Ayuda de Tableau Cloud

Data Connect opera como un modelo de responsabilidad compartida. Con este modelo, los clientes suministran los recursos informáticos físicos o virtuales, y Tableau aloja y administra el clúster Kubernetes de Data Connect en esos recursos. Tableau reduce la sobrecarga administrativa al administrar, supervisar y mantener de forma remota el clúster de Kubernetes. En este modelo, Tableau es responsable de operar el servicio Data Connect de forma segura y los clientes son responsables de administrar la infraestructura y las capas de red.

Como parte del modelo de responsabilidad compartida, Tableau administra la solución de problemas relacionados con el estado de los clientes de Bridge implementados en los nodos de Data Connect. Usted es responsable de la salud de los propios nodos, de mantener los equipos actualizados y en buen estado y de administrar la conectividad de la red. Para respaldar la administración de los nodos de Data Connect, Tableau proporcionará alertas en Tableau Cloud cuando se requiera una acción en el nodo.

Data Connect cuenta con licencia por nodo y está disponible para su compra por parte de clientes que utilizan las ediciones Tableau Cloud Enterprise o Tableau. Los nodos solo se pueden agregar a un solo clúster a la vez. Obtenga más información en Acerca de Data Connect.

Las licencias de nodo se comparten entre todos los sitios de un inquilino de Tableau Cloud Manager. Esto le permite compartir clústeres entre diferentes sitios sin tener que pagar licencias de nodo separadas. Si ve que las licencias de nodo de Data Connect se consumen antes de haber configurado un clúster, esto significa que otro sitio en su inquilino ya ha configurado nodos de Data Connect. Considere compartir los nodos de Data Connect con otros sitios de su inquilino para reducir los costos generales.

En el caso de que un nodo deje de funcionar correctamente o pierda la conectividad con Tableau Cloud, se proporcionarán detalles a los administradores del sitio de Tableau Cloud.

Se proporcionan porcentajes de utilización de nodos para una supervisión casi en tiempo real de su implementación. Los valores proporcionados se actualizan cada 15 segundos y mostrarán valores actualizados cuando actualice su navegador. Cuando los equipos del nodo superan el 90 % de utilización de la CPU o el 80 % de carga de memoria, aparecerán alertas dentro de la experiencia del usuario de Tableau Cloud.

Para obtener más información sobre la solución de problemas de nodos, consulte Solución de problemas de inicialización y estado del servicio.

Se pueden agregar y eliminar nodos de los clústeres para adaptarse a diferentes patrones de uso. Sin embargo, están pensados para servir a un solo clúster a la vez y no están pensados para cambiar dinámicamente entre clústeres. Para agregar o eliminar un nodo, debe ser administrador del sitio en el sitio del propietario del clúster. Consulte Agregar un nodo desde un clúster existente y Eliminar un nodo desde un clúster existente.

A medida que crecen las cargas de trabajo de Data Connect, es posible que comience a encontrarse con limitaciones en la infraestructura existente proporcionada inicialmente. Hay dos formas de ampliar la capacidad del servicio Data Connect. Lo primero es aumentar el tamaño del equipo que está utilizando para su nodo Data Connect. El segundo es aumentar el número de nodos que tiene dentro de un clúster.

Aumentar la CPU en un equipo beneficiará particularmente el rendimiento de las consultas en tiempo real y las extracciones de fuentes de datos insertadas en un nodo. Aumentar la memoria beneficiará particularmente el rendimiento de las extracciones de fuentes de datos publicadas en un nodo.

Aumentar la cantidad de nodos dentro de un clúster aumentará el rendimiento general del sistema.

Para obtener más información sobre la planificación de la capacidad, descargue el documento técnico. Acceder a los datos de su red privada con Tableau Cloud.

Mientras Data Connect se implementa activamente, es posible que deba realizar cambios operativos en la infraestructura de su nodo. Esto puede incluir agregar memoria o CPU a su infraestructura, rotar un nodo a un nuevo equipo o realizar mantenimiento en un nodo.

