SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 15
Проектирование приложений в IBM Cognos TM1 ЮрийКудрявцев, yk@croc.ru
Немного о ТМ1 Клиент-серверная архитектура In-Memory OLAP engine Features: Скорость расчетов Неограниченные объемы кубов и измерений Тонкий клиент Атрибуты измерений и сложные вычисления SandBox – любое количество версий для каждого пользователя
Основные объекты ТМ1 Измерение Куб Правило: описывает вычисления в кубе описывает связи между кубами вычисление запускается при изменении данных TurboIntegratorпроцесс: выполняемый по требованию (или расписанию) набор задач можно делать то же, что в Правилах можно загружать и выгружать данные можно управлять TM1 сервером
Делать ливсе вычисления на правилах?  Быстро работает Нет сложностей в проектировании Просто в разработке и тестировании – «ввел цифру, увидел результат»
Еще о правилах: Часть модели бюджетирования: Баланс зависит от БДДС БДДС – от плана продаж план продаж – от прайс-листа Меняем цифру в прайс-листе – пересчитываются все кубы, связанные правилами (cube dependency) Вычисление баланса при изменении прайс-листа – всего 2 секунды А если «мы»–это 500 региональных менеджеров по продажам?
Добро пожаловать в мир блокировок!
Блокировки: Гранулированность – объект (куб, view, измерение) Типы блокировок: на чтение (R) – чтение блокирует запись на будущую запись (IX)– ждем окончания всех чтений на запись (W) – во время записи ни одна нить не может обращаться к объекту Основной инструмент –TM1Top Сложные вычисления в правилах => много зависимых объектов => медленнее вычисления в целом и модель «останавливается» уже при нескольких пользователях Сложно в проектировать масштабируемые модели
Что делать? Писать более «быстрые» правила учитывайте разреженность кубов – Feeders Разделять модель на независимые блоки: вводас минимумом вычислений – Input  вычислений – Calculation  отчеты – Output «Дробить» кубы (например по регионам) – блокировка отчетов Для связи между блоками использовать TI-процессы Осмысленно выбирать «границы» блоков
Правила и процессы Код Соглашения о наименовании объектов Комментарии в коде Система контроля версий кода + автоматическое сохранение: резервное копирование возможность посмотреть «как было» Тестирование функциональное – все вычисляется согласно ТЗ нагрузочное – и при этом работает для 100 пользователей
Выбор оборудования: Запись (и часть вычислений) происходит в одну нить: несколько серверов скорость процессоров, а не их количество несколько TM1 серверов на одном физическом сервере Скорость и объем ОП: проверяйте на полностью заполненной модели при вводе данных объем занимаемой памяти растет зависит от количества одновременно работающих пользователей Лог транзакций TM1: быстрые диски для лог-файлов специальные bulk load команды в TI при импорте
Нагрузочное тестирование Эмулируем работу пользователя, задавая: кубыдля чтения кубы для записей количество таких пользователей Заполняем несколько таких «профилей» (15 региональных бренд-менеджеров и 5 аналитиков) и запускаем одновременно Запускаем TM1Top и смотрим на блокировки
Как анализировать модель в TM1? Документация: слишком много – сложно поддерживать, слишком мало – сложно понять. Типичные вопросы: Общая схема модели, взаимосвязи между объектами. Как обновляется этот кубзмерение? Что делает тот или иной процесс?
TM1MN. Общая схема модели
TM1MN. Поиск зависимых объектов
Список литературы TM1 Operations Guide Подборка материалов на olapforums BiHints IBM Knowledge Base

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Асинхронная обработка данных: RabbitMQ, Comet
Асинхронная обработка данных: RabbitMQ, CometАсинхронная обработка данных: RabbitMQ, Comet
Асинхронная обработка данных: RabbitMQ, CometАндрей Федоровский
 
JS Fest 2019. Игорь Березин и Николай Крещенко. Эволюция архитектуры многогра...
JS Fest 2019. Игорь Березин и Николай Крещенко. Эволюция архитектуры многогра...JS Fest 2019. Игорь Березин и Николай Крещенко. Эволюция архитектуры многогра...
JS Fest 2019. Игорь Березин и Николай Крещенко. Эволюция архитектуры многогра...JSFestUA
 
