Lucidchart에서 클라우드 시각화 성능 최적화

큰 데이터 집합 가져오기

Cloud Provider API 속도 한도 확인

Lucid는 클라우드 제공자 API를 사용해 인프라를 가져옵니다. 이 API 엔드포인트들은 고객 계정 자격 증명을 사용하며, 클라우드 환경의 API 할당량에 묶여 있습니다. Lucid는 현재 가능한 한 빠르게 이 API를 호출하며, 경우에 따라 할당량을 소모해 클라우드 제공업체의 속도 제한을 초래할 수 있습니다. 이럴 때 시스템은 속도가 느려지고, 가능하다면 수입 속도를 늦출 것입니다.

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.

• AWS 서비스 한도
• Azure 할당량 API
• Google Cloud 할당량

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.

• AWS 교차 계정 역할 가져오기의 경우 가져오기 프로세스를 진행할 때 관련된 계정, 지역 및 리소스 유형만 선택합니다.
  • 더 자세한 내용은 Lucid Data Hub 기사에 있는 AWS 인프라 데이터 가져오기 및 관리항목을 참고 하세요.
• Entra ID(이전의 Azure AD) 애플리케이션 가져오기의 경우 필요한 구독 및 리소스 유형만 가져오도록 선택합니다.
  • 더 자세한 내용은 Lucid Data Hub 기사의 'Azure 인프라 데이터 가져오기 및 관리'를 참고 하세요.
• Google Cloud(이전 GCP) 서비스 계정 가져오기의 경우 필요한 리소스 유형만 가져오도록 선택합니다.
  • 자세한 내용은 Lucid Data Hub에서 Google Cloud 인프라 데이터 가져오기 및 관리 문서를 참조하세요.

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

Lucidchart 문서의 클라우드 자원 패널에서 필터를 만드세요.

필터 사용에 대해 더 알고 싶다면, Lucidchart에서 클라우드 인프라를 시각화하기 위해 클라우드 프레임을 활용하는 글을 참고 하세요.

자원 토글

데이터 패널에서 특정 리소스를 전환하여 가장 관련성 높은 서비스만 표시하세요.

셰이프 요약

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

도형 요약에 대해 더 알고 싶다면, Lucidchart에서 클라우드 인프라를 시각화하기 위해 클라우드 프레임을 활용하는 글을 참고 하세요.

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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