Cambiar la identidad del nodo (nombre de host o dirección IP) o afectar de otro modo la disponibilidad de la red provocará un tiempo de inactividad del nodo Data Connect.

Si está cambiando la identidad del nodo (nombre de host o dirección IP), deberá realizar pasos adicionales para eliminar el nodo dentro de Tableau Cloud antes de realizar los cambios y luego incorporar ese nodo como un nuevo nodo una vez que se completen los cambios.

Ejemplo de escenario n.° 1: Agregar recursos a un equipo existente sin necesidad de reiniciar

Algunos proveedores de nube le permiten agregar recursos a un equipo existente (CPU/memoria) sin reiniciarlo. En este escenario, no se requieren cambios en Data Connect y el servicio utilizará los recursos adicionales sin requerir la acción de Data Connect.

Ejemplo de escenario n.° 2: Realizar cambios que requieren reiniciar el equipo pero que no afectan la red ni la identidad del equipo

A menudo, el mantenimiento del equipo o agregar recursos a un equipo existente (CPU/memoria) requerirá reiniciar, pero no afectará la identidad del equipo ni la red. En estos casos, el nodo que requiere reinicio se desconectará de Tableau Cloud durante su reinicio. Después de reiniciar, también será necesario iniciar el servicio Data Connect en el equipo. Una vez completado este proceso (normalmente en menos de 1 hora), el nodo se mostrará como “Disponible” en Tableau Cloud. No debería ser necesaria ninguna otra acción para habilitar Data Connect.

Si cambia inesperadamente la identidad del equipo, consulte el Ejemplo de escenario n.° 3.

Si durante el mantenimiento se produce un impacto inesperado en la red del equipo, consulte Solución de problemas de inicialización y estado del servicio.

Ejemplo de escenario n.° 3: Realizar cambios que requieren un cambio en la identidad del nodo (nombre de host o dirección IP)

En este escenario, primero debe desconectar el nodo de Tableau Cloud eliminándolo antes de realizar cualquier cambio. Una vez desconectado el nodo, realice el mantenimiento necesario y vuelva a agregar el nodo al clúster.

Ejemplo de escenario n.° 4: Realizar cambios que impactan en la red

Este escenario es más común si otro equipo de su organización o un tercero aloja el equipo por usted. Si realizan mantenimiento en el equipo y esto afecta su red, entonces el nodo dejará de estar disponible dentro de Tableau Cloud. Para resolver este problema, deberá resolver el problema de red y, en algunos casos, reiniciar el equipo. Para obtener más detalles sobre las configuraciones de red adecuadas, consulte Solución de problemas de inicialización y estado del servicio.

Los clústeres de Data Connect y sus nodos correspondientes pueden ser utilizados por todos los sitios en un inquilino de Tableau Cloud (Tableau Cloud Manager). Compartir infraestructura reduce el coste de ejecutar Data Connect en su implementación de Tableau Cloud. Al compartir clústeres se pueden realizar consultas en diferentes sitios dentro del inquilino para utilizar la misma infraestructura de nodo.

Una vez compartido un clúster, los administradores del sitio en los sitios compartidos serán responsables de configurar los grupos en su sitio. Una vez establecidos los grupos, las consultas en el sitio comenzarán a utilizar Data Connect para las consultas enviadas a los dominios especificados en las agrupaciones.

Consulte (Opcional) Paso 4: Compartir clústeres entre sitios.

Los propietarios de clústeres y los destinatarios de clústeres trabajan juntos para administrar clústeres compartidos.