Проверка на прочность или нагрузочное тестирование с Jmeter
Проверка на прочность или нагрузочное тестирование с JmeterПроверка на прочность или нагрузочное тестирование с Jmeter
Проверка на прочность или нагрузочное тестирование с JmeterAleksey Derkach
 
Использование AMQP в основе архитектуры бэкенда для мобильного приложения
Использование AMQP в основе архитектуры бэкенда для мобильного приложенияИспользование AMQP в основе архитектуры бэкенда для мобильного приложения
Использование AMQP в основе архитектуры бэкенда для мобильного приложенияphpdevby
 
Об очередях (AMQP)
Об очередях (AMQP)Об очередях (AMQP)
Об очередях (AMQP)Ilya Chesnokov
 
HPE 3PAR OS 3.2.2 MU3 and Adaptive Optimization
HPE 3PAR OS 3.2.2 MU3 and Adaptive OptimizationHPE 3PAR OS 3.2.2 MU3 and Adaptive Optimization
HPE 3PAR OS 3.2.2 MU3 and Adaptive OptimizationOleg Korol
 
Сервер Flash-вещаний (RTMP) на Python или создание высоконагруженных сетевых ...
Сервер Flash-вещаний (RTMP) на Python или создание высоконагруженных сетевых ...Сервер Flash-вещаний (RTMP) на Python или создание высоконагруженных сетевых ...
Сервер Flash-вещаний (RTMP) на Python или создание высоконагруженных сетевых ...Media Gorod
 
Непрерывность работы критичных сервисов
Непрерывность работы критичных сервисовНепрерывность работы критичных сервисов
Непрерывность работы критичных сервисовКРОК
 
Smirnov Twisted Python
Smirnov Twisted PythonSmirnov Twisted Python
Smirnov Twisted PythonHighLoad2009
 
Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)
Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)
Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)Ontico
 

Was ist angesagt? (13)

Асинхронная обработка данных: RabbitMQ, Comet
Асинхронная обработка данных: RabbitMQ, CometАсинхронная обработка данных: RabbitMQ, Comet
Асинхронная обработка данных: RabbitMQ, Comet
 
JS Fest 2019. Игорь Березин и Николай Крещенко. Эволюция архитектуры многогра...
JS Fest 2019. Игорь Березин и Николай Крещенко. Эволюция архитектуры многогра...JS Fest 2019. Игорь Березин и Николай Крещенко. Эволюция архитектуры многогра...
JS Fest 2019. Игорь Березин и Николай Крещенко. Эволюция архитектуры многогра...
 
Проверка на прочность или нагрузочное тестирование с Jmeter
Проверка на прочность или нагрузочное тестирование с JmeterПроверка на прочность или нагрузочное тестирование с Jmeter
Проверка на прочность или нагрузочное тестирование с Jmeter
 
презентация Quick me mail for site
презентация Quick me mail for siteпрезентация Quick me mail for site
презентация Quick me mail for site
 
Использование AMQP в основе архитектуры бэкенда для мобильного приложения
Использование AMQP в основе архитектуры бэкенда для мобильного приложенияИспользование AMQP в основе архитектуры бэкенда для мобильного приложения
Использование AMQP в основе архитектуры бэкенда для мобильного приложения
 
Об очередях (AMQP)
Об очередях (AMQP)Об очередях (AMQP)
Об очередях (AMQP)
 
Backup commvault data_line
Backup commvault data_lineBackup commvault data_line
Backup commvault data_line
 
pyFMS
pyFMSpyFMS
pyFMS
 
HPE 3PAR OS 3.2.2 MU3 and Adaptive Optimization
HPE 3PAR OS 3.2.2 MU3 and Adaptive OptimizationHPE 3PAR OS 3.2.2 MU3 and Adaptive Optimization
HPE 3PAR OS 3.2.2 MU3 and Adaptive Optimization
 
Сервер Flash-вещаний (RTMP) на Python или создание высоконагруженных сетевых ...
Сервер Flash-вещаний (RTMP) на Python или создание высоконагруженных сетевых ...Сервер Flash-вещаний (RTMP) на Python или создание высоконагруженных сетевых ...
Сервер Flash-вещаний (RTMP) на Python или создание высоконагруженных сетевых ...
 
