サーバの要件

Yellowfin データ準備に推奨される仕様は、データトランスフォーメーションジョブや、スケジュール設定されたこれらのタスクにより処理されるデータセットに影響を受けます。トランスフォーメーションフローは、メモリ内でその処理の大部分を実行します。各フローのインプット、マージ、アウトプットステップ数が重要です。個別のデータトランスフォーメーションジョブは、Yellowfinクラスタ内のノードで処理することも可能です。以下の仕様は、単一ノードの場合です。

推奨されるアプリケーションサーバの要件

注意：上記は、同一サーバ上でOS以外に重要なソフトウェアが実行されていない、Yellowfinサーバに専用の仕様です。同一サーバ上で、データベースや他のソフトウェアを実行する場合は、推奨される最小仕様を満たすために、追加のRAMやCPUが必要になります。

推奨されるリポジトリデータベースの要件

Yellowfinは、Yellowfin内のコンテンツやユーザーのメタデータを保存するためにデータベースを要求します。このデータベースは、Yellowfinアプリケーションとは別のサーバに配置することを推奨します。

ソースデータベースの要件

多くの場合、Yellowfinがプロビジョニングされる前にソースデータベースが存在します。これは、トランザクションデータベース、またはデータウェアハウスであることが多いです。環境に応じて、単一のYellowfinインスタンスが複数のデータソースに接続する場合もあります。このデータベースシステムは、Yellowfinが生成するクエリーを制御できることが重要です。Yellowfinデータトランスフォーメーションフローが実行するクエリーは通常、フィルター適用とともに、大量のデータを読み込みます。後続の処理は、メモリ内で実行されます。

要件は、システムが使用するデータベースのタイプと、システム内のデータ量に応じて異なります。例えば、10,000行のデータを持つMySQLインスタンスの場合、同一ハードウェア上に10,000,000行のデータを持つMySQLインスタンスよりも格段に速いクエリー時間を提供します。

HP Verticaや、Sybase IQ、Actian Vectorのような高速カラム型データベースは、同一ハードウェア上に同量のデータを持つリレーショナルデータベースよりも格段に速いクエリー時間を提供します。

Yellowfin データディスカバリーと、Yellowfin ダッシュボードは、どちらも機能するために以下の最小仕様を要求します。

機能アプリケーションサーバの要件

Yellowfinサービスは、以下のサーバ仕様で開始されます。

注意：上記の仕様は、同時接続が1ユーザーの場合にのみ推奨されます。（マップ生成や、自動インサイトなど）複数の機能や、大容量データを使用したレポートなどは、マシンを遅くし、Yellowfinが利用可能なメモリ以上を消費する原因になる可能性があります。Yellowfinに割り当てることができるメモリ量に強い制限があるため、32bitマシンの使用は推奨されません。

推奨されるアプリケーションサーバの要件

以下に推奨されるサーバ構成は、平均的なコンテンツの複雑さを伴う、最大25ユーザー程度の同時接続環境に適しています。

注意：上記は、同一サーバ上でOS以外に重要なソフトウェアが実行されていない、Yellowfinサーバに専用の仕様です。同一サーバ上で、データベースや他のソフトウェアを実行する場合は、推奨される最小仕様を満たすために、追加のRAMやCPUが必要になります。

推奨されるリポジトリデータベースの要件

Yellowfinは、Yellowfin内のコンテンツやユーザーのメタデータを保存するためにデータベースを要求します。このデータベースは、Yellowfinアプリケーションとは別のサーバに配置することを推奨します。

ソースデータベースの要件

多くの場合、Yellowfinがプロビジョニングされる前にソースデータベースが存在します。これは、トランザクションデータベース、またはデータウェアハウスであることが多いです。環境に応じて、単一のYellowfinインスタンスが複数のデータソースに接続する場合もあります。このデータベースシステムは、Yellowfinが生成するクエリーを制御できることが重要です。5つのレポートを持つ単一のYellowfinダッシュボードは、ソースデータベースに対して、5つのベータベースクエリーを同時に生成することも把握しておかなくてはいけません。これらのクエリーを素早く完了できるようにすることで、合理的な時間内でダッシュボードを読み込むことができます。

要件は、システムが使用するデータベースのタイプと、システム内のデータ量に応じて異なります。例えば、10,000行のデータを持つMySQLインスタンスの場合、同一ハードウェア上に10,000,000行のデータを持つMySQLインスタンスよりも格段に速いクエリー時間を提供します。

