Performantie issues en trage responstijden zijn meestal niet eenvoudig op te lossen, doordat ze altijd een resultaat zijn van een combinatie van factoren en settings die niet altijd onder de controle van éénzelfde persoon of departement vallen. De performantie van een Business Intelligence en Performance Management platform is echter een key success factor in projecten en om eindgebruiker buy-in te krijgen voor de opgeleverde oplossingen.
Het is daarom ook cruciaal om een hoog niveau van performantie te behalen en te behouden voor de IBM Cognos oplossingen. Ieder van de componenten moet geconfigureerd en getuned worden om de beste en meest stabiele performantie te kunnen bieden met de beschikbare hardware-resources. Maar het aantal gebruikte componenten, de multi-tier architectuur en de afhankelijkheden met externe componenten of factoren zorgen ervoor dat de tuning soms meer op kunst dan op wetenschap lijkt. Het vergt dan ook veel kennis en ervaring in de IBM Cognos Business Intelligence en Performance Management componenten en optimalisatie technieken.
Binnen de elementary methodology heeft element61 een methodologische aanpak ontwikkeld om performantie problemen te analyseren binnen de Business Intelligence en Performance Management omgeving. Gebaseerd op deze methodologie en op de ervaringen uit het verleden van vergelijkbare IBM Cognos tuning, zullen onze consultants de volgende componenten van uw omgeving reviewen:
- Web-client en netwerk
- Web-tier : één of meerdere web-servers
- Application tier : één of meerdere applicatiie-servers
- Data tier : één of meerdere data bronnen
Er zal bepaald worden waar de knelpunten zijn, als deze er al zijn, en suggesties of implementaties zullen gedaan worden om deze op te lossen en om het niveau van de performantie te verbeteren van uw IBM Cognos platform.
Trage antwoordtijden en gebruikers die te lang moeten wachten op rapporten of analyses zullen snel een domper zetten op het succes van een business intelligence project. Een goede performantie van een Business Intelligence omgeving wordt vaak onderschat, alhoewel het een cruciaal aspect is in de aanvaarding en het succes ervan. Wegens het gebrek aan testen en kennis, wordt het probleem vaak ontdekt als het al te laat is, namelijk na de "Go Live". Het snel oplossen van het probleem is dan vaak cruciaal om "het kind niet met het badwater weg te gooien".
element61 gebruikt een methodologische benadering om de performantie issues binnen een BI omgeving te analyseren en op te lossen. Sommige onderdelen van deze approach zijn generiek, in die zin dat ze niet Cognos specifiek zijn, waar andere onderdelen thuishoren binnen de zeer complexe details en parameters die Cognos beïnvloeden.
Afhankelijk van de gekozen Cognos architectuur, zal elke laag in de architectuur geanalyseerd worden. Bijvoorbeeld, in het geval van een Cognos Business Intelligence omgeving, zal in de data-laag aandacht besteed worden aan volgende aspecten en of ze correct geconfigureerd en/of gedimensioneerd werden:
- Connectie naar de content store (JDBC)
- Connectie naar de query databases
- Connectie naar de kubussen
- Connectie naar de metric store (JDBC)
De ervaring leert ons dat de meeste performantie problemen gesitueerd zijn in de data laag, en neerkomen op: "De gegenereerde query's zijn traag op de database”. Velerlei redenen kunnen hierbij aan de grondslag van dit probleem liggen:
- De verkeerde queries worden gegenereerd
- Slechte structuur van de query objecten in de Cognos rapporten
- Slechte structuur van het framework model
- De onderliggende database is geen data warehouse
- Het data model van het onderliggende data warehouse is niet goed gestructureerd
- Het data model van het onderliggende data warehouse dient uitgebreid te worden met aggregaat tabellen
- De correcte queries worden gegenereerd, maar zijn niet snel genoeg
- De verkeerde indexen werden gecreëerd
- De fysieke eigenschappen van de database zijn niet geoptimaliseerd voor een data warehouse omgeving
- De database server wordt door teveel applicaties gedeeld, of door een mix van OLTP en OLAP applicaties
- De database server werd te klein gedimensioneerd
- Tunen van een kubus model om de cube bouwtijd te verkorten
- Tunen van een kubus structuur om de responsetijd van de queries bovenop de kubus te verbeteren
- Tunen van de query objects binnen complexe rapporten die bovenop de kubus gebouwd worden, om zich ervan te vergewissen dat performante query's gegenereerd worden.
Voor meer informatie over IBM Cognos Performance Tuning Service Offering kan u ons steeds contacteren .