Непрерывность работы критичных сервисов
Непрерывность работы критичных сервисовНепрерывность работы критичных сервисов
Непрерывность работы критичных сервисов
 
Smirnov Twisted Python
Smirnov Twisted PythonSmirnov Twisted Python
Smirnov Twisted Python
 
Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)
Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)
Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)
 

Ähnlich wie Проектирование приложений в IBM Cognos ТМ1

TRAFFIC SIMULATOR
TRAFFIC SIMULATORTRAFFIC SIMULATOR
TRAFFIC SIMULATORsoft-point
 
DB REPLICATION
DB REPLICATIONDB REPLICATION
DB REPLICATIONsoft-point
 
2014.12.23 Александр Андреев, Parallels
2014.12.23 Александр Андреев, Parallels2014.12.23 Александр Андреев, Parallels
2014.12.23 Александр Андреев, ParallelsNikolay Samokhvalov
 
Стратегия и тактика улучшения производительности BSS систем оператора мобильн...
Стратегия и тактика улучшения производительности BSS систем оператора мобильн...Стратегия и тактика улучшения производительности BSS систем оператора мобильн...
Стратегия и тактика улучшения производительности BSS систем оператора мобильн...Ontico
 
Пакетное ядро мобильного оператора: ASR5k, поиски устранение неисправностей
Пакетное ядро мобильного оператора: ASR5k, поиски устранение неисправностейПакетное ядро мобильного оператора: ASR5k, поиски устранение неисправностей
Пакетное ядро мобильного оператора: ASR5k, поиски устранение неисправностейCisco Russia
 
Презентация "Ценообразование в 1С:ERP и 1С:Рознице, различия и особенности со...
Презентация "Ценообразование в 1С:ERP и 1С:Рознице, различия и особенности со...Презентация "Ценообразование в 1С:ERP и 1С:Рознице, различия и особенности со...
Презентация "Ценообразование в 1С:ERP и 1С:Рознице, различия и особенности со...Iuliia Usatiuk
 
Доклад "Мониторинг серверных приложений"
Доклад "Мониторинг серверных приложений"Доклад "Мониторинг серверных приложений"
Доклад "Мониторинг серверных приложений"Grigoriy Orlov
 
Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
 Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва... Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...Nikolay Samokhvalov
 
Maksym Bezuglyi "Universal highload patterns on a specific example of a game ...
Maksym Bezuglyi "Universal highload patterns on a specific example of a game ...Maksym Bezuglyi "Universal highload patterns on a specific example of a game ...
Maksym Bezuglyi "Universal highload patterns on a specific example of a game ...Fwdays
 
ерп управление предприятием V2 1
ерп  управление предприятием V2 1ерп  управление предприятием V2 1
ерп управление предприятием V2 1Helen Kopteva
 
Построение и переход на новую аналитическую платформу. Цели, вызовы, решения....
Построение и переход на новую аналитическую платформу. Цели, вызовы, решения....Построение и переход на новую аналитическую платформу. Цели, вызовы, решения....
Построение и переход на новую аналитическую платформу. Цели, вызовы, решения....HOWWEDOIT
 
как обеспечить качественное функционирование ит систем для маркетинга и прода...
как обеспечить качественное функционирование ит систем для маркетинга и прода...как обеспечить качественное функционирование ит систем для маркетинга и прода...
как обеспечить качественное функционирование ит систем для маркетинга и прода...soft-point
 
Qualitative operation of IT systems Pavel Barketov
Qualitative operation of IT systems Pavel BarketovQualitative operation of IT systems Pavel Barketov
Qualitative operation of IT systems Pavel Barketovsoft-point
 
Qualitative operation of IT systems
Qualitative operation of IT systemsQualitative operation of IT systems
Qualitative operation of IT systemssoft-point
 
Моделирование и анализ дискретно-событийных систем
Моделирование и анализ дискретно-событийных системМоделирование и анализ дискретно-событийных систем
Моделирование и анализ дискретно-событийных системMATLAB
 
Пишем свою платформу для управления данными. Это очень просто / Суханов Васил...
Пишем свою платформу для управления данными. Это очень просто / Суханов Васил...Пишем свою платформу для управления данными. Это очень просто / Суханов Васил...
Пишем свою платформу для управления данными. Это очень просто / Суханов Васил...Ontico
 
