logo

30 мар. 2016 г.

BI 11g: сбор, парсинг и анализ логов с помощью Filebeat + Logstash + ElasticSearch + Kibana

Привет всем, кто еще читает этот блог!

Сегодня хочу рассказать о настройках, необходимых для сбора и парсинга логов системных компонент Oracle BI с помощью стека ELK (ElasticSearch - Logstash - Kibana).
Я не буду подробно останавливаться на шагах развертывания и базовой настройки ELK - информации об этом огромное множество в интернете.
Здесь же опишу лишь настройки сборщика логов Filebeat, который устанавливается на стороне сервера Oracle BI.
А также настройки парсинга логов с помощью Logstash.

В итоге у вас может получиться нечто подобное:




20 июн. 2015 г.

BI Publisher 11g: Excel шаблон + native pivot table

Маленький рассказ о том, как реализовать средствами BI Publisher и его Excel-шаблонов разметки
вывод данных в виде "родной" кросс-таблицы.



19 июн. 2015 г.

BI 11g: мониторинг доступности и производительности с помощью Zabbix

Данная статья содержит описание настроек на серверах с установленным Oracle BIEE, а также на сервере мониторинга zabbix,
которые позволяют на регулярной основе накапливать информацию о различных метриках производительности BIEE
(кол-во активных сессий; среднее время выполнения аналитического запроса; кол-во неудачных попыток аутентификации; средняя пропускная способность пулов соединений с БД и т.д.);
а также данные о доступности (работоспособности) критически важных узлов стека BIEE (наличие процессов BIServer/BIPresentationServer; активность листенеров на портах; статус веб-приложений WLS и т.д.).

В первую очередь эти настройки необходимы для проактивного реагирования на возникающие проблемы (проблемы начинают решаться в момент их наступления, а не в момент получения звонка от разгневанных пользователей).

Во вторую очередь система мониторинга удобна для решения задач оптимизации BIEE (позволяет анализировать в ретроспективе производительность системы в привязке к различным действия: правкам метаданных BI, тюнингу параметров BI и т.д.).





5 февр. 2015 г.

BIEE 11g: тестирование репозитория с помощью DbFit

Все метаданные, описывающие правила трансформации данных из физических источников (DWH, файлы и т.д.) в витрины (предметные области) Oracle BI, содержатся в репозитории Oracle BIServer.

Очевидно, что в ходе создания этих правил могут быть допущены ошибки. Либо в процессе доработки репозитория могут быть допущены неточности, приводящие к некорректной работе трансформаций данных. И как результат - несмотря на корректные данные в физических источниках, пользователи будут получать ошибочные данные в отчетах BI.

Данная статья описывает настройки автоматизированного тестирования репозитория метаданных BI с помощью DBFit.

Основная идея решения по тестированию заключается в том, что по каждой предметной области репозитория BI создается пара SQL запросов:
один к BIServer (тот логический SQL запрос, который отправляет BIPresServer к BIServer; его можно увидеть на вкладке "Дополнительно" в режиме редактирования анализа BI),
другой к DWH (запрос-эталон).
Результаты выполнения запросов сравниваются и возвращается дельта. Если дельта не пустая, то тест считается проваленным.

В этой конструкции основным элементом является Java Stored Procedure, созданная в БД Oracle (DWH) и осуществляющая доступ к BIServer по протоколу JDBC. Полученные из BIServer данные процедура записывает в global temporary table.
В дальнейшем вспомогательная PL/SQL процедура генерирует курсор, сравнивающий данные из gtt-таблицы и результаты запроса-эталона к DWH.

DBFit же является удобным инструментом по быстрому созданию и запуску таких тестов.

4 февр. 2015 г.

BIEE 11g: запрет просмотра результатов анализа без фильтров

Часто вижу, что пользователи Oracle BI при создании новых анализов
работают с моделью данных сразу на вкладке "Результаты" редактора.

В идеальном мире это не несет проблем. Если у вас устойчивый к нагрузкам репозиторий (нет сложных логических схем - одни "звезды"), если у вас используется хранилище данных (с партиционированием; с шардингом; с агрегатами и query rewrite).
В таком случае запустите вы запрос по всем данным - произойдет переписывание запроса к таблице-агрегату (ROLAP).

Но реалии таковы, что применяются сложные модели данных, нет агрегатов, либо они некорректно применяются.
И тогда подобная привычка - строить анализы в режиме Preview без каких-либо фильтров - пагубно влияет на общую производительность системы. Особенно, когда много одновременно работающих пользователей.

Предлагаю простое решение, которое препятствует пользователям переходить на вкладку "Результаты" анализа без применения фильтров.


2 февр. 2015 г.

BIEE 11g: instanceconfig.xml (11.1.1.7.1)

Так и не нашел в документации и блогосфере полной структуры файла instanceconfig.xml
В итоге выкладываю сам для версии OBIEE 11.1.1.7.1 со значениями по умолчанию.

