BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
    • Партнерская программа FineBI/FineReport с BI Consult
    • Управление лицензиями Fine BI
    • Прикладные решения
    • Сайзинг и оптимизация производительности Fine BI
    • Мобильное приложение Fine BI
    • Источники данных для FineBI
    •  Безопасность и разграничение прав доступа
    • Плагины FineBI
    • FAQ по FineBI и FineReport
      • Активация триальной версии FineBI
      • Как активировать полноценную версию FineBI
      • Требования для установки FineBI
      • Обновление версий Fine BI 5 до 6
      • Что нового в FineBI 6
      • OLAP кубы: коннектор к Fine BI
      • Подключение к ClickHouse в FineBI 6
      • Подключение к базе данных Greenplum
      • Подключение к базе данных PostgreSQL
      • Self-service анализ данных в Fine BI
      • Вопрос-ответ по FineBI
    • Учебный курс по Fine BI
    • Fineops
    • FanRuan Dora
    • FanRuan O&M Service
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Российские платформы современного стека хранения, обработки и анализа данных » Системы бизнес-анализа (BI) » FineBI » Требования для установки FineBI

Требования для установки FineBI

1. Общие сведения 

1.1 Введение

FineBI — это серверное Java-приложение, которое не зависит от выбора конкретной платформы, т.к. создает веб-страницу для проведения аналитики; Поддерживает развертывание на сервере веб-приложений и предоставление корпоративного облачного сервера, также можно развернуть в Docker. Для начала работы клиенту нужно только использовать браузер для доступа и использования платформы.

FineBI использует движок Spider, который гибко поддерживает анализ различных уровней данных.

В этом разделе описываются системные требования FineBI и возможности масштабирования.

 

 

1.2 Отчет о тестировании производительности FineBI

Следующие отчеты о прямом подключении и извлечении доступны только для FineBI 5.1.5 и более поздних версий.

Пример отчета Fine BI о тестировании производительности версии: Отчет о тестировании производительности fineBI5.1.5spider v1.pdf

Отчет о тестировании производительности версии с прямым подключением (Direct режим): Отчет о тестировании производительности прямого соединения FineBI5.1.5 v1.0 .pdf

 

2. Рекомендации по серверу 

2.1 Рассмотрение методики оценки

При рекомендации сервера необходимо учитывать размеры базы данных и количество пользователей и выбрать более понятную конфигурацию из двух.

Примечание: При развертывании рекомендуется использовать "SSD".

 

2.1.1 Рекомендуемая конфигурация на основе данных

Если максимальный объем данных в одной таблице Fine BI меньше 100 миллионов, можно напрямую использовать локальный диск веб-сервера в качестве носителя данных, как показано в следующей таблице:

Объем данных (в строках)

ЦПУ

Память JVM (FineBI)

Память машины

Свободное место на диске

от 0 до 5 миллионов

От 8 до 16 ядер, 2,5 ГГц и выше

22 ГБ

16-24 ГБ

100-300 ГБ

от 5 до 10 миллионов

16 ядер ~ 32 ядра, 2,5 ГГц и выше

26 ГБ

24-32 ГБ

300-600 ГБ

от 10 до 100 миллионов

16 ядер ~ 32 ядра, 2,5 ГГц и выше

32 ГБ

48-64 ГБ

600 ГБ -1.5 TБ

Примечание 1: Память JVM (FineBI) ≠ всей памяти машины, рекомендуется выделять память JVM в пропорции 2/3 ~ 3/4 от общего объема памяти.

Примечание 2: Свободное дисковое пространство является рекомендуемым пространством при сайзинге.

Примечание 3: Рекомендуется, чтобы скорость чтения и записи диска была не менее 100 Мбит/сек.

 

2.1.2 Рекомендуемая конфигурация в соответствии с количеством пользователей

1) Рекомендуемая конфигурация показана в следующей таблице:

Кол-во зареги- стрированных 
пользователей

Кол-во онлайн-польз.

Кол-во одно- временных пользова- тельских сессий

Кол-во одно- временных 
сессий разработчиков

Память JVM

Полная память машины

ЦПУ

1-5 тысяч

20-500

2-150

0-20

22 ГБ

До 24 ГБ

8 ядер

2,5 ГГц и выше

5-10 тысяч

500-1 тыс.

20-350

10-40

26 ГБ

36 ГБ

16 ядер

2,5 ГГц и выше

50 тысяч

1-5 тысяч

100-500

50-200

32 ГБ

48 ГБ

16 ядер

2,5 ГГц и выше

Примечание: Память JVM ≠ всю память машины, рекомендуется, чтобы память JVM составляла 2/3 ~ 3/4 от общего объема памяти.

 

2) Описание типа пользователя приведено в следующей таблице:

Тип пользователя

Описание

Количество зарегистрированных пользователей

Количество пользователей, зарегистрированных в системе бизнес-аналитики.

Количество онлайн-пользователей

Количество пользователей, одновременно вошедших в систему бизнес-аналитики.

Количество одновременных пользовательских сессий

Количество пользователей, работающих в bi-системе одновременно, то есть количество пользователей, отправляющих запросы на сервер одновременно. То есть, сколько запросов, отправленных пользователями, обрабатывается сервером одновременно.

