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Analysis Workspace のパフォーマンスの最適化

Analysis Workspace のプロジェクトのパフォーマンスに影響を与える可能性がある要因はいくつかあります。最も最適な方法でプロジェクトを計画および構築できるように、プロジェクトを構築する前に、これらの寄稿者が何をしているかを知ることが重要です。 パフォーマンスに影響する要因と、プロジェクトを最適化するためのベストプラクティスのリストを以下に示します。Analysis Workspaceのパフォーマンスは、アドビの最も優先事項の1つで、毎日改善し続けています。

セグメントロジックの複雑さ

複雑なセグメントはプロジェクトのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。セグメントに複雑さを加える要因(影響の大きい順)は次のとおりです。
  • 「次を含む」、「次のいずれかを含む」、「一致」、「次で始まる」または「次で終わる」の演算子
  • 順次セグメント(特にディメンション制限(Within/After)が使用されている場合)
  • セグメントで使用されているディメンション内の一意のディメンション項目の数(たとえば、ページに一意の項目が 10 個ある場合は Page = 'A' の方が、一意の項目が 100,000 個ある場合の Page = 'A' より速くなります)。
  • 使用されるディメンションの数(例:Page = 'Home' と Page = 'Search result’ は、eVar 1 = 'red' と eVar 2 = 'blue' の場合より速くなります。)
  • 多くの OR 演算子(AND の代わりに)
  • スコープが異なるネストされたコンテナ(例:「訪問者」内の「訪問」内の「ヒット」)
論理の複雑さに関するベストプラクティス
ある程度の複雑な要因は回避できませんが、セグメントの複雑さを軽減できないか検討してください。一般的に、セグメント条件をより具体的に指定するほど速くなります。次に例を示します。
  • コンテナでは、セグメントに加えて単一のコンテナを使用する方が、一連の入れ子になったコンテナよりも高速になります。
  • 演算子を使用すると、「次を含む」よりも「等しい」の方が速く、「次のいずれかを含む」よりも「次のいずれかに等しい」の方が速くなります。
  • 多くの条件では、AND 演算子は一連の OR 演算子よりも高速になります。また、多くのOR文を「次のいずれかに等しい」単一の文に減らす機会を探します。
また、 分類 を使用すると、多数の値を簡略化されたグループに統合整理でき、グループからはセグメントを作成できます。分類グループのセグメント化は、多くのORステートメントや「含む」条件を含むセグメントに比べてパフォーマンスが向上します。

リクエストされるデータ範囲

プロジェクト全体でリクエストされるデータ範囲は、Analysis Workspace のパフォーマンスに影響します。
データ範囲のベストプラクティス
可能な限り、必要以上のデータを取り込まないでください。
日付範囲(紫のコンポーネント)がパネルの日付範囲よりも優先されることに注意してください。そのため、別の日付範囲を列として使用すると(例えば、先月、先週、昨日などの列)、パネルの日付範囲は列のすべての日付範囲にまたがる必要がなくなります。フリーフォームテーブルで使用されているデータ範囲はパネルよりも優先されるので、これは、単に昨日に設定するだけで済みます。Analysis Workspace での日付範囲の扱いについて詳しくは、 こちらのビデオ をご覧ください。
Use date comparison options to pull in the specific time periods of data you want to compare. 例えば、先月のデータを前年の同じ月と比較して表示する必要がある場合は、パネルを過去 13 ヶ月のデータに設定するのではなく、単純に期間の比較オプションを使用して前年比のパフォーマンスを示します。

ビジュアライゼーションの数

1 つのプロジェクトに含まれるグラフビジュアライゼーションの数は、Analysis Workspace の全体的な応答性に影響します。
ビジュアライゼーションの数に関するベストプラクティス
プロジェクト内のビジュアライゼーションの数を減らします。Analysis Workspace では、追加された各ビジュアルに対してバックグラウンドで様々な処理を実行しています。レポートのユーザーにとって最も重要なビジュアルに高い優先順位を割り当て、補助的なビジュアルは必要に応じて独立した細かいプロジェクトに分割します。

ビジュアライゼーションの複雑さ(セグメント、指標、フィルター)

