Gelişmiş analiz için Service Manager OLAP küplerine genel bakış

Önemli

bu Service Manager sürümü desteğin sonuna ulaştı. Service Manager 2022'ye yükseltmenizi öneririz.

Service Manager'de, veri ambarında bulunan veriler çeşitli kaynaklardan birleştirilebilir. Önceden tanımlanmış ve özelleştirilmiş Microsoft Çevrimiçi Analitik İşleme (OLAP) veri küpleri kullanılarak Service Manager aracılığıyla sunulur. Kısaca, Service Manager'daki gelişmiş analizler genellikle Microsoft Excel veya Microsoft SharePoint'te küp verilerini yayımlama, görüntüleme ve işlemeden oluşur. Excel verileri görüntülemek ve işlemek için öncelikle kendisi tarafından kullanılır. SharePoint öncelikle bir küp verilerini yayınlama ve paylaşma aracı olarak kullanılır.

Service Manager, System Center genelinde bir veri ambarı içerir. Bu nedenle Operations Manager, Configuration Manager ve Service Manager verileri veri ambarı içinde birleştirilebilir ve burada birden çok veri görünümünü kolayca kullanarak istediğiniz bilgileri alabilirsiniz. Bu aynı zamanda, SAP uygulamaları veya bir üçüncü taraf insan kaynakları uygulaması gibi kendi özel kaynaklarınızdan aynı veri ambarına veri koyabileceğiniz bir arabirimdir. Bu birleştirme ortak bir veri modeli oluşturur ve Bilgi Teknolojileri (BT) organizasyonuzun genelinde tüm iş zekası ve raporlama ihtiyaçlarınıza hizmet edebilecek bir veri ambarı oluşturmanıza yardım etmek üzere zenginleştirilmiş analizler sağlar.

Veriniz bir ortak modelde olduğunda, bilgiyi işleyebilir ve tüm işletmeniz için ortak tanımlara ve ortak bir sınıflandırmaya sahip olabilirsiniz. Bunu, Excel ve SharePoint gibi standart araçlar kullanarak OLAP veri küplerini dağıtarak ve küplerden bilgilere erişerek yapabilirsiniz. Bu kullanıcılarınızın zaten bildikleri becerileri kullanmalarını mümkün hale getirir. İş mantığınızın tanımını merkezi bir şekilde kontrol edersiniz. Örneğin, olay çözümlenme süreleri eşikleri gibi anahtar performans göstergelerini ve eşikler için hangi değerlerin yeşil, sarı veya kırmızı olduğunu tanımlayabilirsiniz. Bu seçimleri merkezi bir şekilde kontrol edebilir ve kullanıcılarınıza verileri kolayca kullanma yetkisi verebilir, yine de ortak tanımın kendi Excel raporlarında ya da kendi SharePoint panolarında görünmesini sağlayabilirsiniz.

Service Manager OLAP küpleri hakkında

Çevrimiçi analitik işleme (OLAP) küpleri, son kullanıcılara self servis iş zekası özellikleri sağlamak için mevcut veri ambarı altyapısını kullanan bir Service Manager özelliğidir.

OLAP küpü, verilerin hızla çözümlenmesini sağlayarak ilişkisel veritabanları sınırlamalarının üstesinden gelen veri yapısıdır. Küpler, kullanıcılar için veri noktalarına aranabilir erişim sağlarken büyük miktarlardaki verileri görüntüleyebilir ve toplayabilir. Bu şekilde veriler, kullanıcının ilgilendiği alanla ilgili en çeşitli soruları işlemek için gerektiğinde toplanabilir, dilimlenebilir ve dilimlenebilir.

OLAP küpleri hakkında bilgi sahibi olan yazılım satıcıları veya bilgi teknolojisi (BT) geliştiricileri, veri ambarı altyapısı üzerinde oluşturulan kendi genişletilebilir ve özelleştirilebilir OLAP küplerini tanımlamak için yönetim paketleri oluşturabilir. Bu küpler SQL Server Analysis Services'da (SSAS) depolanır. Excel ve SQL Server Reporting Services (SSRS) gibi self servis iş zekası araçları SSAS'de bu küpleri hedefleyebilir ve verileri birden çok perspektiften çözümlemek için bunları kullanabilirsiniz.

Bir işin tüm işlemleri ve kayıtları depolamak için kullandığı veritabanlarına çevrimiçi işlem gerçekleştirme (OLTP) veritabanları denir. Bu veritabanları, genelde tek tek girilen ve işleri hakkında bilgiye dayalı kararlar almak için stratejistler tarafından kullanılabilecek bol miktarda bilgi barındıran kayıtları içerir. Ancak verileri depolamak için kullanılan veritabanları analiz için tasarlanmamıştır. Bu nedenle, yanıtları bu veritabanlarından almak zaman ve emek açısından maliyetlidir. OLAP veritabanları, bu iş zekası bilgilerinin verilerden ayıklanmasına yardımcı olmak için tasarlanan özel veritabanlarıdır.

OLAP küpleri, veri depolama çözümü için bulmacanın son parçası olarak düşünülebilir. Çok boyutlu küp veya hiperküp olarak da bilinen OLAP küpü, anlığa yakın veri çözümlemesine izin vermek için OLAP veritabanları kullanılarak oluşturulan SQL Server Analysis Services'daki (SSAS) veri yapısıdır. Bu sistemin topolojisi aşağıdaki çizimde gösterilmektedir.

