Aide de Tableau Blueprint

La fiabilité et les performances d’une application dépendent de celles du matériel sur lequel elle est installée. Il est important que l’infrastructure sous-jacente de votre déploiement Tableau Server soit régulièrement surveillée pour éviter les contraintes de capacité afin de ne pas surcharger le système, qu’il s’agisse de serveurs physiques ou de machines virtuelles, sur site ou dans le nuage. Les administrateurs système doivent surveiller l’UC, l’utilisation de la mémoire, les E/S de stockage, l’espace de stockage et l’utilisation de la bande passante du réseau.

Tableau Server

Depuis Tableau 2019.3, l’outil Resource Monitoring Tool est offert en tant que composant du module Tableau Advanced Management et donne un aperçu complet de l’état de Tableau Server, grâce à une interface utilisateur Web pour toutes les fonctionnalités. L’agent Resource Monitoring Tool s’exécute sur chacun des nœuds de votre groupement Tableau pour surveiller l’utilisation du matériel, les performances et les activités. Les données recueillies sont ensuite rassemblées par le serveur principal Resource Monitoring Tool. Processeur, mémoire, file d’attente de disque et réseau sont échantillonnés en utilisant WMI plusieurs fois par seconde pour produire des moyennes. Un événement Environment Down, qui est enregistré comme critique, est surveillé à un intervalle de 15 secondes par défaut et suit une règle de trois prises. Si l’état est hors ligne, ou s’il n’y a pas de réponse dans les 30 secondes qui suivent, pour trois requêtes d’interrogation consécutives, alors un incident critique est créé. Pour plus d’information, consultez les articles sur les performances et les pannes d’environnement.

Selon votre approche de surveillance d’entreprise, la surveillance matérielle peut être effectuée avec un service de surveillance d’entreprise basé sur un agent ou avec PerfMon sous Windows (exemple de classeur). Les administrateurs Linux utiliseront les outils sysstat ou vmstat pour collecter des données à analyser dans un classeur similaire à la version Windows. Lors du déploiement sur des plateformes virtuelles, telles que VMware, HyperV ou Citrix, ou dans le nuage public, y compris AWS (CloudWatch), Microsoft Azure (Azure Portal) et Google Cloud Platform (Google Stackdriver), ces plate-formes ont leurs propres utilitaires pour surveiller l’intégrité de leurs machines virtuelles. Ces outils permettent généralement de surveiller automatiquement votre infrastructure et de vous alerter lorsque vos seuils prédéfinis d’utilisation de 75 à 85 % sont dépassés.

Alternativement, TabMon est un outil libre de surveillance des groupements Tableau Server en open source. TabMon fournit une sortie structurée qui est analysée avec Tableau Desktop. Pour plus d’information, regardez A Tour of the TabMon Sample Workbook qui montre comment surveiller l’UC, l’utilisation de la mémoire, les E/S de stockage, l’espace de stockage et la bande passante du réseau au niveau du processus Tableau Server. Cette information vous aidera à comprendre quand mettre à l’échelle Tableau Server. Dans le fichier TabMon.config, vous devez surveiller toutes les 300 secondes et conserver les données à intervalles de 30 jours pour gérer la taille de la base de données.

Tableau Cloud

Étant donné que Tableau Cloud est une plateforme d’analytique offerte sous forme de logiciel-service, il a l’avantage d’être géré et optimisé par Tableau. Si vous vous connectez à des données sur site, l’activité et la disponibilité de Tableau Bridge doivent être surveillées. En tant qu’administrateur de site, vous pouvez surveiller le client Tableau Bridge de différentes façons :

• Surveillez le trafic vers les sources de données avec des connexions en direct, grâce à la vue administrative intégrée.
• Surveillez l’état des clients sur la page de paramétrage du site.
• Surveillez les performances des extraits Tableau Bridge à l’aide de la vue administrative intégrée.
• Définissez des propriétaires de source de données afin qu’ils reçoivent des notifications pour les actualisations d’extraits.

Il convient de noter qu'en cas d'échec des sources de données, ce sont les propriétaires de source de données qui sont prévenus par courriel. Cette particularité se révèle importante pour le modèle de gestion centralisée, où les propriétaires des clients Tableau Bridge sont aussi les administrateurs de site. Il est généralement attendu d’eux qu’ils participent à l’identification et à la résolution des problèmes. Les propriétaires de source de données qui ne sont pas propriétaires de clients Tableau Bridge, quant à eux, configurent en général un transfert automatique des courriels à l’intention des administrateurs de site, afin de les tenir informés des problèmes, puisqu’ils ne reçoivent pas de notification automatique.

En tant que publicateur de sources de données, vous pouvez procéder de différentes manières si vous estimez que le traitement d’un extrait prend trop de temps. Les actualisations d’extraits par Tableau Bridge s’effectuent en deux étapes. Les extraits sont tout d’abord récupérés localement avec Tableau Bridge, puis envoyés à Tableau Cloud afin de les mettre en ligne. Pour déterminer ce qui cause votre problème, il peut s’avérer judicieux de récupérer le même extrait depuis Tableau Desktop et de comparer la durée de traitement avec celle de Tableau Bridge. Toute anomalie doit être signalée à votre personne-ressource chez Tableau afin d’analyser et de corriger votre problème.