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Lucidscale でパフォーマンスを最適化

著者:  Shanna S
最終更新日:  

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、Lucidscaleで最高のパフォーマンスを得るために大規模なインフラと連携する際の最良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。

ワークスペースのパフォーマンスを最大化

大きなダイアグラムは計算能力が増えるだけでなく、ビューアの解釈も難しい場合があります。 文書内で描画される図形の数を、フィルターの設定、リソースの切り替え、図形の要約などで最小限に制限することを推奨します。

フィルターを設定する

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Lucidscale 文書のメインツールバーにフィルターを作成します。

AWS 、 Azure 、 Google Cloud でのフィルターの操作について詳しくは 、こちらの記事をご覧ください。

リソースの切り替え

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最も関連性の高いサービスのみを表示するには、データ パネルの [リソース] セクションで目のアイコンを切り替えます。

AWS 、 Azure 、 Google Cloud のリソースの操作について詳しくは 、こちらの記事をご覧ください。

図形の集約

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[レイアウト] メニューで特定のリソースの種類の図形を集計します。

AWS 、 Azure 、 Google Cloud のリソースのレイアウト設定について詳しく知りたい 方は、当社の記事をご覧ください。

クラウドエージェントと大規模データセット（ベータ版）

クラウドエージェント（ベータ版）を使用して大規模なAWS環境からダイアグラムを生成する場合、非常に大規模または広範囲なリクエストはエージェントの処理制限に達し、出力が不完全になったり、生成が失敗したりする可能性があることに注意してください。 結果を改善するために：

  • 質問の範囲を絞り込んでください。含めるアカウント、地域、またはリソースの種類を指定してください。
  • スコープ内のリソースを識別するためにエージェントが使用する必要があるタグ規則を含めます (たとえば、「リソース タグへのフィルター Environment=Production」)。
  • エージェントの最初の試みが不完全な場合は、漠然とした要求からやり直すのではなく、より具体的なパラメータを指定して再度プロンプトを表示する。

最高のパフォーマンスを得るためには、この記事に記載されているデータインポートの手順に従い、インポートするデータセットが実際に必要なリソースに絞られるようにしてください。

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