プロジェクトに追加されるビジュアライゼーションのタイプ(フォールアウトやフリーフォームテーブルなど)は、プロジェクトのパフォーマンスにあまり影響を与えません。 処理時間が長くなる原因は、ビジュアライゼーションの複雑さです。ビジュアライゼーションの複雑さが増す要因は、以下のとおりです。
  • 上で説明したとおり、リクエストされるデータの範囲
  • フリーフォームテーブルの行として使用されるセグメントなど、適用されるセグメントの数
  • 複雑なセグメントの使用
  • フリーフォームテーブルでの静的項目の行または列
  • フリーフォームテーブルの行に適用されるフィルター
  • 含まれている指標(特にセグメントを使用する計算指標)の数
ビジュアライゼーションの複雑さのベストプラクティス
プロジェクトの読み込みに想定よりも時間がかかる場合は、可能であれば一部のセグメントを eVar とフィルターに置き換えます。
業務上重要なデータポイントに対してセグメントと計算指標を使用することが多い場合は、そのデータポイントを現在よりも直接的に把握できるように実装を改良することを検討します。Adobe Experience Platform Launchなどのタグマネージャーを使用すると、導入の変更をすばやく簡単に実装できます。 複雑なセグメントを簡素化する方法について詳しくは、上記の「セグメントロジックの複雑さ」を参照してください。

パネルの数

1つのパネルには多くのビジュアライゼーションを含めることができ、その結果、パネルの数がAnalysis Workspaceの全体的な応答性にも影響を与える可能性があります。
パネル数のベストプラクティス
すべてを1つのプロジェクトに追加するのではなく、特定の目的や関係者のグループに役立つ個別のプロジェクトを作成します。 タグを使用してプロジェクトを主要なテーマにまとめ、関連するプロジェクトを関係者のグループと共有します。
プロジェクトをさらに整理するには、プロジェクトへの 直接リンク も検討します。プロジェクトの内部インデックスを作成して、関係者が必要なものを簡単に見つけられるようにします。
1 つのワークスペースで大量のパネルが必要な場合は、保存して共有する前にパネルを折りたたみます。プロジェクトの読み込みの際、Analysis Workspace は展開されているパネルのコンテンツだけを読み込みます。折りたたまれているパネルは、ユーザーが展開するまで読み込まれません。これは、次の 2 つの点で役立ちます。
  • 折りたたまれたパネルは、プロジェクトの全体的な読み込み時間の節約になります。
  • 折りたたまれたパネルは、レポートのユーザーから見て論理的な形でプロジェクトを整理する優れた方法です。

レポートスイートのサイズ

レポートスイートのサイズは、影響要因のように感じられますが、実際にはデータの処理方法の関係により、プロジェクトのパフォーマンスにはあまり影響しません。

Analysis Workspaceに同時にアクセスするユーザーの数

Analysis Workspaceまたは特定のプロジェクトに同時にアクセスするユーザーの数が、別のレポートスイートにアクセスしている場合、Analysis Workspaceのパフォーマンスに大きな影響を与えません。 同時使用するユーザーが同じレポートスイートにアクセスしている場合は、パフォーマンスに影響が出ます。

Analysis Workspaceの一般的なエラーメッセージ

Analysis Workspaceの操作中にエラーが発生する場合があります。 エラーは、いくつかの理由で発生する場合があり、最も一般的なエラーは次のとおりです。
エラーメッセージ
なぜこれが起こるのか。
The report suite is experiencing unusually heavy reporting. Please try again later.
組織が特定のレポートスイートに対して同時に実行するリクエストが多すぎます。 このエラーの寄与者は、APIリクエスト、スケジュール済みプロジェクト、スケジュール済みレポート、スケジュール済みアラート、およびレポートリクエストを行う同時ユーザーです。 レポートスイートのリクエストとスケジュールは、1日を通じてより均等に配分することをお勧めします。
A system error has occurred. Please log a Customer Care request under Help > Submit Support Ticket and include your error code.
アドビで問題が発生しています。この問題は解決する必要があります。 エラーコードは、カスタマーケアのリクエストを通じて送信することをお勧めします。
The request is too complex.
レポート要求が大きすぎるため、実行できません。 このエラーの原因は、リクエストのサイズ、セグメントまたは検索フィルターで一致した項目が多すぎる、含まれる指標が多すぎる、互換性のないディメンションと指標の組み合わせなどが原因でタイムアウトになります。 リクエストの簡素化をお勧めします。
One of the segments or the search in this visualization contains a text search that returned too many results.
検索テキストの条件を絞り込んで、もう一度リクエストを試すことをお勧めします。
This dimension does not currently support non-default attribution models.
テーブル内のディメンションを、アトリビューションIQと互換性のあるディメンションに置き換えるこ とをお勧めしま す。
Your request failed as a result of too many columns or pre-configured rows.
列や行の一部を削除するか、別々のビジュアライゼーションに分割することをお勧めします。