを要求し、必要に応じてそのデータを拡張し、要求されたビジュアライゼーションを生成します。クエリー定義には、各レポートまたはビジュアライゼーションの作成に必要なデータの詳細が含まれています。クエリーエンジンからデータが返されると、そのデータに対して追加の処理を実行する様々なサブエンジンがあります。

• 後処理エンジン：このエンジンは、クエリーからロウデータを取得し、表示の準備をします。これには、異なるデータソースからのデータの結合、データのクロス集計の実行、データ型の変換、データの書式設定、複雑な後処理の実行によるデータの拡張が含まれます。後処理には、高度な統計計算の実行（合計比率、標準偏差、予測など）や、データを拡張するためのサードパーティ製アプリケーションの呼び出し（ETLエンジンと同じフレームワークを使用した予測データサイエンスモデルの起動など）が含まれます。後処理関数は拡張可能であり、クライアントは、データが表示される前に特定の処理を実行するための独自の関数を書き込み、含めることができます。
• ビジュアライゼーションエンジン：このエンジンはレポート、グラフ、ダッシュボード、プレゼンテーション、ストーリーなどの表示コンテンツを生成します。このフレームワークも拡張可能であり、例えば、JavaScript グラフや、他のカスタムUIコンポーネントを含めることができます。
• ロウデータプロバイダー：レポートから返されたデータセットには、APIの呼び出しを介してアクセスできます。顧客は、Yellowfin ビジュアライゼーション、または顧客が開発したカスタムUI要素でデータを表示する前に、基礎となるデータセットに対してカスタム処理を実行できます。
• データキャッシュ：Yellowfinは、エンドユーザーエクスペリエンスを高速化するために、データをキャッシュするように設定できます。実際のレポートデータ、フィルター値、お気に入りなど、様々なデータをキャッシュできます。データ更新は、Yellowfin スケジューラーを使用して、スケジュール設定することができます。

 

コンテンツレイヤー：コンテンツは、最も一般的なブラウザや、Yellowfin モバイルアプリ（IOS、またはAndroid）から、Yellowfin アプリケーションを介して使用することができ、個々のコンポーネントは、APIの呼び出しを介してアプリケーションに組み込むことができます。ユーザーは通常、ダッシュボードやプレゼンテーション、ストーリーを介してYellowfin ビジュアライゼーションと対話するか、サードパーティ製アプリケーションに直接組み込まれたビジュアライゼーションと対話をします。コンテンツレイヤーは、顧客のニーズに合わせて再設計し、カスタマイズすることができます。コンテンツレイヤーでは、次のようなその他機能も使用できます。

• サードパーティ製コンテンツ：ストーリー製品から、サードパーティ製BIアプリケーションからのビジュアライゼーションをYellowfinに組み込むことができます。Tableau、Qlik、PowerBIからのコンテンツを結合し、Yellowfinのコンテンツと合わせて閲覧できます。
• タイムラインフィード：タイムラインフィードは、Yellowfin アプリケーション、モバイルアプリ、またはREST APIを介して、パーソナライズされたアラートや関連コンテンツを提供します。

 

スケジューリングエンジン：ETLジョブ、レポート配信、シグナルジョブ、およびその他のシステムタスクをスケジュールするための柔軟なスケジューリングエンジンが含まれています。一部のスケジュールされたタスクは、例えば、事前に定義された閾値を超えた場合にトリガーされます。

シグナルエンジン：シグナルエンジンは、重要なデータイベントを識別するためにデータを自動的に解析し、ブラウザクライアント、またはモバイルクライアントのいずれかでタイムラインフィードを介して配信される、パーソナライズされたアラートを生成します。シグナルジョブは、メタデータレイヤーで構成および活用され、スケジューリングエンジンを使用して任意の頻度で実行するようにスケジュール設定できます。シグナルエンジンは複雑で、時系列生成エンジンや、複数のイベント検出アルゴリズム、ランク付けやパーソナライゼーションエンジン、通知エンジンを含んでいます。

自動インサイトエンジン：これは、自動的にその場でデータインサイトを生成するために呼び出される一連のアルゴリズムです。これらのインサイトは、レポートビルダープロセスを通したグラフビジュアライゼーションや、ユーザーとの直接的なインタラクションを通じてアクセス可能であり、シグナルの背後にあるさらに詳細な説明を提供します。

 

Yellowfin プラットフォームアーキテクチャーの主要なコンポーネントは何ですか？

Yellowfinは、（Apache Tomcat上で動作する）Java アプリケーションサーバと、リポジトリデータベースから構成されています。リポジトリデータベースは、以下のサポートされているデータベースシステムのいずれかに配置することができます。PostgreSQL、Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle、DB2、Ingres

アプリケーションは、同じリポジトリデータベースに対して複数のYellowfin アプリケーションサーバをクラスタリングすることで、より優れたキャパシティとフェイルオーバーのために拡張することができます。