OLAP küpünün kullanışlı özelliği küpteki verilerin toplanan formda bulunabilmesidir. Kullanıcı için, değer çeşitleri önceden hesaplandığından küp yanıtları önceden içeriyor gibi görünür. Kaynak OLAP veritabanını sorgulamaya gerek kalmadan, küp neredeyse anlık olarak çok çeşitli sorular için yanıtlar döndürebilir.

OLAP küplerini Service Manager temel amacı, yazılım satıcılarına veya bilgi teknolojisi (BT) geliştiricilerine hem geçmiş hem de popüler amaçlar için neredeyse anında veri çözümlemesi yapma olanağı tanımaktır. Service Manager bunu şu şekilde yapar:

• Yönetim paketi dağıtıldığında SSAS'de otomatik olarak oluşturulan yönetim paketlerindeki OLAP küplerini tanımlamanızı sağlar.
• Kullanıcı müdahalesi olmadan küpü otomatik olarak koruma; işleme, bölümleme, çeviri ve yerelleştirme gibi görevleri gerçekleştirme ve şema değişiklikleri.
• Kullanıcıların verileri birden çok perspektiften çözümlemek için Excel gibi self servis iş zekası araçlarını kullanmalarını sağlama.
• Üretilen Excel raporlarını gelecek başvurular için kaydetme.

Veri ambarı küplerinin Service Manager konsolunda nasıl temsil edildiklerine bakmak için Data Warehouse çalışma alanına gidin ve Küpler'i seçin.

OLAP küplerini Service Manager

Aşağıdaki gösterim çevrimiçi analitik işleme (OLAP) küpleri için gereken ana bölümleri betimleyen SQL Server Business Intelligence Development Studio'dan (BIDS) bir resim göstermektedir. Bu bölümler veri kaynağı, veri kaynağı görünümü, küpler ve boyutlardır. Aşağıdaki bölümlerde OLAP küpü bölümleri ve kullanıcıların bunları kullanarak yerine getirebileceği eylemler açıklanmaktadır.

Veri kaynağı

Bir veri kaynağı bir OLAP küpünün içinde bulunan tüm verilerin kökenidir. OLAP küpü kendisi ile ilişkili ölçümlere yönelik toplamalar ve hesaplamalar gerçekleştirmek üzere ham verileri okumak ve işlemek için bir veri kaynağına bağlanır. Tüm Service Manager OLAP küplerinin veri kaynağı, hem Operations Manager hem de Configuration Manager için veri reyonlarını içeren veri reyonlarıdır. Veri kaynağı hakkındaki kimlik doğrulama bilgileri, doğru izin düzeyini kurmak için SQL Server Analysis Services'da (SSAS) depolanmalıdır.

Veri kaynağı görünümü

Veri kaynağı görünümü (DSV), Service Manager veri reyonları gibi veri kaynağındaki boyut, olgu ve outrigger tablolarını temsil eden bir görünüm koleksiyonudur. DSV, tablolar arasındaki birincil ve yabancı anahtarlar gibi tüm ilişkileri içerir. Diğer bir deyişle, DSV SSAS veritabanının ilişkisel şema ile nasıl eşleneceğini belirler ve ilişkisel veritabanının en üstünde bir soyutlama katmanı sağlar. Bu soyutlama katmanını kullanarak, kaynak ilişkisel veritabanı içinde hiçbir ilişki bulunmasa dahi olgu ve boyut tabloları arasında ilişkiler tanımlanabilir. Adlandırılmış hesaplamalar, özel ölçümler ve yeni öznitelikler de veri ambarı boyutlu şemada orijinal olarak mevcut olmayabilecek DSV'de tanımlanmış olabilir. Örneğin, Çözümlenen Olaylar için Boole değeri tanımlayan adlandırılmış bir hesaplama, bir olayın durumu çözümlendiğinde veya kapatılırsa değeri true olarak hesaplar. Adlandırılmış hesaplamayı kullanarak Service Manager çözümlenen olayların yüzdesi, çözülen olayların toplam sayısı ve çözümlenmemiş olayların toplam sayısı gibi yararlı bilgileri görüntülemek için bir ölçü tanımlayabilir.

Adlandırılmış hesaplamaya başka bir örnek şudur: ReleasesImplementedOnSchedule. Bu adlandırılmış hesaplama, asıl bitiş tarihinin zamanlanan bitiş tarihinden daha erken ya da ona eşit olduğu sürüm kayıtlarının sayısı üzerinde bir hızlı sistem surumu denetimi sağlar.

OLAP küpleri

OLAP küpü hızlı veri analizi sağlayarak ilişkisel veritabanları sınırlamalarının üstesinden gelen bir veri yapısıdır. OLAP küpleri büyük miktarda veriyi görüntüleyebilir ve toplayabilir, ayrıca kullanıcılara herhangi bir veri noktasına aranabilir erişim sağlar, böylece veriler kullanıcının ilgilendiği alanla ilgili en geniş soru yelpazesini işlemek için gerektiğinde toplanabilir, dilimlenebilir ve dilimlenebilir.

