Optimiza el rendimiento en Lucidscale

Escrito por:  Shanna S
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La escala lucida puede ahorrar mucho tiempo al crear grandes diagramas de infraestructura, pero es mucho más que un algoritmo que traduce los datos en formas y líneas. Es un motor de visualización potente y dinámico, y al igual que otros motores de renderizado, sus operaciones pueden llevar tiempo, potencia de procesamiento y memoria de computadora.

Aquí tienes nuestros mejores consejos para aprovechar al máximo trabajar con grandes infraestructuras y conseguir el mejor rendimiento en Lucidscale. 

Importar grandes conjuntos de datos

Consulta los límites de tarifas de la API del proveedor de la nube

Lucidscale usa API de proveedores de nube para importar infraestructuras. Estos puntos finales de API usan credenciales de cuenta de cliente y están vinculados a las cuotas de API de su entorno en la nube. Lucidscale actualmente llama a estas API tan rápido como puede y en algunos casos puede consumir la cuota disponible, lo que resulta en una aceleración de tu proveedor de nube. Cuando esto suceda, el sistema se ralentizará y, si es posible, continuará importando a un ritmo más lento.

Las infraestructuras más grandes pueden requerir más llamadas a la API para obtener datos del proveedor de la nube. Esto aumenta la probabilidad de agotar las cuotas de API, lo que puede aumentar aún más los tiempos de espera o hacer que la importación falle por completo. 

Si los tiempos de espera o los fallos de importación se vuelven excesivos, te recomendamos asegurarte de que haya espacio disponible en tu cuota. Para obtener más información sobre las cuotas o cómo aumentarlas, consulta la documentación de tu proveedor de nube.

Restringir el conjunto de datos

Una buena práctica es mantener las importaciones pequeñas cuando sea posible. Los métodos para reducir el tamaño de importación varían según el proveedor de la nube y el método de importación. Lee la siguiente información para ver nuestras mejores prácticas recomendadas para cada proveedor.

Maximiza el rendimiento del espacio de trabajo

Los diagramas grandes no solo requieren más potencia computacional, sino que también pueden ser difíciles de interpretar para el lector. Recomendamos limitar el número de formas renderizadas en el documento al mínimo requerido estableciendo filtros, alternando recursos y resumiendo formas.

Establecer filtros

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Crea filtros en la barra de herramientas principal de un documento de Lucidscale.

Para obtener más información sobre cómo trabajar con filtros en AWS, Azurey Google Cloud, explora nuestros artículos.

Alternar recursos

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Muestra solo los servicios más relevantes al hacer clic en el icono del ojo en la sección Recursos del panel de datos.

Para obtener más información sobre cómo trabajar con recursos en AWS, Azurey Google Cloud, explora nuestros artículos.

Resumir las figuras

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Resume las formas de un tipo de recurso en particular en el menú Diseño.

Para saber más sobre cómo trabajar con la configuración de diseño de recursos en AWS, Azurey Google Cloud, explora nuestros artículos.

Cloud Agent y grandes conjuntos de datos (beta)

Si usas el Cloud Agent (beta) para generar diagramas a partir de grandes entornos AWS, ten en cuenta que las solicitudes muy grandes o amplias pueden alcanzar los límites de procesamiento del agente, resultando en una salida incompleta o en un fallo de generación. Para mejorar los resultados:

  • Reduce el alcance de tu prompt. Especifica las cuentas, regiones o tipos de recursos que quieres incluir.
  • Incluye cualquier convención de etiquetado que el agente deba usar para identificar recursos dentro del alcance (por ejemplo, "filtros a recursos etiquetados Entorno=Producción").
  • Si el primer intento del agente está incompleto, vuelve a aplicar con parámetros más específicos en lugar de empezar de nuevo con una solicitud general.

Para un mejor rendimiento, sigue también las indicaciones de importación de datos de este artículo para mantener tus conjuntos de datos importados centrados en los recursos que necesitas activamente.

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