11 дек. 2014 г.

BIEE11g: Mapviewer + мозаичная карта OSM Mapnik

Всем привет!

Сегодня в очередной раз хочу вернуться к теме визуализации данных Oracle BI на географической карте.
Тема эта в моем блоге мусолилась часто: BIEE 11g: Mapviewer + OpenStreetMap, BIEE11g: Mapviewer + OpenStreetMap как WMS + HttpProxy, BIEE 11g: WriteBack на карте
Но мне все равно есть что рассказать нового - как показывать в качестве фоновой карты картинки-ячейки мозаичной карты от LGPL-ресурса OpenStreetMap Mapnik.

Зачем это нужно?
Чтобы показывать в BI "красивые карты" с графической информацией о морях, реках, дорогах, рельефом местности, городами и т.д.
Все то, к чему мы привыкли, используя общедоступные картографические ресурсы (Google Maps, Yandex Maps etc). Если не использовать подгрузку этих внешних данных в виде картинок, то придется хранить в БД Oracle в виде SDO_GEOMETRY все привычные пользователям геометрии ("и тропинку, и лесок"), откуда-то брать эти данные, поддерживать в актуальном виде, и визуализировать с помощью mapviewer, нагружая его отрисовкой множества геометрических слоев, не связанных непосредственно с задачами аналитики в BI.

Но у нас уже настроена подгрузка фоновой карты в javascript-функциях
Да, и я сам описывал как это сделать в сообщении BIEE 11g: Mapviewer + OpenStreetMap. Но минус этого решения в том, что для отображения карты в браузере пользователя необходимо подключение к интернету. Также следует понимать, что при работе сотни пользователей с аналитическим отчетом в BI, данные которого визуализируются на карте, каждый пользователь будет скачивать из интернета одни и те же картинки-ячейки, увеличивая интернет-трафик.

Но разве не эта же проблема была решена в сообщении BIEE11g: Mapviewer + OpenStreetMap как WMS + HttpProxy
Да, именно. Вот только там есть ряд неточностей, связанных с тем, что WMS (web map service) ресурсы с данными OpenStreetMap периодически меняют свои адреса - http://wiki.openstreetmap.org/wiki/WMS. А также неприятность в том, что эти WMS ресурсы содержат не очень подробные данные по России. Гораздо более качественная, подробная и красивая картинка получается при работе с OSM Mapnik.


21 апр. 2014 г.

BIEE11g: неиспользуемые подсказки инфопанелей

Привет!

Сегодня потребовалось просмотреть веб-каталог рабочей среды Oracle BI на предмет наличия неиспользуемых подсказок инфопанелей.
Инфопанелей много, подсказок еще больше - разумеется, подобную процедуру следует автоматизировать.

6 апр. 2014 г.

BI Publisher 11g + R (time series forecasting)

Всем привет!
Сегодня наконец появилось графоманское настроение и я хочу описать решение по использованию среды вычислений R в Oracle BI.
Думаю, не нужно говорить, что из себя представляет R.
Очевидно, что это крутая штука – раз компания Oracle включила ее в платную опцию Advanced Analytics (Oracle R Enterprise).
Крутая она хотя бы потому, что мировым научным сообществом под нее пишется огромное количество бесплатных библиотек, позволяющих анализировать ваши данные. Так в данном сообщении я продемонстрирую использование библиотеки forecast, позволяющей строить прогнозные модели данных временных рядов.
Библиотеку разработал и поддерживает профессор Rob Hyndman

Хочу заметить, что опция Oracle Advanced Analytics платная.
Да, она обеспечивает тесную интеграцию ваших данных (внутри БД Oracle) и вычислительного движка R, что существенно ускоряет обработку действительно больших объемов данных.
Но что если данных, которые нужно обрабатывать, у вас не очень немного. Или денег на оплату опции жалко…
В этом случае можно вполне обойтись интеграцией R-среды и вашей БД аналогично приводимому далее примеру.

А тут будет картинка для привлечения внимания.
А именно – результат работы в виде отчета Oracle BI Publisher, отображающего прогноз среднемесячной температуры на основании накопленной статистики температур.

2 февр. 2014 г.

BIEE: YearAGO и 29 февраля

Привет!
На дворе февраль. И я хочу рассказать о пути решения следующей проблемы:


Как видно из скриншота - при детализации YearAGO-показателя до разреза дней в феврале года, следующего за високосным, total-значение по дням не равно значению показателя в разрезе месяца.
Очевидно, проблема возникает из-за того, что в феврале 2013 года 28 дней, а в феврале 2012 - 29 дней.
В приведенном примере YAGO-показатель определяется стандартной time-series функцией AGO. Но этого недостаточно...
Итак, как обработать подобные ситуации?