Boyutlar

SSAS'deki bir boyut, Service Manager veri ambarından bir boyuta başvurur. Service Manager'de boyut, kabaca bir yönetim paketi sınıfına eşdeğerdir. Her özniteliğin bir sınıftaki bir özelliğe eşleşmesiyle, her boyut bir öznitelik listesi içerirken, her bir yönetim paketi sınıfı bir özellik listesine sahiptir. Boyutlar veri filtreleme, gruplama ve etiketleme sağlar. Örneğin, bilgisayarları yüklü işletim sistemine göre filtreleyebilir ve insanları cinsiyete veya yaşa göre kategoriler halinde gruplandırabilirsiniz. Daha sonra veriler, daha ayrıntılı bir analize olanak sağlamak için verilerin doğal olarak bu hiyerarşilere ve kategorilere ayrılmış olduğu bir biçimde sunulabilir. Boyutlar, kullanıcıların daha ayrıntılı ayrıntı düzeylerinde "detaya gitmelerine" olanak sağlayan doğal hiyerarşilere de sahip olabilir. Örneğin, Tarih boyutu, Yıla, ardından Üç Ay, ardından Ay, ardından Hafta ve ardından Güne göre araştırıp bulunabilecek bir hiyerarşiye sahiptir.

Aşağıdaki resimde, Tarih, Bölge ve Ürün boyutlarını içeren bir OLAP küpü gösterilmektedir.

Örneğin, Microsoft ekip üyeleri Xbox One oyun konsolunun geçerli sürümdeki satışlarının hızlı ve basit bir özetini isteyebilir. Bunlar daha fazla odaklanmış bir zaman çerçevesinde satış rakamlarını almak için ayrıntıya inebilir. İş analistleri, Xbox One konsollarının satışlarının yeni konsol tasarımının başlatılmasından ve Kinect for Xbox One nasıl etkilendiğini incelemek isteyebilir. Bu durum oluşan satış eğilimlerini ve gereken potansiyel iş stratejisi revizyonlarını belirlemelerine yardımcı olur. Tarih boyutu üzerinde filtreleme yaparak, bu bilgiler hızlı bir şekilde sunulabilir ve tüketilebilir. Verilerin bu şekilde dilimlenmesi ve bölümlenmesi, yalnızca, boyutların müşteri tarafından kolay bir şekilde filtrelenebilen ve gruplandırılabilen özniteliklerle ve verilerle tasarlanmış olması yüzünden sağlanır.

Service Manager tüm OLAP küpleri ortak bir boyut kümesini paylaşır. Tüm boyutlar, birden fazla data mart senaryosunda dahi, kaynakları olarak birincil veri ambarı data mart'ını kullanır. Birden fazla data mart senaryosunda, bu durum küpün işlenmesi sırasında boyut anahtarı hatalarına yol açabilir.

Ölçü grubu

Bir ölçü grubu veri ambarı terminolojisindeki bir olgu ile aynı kavramdır. Olguların veri ambarında sayısal ölçüler içermesi gibi, bir ölçü grubu da bir OLAP küpü için ölçüler içerir. Bir veri kaynağı görünümündeki tek bir olgu tablosundan türeyen bir OLAP küpündeki tüm ölçüler bir ölçü grubu olarak kabul edilebilir. Bununla birlikte, içinde bir OLAP küpündeki ölçülerin türeyeceği birden fazla olgu tablosunun bulunacağı örnekler bulunabilir. Aynı ayrıntı düzeyindeki ölçüler bir ölçü grubunda birleştirilir. Ölçü grupları sisteme hangi verilerin yükleneceğini, verilerin nasıl yüklendiğini ve verilerin çok boyutlu küpe nasıl bağlandığını tanımlar.

Her ölçü grubu ayrıca, asıl verileri, ayrı, örtüşmeyen bölümlerde tutan bir bölme listesi içerir. Ölçü grupları ayrıca, kullanıcı sorgularının performansını geliştirmek için her bir ölçü grubu için hesaplanan önceden özetlenmiş veri kümeleri tanımlayan toplama tasarımı içerir.

Ölçüler

Ölçüler, kullanıcıların dilimlemesini, zar atmasını, toplamasını ve çözümlemesini istediği sayısal değerlerdir; bunlar, veri ambarı altyapısını kullanarak OLAP küpleri oluşturmak istemenin temel nedenlerinden biridir. SSAS'ı kullanarak, ölçüleri özelleştirilebilir bir biçimde biçimlendirmek ve görüntülemek için iş kuralları ve hesaplamaları uygulayacak OLAP küpleri oluşturabilirsiniz. OLAP küpü geliştirme sürenizin çoğu hangi ölçülerin görüntüleneceğini ve nasıl hesaplanacaklarını belirlemek ve tanımlamak için harcanacaktır.

