Ajuda do Tableau Blueprint

Observação: este tópico se aplica somente ao Tableau Server.

O Tableau Server pode ser instalado localmente com máquinas físicas ou virtuais ou na nuvem e é compatível com os sistemas operacionais Windows ou Linux. Para determinar sua plataforma e dimensionamento de hardware, considere as seguintes variáveis: seu ambiente, suas fontes de dados e sua capacidade de gerenciamento para fornecer acesso de autoatendimento aos dados, bem como a carga de trabalho potencial de todos os usuários e dados de uso reais. Se for sua primeira implantação Tableau Server, concentre-se nos padrões e nas fontes de dados do seu ambiente. Para implantações existentes, você analisará os dados do Tableau Server para avaliar a carga de trabalho e o uso, além do ambiente e das fontes de dados.

Requisitos de hardware

Independentemente de onde você opte por implantar o Tableau Server, ter um hardware de tamanho adequado é essencial. Seu planejamento deve estar alinhado às necessidades de negócios em constante evolução, avaliando a utilização do servidor e o engajamento do usuário com mais frequência, escalonando com mais frequência e alterando a topologia com mais frequência do que o faria com outros aplicativos de software. Analise o link correspondente à plataforma de hardware mais adequada aos padrões da sua empresa:

• Configurações básicas recomendadas (Windows | Linux)
• Tableau Server no VMware VSphere
• Tipo e tamanho de instância da AWS (Windows | Linux)

• Tipo de tamanho da máquina virtual do Google Compute Engine (Windows | Linux)

• Tipo e tamanho de máquina virtual do Microsoft Azure (Windows | Linux)
• Tipo e tamanho de instância de instância do ECS da Alibaba Cloud (Windows | Linux)

Se você implantar o Tableau Server na nuvem, o uso de hardware dedicado e a alocação estática de RAM eliminam a variação no desempenho devido à contenção de recursos. Caso seja preciso conter custos, um hardware virtual também é viável. Recomendamos testar sua própria infraestrutura para encontrar a configuração que melhor se adapta às suas necessidades. Para um exemplo de como realizar esse teste, consulte o whitepaper Tableau at the Speed of EC2 (Tableau à velocidade da EC2). (Esse experimento foi realizado na AWS, mas a teoria do teste se estende a qualquer provedor de nuvem.)

Dimensionamento inicial

Sua equipe de contas do Tableau está disponível para avaliar seus requisitos e ajudar no dimensionamento. Em uma implantação inicial do Tableau, você deve estimar entre 600 e 800 Explorers por nó de 8 núcleos, supondo 10% de usuários ativos (solicitações interativas e simultâneas feitas ao Tableau Server, incluindo o consumo de painéis em um laptop ou dispositivo móvel, criação na Web e conexão e consulta a Fontes de dados publicadas). Esse é apenas um ponto de partida e não deve ser considerado uma regra de dimensionamento rígida que vá se aplicar depois da implantação inicial. Mínimo de 8 GB de RAM por núcleo para um servidor de produção. Para clusters com menos de 40 núcleos, use nós de 8 núcleos e, em clusters com mais de 40 núcleos, use nós de 16 núcleos. A carga de trabalho relativa de cada tipo de licença deve ser levada em consideração no dimensionamento do hardware. Supondo que um Explorer conte como 1 usuário, um Creator tem uma carga de trabalho relativa de 2,4 usuários, enquanto um Viewer tem uma carga de trabalho relativa de 0,75 de um usuário. Usando esses coeficientes de carga de trabalho, você pode estimar a capacidade do cluster. A tabela a seguir mostra exemplos de cargas de trabalho equivalentes em cada linha:

A carga de trabalho real de Creators, Explorers e Viewers pode variar com o uso dos recursos do Tableau Server, como a frequência de conexão com os dados e a criação na Web, bem como a visualização e interação com conteúdo. À medida que os usuários são integrados e começam a criar e consumir conteúdo, você deve monitorar a utilização do hardware e do conteúdo para tomar decisões embasadas sobre o dimensionamento do servidor com dados das ferramentas de monitoramento de hardware e do Repositório do Tableau Server. Para mais informações, consulte Monitoramento do Tableau e Avaliação do engajamento e da adoção do Tableau pelos usuários.

Escalabilidade

Em cenários de implantação novos e existentes, o objetivo é manter proativamente disponibilidade, capacidade e espaço de manobra suficientes e minimizar a contenção de recursos. Assim como outras plataformas empresariais, é possível fazer a escalabilidade vertical do Tableau Server adicionando processadores, memória e/ou discos, bem como a escalabilidade horizontal, adicionando mais nós a um cluster. O Tableau Server é escalonado quase linearmente com a adição de recursos de hardware, de acordo com o ambiente, os dados, a carga de trabalho e o mix de uso de cada implantação. Testes de carga e planejamento da capacidade devem ser realizados regularmente, conforme descrito em Manutenção do Tableau.

