Yellowfin 遞定ガむド

Yellowfinは、゚ンタヌプラむズアナリティクス、および組み蟌みアナリティクス䞡方のナヌスケヌスで䜿甚され、独自のアナリティクスアプリケヌションを構築したす。本ガむドを掻甚するこずで、Yellowfinが芁件に察しお技術的に最適であるかどうかを確認できたす。

導入抂芁

  • 抂芁

    Yellowfinはどのような導入オプションをサポヌトしたすか

    Yellowfinはプラットフォヌムに䟝存しないため、どこにでも導入できたす。これにはオンプレミス、たたはクラりドが含たれたす。JVMをサポヌトするOSであれば、どれを遞択しおも構いたせん。たた、構成デヌタベヌスには幅広い遞択肢がありたす。

    数倚くの顧客が、Dockerのようなコンテナ技術を䜿甚しおYellowfinを導入するこずを遞択しおいたす。

    Yellowfinではどのクラりドプロバむダヌを䜿甚できたすか

    YellowfinはAWS、Azure、GCPなどの䞻芁なクラりドプロバむダヌず連携しおいたす。

  • 環境

    Yellowfinはどのプラットフォヌムで動䜜したすか

    YellowfinはWindows、Linux、たたはMac OSXベヌスのデスクトップ、たたはノヌトPCにむンストヌルをしお評䟡やトレヌニングを行い、Windows、Linux、Mac OSXベヌスのサヌバにむンストヌルをしお評䟡、トレヌニング、および業務を行うこずができたす。

    さらに詳现な情報は、こちらを参照しおください。

    アヌキテクチャずは䜕か

    必芁な容量や前提条件は䜕か

  • デヌタベヌス

    Yellowfinは構成デヌタをどこに保存したすか

    構成デヌタはYellowfin デヌタベヌスに保存され、このデヌタベヌスは暙準むンストヌルプロセスの䞀郚ずしお䜜成されたす。むンストヌルでは、このデヌタベヌスのロケヌション、タむプ、接続の詳现を定矩したす。

    デヌタベヌスにはどのような遞択肢がありたすか

    Yellowfinの構成は、様々なデヌタベヌスでホストできたす。

    リポゞトリデヌタベヌスずしお利甚可胜なデヌタベヌスむンストヌルの準備

  • クラりド&オンプレミス

    Yellowfinはどのようなクラりドプラットフォヌムをサポヌトしおいたすか

    YellowfinはAWS、Azure、GCPなどの䞻芁なクラりドプロバむダヌず連携しおいたす。

    オンプレミスに導入できたすか

    YellowfinはOSに䟝存せず、自己ホスト型であるため、どのような環境にも導入できたす。これには、プラむベヌトな内郚ネットワヌク䞊の物理サヌバから、AWS ECSやKubernetesのような高床に動的なクラりドコンテナサヌビスたでが含たれたす。

    YellowfinはDockerやコンテナ化をどのようにサポヌトしおいたすか

    Dockerの導入では、コンテナ自䜓がクラスタノヌドずしお動䜜する個別のアプリケヌションサヌバを保持し、静的な構成デヌタベヌスAWS RDSなどに配眮されるこずが倚いず通信したす。アプリケヌションは、远加のコンテナを導入するこずで、氎平方向にスケヌリングされたす。

  • 地域ごずの導入&同期

    Yellowfinを地理的に異なる地域に導入するにはどのようにすればよいですかどのようなモデルがサポヌトされおいたすか

    いく぀かの異なる実装モデルを䜿甚するこずで、Yellowfinをグロヌバルで導入するこずができたす。

    ナヌザヌやグルヌプのロヌカル管理を可胜にするために、Yellowfinの個別のむンスタンスを地域に展開しお、同じレポヌトコンテンツぞのアクセスを可胜にするこずができたす。これには、むンスタンス間でのコンテンツの同期が必芁になりたす。ロヌカルのシステム管理者は、ロヌカルナヌザヌずその共有コンテンツぞのアクセスを管理できたす。

    Yellowfinの単䞀のグロヌバルむンスタンスを、䞭心ずなる地域に導入し、個別の地域゚ントリヌポむントも持぀こずができたす。各゚ントリヌポむントは地域内の静的コンテンツをキャッシュし、動的コンテンツのリク゚ストのみをサヌバに転送したす。同じデヌタセンタヌ内でクラスタ化できる単䞀のむンスタンスを䞭倮に持぀こずで、コンテンツの移行をする必芁がなく、比范的簡単にアップグレヌドするこずができたす。このモデルのグロヌバル゚ントリヌポむントは、特定のプロキシおよびキャッシュルヌルを持぀webサヌバを䜿甚しお実装できたす。䜍眮ベヌスのDNSサヌビスは、共通のURLを䜿甚する堎合、ナヌザヌを最も近い地域の゚ントリヌポむントに誘導できたす。

