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
  • FineReport
  • FineDataLink
    • Краткий обзор способов развертывания платформы FineDataLink
    • Подготовка среды развертывания
    • Среда развертывания
    • Развертывание с использованием Tomcat
    • Как установить и настроить Nginx на Linux
    • Добавление новых пользователей и настройка прав доступа
    • Планирование выполнения задач
  • 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) » FineDataLink – что это? » FineDataLink: Подготовка среды развертывания

FineDataLink: Подготовка среды развертывания

Требования к ОС

NB: FineDataLink совместима с несколькими ОС, промежуточным ПО и различными схемами.

Категория

Модель

Linux

Centos6  

Centos 6.5, Centos 6.6, Centos 6.7, Centos 6.8, Centos 6.9

Centos7

Версии Centos 7.x

RedHat6

RedHat 6.5, RedHat 6.6, RedHat 6.7, RedHat 6.8, RedHat 6.9

RedHat7

RedHat 7.0, RedHat 7.1, RedHat 7.2, RedHat 7.3, RedHat 7.4

Windows

Windows Server 2008 и новее

Windows 11

СУБД

RDS MySQL, MySQL, SQL Server, Oracle, DB2, PostgreSQL

Некоторые проекты требуют настройки внешних БД.

Браузер

Google Chrome

Рекомендуем использовать самую последнюю версию

 

Обратите внимание на следующее:

1) Вышеперечисленные операционные системы являются приоритетными. Однако, если Вы хотите использовать какую-либо другую ОС, свяжитесь со службой поддержки платформы:  Service Platform > Online Support или позвоните по номеру "400-811-8890".

 

2) Если пользователю из Китая необходимо развернуть платформу на Linux, ему в первую очередь нужно проверить настройки системы, связанные  с китайским языком: Поддержка китайского языка в Linux.

 

3) Перед использованием функции конвейера данных  необходимо развернуть Kafka. Kafka рекомендовано устанавливать в системе Linux.  Можно использовать и Windows, но имейте в виду, что в этом случае производительность будет ограничена.

 

Требования к сети

Платформа может быть развернута как в общедоступной сети, так и в Интранете:

Сеть

Объем данных (строки)

Пропускная способность

Общедоступная сеть

<10 млн

50M

>=10 млн

100M

Интранет

--

Без ограничений

 

Пропускная способность в основном ограничивает пороговое значение передачи данных. Формула преобразования: пропускная способность (Мб/с)*80%/8 (бит) = поток (Мб/с). *80% - для того, чтобы не перегрузить сеть, необходимо зарезервировать определенный объем пропускной способности при фактической передаче данных.

Таблица соотношения пропускной способности и порогового значении трафика:

Пропускная способность

Порог трафика

Рекомендовано

5 мб/с

512 кб/с

*

50 мб/с

5 мб/с

* *

100 мб/с

10 мб/с

* * *

10000 мб/с

1000 мб/с

*

 

При большом количестве внутренних тестов (объем данных составляет десятки миллионов) поток передачи данных близок к пороговому значению  50M, при этом он не превышает 100M, исходя из этого пропускную способность рекомендуется настраивать в диапазоне 50M-100M.

 

Требования к машине

Количество запланированных задач и задач конвейера неизвестно (применимо к только что развернутым проектам)

Память

Рекомендовано

8Гб

* *

16Гб

* *

32Гб

* * *

32Гб+

Если значение превышает установленный предел, распределите его в соответствии с Вашими реальными потребностями. Если значение слишком велико, это может привести к слишком долгому времени выполнения FullGC.

 

Количество запланированных задач и задач конвейера известно (применимо к миграции проекта и обновлению конфигурации)

Минимальная потребность в памяти = MAX (нижний предел памяти синхронизации, нижний предел памяти во время работы конвейера)

Вычисление

Память

Точное

Минимальная потребность в памяти = MAX (нижний предел памяти синхронизации, нижний предел памяти во время работы конвейера), смотри таблицу с расчетами ниже

Приблизительное

Минимальная потребность в памяти = MAX (нижний предел памяти синхронизации, нижний предел памяти во время работы конвейера),

Тайминг и конвейер определяются из расчета 1 Гб на задачу

 

1) Версия 4.1.5.5 и новее

тип

узел

память

Тайминг

Единичный узел ввода

buffer+outputSize*2*channel

Буфер:

Для работы с нереляционными БД (такими как Jiandao Cloud и Mongo), а также для применения  нестандартных типов ввода данных (например, через API) один Reader занимает 64 МБ памяти.

