Lucidscale에서 성능 최적화

작성자::  Shanna S
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Lucidscale은 대규모 인프라 다이어그램을 만들 때 많은 시간을 절약할 수 있지만, 데이터를 도형과 선으로 변환하는 알고리즘 그 이상입니다. 강력하고 동적인 시각화 엔진이며 다른 렌더링 엔진과 마찬가지로 작업에는 시간, 처리 능력 및 컴퓨터 메모리가 필요할 수 있습니다.

다음은 대규모 인프라를 최대한 활용하여 Lucidscale에서 최고의 성능을 얻을 수 있는 최고의 팁입니다. 

큰 데이터 집합 가져오기

Cloud Provider API 속도 한도 확인

Lucidscale은 클라우드 공급자 API를 사용하여 인프라를 가져옵니다. 이러한 API 엔드포인트는 고객 계정 자격 증명을 사용하며 클라우드 환경의 API 할당량에 바인딩됩니다. Lucidscale은 현재 이러한 API를 최대한 빨리 호출하며, 경우에 따라 사용 가능한 할당량을 소비하여 클라우드 공급자의 제한이 발생할 수 있습니다. 이 경우 시스템 속도가 느려지고 가능하면 더 느린 속도로 가져오기를 계속합니다.

인프라가 클수록 클라우드 공급자로부터 데이터를 가져오기 위해 더 많은 API 호출이 필요할 수 있습니다. 이렇게 하면 API 할당량이 소진될 가능성이 높아져 대기 시간이 더 늘어나거나 가져오기가 완전히 실패할 수 있습니다. 

가져오기 대기 시간 또는 실패가 과도해지면 할당량에 사용 가능한 공간이 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 할당량 또는 할당량을 늘리는 방법에 대한 자세한 내용은 클라우드 공급자의 설명서를 참조하세요.

데이터 집합 범위 좁히기

좋은 방법은 가능한 한 수입을 작게 유지하는 것입니다. 가져오기 크기를 줄이는 방법은 클라우드 공급자와 가져오기 방법에 따라 다릅니다. 다음 정보를 읽고 각 공급자에 대한 권장 모범 사례를 확인하세요.

작업 공간 성능 극대화

큰 다이어그램은 더 많은 연산 능력이 필요할 뿐만 아니라 시청자가 해석하기 어려울 수 있습니다. 필터 설정, 리소스 토글, 도형 요약 등을 통해 문서에 렌더링되는 도형 수를 필요한 최소한의 수로 제한하는 것이 좋습니다.

필터 설정

filters_icon_from_main_toolbar_in_Lucidscale.png

루시드스케일 문서의 기본 도구 모음에서 필터를 만듭니다.

AWS, AzureGoogle Cloud에서필터 작업에 대해 자세히 알아보려면 도움말 문서를 참조하세요.

Toggle 리소스

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데이터 패널의 Resources 섹션에서 눈 모양 아이콘을 전환하여 가장 관련성이 높은 서비스만 표시합니다.

AWS, AzureGoogle Cloud에서 리소스로작업하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 관련 문서를 확인하세요.

셰이프 요약

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Summarize shapes of a specific resource type in the Layout menu.

AWS, AzureGoogle Cloud의 리소스에 대한 레이아웃 설정 작업에 대해 자세히 알아보려면 관련 문서를 확인하세요.

클라우드 에이전트 및 대규모 데이터 세트 (베타)

대규모 AWS 환경의 다이어그램을 생성하기 위해 Cloud Agent(베타) 를 사용하는 경우, 요청의 규모가 지나치게 크거나 범위가 너무 넓으면 에이전트의 처리 한도에 도달하여 출력이 불완전하거나 생성이 실패할 수 있으니 유의하시기 바랍니다. 더 나은 결과를 얻기 위해:

  • 프롬프트의 범위를 좁혀 주세요. 포함할 계정, 지역 또는 리소스 유형을 지정하세요.
  • 에이전트가 적용 대상 리소스를 식별하기 위해 사용해야 하는 태깅 규칙을 포함하십시오(예: "필터는 Environment=Production 태그가 지정된 리소스를 대상으로 함").
  • 에이전트의 첫 번째 시도가 완료되지 않은 경우, 광범위한 요청으로 다시 시작하기보다는 더 구체적인 매개변수를 사용하여 재촉구를 수행하십시오.

최상의 성능을 얻으려면, 이 문서의 데이터 가져오기 지침을 따라 가져온 데이터 세트가 현재 실제로 필요한 리소스에 집중되도록 하십시오.

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