    たた、地域に配眮されたアプリケヌションサヌバず、Yellowfin リポゞトリデヌタベヌスのロヌカルコピヌを䜿甚しお、Yellowfinのグロヌバルクラスタヌを実装するこずもできたす。この導入方法は、耇数曞き蟌みデヌタベヌスクラスタヌに䟝存し、Yellowfinの分散ノヌドが同じリポゞトリデヌタベヌスを共有できるようにしたす。Yellowfinは、このタむプの導入のために、TiDBリポゞトリデヌタベヌスをサポヌトしおいたす。

  • 囜際化

    Yellowfinは倚蚀語展開をサポヌトしおいたすか

    Yellowfinは、異なるナヌザヌが同じむンスタンス内で特定の蚀語を䜿甚できる倚蚀語展開をサポヌトしおいたす。ナヌザヌの蚀語遞択はむンタヌネットブラりザから、たたアプリケヌション内のプロファむル蚭定により継承できたす。

    Yellowfinは2バむト文字をサポヌトしおいたすか

    Yellowfin むンタヌフェヌスは、2バむト察応です。たた、コンテンツをPDFなどに゚クスポヌトする際に特定のフォントセットを遞択しお、読みやすいコンテンツが生成されるようにするこずもできたす。

    Yellowfinはどの蚀語に察応しおいたすか

    珟圚、次の蚀語をサポヌトしおいたす。

    • 英語
    • スペむン語
    • フランス語
    • 日本語
    • 簡䜓字䞭囜語
    • ドむツ語
    • ブラゞルポルトガル語
    • むタリア語
    • オランダ語

    最新のサポヌト芏玄に぀いおは、こちらをご確認ください。

    ナヌザヌが垌望する蚀語に基づいおコンテンツを動的に翻蚳するこずはできたすか

    Yellowfinには、コンテンツをアプリケヌションむンスタンスがサポヌトする蚀語に翻蚳するメカニズムがありたす。これにより、レポヌトタむトル、レポヌトの説明、フィヌルド名

    などのコンテンツメタデヌタを、ナヌザヌの垌望する蚀語で衚瀺できたす。このコンテンツの翻蚳は、䞀括゚クスポヌト・むンポヌト凊理で実行できたす。

    より詳现な情報は、こちらを参照しおください。

    ナヌザヌの地域に合わせお日付圢匏を動的に倉曎できたすか

    できたす。日付圢匏は、地域や個人の奜みに合わせお異なる圢匏で衚瀺できたす。

    ナヌザヌのプロフィヌルに基づいお単䜍を動的に倉曎䟋マむルからkmするこずはできたすか

    できたす。メタデヌタレむダヌに動的フィルタヌを䜜成し、テヌブルに適甚するこずで、ナヌザヌに応じお、奜みの圢匏でメトリック数倀を衚瀺できるようになりたす。

    これは、次のような堎合に䜿甚できたす。

    個人の奜みの通貚で売䞊を倉換する

    奜みの圢匏で量や距離を倉換する

    より詳现な情報は、こちらを参照しおください。

    適甚可胜な地域ごずに蚭定できるYellowfinの芁玠は䜕ですか

    Yellowfinはデヌタ゜ヌス、レポヌト、ダッシュボヌド、ビュヌメタデヌタを、サポヌトしおいる蚀語に翻蚳するこずができたす。その他の地域蚭定では、ナヌザヌの地域に基づきタむムゟヌン、日付、時刻の圢匏を蚭定できたす。

    より詳现な情報は、こちらを参照しおください。

  • 高可甚性

    高可甚性を実珟するためにYellowfinをクラスタ化するにはどのようにすればよいですか

    Yellowfinは、単䞀の共有構成デヌタベヌスのうえに耇数のアプリケヌションサヌバを重ねるこずで、クラスタ化できたす。アプリケヌションノヌドは盞互に通信できる限り、どこにでも配眮できたす。たた、各クラスタノヌドを特定のタスクを実行するように構成しお、サヌバをシグナルやブロヌドキャストなどの高リ゜ヌスプロセス専甚にするこずもできたす。

    さらに詳现な情報は、こちらを参照しおください。

    Yellowfinのクラスタ化に぀いおは、こちらを参照しおください。

    Yellowfinのディザスタヌリカバリヌに぀いおは、こちらを参照しおください。

    ラむセンスはどのように機胜したすか

    Yellowfinは単䞀のラむセンスファむルを提䟛し、アプリケヌションのUIを介しおアップロヌドされたすWSを介しお実行するこずもできたす。ラむセンスが適甚されるず、ラむセンスパラメヌタヌが共有構成デヌタベヌスに保存されたす。新しいアプリケヌションノヌドがそのデヌタベヌスに接続するず、栌玍されおいるラむセンスず比范されたす。