A escalabilidade e o desempenho dependem bastante de sistemas externos, como fontes de dados, volume de dados e velocidades da rede, cargas de trabalho do usuário e design das pastas de trabalho, que podem mudar rapidamente à medida que as implantações progridem. Por exemplo, supondo que foi aplicada uma configuração de hardware de tamanho correto para a implantação inicial, a integração não planejada de usuários, o uso não monitorado, pastas de trabalho ineficientes, um design de extração de dados inadequado e agendamentos de atualizações no horário de pico podem ter um grande impacto no desempenho do servidor e na experiência do usuário, causando a degradação do desempenho devido ao efeito cumulativo dos diversos incidentes. Para mais informações, consulte o whitepaper Escalabilidade do Tableau Server.

Ao implantar o Tableau Server na nuvem, você pode aproveitar todos os recursos de dimensionamento existentes da plataforma Tableau, incluindo topologia quente. Com uma simples reinicialização do servidor, você também pode alterar as máquinas subjacentes que suportam a plataforma, desde que o endereço IP público não seja alterado.

Para implantações com um único nó, você também pode desativar as máquinas do Tableau Server durante períodos de inatividade para reduzir custos com máquina. Fazer isso com um cluster com vários nós colocará o Tableau em um estado degradado. Mas você pode usar a topologia quente para ajustar responsivamente a alocação de processos do Tableau Server, o que permite afinar o equilíbrio entre os custos com máquina e as necessidades de capacidade. Não há suporte para a funcionalidade de dimensionamento automático que encerra ou instancia máquinas com base na demanda.

Ambientes de servidor

Além do seu ambiente de produção, o Tableau recomenda um ambiente de teste para testar atualizações e alterações na topologia do servidor. Seu ambiente de produção será compatível com análises modernas usando projetos de produção e de sandbox com processos de validação, promoção e certificação de conteúdo: tudo em um só ambiente. Para mais informações sobre esses processos de gerenciamento de conteúdo, consulte Governança com o Tableau Os ambientes de produção e teste devem ter especificações de hardware, topologia e configuração do servidor idênticas. Isso permitirá que os administradores testem atualizações e participem de programas beta no ambiente de teste, restaurando o conteúdo da produção.

Algumas organizações têm políticas de TI que exigem três ambientes (Desenvolvimento, Controle de qualidade e Produção) para isolar casos de uso para desenvolvimento, teste e consumo de conteúdo em instalações separadas do Tableau Server. Se esse for um requisito para sua organização, cada um dos três ambientes deverá ser licenciado separadamente, pois seriam considerados três Ambientes de produção, conforme definido no Contrato de licença de usuário final do Tableau. Os ambientes de Produção e Controle de qualidade devem ter especificações, topologia de servidor e configuração idênticas. Se você precisar executar três ambientes separados, tente não replicar um ciclo de desenvolvimento em cascata tradicional com uma plataforma de análise moderna. Os usuários podem preferir o ambiente de controle de qualidade para contornar políticas rigorosas ou uma demora para colocar o conteúdo em produção, portanto, busque obter um bom equilíbrio automatizando a migração de conteúdo para o servidor de produção com a Content Migration Tool disponível no Tableau Advanced Management ou com scripts de fluxo de trabalho personalizados usando as APIs REST do Tableau. O ambiente de desenvolvimento não precisa ter especificações de hardware idênticas às dos ambientes de produção e controle de qualidade, a menos que o ambiente de desenvolvimento seja usado para teste de atualização ou participação em programas beta.

Alta disponibilidade

Você deve instalar e configurar o Tableau com base em seus requisitos de disponibilidade e adicionar nós adicionais para capacidade e/ou alta disponibilidade (Windows | Linux). Para dar suporte a casos de uso de missão crítica, você deve implantar uma configuração de cluster de alta disponibilidade (HA) com um balanceador de carga externo (Windows | Linux).

Uma instalação de alta disponibilidade do Tableau Server tem no mínimo três nós e várias instâncias redundantes de processos-chave (Repositório, Armazenamento de arquivos/Processador de dados e Serviço de coordenação) em diferentes nós. O objetivo é minimizar o tempo de inatividade do sistema, eliminando pontos únicos de falha e permitindo a detecção de falhas com failover sempre que possível. Para mais informações, consulte o whitepaper Alta disponibilidade do Tableau Server.