Propietarios de clústeres

Los administradores del sitio que originalmente configuraron el clúster de Data Connect se denominan propietarios de clústeres. Los propietarios del clúster son responsables de garantizar el estado de los nodos de Data Connect en nombre de todos los sitios que utilizan el clúster. Los propietarios de clústeres también son responsables de configurar las agrupaciones en el sitio que posee el clúster, así como de supervisar el estado de las consultas individuales de ese sitio. Sin embargo, la configuración de agrupaciones y la supervisión del estado de las consultas individuales en todos los demás sitios serán responsabilidad de los sitios en los que estén configurados esas agrupaciones.

Destinatarios del clúster

Los administradores del sitio que no configuraron originalmente el clúster de Data Connect se denominan destinatarios del clúster. Los destinatarios del clúster no tienen visibilidad del estado del nodo y no pueden tomar medidas al respecto desde su sitio. Los administradores del sitio destinatarios del clúster solo son responsables de establecer grupos y supervisar el estado de las consultas individuales.

Cualquier comunicación sobre el estado del nodo con fines entre sitios debe realizarse fuera de Tableau Cloud.

Resumen de responsabilidad compartida del clúster

Data Connect utiliza un modelo de responsabilidad compartida para implementar Tableau Bridge dentro de su entorno y mantener actualizados los datos de la red privada. Esta sección de solución de problemas cubre los problemas que pueden surgir al configurar Data Connect y los problemas que hacen que los clústeres y nodos existentes no estén disponibles.

Si experimenta problemas de inicio, compruebe la siguiente conectividad y acceso:

• La infraestructura, el clúster y el contenedor de Data Connect requieren acceso de red a los servicios del proveedor de orquestación (n.° 2 en la imagen de arriba) y a Tableau Cloud (solo saliente, n.° 5).

• La infraestructura, el clúster, el contenedor y el agente de Data Connect requieren acceso de red a su base de datos (#6).

Consulte Especificaciones de red.

Data Connect implementa y administra clientes de Bridge. Los clientes individuales de Bridge son responsables de las consultas enviadas a los datos de su red privada. Para obtener más información, consulte Arquitectura.

Hay varias soluciones de supervisión disponibles en Tableau Cloud para ayudar a administrar diferentes escenarios de supervisión para consultas individuales administradas por Data Connect. Todas estas soluciones están disponibles para todos los administradores. Los administradores pueden hacer que la información de administrador y el registro de actividad estén disponibles para usuarios que no sean administradores.

Supervisión en tiempo real

• Página Trabajos: supervise el estado de los trabajos de extracción en tiempo real para los trabajos realizados en las últimas 24 horas. Consulte Gestionar trabajos del procesador en segundo plano en Tableau Cloud.

• Vistas administrativas: supervise el estado y el rendimiento del trabajo de extracción en tiempo real. Incluye historial laboral reciente para un análisis a más largo plazo. Consulte Buscar vistas del administrador.

Análisis histórico

• Información de administración: supervise el estado y el rendimiento del trabajo mediante fuentes de datos de Tableau Cloud publicadas en su entorno. Estos datos se actualizan diariamente y muestran datos históricos para un análisis a más largo plazo. Se puede compartir con usuarios que no sean administradores si así se desea. Consulte Utilizar Admin Insights para crear vistas personalizadas.

• Registro de actividad: supervise el estado y el rendimiento del trabajo utilizando datos de registro que pueden almacenarse durante el tiempo que sea necesario para su análisis. Se pueden compartir estos datos con usuarios que no sean administradores si así se desea. Disponible solo para clientes de Tableau Cloud Enterprise y Tableau+. Consulte Registro de actividad.

Tenga en cuenta que, para los clústeres de Data Connect compartidos, la supervisión de las consultas de Data Connect se administra a nivel del sitio. Los administradores del sitio solo podrán supervisar las consultas que utilicen las agrupaciones en sus sitios.

Para obtener una descripción completa sobre cómo supervisar trabajos individuales a través de varios escenarios de usuario, descargue el documento técnico Acceder a los datos de su red privada con Tableau Cloud.

Para obtener información relacionada con la solución de errores individuales, consulte Solución de errores de consultas individuales.