Die Architektur von SAP Analytics Cloud erkunden

Sehen wir uns einige der wichtigsten Elemente in der Architektur an und wie sich diese auf die Performance in SAP Analytics Cloud auswirken können. Diese wiederum können optimiert werden, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, wenn im Rahmen des Analyseprozesses Performanceprobleme identifiziert werden. Diese Lektion soll Ihnen ein allgemeines Verständnis des Themas vermitteln.

Die Gesamtperformance von SAP Analytics Cloud wird hauptsächlich durch die drei Komponenten bestimmt:

1. Frontend: Client-Zeit
2. Netzwerk: Zeit zwischen Frontend und Backend
3. Backend: SAP-Analytics-Cloud-Servicezeit und die von Systemen über eine Live-Verbindung verwendete Zeit

Sehen wir uns an, wie die verschiedenen Komponenten zusammenarbeiten. Auf diese Weise können wir besser verstehen, wo Rechenzeit verschwendet wird und wie wir sie beheben können.

Das folgende Diagramm und die folgende Tabelle zeigen einige der Faktoren, die zur Performance beitragen, organisiert nach Frontend, Netzwerk und Backend.

Niemand arbeitet gerne in einem Tool, das eine schlechte Performance hat. Wenn Daten verarbeitet werden müssen, um Aufgaben abzuschließen, kann sich eine schlechte Performance negativ auf Ihre Geschäftsziele auswirken. Aus diesem Grund müssen wir bei allem, was wir in SAP Analytics Cloud tun, und in den Datenquellen, mit denen es eine Verbindung herstellt, die Performance an vorderster Stelle halten.

Was kann im Frontend korrigiert werden? Was kann nur im Backend korrigiert werden? Lassen Sie uns das herausfinden.

: Hier sehen Sie ein vereinfachtes Diagramm der Softwarearchitektur von SAP Analytics Cloud. Der SAP-Analytics-Cloud-Client ist in eine JavaScript-Engine eingebettet, die im Browser ausgeführt wird. Requests werden über HTTP in beide Richtungen für Import- und Live-Verbindungen gestellt.

Frontend: Auf Frontend-Seite sind die interaktiven Komponenten wie die Chart Engine, der Request-Generator und die Benutzungsoberfläche in den SAP-Analytics-Cloud-Client eingebettet, der in JavaScript geschrieben und in der JavaScript-Engine ausgeführt wird, sodass Benutzer ihren bevorzugten Browser auswählen können.

Aus diesem Grund gibt es viele Dinge, die bei der Analyse der Performance zu beachten sind. Jede Komponente, die Zeit für die Ausführung benötigt, z. B. Code, der Daten, Bilder oder Widgets in ein Dashboard lädt, kann die Performance beeinträchtigen. Beispiel: Sie verfügen über eine umfangreiche Benutzungsoberfläche mit mehreren Diagrammen, Widgets und Landkarten, die alle gleichzeitig rendern, oder mehrere parallele Anfragen an das Backend.

Netzwerk: Das HTTP-Protokoll wird für das Frontend verwendet, um Requests an das Backend zu senden, wo es auf eine Antwort wartet. Dies wird sowohl für Import- als auch für Live-Verbindungen verwendet und begrenzt die Menge der Daten, die übertragen werden können. Eine begrenzte Netzwerkbandbreite erhöht die Zeit für die Übertragung von Daten an den Browser und verringert so die Performance.

Backend: Performanceprobleme auf Backend-Seite hängen davon ab, wo die Daten gespeichert sind. Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten.

1. Eine importierte Datenverbindung, bei der die Daten und die Modellmetadaten in der SAP-HANA-Datenbank von SAP Analytics Cloud gespeichert werden (mit technischen Unterkomponenten namens Contentlib und EPM-Modellen).
2. Eine Live-Daten-Verbindung zu einer unterstützten vorhandenen Datenquelle, entweder Cloud oder On-Premise, sodass sich die Daten im Quellsystem befinden können, aber in ein Frontend-Dashboard geladen werden können. In diesem Szenario wird in der Regel empfohlen, CPU-intensive Berechnungen vom Frontend in das Backend zu verschieben, wo mehr Rechenleistung vorhanden ist.

   Bei Live-Daten-Verbindungen, bei denen sich die Daten im Backend-System befinden, müssen die Daten mit der an das Frontend gesendeten Antwort verarbeitet werden, wodurch eine Wartezeit für den Benutzer entsteht. Es ist wichtig, diese Wartezeit effektiv zu verwalten und während der Ladezeit mit dem Benutzer zu kommunizieren.

Was müssen wir beachten, wenn wir uns auf die Leistung beziehen?

Der Datenspeicherort kann sich indirekt auf die Performance auswirken. Beispielsweise ist die Größe der Datenpakete begrenzt, wenn die Daten über eine Internetverbindung übertragen werden müssen. Daher dauert das Laden einer Story oder eines Dashboards, die bzw. das eine erhebliche Datenmenge in den Browser herunterladen muss, einige Zeit. Eine der wichtigsten Möglichkeiten, die Performance von Anfang an zu verbessern, besteht darin, sicherzustellen, dass alles korrekt aufgebaut ist.

Wo die Daten verarbeitet werden, kann sich auf die Performance auswirken. Die Performance kann direkt von der Hardware des Endbenutzers beeinflusst werden, bei der Berechnungen im Browser des Endbenutzers durchgeführt werden. Wenn der Computer des Benutzers über eine geringe Rechenleistung verfügt, kann die Leistung abnehmen. Es ist wichtig, dies zu beachten, wenn die Datenmenge, die der Benutzer kontinuierlich vom Server anfordert, potenziell ein Problem ist.

Endbenutzereinstellungen können sich auf die Performance auswirken. Es ist wichtig, die korrekten Systemeinstellungen sicherzustellen und dass die Benutzer die Auswirkungen langsamer Webbrowser, parallel laufender schwerer VPN-Verbindungen und Bildschirmfreigabe auf die Leistung verstehen. Dies ist keine vollständige Liste. In vielen Fällen kann die korrekte Anwendung von Einstellungen von Anfang an erhebliche Auswirkungen auf die Performance haben.