Кол-во одновременных
сессий разработчиков

Количество пользователей, которые одновременно редактировали дашборды или работали с набором данных

 

2.2 Работа с данными в режиме реального времени

1) Производительность и вычисления зависят от базы данных, то есть данные для достижения работы в реальном времени есть механизм кэширования и некоторых вычислений и оптимизаций по памяти, поэтому конфигурацию веб-сервера можно оценить по объему данных итогового набора данных.

 

 

Объем данных

набора (в строках)

ЦПУ

Доступная память

Кол-во

одновременных

сессий разра- ботчиков

Кол-во одно- временных пользова- тельских сессий

от 0 до 5 миллионов

8 ядер, 2,5 ГГц и выше

12 ГБ

  20

  150

от 5 до 10 миллионов

8 ядер, 2,5 ГГц и выше

32 ГБ

  30

  200

от 5 до 10 миллионов

16 ядер, 2,5 ГГц и выше

32 ГБ

  40

  300

от 10 до 50 миллионов

16 ядер, 2,5 ГГц и выше

64 ГБ

  40

  300

 

2) Здесь много вычислений выполняется базой данных, поэтому потребление памяти FineBi в основном связано с размером результирующего набора и количеством сессий разработчиков.

 

2.3 Существуют как данные в реальном времени, так и извлеченные данные (экстракты)

Вы можете использовать один из режимов работы в FineBI - работу в режиме реального времени с источниками данных или извлечь данные для оперативной работы с ними.

В случае сочетания данных в режиме реального времени и извлеченных данных достаточно рассмотреть один конфигурации для большого объема данных.

 

3. Рекомендации по программной среде

Программная среда, используемая FineBI, выглядит следующим образом:

Операционная система

Windows, Linux, Mac, Unix, Aix, IRIX и т. Д. Поддержка версии 1.8 JDK

база данных

Apache Kylin、Derby、HP Vertica、IBM DB2、Informix、Sql Server、MySQL、Oracle、Pivotal Greenplum Database、Postgresql、ADS、Amazon Redshift、Apache Impala、Apache Phoenix、 Clickhouse、Gbase8S、 Teradata, Hadoop Hive, Kingbase, Presto, SAP HANA, SAP Sybase, Spark, Transwarp Inceptor, HBase и другие основные реляционные базы данных и нереляционные базы данных MongoDB.

Сервер приложений

Серверы веб-приложений, такие как Tomcat, Jboss, Weblogic, Websphere и т. Д.

Браузер

 

Одноядерные: Google, Firefox, поддержка IE9 и выше (включая Edge), Safari, Opera.

Из степени соответствия движку рендеринга рекомендуется использовать: Google, Firefox.

Двухъядерный: браузер 360, браузер Sogou, браузер QQ, браузер UC, браузер Cheetah, браузер Baidu, поддерживает только его скоростной режим, не поддерживает режим совместимости

4. Меры предосторожности

4.1 Рекомендации по среде установки

Веб-серверы FineBI не должны устанавливаться на физических компьютерах или виртуальных машинах, на которых выполняются ресурсоемкие процессы или находятся требовательные приложения (например, базы данных или серверы приложений).

В рекомендации CPU во втором разделе этой статьи можно убедиться, что FineBI действительно может занимать 80% ресурсов машины.

 

4.2 Рекомендации по дискам

FineBI - это приложение с интенсивным вводом-выводом (IO), которое в значительной степени зависит от дискового ввода-вывода (IO), поэтому рекомендуется использовать локальные диски или твердотельные накопители.

 

4.3 Рекомендации по памяти

Рекомендуемая память JVM может составлять от 2/3 до 3/4 от общего объема памяти машины.

Память JVM ≠ общей памяти, поэтому не рекомендуется устанавливать память JVM так, чтобы она занимала слишком много всей памяти.

В дополнение к памяти JVM, процесс работы BI также должен занимать память вне кучи-heap (параметры которой можно конфигурировать), а также необходимо зарезервировать часть памяти для других приложений, таких как db в системе и машине для запуска.

 

  

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию
← Предыдущая статья
Инструкция по установке FineBI
Следующая статья →
Пробная серверная версия FineBI, получить триальную версию Fine BI

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • "Холодильник.ру" - крупнейший в России интернет-магазин бытовой техники и электроники. Компания была основана в 2003 году и за почти 20 лет работы завоевала лидирующие позиции на рынке онлайн ритейла. По данным исследовательского агентства Data Insight, "Холодильник.ру" входит в top-10 крупнейших интернет-магазинов России в категории "электроника и бытовая техника". Компания имеет развитую логистическую инфраструктуру и ежедневно осуществляет более 3500 доставок заказов по всей стране.

  • «Синтека» — ведущий разработчик инновационных сервисов для строительной отрасли, который решает ключевые задачи автоматизации службы снабжения строительных компаний.

  • КАМИ – компания-лидер по поставкам тяжёлых станков в России, занимающаяся продажей и обслуживанием оборудования для обработки металла и дерева, изготовления мебели и не только. На сегодняшний день в компании работают более 1300 человек, запущено 10 обучающих центров, в продаже более 7000 единиц техники. 

  • НПФ «Будущее» — один из крупнейших негосударственных пенсионных фондов России, предоставляющий услуги по пенсионному обеспечению и накоплениям. Фонд активно внедряет цифровые технологии для повышения качества обслуживания клиентов.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.