Ölçüler, genelde bir veri ambarı olgu tablosundaki sayısal sütunlarına eşleşen değerlerdir ancak boyut üzerinde de oluşturulabilirler ve boyut özniteliklerini bozabilirler. Bu ölçüler bir OLAP küpünün analiz edilen en önemli değerleridir ve OLAP küpüne göz atan son kullanıcılar için birincil ilgi alanıdır. ActivityTotalTimeMeasure veri ambarında bulunan bir ölçüye bir örnektir. ActivityTotalTimeMeasure, her bir etkinliğin belirli bir durumda olduğu zamanı temsil eden ActivityStatusDurationFact'den bir ölçüdür. Bir ölçünün ayrıntı düzeyi başvurulan tüm boyutlardan oluşur. Örneğin, ComputerHostsOperatingSystem ilişki olgusunun ayrıntı düzeyi Bilgisayar ve İşletim Sistemi boyutlarından oluşur.

Daha fazla veri analizine olanak sağlamak için ölçüler üzerinde toplama fonksiyonları hesaplanır. En yaygın toplama fonksiyonu Toplamdır. Yaygın bir OLAP küpü sorgusu, örneğin, In Progressolan tüm etkinlikler için toplam süreyi toplar. Diğer yaygın toplama fonksiyonları, Min, Maks ve Sayım'dır.

Ham veri bir OLAP küpünde işlendikten sonra, kullanıcılar, kendi ölçü ifadelerini veya hesaplanan üyelerini tanımlamak için çok boyutlu ifadeler (MDX) kullanarak daha karmaşık hesaplamalar ve sorgular gerçekleştirebilir. MDX, OLAP sistemlerinde depolanan verileri sorgulamak ve onlara erişmek için endüstri standardıdır. SQL Server, çok boyutlu veritabanlarının desteklediği veri modeliyle çalışacak şekilde tasarlanmamıştır.

Detaya gitme

Bir kullanıcı bir OLAP küpündeki verileri araştırıp bulduğunda, kullanıcı veriyi farklı bir özetleme seviyesinde analiz etmektedir. Kullanıcı araştırıp buldukça, veriyi farklı hiyerarşi düzeylerinde inceledikçe verilerin ayrıntı düzeyi değişir. Kullanıcılar detaya indikçe, özet bilgilerden daha dar bir odakla verilere geçer. Aşağıda araştırıp bulma örnekleri bulunmaktadır:

• Amerika Birleşik Devletleri'nin nüfusu, ardından Washington, ardından Seattle metropol alanı, ardından Redmond şehri nüfusu ve son olarak Microsoft'daki nüfus hakkındaki demografik bilgilere bakmak için verileri araştırıp bulma.
• 2015 takvim yılı, ardından yılın dördüncü çeyreği, aralık ayı, noelden önceki hafta ve son olarak Noel arifesi için Xbox One konsollarının satış rakamlarına inme.

Detaylandırma

Kullanıcılar verilerde detaylandırma yaptıklarında, OLAP küpü toplanan verilerine katkıda bulunan tüm tek tek işlemleri görmek isterler. Yani, kullanıcı belirli bir ölçü değeri için en düşük ayrıntı seviyesindeki verileri elde edebilir. Örneğin, size belirli bir ayın ve ürün kategorisinin satış verileri verildiğinde, söz konusu veri hücresinde yer alan her tablo satırının listesini görmek için bu verileri detaylandırabilirsiniz.

Detaya gitme ve detaya gitme terimlerini birbiriyle karıştırmak yaygın bir durum olabilir. Aralarındaki temel fark, detaya gitme işleminin önceden tanımlanmış bir veri hiyerarşisi üzerinde çalışmasıdır(örneğin, ABD), ardından Washington'a, sonra da OLAP küpünün içindeki Seattle'a. Bir araştırıp bulma doğrudan verinin en düşük düzeydeki ayrıntısına gider ve tek bir hücrede toplanan veri kaynağından bir dizi satır alır.

Ana performans göstergesi

Kuruluşlar, hedeflerine doğru ilerlemelerini ölçerek işletmelerinin sistem durumunu ve performanslarını ölçmek için ana performans göstergeleri (KPI'ler) kullanabilirler. KPI'ler önceden tanımlanmış belli amaçlara ve hedeflere doğru ilerlemeyi izlemek için tanımlanabilen iş ölçümleridir. KPI, kuruluşun başarısı için kritik öneme sahip nicel bir hedefi temsil eden bir hedef değere ve gerçek değere sahiptir. KPI'ler, tek bir hızlı anlık görüntüde işletmenin genel durumunu göstermek için karnedeki gruplarda görüntülenir.

KPI'ye bir örnek 48 saat içinde tüm değişiklik isteklerini tamamlamaktır. Bir KPI o zaman çerçevesi içinde çözümlenen değişiklik isteklerinin yüzdesini ölçmek için kullanılabilir. KPI'leri görsel olarak sunmak üzere panolar oluşturabilirsiniz. Örneğin, 48 saat içinde tüm değişiklik isteklerini tamamlamak için bir KPI hedef değerini yüzde 75 olarak tanımlamak isteyebilirsiniz.

Bölümler

Bir bölme bir ölçü grubundaki verilerin bir kısmını ya da tümünü tutan bir veri yapısıdır. Her ölçü grubu bölmelere ayrılır. Bir bölme ölçü grubuna yüklenen olgu verilerinin bir alt kümesini tanımlar. SSAS Standard Edition her ölçü grubu için yalnızca bir bölmeye izin verirken, SSAS Enterprise Edition bir ölçü grubunun birden fazla bölme içermesine izin verir. Bölümler son kullanıcı için saydam olan bir özelliktir, ancak OLAP küplerinin hem performansı hem de ölçeklenebilirliği üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Bir ölçü grubunun tüm bölmeleri her zaman aynı fiziksel veritabanında bulunur.