 

Что касается реляционных БД, объем памяти будет зависеть от структуры таблиц. Для каждого столбца добавляемой таблицы выделяется 1 МБ памяти. Итоговый результат будет округлен в большую сторону, он должен быть кратным 8 МБ и не превышать 64 МБ.

 

Пример

Канал:

Алгоритм передачи данных по каналу относительно сложен, для общих таблиц все входящие в него процессы как правило «занимают» 8 или 16 МБ памяти, максимально допустимое значение - 64 МБ.

outputSize:

Количество последующих узлов, соединенных с узлом ввода напрямую

 

Узел процесса

64+outputSize*2*6 4

outputSize (отличается от определения outputSize в рамках узла ввода данных ):

Сумма количества узлов вывода и узлов Python, подключенных к узлу процесса напрямую.

Узлы, расположенные после узлов процесса, не учитываются в outputSize

 

Единичный узел вывода

32 M

Выходной узел обычно занимает 32 МБ памяти. При экспорте данных  в Doris или StarRocks - 90 МБ памяти.

Конвейер обработки данных

-

Соответствует запланированному результату задачи + узлы вывода

 

 

Узлы ввода (три порта записи): (8+1*2*24)*3

Узлы процесса (одно преобразование): 64+2*2*64

Узлы вывода (два вывода): 32+32

Итого: 552Mб

 

Описание журнала:

 

2) Версии, предшествующие версии 4.1.5.5

Примерный расчет  объема памяти, необходимого для выполнения запущенных задач (актуально для большого количества задач, где выполнить точный расчет практически невозможно):

 

Тип

Узел

память JVM

Тайминг

--

1024Mб/задача

Конвейер обработки данных

--

1024Mб/задача

 

Примерный расчет  объема памяти, необходимого для выполнения запущенных задач:

Тип

Узел

Память

Тайминг

Единичный узел ввода

64Mб+128Mб*количество выходящих каналов

Все узлы процесса

64Mб+128Mб*количество подключенных узлов вывода

Единичный узел вывода

32Mб

Конвейер обработки данных

--

1024Mб/задание

 

Пример расчета для запланированного задания:

 

Память веб-контейнера

>= Память управления ресурсами (например, если объем памяти управления ресурсами составляет 16 Гб, объем памяти веб-контейнера может быть больше, но он не должен превышать 80% от системной памяти)

 

Системная память

>=память веб-контейнера>=память управления ресурсами (объем памяти веб-контейнера не должен превышать 80% от системной памяти)

NB: чем больше объем памяти, тем выше масштабируемость. Например, если сейчас есть необходимость в организации 4 потоков, а чуть позже нужно будет запустить 8 потоков, то необходимо увеличить только память управления ресурсами и память веб-контейнера.

 

Настройка CPU

Количество потоков >= количество параллельных задач * 2

Чтобы обеспечить высокую производительность одновременной передачи данных, количество потоков процессора может быть немного больше, чем количество параллельных задач*2.

Количество параллельных задач

Количество потоков (рекомендованное)

4

8

10

20

N

N*2

 

В основном количество запланированных задач и задач, касающихся конвейера обработки данных, которые могут выполняться одновременно, ограничено.

NB: Количество потоков CPU влияет на полную синхронизацию, а также на выполнение запланированных задач.  На инкрементную синхронизацию задач, связанных с конвейером обработки данных,  количество потоков CPU никак не влияет.

 

Дисковое пространство

50 Гб+

Дисковое пространство состоит из файлового пространства (установочные файлы, файлы журналов, файлы резервных копий и т.д.) и пропускной способности диска, необходимой  для выполнения задач чтения и записи. Передача таблицы данных - это как раз и есть те самые операции чтения и записи. Когда памяти достаточно, дисковое пространство расходуется экономно, резервировать слишком много места для выполнения  тех или иных операций не нужно.

