Оптимизация производительности визуализации облачных данных в Lucidchart.

Автор:  Shanna S
Обновлено:  

Lucid может значительно сэкономить время при создании масштабных инфраструктурных диаграмм, но это гораздо больше, чем просто алгоритм, преобразующий данные в фигуры и линии. Это мощный и динамичный движок визуализации, и, как и другие движки рендеринга, его операции могут занимать время, вычислительную мощность и память компьютера.

Вот наши лучшие советы, как максимально эффективно работать с крупными инфраструктурами и добиться наилучшей производительности в Lucid. 

Импорт больших наборов данных

Проверь ограничения скорости API облачного провайдера

Lucid использует API облачных провайдеров для импорта инфраструктуры. Эти API-интерфейсы используют учетные данные клиентов и ограничены квотами API их облачной среды. В настоящее времяLucid обращается к этим API с максимально возможной скоростью и в некоторых случаях может исчерпать доступную квоту, что приводит к ограничению скорости со стороны вашего облачного провайдера. В этом случае система замедляется и, если это возможно, продолжает импорт с меньшей скоростью.

Более крупные инфраструктуры могут потребовать больше вызовов API для получения данных от облачного провайдера. Это увеличивает вероятность исчерпания квот API, что может еще больше увеличить время ожидания или вообще привести к отказу импорта. 

Если время ожидания импорта или сбои становятся чрезмерными, мы рекомендуем убедиться в наличии свободного места в твоей квоте. За дополнительной информацией о квотах или о том, как их увеличить, обращайся к документации твоего облачного провайдера.

Сужение набора данных

Хорошая практика - сохранять импорт небольшим, где это возможно. Методы уменьшения размера импорта зависят от облачного провайдера и метода импорта. Прочитай следующую информацию, чтобы ознакомиться с рекомендуемыми нами лучшими практиками для каждого провайдера.

Максимизируй производительность рабочего пространства

Большие пики не только требуют больших вычислительных мощностей, но и могут быть сложны для интерпретации зрителями. Мы рекомендуем ограничить количество отображаемых в документе фигур до минимально необходимого, установив фильтры, включив/выключив ресурсы и обобщив информацию о фигурах.

Установите фильтры

Создавайте фильтры на панели облачных ресурсов документа Lucidchart.

Чтобы узнать больше о работе с фильтрами, ознакомьтесь с нашей статьей«Использование облачных фреймов для визуализации облачной инфраструктуры в Lucidchart» .

Переключить ресурсы

Отображайте только наиболее релевантные услуги, переключая определенные ресурсы на панели данных.

Чтобы узнать больше о работе с ресурсами, ознакомьтесь с нашей статьей«Использование облачных фреймов для визуализации облачной инфраструктуры в Lucidchart» .

Суммировать значения

Суммируй фигуры определенного типа ресурсов в меню "Макет".

Чтобы узнать больше о том, как обобщать информацию о фигурах, ознакомьтесь с нашей статьей«Использование облачных фреймов для визуализации облачной инфраструктуры в Lucidchart» .

Облачный агент и большие наборы данных (бета-версия)

Если вы используете Cloud Agent (бета-версия) для генерации диалогов из больших сред AWS, имейте в виду, что очень большие или обширные запросы могут превысить пределы обработки агента, что приведет к неполному выводу или сбою генерации. Для улучшения результатов:

  • Сузьте рамки вашего вопроса. Укажите учетные записи, регионы или типы ресурсов, которые вы хотите включить.
  • Укажите любые правила тегирования, которые агент должен использовать для идентификации ресурсов, входящих в область действия (например, "фильтровать по ресурсам с тегом Environment=Production").
  • Если первая попытка агента оказалась неполной, повторите запрос с более конкретными параметрами, вместо того чтобы начинать заново с общего запроса.

Для достижения наилучших результатов также следуйте рекомендациям по импорту данных, приведенным в этой статье, чтобы импортированные наборы данных были сосредоточены на ресурсах, которые вам действительно необходимы.

Оставьте отзыв об этой статье

Хотите поделиться мнением об этой статье? Расскажи нам о своем опыте здесь

Вы нашли то, что искали?

Остались вопросы или хотите поделиться тем, что узнали? Посетите наше сообщество   для получения помощи и совместной работы с другими.