Bölümler, yöneticinin bir OLAP küpünü daha iyi yönetmesini ve OLAP küpü performansını geliştirmesini mümkün hale getirir. Örneğin, ölçü grubunun bir bölümündeki verileri ölçü grubunun kalan kısmını etkilemeden kaldırabilir veya yeniden işleyebilirsiniz. Yeni verileri özellik tablosuna yüklediğinizde yalnızca yeni verileri içermesi gereken bölümler etkilenir.

Bölümleme OLAP küpleri için işleme ve sorgu performansını da artırır. SSAS birden çok bölümü paralel olarak işleyebilir; böylece sunucuda çok daha etkin CPU ve bellek kaynağı kullanımı sağlanır. SSAS bir sorguyu çalıştırırken birden çok bölümden de verileri getirir, işler ve toplar; yalnızca sorguyla ilgili verileri içeren bölümler taranır ve bu da genel giriş ve çıkış miktarını azaltır.

Olay verilerini her bir ay için aylık bölüme yerleştirme işlemi bölümleme stratejisine bir örnek olarak verilebilir. Her ayın sonunda yeni verilerin tamamı yeni bölüme gider ve örtüşmeyen değerlerle verilerin doğal şekilde dağıtılması sağlanır.

Toplamalar

OLAP küpündeki toplamalar önceden özetlenmiş veri kümeleridir. GROUP BY yan tümcesine sahip BIR SQL SELECT deyimine benzerler. SSAS, yanıtları hızla kullanıcıya döndürerek gerekli hesaplama miktarını azaltmak için bu toplamaları sorguları yanıtlarken kullanabilir. OLAP küpündeki yerleşik toplamalar, SSAS'nin sorgu zamanında gerçekleştirmesi gereken toplama miktarını azaltır. Doğru toplamaları oluşturmak sorgu performansını önemli ölçüde artırabilir. Bu, çoğu kez OLAP küpünün ömrü boyunca sorguları ve kullanımı değiştikçe gelişen bir süreçtir.

Genelde OLAP küpüne karşı çoğu sorgu için yararlı olacak temel toplama kümeleri oluşturulur. Toplamalar ölçü grubundaki her bir OLAP küpü bölümü için oluşturulur. Bir toplama oluşturulduğunda belirli boyut öznitelikleri önceden özetlenmiş veri kümesine eklenir. Kullanıcılar OLAP küpüne göz attığında bu toplamalara bağlı olarak verileri hızla sorgulayabilir. Olası toplamaların sayısı o kadar fazladır ki bunların tamamını oluşturmak için aşırı zaman ve depolama alanı miktarı gerekir; bu yüzden toplamalar dikkatle tasarlanmalıdır.

Service Manager, Service Manager OLAP küplerinde toplamalar oluştururken ve tasarlarken aşağıdaki iki seçeneği kullanır:

• Performans Kazancına Ulaşma
• Kullanım tabanlı iyileştirme

Performans Kazancına Ulaşma seçeneği oluşturulan toplamaların yüzdesini tanımlar. Örneğin, bu ayar varsayılan ve önerilen değer olan %30 yapıldığında, toplamalar OLAP küpüne tahmini %30 performans kazancı sunmak üzere oluşturulacak demektir. Ancak bu, olası toplamaların yüzde 30'unun oluşturulacağı anlamına gelmez.

Kullanım tabanlı iyileştirme SSAS'nin veriler için istekleri kaydetmesine olanak verir; böylece bir sorgu çalıştırıldığında bilgiler toplama tasarımı işlemine aktarılır. Daha sonra, SSAS verileri gözden geçirir ve en iyi tahmini performans kazancını vermek üzere hangi toplamaların oluşturulması gerektiği hakkında öneri sunar.

Service Manager küp bölümleme

Her bir ölçüm grubu, bölümlere ayrılmış bir küptür ve bir bölüm, bir ölçüm grubu içine yüklenmiş olgu verilerinin bir kısmını tanımlar. SQL Server Standard Edition'da SQL Server Analysis Services (SSAS), ölçü grubu başına yalnızca bir bölüme izin verirken, Enterprise Sürümü birden çok bölüme izin verilir. Bölümler son kullanıcıya tamamen şeffaftır, ancak performans ve ölçeklenebilirlik üzerinde önemli bir etkiye sahiptirler. Örneğin, bölümler ayrı olarak ve paralel olarak işlenebilir. Farklı toplama tasarımlarına sahip olabilirler. Bir bölümü, bir ölçüm grubundaki diğer tüm bölümleri etkilemeden yeniden işleyebilirsiniz. Ayrıca, SSAS, yalnızca bir sorgu için gerekli verileri içeren bölümleri tarar, böylelikle sorgu performansı oldukça iyileşir.

Küp bölümlendirme, varsayılan olarak saatte bir yapılan her veri ambarı bakım işi çalışması sırasında gerçekleştirilir. Çalışan belirli işlem modülü ManageCubePartitions olarak adlandırılır. Her zaman CreateMartPartitions adımından sonra çalışır. Bu bağımlılık verileri infra.moduletriggercondition tablosunda depolanır.