PDM-система ЛОЦМАН:PLM
PDM-система ЛОЦМАН:PLMPDM-система ЛОЦМАН:PLM
PDM-система ЛОЦМАН:PLMgk-it-consult
 

Ähnlich wie Проектирование приложений в IBM Cognos ТМ1 (20)

TRAFFIC SIMULATOR
TRAFFIC SIMULATORTRAFFIC SIMULATOR
TRAFFIC SIMULATOR
 
DB REPLICATION
DB REPLICATIONDB REPLICATION
DB REPLICATION
 
2014.12.23 Александр Андреев, Parallels
2014.12.23 Александр Андреев, Parallels2014.12.23 Александр Андреев, Parallels
2014.12.23 Александр Андреев, Parallels
 
DATA CLUSTER
 DATA CLUSTER DATA CLUSTER
DATA CLUSTER
 
Стратегия и тактика улучшения производительности BSS систем оператора мобильн...
Стратегия и тактика улучшения производительности BSS систем оператора мобильн...Стратегия и тактика улучшения производительности BSS систем оператора мобильн...
Стратегия и тактика улучшения производительности BSS систем оператора мобильн...
 
Пакетное ядро мобильного оператора: ASR5k, поиски устранение неисправностей
Пакетное ядро мобильного оператора: ASR5k, поиски устранение неисправностейПакетное ядро мобильного оператора: ASR5k, поиски устранение неисправностей
Пакетное ядро мобильного оператора: ASR5k, поиски устранение неисправностей
 
Презентация "Ценообразование в 1С:ERP и 1С:Рознице, различия и особенности со...
Презентация "Ценообразование в 1С:ERP и 1С:Рознице, различия и особенности со...Презентация "Ценообразование в 1С:ERP и 1С:Рознице, различия и особенности со...
Презентация "Ценообразование в 1С:ERP и 1С:Рознице, различия и особенности со...
 
Доклад "Мониторинг серверных приложений"
Доклад "Мониторинг серверных приложений"Доклад "Мониторинг серверных приложений"
Доклад "Мониторинг серверных приложений"
 
Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
 Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва... Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
 
Maksym Bezuglyi "Universal highload patterns on a specific example of a game ...
Maksym Bezuglyi "Universal highload patterns on a specific example of a game ...Maksym Bezuglyi "Universal highload patterns on a specific example of a game ...
Maksym Bezuglyi "Universal highload patterns on a specific example of a game ...
 
ерп управление предприятием V2 1
ерп  управление предприятием V2 1ерп  управление предприятием V2 1
ерп управление предприятием V2 1
 
Построение и переход на новую аналитическую платформу. Цели, вызовы, решения....
Построение и переход на новую аналитическую платформу. Цели, вызовы, решения....Построение и переход на новую аналитическую платформу. Цели, вызовы, решения....
Построение и переход на новую аналитическую платформу. Цели, вызовы, решения....
 
DBMS benchmarking overview
DBMS benchmarking overviewDBMS benchmarking overview
DBMS benchmarking overview
 
Dev collaboration
Dev collaborationDev collaboration
Dev collaboration
 
как обеспечить качественное функционирование ит систем для маркетинга и прода...
как обеспечить качественное функционирование ит систем для маркетинга и прода...как обеспечить качественное функционирование ит систем для маркетинга и прода...
как обеспечить качественное функционирование ит систем для маркетинга и прода...
 
Qualitative operation of IT systems Pavel Barketov
Qualitative operation of IT systems Pavel BarketovQualitative operation of IT systems Pavel Barketov
Qualitative operation of IT systems Pavel Barketov
 
Qualitative operation of IT systems
Qualitative operation of IT systemsQualitative operation of IT systems
Qualitative operation of IT systems
 
Моделирование и анализ дискретно-событийных систем
Моделирование и анализ дискретно-событийных системМоделирование и анализ дискретно-событийных систем
Моделирование и анализ дискретно-событийных систем
 
Пишем свою платформу для управления данными. Это очень просто / Суханов Васил...
Пишем свою платформу для управления данными. Это очень просто / Суханов Васил...Пишем свою платформу для управления данными. Это очень просто / Суханов Васил...
Пишем свою платформу для управления данными. Это очень просто / Суханов Васил...
 