HP Verticaや、Sybase IQ、Actian Vectorのような高速カラム型データベースは、同一ハードウェア上に同量のデータを持つリレーショナルデータベースよりも格段に速いクエリー時間を提供します。

トランザクションシステムにクエリーを発行する場合、レポート作成をサポートするために、カラム（列）にインデックスを追加することが重要です。トランザクションのインデックスは通常IDカラム（列）にありますが、レポートクエリーは、ディメンション（次元）カラム（列）によるフィルターを適用します。

クライアントの要件

Yellowfin ストーリーは比較的軽量ですが、同時接続ユーザーがストーリーを閲覧するためのリソースを要求します。ストーリーはYellowfinレポートを埋め込むため、推奨される仕様は、データディスカバリー製品と同様です。

機能アプリケーションサーバの要件

Yellowfinが機能するために必要な最小仕様は、以下の通りです。Yellowfinサービスは、以下のサーバ仕様で開始されます。

注意：上記の仕様は、レポートを持たないストーリーを閲覧、または作成する同時接続ユーザーが30程度の場合にのみ推奨されます。Yellowfinに割り当てることができるメモリ量に強い制限があるため、32bitマシンの使用は推奨されません。

推奨されるアプリケーションサーバの要件

以下に推奨されるサーバの仕様は、ストーリーを使用する同時接続ユーザーが100程度の環境に適しています。

注意：上記は、同一サーバ上でOS以外に重要なソフトウェアが実行されていない、Yellowfinサーバに専用の仕様です。同一サーバ上で、データベースや他のソフトウェアを実行する場合は、推奨される最小仕様を満たすために、追加のRAMやCPUが必要になります。

推奨されるリポジトリデータベースの要件

Yellowfinは、Yellowfin内のコンテンツやユーザーのメタデータを保存するためにデータベースを要求します。このデータベースは、Yellowfinアプリケーションとは別のサーバに配置することを推奨します。

クライアントの要件

Yellowfin シグナルの閲覧に推奨される仕様は、レポートの実行を含むため、データディスカバリー製品と同様です。しかし、シグナルがバックグラウンドでジョブを処理するために、Yellowfinノードに追加のリソースをプロビジョニングする必要があります。Yellowfinに割り当てることができるメモリ量に強い制限があるため、32bitマシンの使用は推奨されません。

推奨されるアプリケーションサーバの要件

注意：上記は、同一サーバ上でOS以外に重要なソフトウェアが実行されていない、Yellowfinサーバに専用の仕様です。同一サーバ上で、データベースや他のソフトウェアを実行する場合は、推奨される最小仕様を満たすために、追加のRAMやCPUが必要になります。

推奨されるリポジトリデータベースの要件

Yellowfinは、Yellowfin内のコンテンツやユーザーのメタデータを保存するためにデータベースを要求します。シグナルジョブは、大量のメタデータを生成します。このデータベースは、Yellowfinアプリケーションとは別のサーバに配置することを推奨します。

ソースデータベースの要件

多くの場合、Yellowfinがプロビジョニングされる前にソースデータベースが存在します。これは、トランザクションデータベース、またはデータウェアハウスであることが多いです。環境に応じて、単一のYellowfinインスタンスが複数のデータソースに接続する場合もあります。このデータベースシステムは、Yellowfinが生成するクエリーを制御できることが重要です。単一のシグナル処理ジョブが実行できるソースクエリーの数は、ディメンション（次元）やディメンション（次元）内の一意の値、分析に選択されたメトリック（数値）や、アクセスフィルター、クライアント組織の数や、生成されるシグナルの数など、様々な要因に影響を受けます。これらのクエリーの実行が速くなればなるほど、シグナルジョブは速くなります。

要件は、システムが使用するデータベースのタイプと、システム内のデータ量に応じて異なります。例えば、10,000行のデータを持つMySQLインスタンスの場合、同一ハードウェア上に10,000,000行のデータを持つMySQLインスタンスよりも格段に速いクエリー時間を提供します。

HP Verticaや、Sybase IQ、Actian Vectorのような高速カラム型データベースは、同一ハードウェア上に同量のデータを持つリレーショナルデータベースよりも格段に速いクエリー時間を提供します。

ソーステーブルでは、対象となるカラム（列）、特に日付フィールドのインデックスを更新していなくてはいけません。