Bölümlendirmeyi işleyen ana dinamik bağlantı kitaplığı (DLL), PartitionUtil sınıfında, Microsoft.EnterpriseManagement.Warehouse.Utility ambar yardımcı programı DLL'sindedir, Özellikle, sınıfında tüm bölüm bakımını işleyen bir ManagePartitions() yöntemi vardır. Veri ambarı bakımı DLL'si Microsoft.EnterpriseManagement.Warehouse.Maintenance ve veri ambarı online analytical processing (OLAP) DLL'si Microsoft.EnterpriseManagement.Warehouse.Olap'ın her ikisi de, bakım ve küp dağıtımı sırasında bölümleri işlemek için Microsoft.EnterpriseManagement.Warehouse.Utility içine çağrı yapar. Bu yüzden, yinelenen mantık veya kod olmaması adına, gerçek bölüm işleme genel ambar yardımcı programı DLL'sindedir,

Küp Bölümlendirme Bakımı aşağıdaki görevleri gerçekleştirir:

• Bölüm oluşturma
• Bölümler siler
• Bölüm sınırlarını güncelleştirir

Bunu yapmak için, bir ölçüm grubu için oluşturulmuş tüm olgu bölümlerini belirlemek adına Structured Query Language (SQL) tablosu etl.TablePartition okunur. Aşağıdaki eylemler gerçekleşir:

1. Küpteki her bir ölçüm grubu için küp işlemeyi başlatma
2. Ölçüm grubu için etl.TablePartition tablosundan tüm bölümleri alma
3. Ölçüm grubunda olan ancak etl.TablePartition tablosunda olmayan herhangi bir bölümü silme
4. Oluşturulmuş ve yalnızca etl.TablePartition tablosunda olan herhangi bir yeni bölümü ekleme
5. Değişmiş olabilecek herhangi bir bölümü, her bir bölümü etl.TablePartition tablosunda RangeStartDate ve RangeEndDate ile eşleştirerek güncelleştirme

Küp işleme hakkında aşağıdakileri unutmayın:

• Yalnızca olguları hedefleyen ölçü grupları SQL Server Standard Edition'da birden çok bölüm içerir. Varsayılan olarak, tüm ölçüm grupları ve boyutlar yalnızca bir bölüm içerebilir. Bu nedenle, bölümün herhangi bir sınır koşulu yoktur.
• Bölüm sınırları, etl.TablePartition tablosunda ilgili olgu bölümü için veri tuşlarıyla örtüşen veri tuşlarına dayanan bir sorgu bağlamayla tanımlanır.

OLAP küpü dağıtım Service Manager

Çevrimiçi analitik işleme (OLAP) küp dağıtımı, SQL Server Analysis Services (SSAS) veritabanında OLAP küpleri oluşturmak için Service Manager dağıtım altyapısını kullanır.

Özetlersek, dağıtılabilir bir öğe, serileştirilen ve SSAS veritabanında OLAP kübünü oluşturmak için kullanılan bir kaynak koleksiyonuyla bir dağıtıcı döndürür. OLAP küpleri için, dağıtılabilir nesnenin adı SystemCenterCube öğesi için CubeDeployable, CubeExtension öğesi içinse CubeExtensionDeployable'dır. Her iki öğenin de dağıtıcısı CubeDeployer'dır.

DWStagingAndConfig veritabanındaki dbo.Selector tablosu, hem SystemCenterCube hem de CubeExtension yönetim paketi öğeleri için bir giriş içerir. Veri ambarına MPSync işi kullanılarak bir yönetim paketi içeri aktarıldığında yönetim paketi öğesi için ek dağıtım işlemi gerekiyorsa, dağıtım altyapısı bu metaveriyi kullanır.

Dağıtımlar, SSAS veritabanındaki tüm küp bileşenlerini oluşturmak ve değiştirmek için Çözümleme Yönetim Nesneleri (AMO) uygulama programlama arabirimini (API) kullanır. Özellikle, CubeDeployable öğesinin SSAS veritabanıyla bağlantısı olmayacağından bağlantısı kesilmiş modda AMO kullanılır. Bağlantı kesik modda AMO ile birlikte çalışmak, sunucuyla bağlantı kurmadan AMO nesne ağacının tümünü oluşturmanızı mümkün kılar. Service Manager sonra akış kaynakları olarak nesnelerin hiyerarşisini seri hale getirir ve bunları dağıtım altyapısına geri geçirilen dağıtıcı nesnesine ekler. Dağıtıcı nesnesi daha sonra bunları seri durumdan çıkarır, SSAD veritabanına bir bağlantı kurar ve uygun istekleri sunucuya göndererek nesneleri oluşturur.

Yalnızca büyük nesneler serileştirilebilir. AMO'da büyük nesneler, eksiksiz bir nesneyi başka bir nesnenin bir parçası olarak değil eksiksiz bir varlık olarak temsil eden sınıflar olarak kabul edilir. Örneğin, ana nesneler, tümü tek başına varlıklar olan Sunucu, Küp ve Boyut'u içerir. Ancak DimensionAttribute, yalnızca Dimension'ın üst ana nesnesinin bir parçası olarak oluşturulabileceğinden önemli bir nesne değildir. Dolayısıyla DimensionAttribute küçük bir nesnedir. OLAP küp tasarımı, bağımlı tüm küçük nesnelerin yanı sıra küpler için gereken tüm büyük nesneleri oluşturmaya odaklıdır. Bu ana nesneler, SSAS veritabanında oluşturulmadan önce seri hale getirilecek ve sonunda seri durumdan çıkarılacak nesnelerdir.