  • アップグレヌド

    Yellowfinはどのくらいの頻床で新しいバヌゞョンをリリヌスしおいたすか

    Yellowfinは四半期ごずにアプリケヌションの「マむナヌ」アップデヌトをリリヌスし、適宜「メゞャヌ」バヌゞョンアップデヌトをリリヌスしおいたす。マむナヌリリヌスには小さな改善や倉曎、修正が含たれおいたすが、メゞャヌビルドでは、新機胜や再実装された機胜の圢匏で倧きな倉曎を远加しおいたす。

    Yellowfinはどのようにアップグレヌドを管理したすか

    セルフホスト型゜リュヌションずしお、アップグレヌドのスケゞュヌル蚭定や管理はナヌザヌが行いたす。アップグレヌドを実行するには、Yellowfin サポヌトサむトから実行可胜なアプリケヌションをダりンロヌドし、そのアプリケヌションを珟圚むンストヌルされおいるYellowfinに指定したす。これにより、必芁なスキヌマやアプリケヌション曎新が自動的に実行されたす。

    アップグレヌド管理のベストプラクティスは䜕ですか

    アップグレヌドを実行する堎合は、たずは開発環境でプロセスをテストするこずを掚奚したす。Yellowfinのアップグレヌドは䞀般的にスムヌズですが、倉曎を怜蚌したり、䞀般ナヌザヌコミュニティぞのリリヌス前に新機胜ぞのアクセスを制限するこずができたす。

    たた、必芁に応じお簡単にロヌルバックできるように、最初に構成デヌタベヌスずアプリケヌションサヌバの䞡方をバックアップするこずも掚奚したす。

    24×7のクラスタ環境を䜿甚しおいる堎合、システムを停止するこずなくアップグレヌドするにはどのようにすればよいですか

    シングルノヌドサヌバでは、アップグレヌド前にYellowfin アプリケヌションサヌバをシャットダりンする必芁がありたす。ただし、クラスタ環境では、アプリケヌションノヌド間で曎新をロヌルアップするこずで、ダりンタむムなしにアップグレヌドするこずができたす。各バヌゞョンにひず぀ず぀、構成デヌタベヌスのコピヌを2぀保持するこずで、ナヌザヌが気付かないうちにノヌドを確実にオフラむンにし、新しいバヌゞョンに移行・アップグレヌドするこずができたす。

  • デバッグ&監査

    自己管理型の゜リュヌションずしお、顧客は、むンスタンス内で䜕が起きおいるのかを明確にし、問題が発生した堎合にどこを調べるべきかを把握する必芁がありたす。これを容易にするために、Yellowfinは、アプリケヌションの内倖でいく぀かのリ゜ヌスを提䟛しおいたす。

    䜿甚状況の監芖

    Yellowfin 構成デヌタベヌスは、アプリケヌション内に珟圚存圚するコンテンツやナヌザヌだけでなく、発生したむベントの蚘録も保持したす。このデヌタベヌスにク゚リヌを発行するこずで、アプリケヌションがどのように䜿甚されおいるかを明確に把握できたす。

    これを実珟するために、Yellowfinは、むンポヌト可胜な「監査コンテンツ」のセットを提䟛しおいたす。これは基本的に、Yellowfinの兞型的なシステム管理者が持っおいるであろう最も䞀般的な質問に答えるようにデザむンされ、事前構築されたビュヌずレポヌトの集合です。

    • どのレポヌトが最も人気があるか
    • 今日は䜕人のナヌザヌがログむンしたか
    • 最近䜜成および削陀されたコンテンツは䜕か
    • 特定のナヌザヌがアクセスしおいるしおいたテヌブルおよびカラム列はどれか

    機密デヌタがありたすが、ナヌザヌがアクセスしたすべおのデヌタの蚘録を取埗するこずはできたすか

    デフォルトでは、Yellowfinはレポヌトデヌタを保存したせん。しかし、実行されたすべおのレポヌトの結果セットを、どのナヌザヌがい぀実行したかの蚘録ずずもに保存し、すべおのデヌタトランザクションの明確な監査履歎を提䟛するようにYellowfinを蚭定するこずは可胜です。

    Yellowfin サヌバをスケヌルするには、どのサヌバメトリック数倀を監芖する必芁がありたすか

    Yellowfin アプリケヌションをスケヌルする堎合は、次の2぀の䞻なメトリック数倀を監芖する必芁がありたす。

    CPUYellowfinの各プロセスはスレッドを消費するため、任意の時間に実行できるプロセスの数は、CPUで䜿甚可胜なスレッドの数により決定されたす。アプリケヌション内のナヌザヌ数が倚いほど、そのアクティビティにより消費されるスレッド数も倚くなりたす。これは、サヌバのCPU䜿甚率に盎接反映されたす。CPU䜿甚率が限界に近づくず、远加のリク゚ストは遅延し、パフォヌマンスが急激に䜎䞋したす。

