Lucidscale は、大規模なインフラストラクチャ図を作成する際に多くの時間を節約できますが、データを図形や線に変換する単なるアルゴリズムではありません。これは強力で動的な視覚化エンジンであり、他のレンダリングエンジンと同様に、その操作には時間、処理能力、およびコンピューターメモリが必要になる場合があります。

ここでは、大規模なインフラを最大限に活用して Lucidscale で最高のパフォーマンスを引き出すためのヒントをご紹介します。

大規模なデータセットをインポートする

クラウドプロバイダーAPIのレート制限を確認する

Lucidscale では、クラウドプロバイダー API を使用してインフラストラクチャをインポートします。これらの API エンドポイントは、顧客アカウントの認証情報を使用し、クラウド環境の API クォータにバインドされます。現在、Lucidscale はこれらの API を可能な限り迅速に呼び出しており、場合によっては利用可能なクォータを消費し、クラウドプロバイダーからスロットリングが発生する可能性があります。これが発生すると、システムの速度が低下し、可能であれば、より遅いペースでインポートを続行します。

大規模なインフラストラクチャでは、クラウドプロバイダーからデータを取得するために、より多くのAPI呼び出しが必要になる場合があります。これにより、API クォータを使い果たす可能性が高くなり、待機時間がさらに長くなったり、インポートが完全に失敗したりする可能性があります。

インポートの待機時間や失敗が過度になった場合は、クォータに使用可能な領域があることを確認することをお勧めします。クォータの詳細、またはクォータを増やす方法については、クラウドプロバイダーのドキュメントを参照してください。

データセットを絞り込む

良い習慣は、可能な限り輸入品を少なくすることです。インポートサイズを縮小する方法は、クラウドプロバイダーとインポート方法によって異なります。各プロバイダーに推奨されるベストプラクティスについては、次の情報をお読みください。

AWS クロスアカウントロールのインポートでは、インポートプロセスを進める際に関連するアカウント、リージョン、リソースタイプのみを選択します。
- 詳しくは、 Lucidscale で AWS インフラストラクチャーデータをインポートして管理する記事をご覧ください。
Entra ID (旧 Azure AD) アプリケーションのインポートでは、必要なサブスクリプションとリソースの種類のみをインポートすることを選択します。
- 詳しくは、 Lucidscale で Azure インフラストラクチャーデータをインポートして管理する記事をご覧ください。
Google Cloud（旧 GCP）サービスアカウントのインポートでは、必要なリソースタイプのみをインポートすることを選択します。
- 詳細については、 Lucidscale での Google Cloud インフラストラクチャデータのインポートと管理に関する記事をご覧ください。