Büyük nesneleri saran kaynaklar, dağıtımın başarıyla tamamlanabilmesi ve OLAP küp öğelerinin bağımlılık gereksinimlerini karşılayabilmesi için belirli bir sırada oluşturulmalıdır. Aşağıdaki iki liste, sırasıyla SystemCenterCube ve CubeExtension öğelerinin dağıtım sırasını göstermektedir:

1. DataSourceView öğeleri
2. boyut öğeleri
3. tarih boyut öğesi
4. küp öğesi
5. DataSourceView öğeleri
6. küp öğesi

OLAP küp işlemeyi Service Manager

Bir çevrimiçi analitik işlem (OLAP) küpü dağıtıldığında ve tüm bölümleri oluşturulduğunda, görüntülenebilir olması için işlenmeye hazırdır. Bir küpü işleme ayıklama, dönüşüm ve (ETL) çalıştırmaları yüklemeden sonra son adımdır. Bu adımlar aşağıdaki şekilde oluşur:

1. Ayıklama: Kaynak sistemden veri ayıklamak
2. Dönüşüm: Standart boyutlu bir şemaya uyacak şekilde verileri uygulamak
3. Yükleme: Tüketim için data mart'a veri yüklemek
4. İşlem: Gözatma için verileri data mart'tan OLAP küpüne yüklemek

Küp için tüm toplamalar hesaplandığı ve küp bu toplanmalar ve veri ile yüklendiğinde, bir OLAP küpünün işlemesi oluşur. Boyut ve olgu tabloları okunur ve veri hesaplanır ve küpe yüklenir. Bir OLAP küpü tasarladığınızda, işlemin milyonlarca kayıt bulunabilecek bir üretim ortamında potansiyel olarak önemli bir etkisi olacağından işlem dikkatle ele alınmalıdır. Böyle bir ortamdaki tüm bölümlerin tam olarak işlenmesi günler ile haftalar arasında sürebilir ve bu da Service Manager altyapısını ve küpleri son kullanıcılar için kullanılamaz hale getirir. Sistemdeki ek yükü azaltmak için kullanılmayan küplerin işlem zamanlamasını devre dışı bırakma önerilerinden biri.

OLAP küpü işleme iki ayrı görevden oluşur:

1. Boyut işleme
2. Bölüm işleme

Her OLAP küpü, Service Manager konsolunda karşılık gelen bir işleme işine sahiptir ve kullanıcı tarafından yapılandırılabilir bir zamanlamayla çalışır. İşleme görevinin her türü aşağıdaki bölümlerde açıklanmıştır.

Boyut işleme

SQL Server Analysis Server (SSAS) veritabanına yeni bir boyut eklendiği zaman, onu tam işlenmiş duruma getirmek için boyutta tam bir süreç çalıştırılmalıdır. Ancak bir boyut işlendikten sonra, aynı boyutu hedefleyen başka bir küp işlendiğinde yeniden işlenme garantisi yoktur. Boyutun otomatik olarak yeniden işlenmemesi, Service Manager her küp için her boyutu yeniden işlemesini önler. Bu durum özellikle boyut yakın zamanda işlendiğinde geçerlidir çünkü henüz işlenmemiş yeni verilerin mevcut olma olasılığı düşüktür. İşleme verimliliğini iyileştirmek için Microsoft.SystemCenter.Datawarehouse.OLAP.Base yönetim paketinde tanımlanan ve Microsoft.SystemCenter.Warehouse.Dimension.ProcessingInterval adlı tek bir sınıf vardır. Aşağıdaki bu sınıfının bir örneğidir:

<!-- This singleton class defines the minimum interval of time in minutes that must elapse before a shared dimension is reprocessed. -->   
<ClassType ID="Microsoft.SystemCenter.Warehouse.Dimension.ProcessingInterval" Accessibility="Public" Abstract="false" Base="AdminItem!System.AdminItem" Singleton="true">  
<Property ID="IntervalInMinutes" Type="int" Required="true" DefaultValue="60"/>  
</ClassType>  

Bu singleton sınıfı bir boyutun ne sıklıkla işleneceğini açıklayan bir IntervalInMinutesözelliği içerir. Varsayılan olarak, bu özellik 60 dakikaya ayarlanır. Örneğin, bir boyut 15:05'te işleniyorsa ve aynı boyutu hedefleyen başka bir küp 15:45'te işleniyorsa, boyut yeniden işlenmez. Bu yaklaşımın bir dezavantajı boyut anahtar hataları olasılığının artmasıdır. Bir yeniden deneme mekanizması boyut ve daha sonra küp bölümünü yeniden işlemek için boyut anahtar hatalarını ele alır. İşleme hataları hakkında daha fazla bilgi için "Hata Ayıklama ve Sorun Giderme ile İlgili Yaygın Sorunlar" bölümüne bakın.