Категория

Проект

Использование диска

Пояснение

Файловое пространство

Первоначальная установка

4Гб

--

Файл задания

20Мб/ 100 задач

Рассчитано на основе результатов обработки нескольких тысяч задач

Файл журнала

1Мб/ 100 записей

Рассчитано на основе результатов обработки нескольких тысяч записей

Файл журнала приложений

<10Гб

самоочистка

Файл резервного копирования

<20Гб

самоочистка

Локальный каталог сервера

X

Увеличивается в соответствии с фактическим объемом работы

Пропускная способность

--

10Гб

--

GPLOAD

По умолчанию 1Гб/задача

Увеличивается в соответствии с фактическим объемом работы

 

Таким образом,  для развертывания должно быть зарезервировано не менее 50 Гб дискового пространства. Если для хранения файло Excel/CSV Вам нужно использовать локальный каталог сервера, Вы всегда можете увеличить объем его памяти в соответствии с Вашими потребностями.

 

Подготовка установочного пакета программы для развертывания

Для получения универсального установочного пакета напишите нам на почту marketing@biconsult.ru

 

Подготовка порта

Классификация

Содержимое

Порт

Примечание

Веб-контейнер

Tomcat

8080

NB: Для проектов, развернутых в версии 4.0.6 и более поздних, порт по умолчанию изменяется на 8068

Внешние порты могут быть закрыты или изменены (server.xml). SSL, короткие адреса и т. д. настраиваются на уровне балансировки нагрузки.

Уведомление

Websocket

Для версий 4.0.6 и новее – порт по умолчанию [«58888», «59888»].

 Для версий, предшествующих 4.0.6 - [«38888», «39888»].

 

Перенаправление Websocket

Для версий 4.0.6 и новее – порт по умолчанию 58889

Для версий, предшествующих версии 4.0.6 -38889

 

1) Проверьте, свободен ли порт, который Вы выбрали

2) Если порт по умолчанию конфликтует с другими проектами, сначала измените порт, а потом откройте его.

3) Если на одном сервере развернуто сразу несколько проектов Tomcat, измените номер порта Tomcat – это поможет Вам избежать конфликтов портов.

4) Если включен firewall, откройте соответствующие порты.

5) Для контейнеров Docker или сред, где порты между серверами строго ограничены, необходимо открыть порты между серверами узлов:

- Выберите протокол TCP с восемью портами 7800/7810/7820/7830/7840/7850/7860/7870

- Выберите протокол UDP со случайным номером от 45588 до 65536

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
FineDataLink: Краткий обзор способов развертывания платформы FineDataLink
Следующая статья →
FineDataLink: Как установить и настроить Nginx на Linux
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Банк "Санкт-Петербург" - это универсальный коммерческий банк, предоставляющий полный спектр финансовых услуг для частных и корпоративных клиентов. Банк основан в 1990 году и имеет генеральную лицензию Банка России на осуществление банковских операций. Сеть банка включает более 170 офисов и отделений, а также свыше 1000 банкоматов и терминалов в Санкт-Петербурге, Москве и других регионах.

  • «Восток-Запад» – крупнейший поставщик продуктов в рестораны, кафе, гостиницы, кейтеринговые компании, столовые, комбинаты питания и кондитерские производства. 300+ городов регулярной доставки по всей территории России и странам СНГ; 3500+ товаров профессиональных брендов.

  • Novikov group – первый российский ресторанный холдинг, основанный в 1991 году. Это команда профессионалов под управлением Аркадия Новикова, реализующая широкий спектр услуг в сфере гостеприимства: от проведения event-мероприятия до управления рестораном, от установления стандартов сервиса до контроля качества готовой продукции, от построения бизнес-плана проекта до реализации франшизы.

  • ООО «Модум-Транс» — независимый оператор грузовых железнодорожных перевозок, лидирующий по количеству инновационного парка на сети РЖД.

  • 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.