QlikView'ı hızlandırın ve ölçeklendirin
QlikView'da bellek ve model optimizasyonu, optimized load, Set Analysis/Aggr ve grafik performansı ile Server cluster/Publisher ölçeklendirmesini kapsayan ileri performans eğitimi.
QlikView belgelerini ve sunucusunu performans için optimize etmek
Bu eğitim, QlikView'da performans ve ölçeklenebilirliğe odaklanır. Bellek mimarisi ve RAM kullanımı; model optimizasyonu (alan sayısı, kardinalite, anahtar, ayrık tarih-saat, sayısal temsil); optimized vs non-optimized QVD load; ifade performansı (Set Analysis, Aggr, if yerine map, nested IF'ten kaçınma); grafik hesaplama maliyeti ve calculation condition; document ve server ayarları; QlikView Server mimarisi, CAL türleri, pre-cache/document CAL, cluster ve load balancing; Publisher ile loop & reduce ve dağıtım; performans ölçümü ve darboğaz teşhisi işlenir.
3 Gün. Her gün dört modül; optimizasyon ve ölçeklendirme ağırlıklı uygulamalı lab.
İleri Seviye — QlikView'da bellek ve CPU optimizasyonu, model/ifade performansı, ölçeklenebilir sunucu mimarisi ve yük yönetimini kapsar.
Yavaş bir belge ve model profillenip optimizasyonlar adım adım uygulanarak ölçülü iyileştirme yapılır.
Model ve veri temsilini optimize ederek RAM kullanımını belirgin azaltırsınız.
Set Analysis ve Aggr'ı doğru yazıp grafik hesap sürelerini kısaltırsınız.
Server cluster ve Publisher ile artan kullanıcı yükünü karşılarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Script, model ve ifade yazımına aşinalık beklenir.
Associative model ve QVD kavramları bilinmelidir.
RAM/CPU ve sunucu kavramlarına aşinalık faydalıdır.
QlikView Desktop ve mümkünse Server erişimi gerekir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Kardinalite ve temsil ayarıyla RAM kullanımını düşürürsünüz.
Synthetic key ve gereksiz yapıları kaldırıp modeli hızlandırırsınız.
Optimized QVD load ile yükleme sürelerini kısaltırsınız.
Set Analysis, Map ve Aggr'ı performanslı yazarsınız.
Calculation condition ve sadeleştirmeyle grafikleri hızlandırırsınız.
CAL ve kapasite planlamasıyla sunucuyu doğru boyutlandırırsınız.
Cluster ve load balancing ile kullanıcı yükünü ölçeklendirirsiniz.
Loop & reduce ile büyük belgeleri bölüp dağıtırsınız.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Plotly Express ve graph_objects ile etkileşimli grafiklere giriş: çizgi, sütun, dağılım, hover/zoom etkileşimi, tema ve HTML/PNG dışa aktarma.
Detayları Gör →
İleri Bokeh: coğrafi harita ve choropleth, ağ grafiği, ısı haritası, akan veri, Bokeh server uygulamaları ve datashader ile büyük veri ölçeklendirme.
Detayları Gör →
İleri Plotly: graph_objects ve subplot, 3B yüzey, mapbox/choropleth harita, candlestick, animasyon ve Dash ile etkileşimli pano kurmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Keşif ve analitik dashboard tasarımı: metrik hiyerarşisi, filtre ve drill, çapraz filtreleme, trend ve karşılaştırma ile keşfedilebilir panolar kurun.
Detayları Gör →
Dashboard'ları kurumsal ölçekte yönetin: yaşam döngüsü, dağıtım hattı, RLS ve erişim, içerik onayı, performans izleme ve standart şablon desenleri.
Detayları Gör →