Bir boyut tamamen işlendikten sonra, ProcessUpdate ile artımlı işleme yürütülür. ProcessFull yürütülen diğer tek zaman bir boyut şeması değişikliğidir, çünkü boyutun işlenmemiş duruma dönmesi ile sonuçlanır. ProcessFull bir boyutta gerçekleştirilirse, etkilenen tüm küplerin ve bölümlerinin işlenmemiş durumda olacağını ve sonraki zamanlanmış çalıştırmalarında tam olarak işlenmesi gerektiğini unutmayın.

Bölüm işleme

Büyük bir bölümü yeniden işlemek yavaş olduğundan ve SSAS'yi barındıran sunucuda birçok CPU kaynağı tükettiğinden bölüm işleme dikkatli bir şekilde dikkate alınmalıdır. Bölüm işleme genellikle boyut işlemeden daha uzun sürer. Boyut işlemenin aksine, bir bölümü işlemenin diğer nesneler üzerinde hiçbir yan etkisi yoktur. System Center 'da gerçekleştirilen yalnızca iki tür işleme - Service Manager OLAP küpleri ProcessFull ve ProcessAdd'dır.

Boyutlara benzer olarak, bir OLAP küpünde yeni bölümler oluşturma bölme için bir ProcessFull görevinin sorgulanabilir bir durumda olmasını gerektirir. Bir ProcessFull görevi pahalı bir işlem olduğundan, bir ProcessFull görevini sadece gerekli olduğunda yapmalısınız; örneğin, bir bölme oluşturduğunuzda veya bir satır güncelleştirildiğinde. Satırların eklendiği ve hiçbir satırın güncelleştirildiği senaryolarda, Service Manager ProcessAdd görevi gerçekleştirebilir. Bunu yapmak için Service Manager filigranları ve diğer meta verileri kullanır. Özellikle, etl.cubepartition tablosu ve etl.tablepartition tablosu ne tür işlem gerçekleştirileceğini belirlemek için sorgulanır.

Aşağıdaki diyagramda, Service Manager filigran verilerine göre gerçekleştirilecek işlem türünü nasıl belirlediğini gösterilmektedir.

ProcessAdd görevi gerçekleştirildiğinde, Service Manager filigranları kullanarak sorgunun kapsamını sınırlar. Örneğin, InsertedBatchId değeri 100 ve WatermarkBatchId değeri 50 ise, sorgu sadece InsertedBatchId 50'den fazla ve 100'den az olan data mart'tan veri yükler.

Son olarak, Service Manager SSAS veya Business Intelligence Development Studio kullanarak OLAP küplerinin el ile işlenmesini desteklemediğini unutmayın. Service Manager konsolu ve Service Manager cmdlet'leri dahil olmak üzere System Center - Service Manager'da sağlanan yöntemlerin dışında küplerin işlenmesi filigran tablolarını güncelleştirmez. Bu nedenle, veri bütünlüğü sorunları oluşabilir. Küpü yanlışlıkla el ile yeniden işlediyseniz, olası geçici çözümlerden biri OLAP küpünü aynı şekilde el ile işlemektir. Ardından, Service Manager küpü bir sonraki işlediğinde, bölümler işlenmemiş durumda olacağı için otomatik olarak bir ProcessFull görevi gerçekleştirir. Bu tüm filigran ve meta verileri doğru güncelleştirin, böylece olası veri bütünlüğü sorunlar giderilir.

Service Manager OLAP küplerini koruma

Aşağıdaki bölümlerde yer alan bilgiler çevrimiçi analitik işlem (OLAP) küpleri için en iyi bakım yöntemlerini açıklar.

Analysis Services boyutlarını düzenli aralıklarla yeniden işleme

SQL Server Analysis Services (SSAS) en iyi yöntemleri SSAS boyutlarının düzenli aralıklarla tam olarak işlenmesini önerir. Boyutları tam olarak işleme, dizinleri yeniden oluşturur ve çok boyutlu verilerin veri depolamasını en iyi duruma getirir; böylece zamanla düşebilen sorgu ve küp performansı iyileşir. Bu, bilgisayardaki sabit diski düzenli aralıklarla birleştirmeye benzer.

Ancak, etkilenen tüm OLAP küplerinin işlenmemiş hale gelmesi SSAS boyutunu tam olarak işleme sorunudur; ayrıca sorgulayabileceğiniz duruma döndürülmeleri için tam olarak işlenmeleri gerekir. Service Manager, SSAS boyutlarında açıkça tam olarak işlenmez. Bu nedenle, bu bakım görevini ne zaman gerçekleştireceğinize karar vermeniz gerekir.

Bellekle ilgili dikkat edilmesi gerekenler

Tüm veri ambarı ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) işlemlerini ve OLAP küp işlevlerini bir sunucuda çalıştırırsanız; sunucunun eş zamanlı olarak çalışabilen tüm veri kullanımı yoğun işlemleri kaldırabileceğinden emin olmak için işletim sistemi, veri ambarı ve SSAS'nin bellek ihtiyaçlarını dikkate alın. OLAP küplerini işlemek bellek kullanımı yoğun bir işlem olduğu için bu özellikle önemlidir.

Sonraki adımlar

• Yönetim paketlerinde OLAP küplerini modelleyin.