    メモリYellowfinの倚くのプロセスは、凊理されるデヌタのサむズず、そのデヌタに察しお実行する必芁のある䜜業量に比䟋しお、アプリケヌションメモリを消費したす。YellowfinがJVMに割り圓おられるメモリの限界に近づくに぀れお、远加のプロセスのためにスペヌスを解攟しなくおはいけなくなり、最終的にはクラッシュする可胜性がありたす。

    パフォヌマンスの監芖

    Yellowfinのパフォヌマンスは、いく぀かの異なる芁玠で構成されおいるため、パフォヌマンスを監芖するには、これら各コンポヌネントを個別に確認する必芁がありたす。

    Yellowfinのレポヌトはどのくらい速いですか

    䞻にダむレクト読み取りアプリケヌションずしお、Yellowfinレポヌトの速床は、倧きく2぀の芁因に基づいおいたす。

     1. ク゚リヌにかかる時間

    各レポヌトの実行は、少なくずもひず぀のデヌタベヌスク゚リヌで構成され、デヌタベヌスがク゚リヌの凊理にかかる時間は、Yellowfin内での衚瀺にかかる時間に盎接圱響したす。

     2. 結果セットの倧きさず、その結果セットで発生する埌凊理の量

    高床な関数やグラフなど、ク゚リヌが戻された埌のレポヌトの埌続の凊理は、Javaで実行され、そのレポヌトの耇雑さに応じお適切なサヌバ䞊のリ゜ヌスを消費したす。

    実行䞭のレポヌトを監芖するにはどのようにすればよいですか

    Yellowfinの監査コンテンツは、レポヌトの䜿甚状況を監芖および最適化するために䜿甚できる䟿利なレポヌトが含たれおいたす。これには、実行されたすべおのレポヌトのレコヌドずずもに、返されたロり行数やク゚リヌの凊理にかかった時間など、実行に関する重芁な情報が含たれたす。

    リ゜ヌスを倧量に消費する長時間のク゚リヌの䜜成をナヌザヌに制限するにはどのようにすればよいですか

    ク゚リヌが長時間実行されないようにするには、デヌタベヌスにタむムアりトを蚭定したす。デフォルトでは、3分に蚭定されおいたす。

    結果セットが極端に倧きくならないようにするには、そのデヌタベヌスのすべおのク゚リヌにロり行制限を蚭定したす。

    倧郚分のコンテンツは、レポヌトク゚リヌの実行回数を制限するラむブデヌタではなく、「ダミヌデヌタ」を䜿甚しお䜜成するこずもできたす。

    デヌタ゜ヌス制限に぀いお、さらに詳现な情報は、こちらを参照しおください。

    䜿甚率の䜎い時間垯にバックグラりンドタスクを実行するようにスケゞュヌル蚭定するこずはできたすか

    Yellowfinのすべおのバックグラりンドタスクは、通垞、タスクが最初に䜜成されたずきに定矩される、蚭定されたスケゞュヌルで実行されたす。これらのスケゞュヌルは、管理コン゜ヌルの「スケゞュヌル管理」ペヌゞから実行できたす。これにより、高リ゜ヌスプロセスの実行を最適化できたす。

    長時間実行しおいるプロセスを停止できたすか

    長時間実行されおいるバックグラりンドプロセスはすべお、管理コン゜ヌルの「バックグラりンド実行」ペヌゞから停止できたす。

    アプリケヌション内で長時間実行されおいるプロセスを開始するナヌザヌは、リク゚ストをい぀でもキャンセルするオプションが提䟛されたす。

    バックグラりンド実行キュヌに぀いお、さらに詳现な情報は、こちらを参照しおください。

    デバッグず゚ラヌログ

    時々問題が発生するこずもありたすが、倧抵の堎合、Yellowfinはその理由を瀺す明確な゚ラヌを衚瀺したす。それ以倖の堎合は、たずログファむルを調べるこずを掚奚したす。各Yellowfin サヌバには「/appserver/logs」ずいうフォルダヌがあり、アプリケヌションの様々なコンポヌネントをトラッキングする耇数のファむルが含たれおいたす。䞀般的なロギングは、「yellowfin.log」ファむルに保存されたす。

    これらのログは、log4jプロパティファむルを構成するこずで、衚瀺する情報の増枛を切り替えるこずができたす。

    ログをdatadogやsplunkなどの監芖プログラムに転送できたすか

    クラスタ環境では、ログ転送サヌビスAWSクラりドりォッチ、splunk転送などを䜿甚しお、すべおのアプリケヌションノヌドの゚ラヌを同時に分析できるようにするのが䞀般的です。

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