目次

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  1. はじめに
  2. Informatica Data Engineering Integrationについて
  3. マッピング
  4. マッピングの最適化
  5. ソース
  6. ターゲット
  7. トランスフォーメーション
  8. Pythonトランスフォーメーション
  9. データプレビュー
  10. クラスタワークフロー
  11. プロファイル
  12. 監視
  13. 階層データ処理
  14. 階層データ処理設定
  15. スキーマが変更された階層データの処理
  16. インテリジェント構造モデル
  17. ブロックチェーン
  18. ステートフルコンピューティング
  19. 付録 A: 接続リファレンス
  20. 付録 B: データ型リファレンス
  21. 付録 C: 関数リファレンス

ユーザーガイド

ユーザーガイド

グリッドでのデータ処理

グリッドでのデータ処理

グリッドで統合サービスを実行して、処理の帯域幅を増やすことができます。グリッドを有効にすると、統合サービスはグリッドの使用可能な各ノードでサービスプロセスを実行し、パフォーマンスと拡張性が向上します。
大規模データセットで大量のデータを処理するには、追加の帯域幅が必要になる場合があります。例えば、モデルリポジトリプロファイルを大規模データセットで実行する場合、データ統合サービスグリッドは、プロファイルを複数のマッピングに分割し、これらのマッピングをグリッド内の複数のノードで同時に実行します。
グリッドでマッピングを実行すると、データ統合サービスは、グリッド内のノードで複数のDTMプロセスにマッピングを配布します。グリッドでプロファイルを実行すると、データ統合サービスは、プロファイルを複数のマッピングに分割し、マッピングをグリッド内のノードで複数のDTMプロセスに配布します。グリッドを最適化することで、パフォーマンスを向上し、データ統合サービスのスケーラビリティを高めることができます。
グリッドを最適化するには、グリッドに注記を追加して、データ統合サービスの処理の帯域幅を広げます。
データ統合サービスグリッドの詳細については、『
Informatica Administratorガイド
』を参照してください。