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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。プロジェクトを最適な方法で計画、作成できるように、プロジェクトを作成する前にそれらの要因を把握しておくことが重要です。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、アドビにとって最優先事項の 1 つであり、常に改善を続けています。

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。セグメントを複雑にする要因には、以下のものがあります(影響の大きい順)。
  • 演算子には「contains」(次を含む)、「contains any of」(次のいずれかを含む)、「matches」(次と一致する)、「starts with」(次で開始する)、または「ends with」(次で終わる)などがあります。
  • 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(例えば、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)
  • 様々なスコープの、入れ子になったコンテナ(例:「訪問者」内にある「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。
  • 演算子を使用した場合、「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 1 つの「次のいずれかに等しい」文に減らせないかを探します
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。分類グループをセグメント化すると、多数の OR 文や「次を含む」条件を含むセグメントのパフォーマンスがよくなります。

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。
日付範囲のベストプラクティス
できるだけ、必要以上のデータを取り込まないようにします。パネルカレンダーを分析に関連する日付に絞り込むか、フリーフォームテーブルで日付範囲コンポーネント(紫のコンポーネント)を使用します。 テーブルで使用される日付範囲は、パネルの日付範囲より優先されます。 例えば、先月、先週および昨日をテーブルの列に追加して、特定の範囲のデータをリクエストできます。 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。
プロジェクトで使用される前年比の比較数を最小限に抑えます。 前年比の比較を計算すると、対象となる月の間の完全な13か月分のデータが調べられます。 これは、パネルの日付範囲を過去13か月に変更した場合と同じ影響を与えます。

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。 これは、各ビジュアライゼーションがテーブルかグラフかにかかわらず、リクエストする必要のあるデータソースを持つからです。
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)自体は、プロジェクトのパフォーマンスにあまり影響しません。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 のようなタグマネージャーやアドビの処理ルールを使用すると、実装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 つのパネルに多くのビジュアライゼーションを含めることができるので、パネルの数も Analysis Workspace の全体的な応答性に影響す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ことは避け、特定の目的ごと、または関係者のグループごとに独立した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つのプロジェクトに多数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。。この規則には例外がある。 Adobe Analyticsの全体的なエクスペリエンスを改善するために実装の改善が行われるかどうかについては、導入チームまたはAdobeのエキスパートにお問い合わせください。

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は、ユーザー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ます。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
エラーの発生理由
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。このエラーの原因となっているのは、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おこな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。カスタマーケアのリクエストを通じてエラーコードを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ので、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。リクエストを簡略化することをお勧めします。
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、 Attribution 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。