PDM-система ЛОЦМАН:PLM
PDM-система ЛОЦМАН:PLMPDM-система ЛОЦМАН:PLM
PDM-система ЛОЦМАН:PLM
 

Проектирование приложений в IBM Cognos ТМ1

  • 1. Проектирование приложений в IBM Cognos TM1 ЮрийКудрявцев, yk@croc.ru
  • 2. Немного о ТМ1 Клиент-серверная архитектура In-Memory OLAP engine Features: Скорость расчетов Неограниченные объемы кубов и измерений Тонкий клиент Атрибуты измерений и сложные вычисления SandBox – любое количество версий для каждого пользователя
  • 3. Основные объекты ТМ1 Измерение Куб Правило: описывает вычисления в кубе описывает связи между кубами вычисление запускается при изменении данных TurboIntegratorпроцесс: выполняемый по требованию (или расписанию) набор задач можно делать то же, что в Правилах можно загружать и выгружать данные можно управлять TM1 сервером
  • 4. Делать ливсе вычисления на правилах? Быстро работает Нет сложностей в проектировании Просто в разработке и тестировании – «ввел цифру, увидел результат»
  • 5. Еще о правилах: Часть модели бюджетирования: Баланс зависит от БДДС БДДС – от плана продаж план продаж – от прайс-листа Меняем цифру в прайс-листе – пересчитываются все кубы, связанные правилами (cube dependency) Вычисление баланса при изменении прайс-листа – всего 2 секунды А если «мы»–это 500 региональных менеджеров по продажам?
  • 6. Добро пожаловать в мир блокировок!
  • 7. Блокировки: Гранулированность – объект (куб, view, измерение) Типы блокировок: на чтение (R) – чтение блокирует запись на будущую запись (IX)– ждем окончания всех чтений на запись (W) – во время записи ни одна нить не может обращаться к объекту Основной инструмент –TM1Top Сложные вычисления в правилах => много зависимых объектов => медленнее вычисления в целом и модель «останавливается» уже при нескольких пользователях Сложно в проектировать масштабируемые модели
  • 8. Что делать? Писать более «быстрые» правила учитывайте разреженность кубов – Feeders Разделять модель на независимые блоки: вводас минимумом вычислений – Input вычислений – Calculation отчеты – Output «Дробить» кубы (например по регионам) – блокировка отчетов Для связи между блоками использовать TI-процессы Осмысленно выбирать «границы» блоков
  • 9. Правила и процессы Код Соглашения о наименовании объектов Комментарии в коде Система контроля версий кода + автоматическое сохранение: резервное копирование возможность посмотреть «как было» Тестирование функциональное – все вычисляется согласно ТЗ нагрузочное – и при этом работает для 100 пользователей
  • 10. Выбор оборудования: Запись (и часть вычислений) происходит в одну нить: несколько серверов скорость процессоров, а не их количество несколько TM1 серверов на одном физическом сервере Скорость и объем ОП: проверяйте на полностью заполненной модели при вводе данных объем занимаемой памяти растет зависит от количества одновременно работающих пользователей Лог транзакций TM1: быстрые диски для лог-файлов специальные bulk load команды в TI при импорте
  • 11. Нагрузочное тестирование Эмулируем работу пользователя, задавая: кубыдля чтения кубы для записей количество таких пользователей Заполняем несколько таких «профилей» (15 региональных бренд-менеджеров и 5 аналитиков) и запускаем одновременно Запускаем TM1Top и смотрим на блокировки
  • 12. Как анализировать модель в TM1? Документация: слишком много – сложно поддерживать, слишком мало – сложно понять. Типичные вопросы: Общая схема модели, взаимосвязи между объектами. Как обновляется этот кубзмерение? Что делает тот или иной процесс?
  • 15. Список литературы TM1 Operations Guide Подборка материалов на olapforums BiHints IBM Knowledge Base

Hinweis der Redaktion

  1. Пример с ускорением расчетов с 8ми часов до 1,5 минут
  2. Основная задача TurboIntegrator – процессы загрузки\\выгрузки данных
  3. Запись в TI процессах точно так же блокирует модель
  4. Кодировка кубов в Cognos EP
  5. Общие подходы из индустрии создания ПО
  6. Excel файл сайзинга от IBMПроверка нагрузочным тестированиемОсторожнее с репликациейПри массивных операциях (удаление данных кубов, импорт) – I\\O нагрузка на лог-файл
  7. Пример МДМ