Siga o padrão abaixo para criar seu cluster de alta disponibilidade:

1. Instale o nó inicial e permita que o instalador inteligente com reconhecimento de arquitetura configure processos (Windows | Linux). O repositório ativo está no Nó 1.
2. Replique a configuração do processo para outros nós do VizQL, garantindo a redundância (Windows | Linux). O repositório passivo está no Nó 2. Os processos do Nó 3 espelharão os Nós 1 e 2, com a exceção de que não haverá processo de Repositório nele.
3. Adicione o conjunto de Serviços de coordenação e o Serviço de arquivos do cliente (Windows | Linux).
4. Adicione o balanceador de carga externo (Windows | Linux).
   

Uma implantação de alta disponibilidade do Tableau Server com 3 nós (Observação: serviço de coordenação e Serviço de arquivo do cliente não são mostrados explicitamente)

A necessidade de nós especializados evolui com o tempo. Cargas de trabalho de atualização de extração com extração pesada e frequente devem ser isoladas da carga de trabalho de renderização de visualização interativa. Em um ambiente de extração pesada, a maioria das fontes de dados é composta de extrações. Ter algumas extrações extremamente grandes pode colocar sua implantação nessa categoria, assim como muitas extrações pequenas. As implantações nas quais as extrações são atualizadas frequentemente, como várias vezes ao dia durante o horário comercial, devem ser isoladas em nós especializados do Processador em segundo plano. Para isolar a carga de trabalho do processo do Processador em segundo plano, adicione nós especializados do Processador em segundo plano, garantindo a redundância, conforme mostrado nos Nós 4 e 5 abaixo. Usando funções de nó, você pode configurar onde certos tipos de cargas de trabalho são processados na instalação do Tableau Server. Os recursos das funções de nó permitem dedicar e dimensionar recursos para cargas de trabalho específicas. Para obter mais informações sobre como configurar funções de nó para o Processador em segundo plano e o Armazenamento de arquivos, consulte Gerenciamento da carga de trabalho por meio de funções de nó.

Uma implantação de alta disponibilidade do Tableau Server com 5 nós (Observação: serviço de coordenação e Serviço de arquivo do cliente não são mostrados explicitamente)

A partir da versão 2019.3, você pode implantar o Repositório do Tableau Server no Amazon Relational Database Service (RDS). O repositório do Tableau Server é um banco de dados do PostgreSQL que armazena os dados sobre todas as interações do usuário, atualizações de extração e muito mais. O Amazon RDS oferece escalabilidade, confiabilidade, alta disponibilidade e segurança integradas ao PostgreSQL. Ao integra-se ao AWS para configurar o repositório externo do Tableau Server, você pode aproveitar esses benefícios adicionais de implantação da nuvem. Para obter mais informações, consulte Repositório externo do Tableau Server.

Ao implantar o Tableau Server na nuvem pública, você tem algumas opções para reduzir ainda mais o risco de tempo de inatividade. Por exemplo, a implantação de cada nó do Tableau Server em sua própria rede virtual ou em diferentes zonas/zonas de disponibilidade é suportada. No entanto, a separação do seu ambiente pode resultar em maior latência em todo o sistema. Antes de finalizar seu ambiente, considere testar o desempenho e a disponibilidade para garantir que você tenha o equilíbrio adequado para sua comunidade de dados. O Tableau Server não oferece suporte à implantação de um cluster com vários nós em diferentes regiões.

Recuperação de desastres

Quando planejar a recuperação de desastres para o seu ambiente do Tableau, você precisa considerar dois fatores importantes: o Objetivo de tempo de recuperação (RTO) e Objetivo de ponto de recuperação (RPO). O RTO é uma medida de quanto tempo de inatividade sua empresa pode aceitar antes de uma recuperação completa e influencia a frequência com que você restaura seus backups em um cluster alternativo e a quantidade de investimento em infraestrutura. O RPO é uma medida de quanta perda de dados sua empresa pode tolerar e influencia a frequência com que você precisará fazer backups do seu sistema. Para o Tableau Server, o RPO não pode ser inferior ao tempo necessário para fazer um backup completo do servidor. A tabela abaixo mostra como se planejar para uma série de requisitos de RTO:

Quer você hospede o Tableau Server no local ou na nuvem, o processo de backup é o mesmo. Use o comando de backup do TSM para gerar um backup do Tableau Server e restaurar esse backup em uma nova máquina. Não há suporte para fazer um instantâneo de uma máquina do Tableau Server e restaurá-la em uma nova máquina. Para mais informações, consulte Confiabilidade essencial para conceitos e whitepapers relacionados à alta disponibilidade e à recuperação de desastres.