ヘルスチェック：健全なエンタープライズBIの維持

2024

Techopediaスタッフ、2017年3月29日

持ち帰り：ホストのエリック・カバナがロビン・ブローア博士とIDERAのスタン・ガイガーとビジネス・インテリジェンスについて議論します。

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エリック・カバナ：ご列席の皆様 、再び歓迎します。水曜日の東部標準時は東部標準時の4時で、ここ数年はHot Technologiesの時間です。私の名前はエリック・カバナです。今日のショーのホストになります。このトピックが大好きです：「ヘルスチェック：健全なエンタープライズBIを維持する」、それが今日話し合う内容です。本当にあなたのものについてのスポットがあります。

だから今年は暑い– Hot Technologiesは特定の種類の技術を定義するように本当に設計されており、エンタープライズソフトウェアの世界には、さまざまな種類の製品を販売するベンダーがたくさんいることを想像できます。これらの流行語は、さまざまなベンダーによって非常に異なるものに慣れ、熱狂します。したがって、このショーの目的は、ベンダーの友人を支援し、聴衆が特定の種類の技術が実際に何であるか、そして真鍮のタックに直行したときにこれらの言葉が何を意味するのかについて頭を特定しラップするのを助けることです

それで、私は今日、アナリストの一人として立ち上がるつもりです。また、ロビン・ブルーア博士と、IDERAのスタン・ガイガーもいます。一般的なビジネスインテリジェンスと分析の重要性について簡単に説明しましょう。これは、意思決定の基本的な意思決定ツリー、または社内の問題をどのように処理するか、さまざまなトピックについて議論し、提案をまとめ、人々がどう思うかを知るためのフローチャートです。彼らは同意しますか？彼らは同意しませんか？コンセンサスがあれば、それは何ですか？そのプロセスをどのように進めますか？

まあ、これは明らかに非常に一般的ですが、企業でアイデアを提案し、意思決定を行い、次に前進するプロセスを思い出させるものです。そして一番下の行は、それらのコンポーネントのそれぞれにデータが必要であるということです。ビッグデータの世界では、これはさらに真実です。もちろん、ビッグデータはこの巨大な真実エンジンのようなものです。ビッグデータは本当に起こっていることです。誰がどこにいるのか、何をしているのか、何を買っているのか、ソーシャルメディアの取り扱いは何なのか、たとえばツイートを代表しています。もちろん、すべてのものはハッキングされる可能性があります-あなたはそのことに注意する必要があります-しかし、ポイントは、データが実際にはリファレンスアーキテクチャであるということです。

そのため、この意思決定プロセスのあらゆる時点でデータが必要です。今、コンセンサスが重要です。ユーザーを幸せにしたい場合、上司が誰もが望んでいることの粒に反することがあります。このWebキャストが始まる直前にSteve Jobsについて話していましたが、彼はそのようなことで有名でした。彼は有名な引用文を持っています。彼は、自分がやっていることが正しいことを知っていれば、周囲の音を消し、ビジョンにこだわるよう勧めています。したがって、必ずしもコンセンサスが必要というわけではありませんが、通常はかなり良い考えです。しかし、このスライドとこの解説の一般的な目的は、直感だけでなくデータに基づいて意思決定する重要性を理解させることです。あなたは本当にあなたのデータでそれを検証するか、それを無効にしようとしています。そして、ちょうどいい素敵なマーカーとして、そこを振り返ることを恐れないでください。または、振り返ってみると、少なくともある程度の参照フレームを取得して、どこに行ったかを理解できることを思い出してくださいから来て、あなたが犯した間違いについて正直であること。私たちは皆間違いを犯しました、それは起こります。

したがって、ビジネスインテリジェンスシステムのパフォーマンスに問題がある場合、ITの世界ではなく、「忍耐は美徳です」という古い表現があります。ユーザーがクエリが返されるのを長時間待機している場合、またはレポートを取得していない場合、信頼が失われ、信頼が失われた場合、それを取得することは非常に困難です。そこで、ここに行を入れました-最近の40秒は多くの場合40分に相当します-クエリが40秒かかる場合、人々は話していること、尋ねていることを忘れますデータの。誰かに尋ねたら、会話で想像してください。上司に言って、「ねえ、なぜ私たちはこのルートを進んでいるのか知りたいです。」そして、会話で40秒待たなければなりませんでした答えを得るには？部屋から出て行こう！あなたはあなたの上司が彼または彼女の心を失ったと思うでしょう。そのため、パフォーマンスの問題が発生したときに一部の情報システムで発生する待ち時間は、分析プロセス、分析フロー、または一部の人々がそれを呼んでいる、データとの会話を短縮します。あなたはこれらのシステムをスピードアップする必要があります、それを成し遂げるためにあなたがしなければならないことは何でも、そして今日それについて話すつもりです、それはあなたがしなければならないことです。分析のプロセス全体に大きなダメージを与えます。それで、もう一度、私はこのコメントを捨てます：信頼の欠如は黙殺者です。人々はあなたを信用していなければあまり手を挙げませんが、彼らはあなたを横向きに見て、何が起こっているのか不思議に思うでしょう。そして、その信頼がなくなると、それを取り戻すのに非常に困難な時間を過ごすことになります。

人工知能は、機械学習とAIについてよく耳にします。「ああ、これらすべての問題を解決するのではないでしょうか？」ロビンと私は、何年もの間、自己調整データベースとこの楽しいものについて聞いてきました。進行中のものもありますが、質問を自問してください：Siriはどれくらいの頻度であなたに合っているのでしょうか？ Siriが誤ってポップアップして「ごめんなさい、それを手に入れませんでした」という頻度はどれくらいですか。それは、「何も聞いていなかったからです」。誤ってあのボタンを押してしまいました。それで、まだ多くの欠陥があります、そして、左側のところで、それはApple NewtonからのASICチップです–何年も前からその子犬を覚えていますか？これは最初のスマートデバイスの1つであり、90年代前半や90年代半ばのようなものです。ニュートンが登場し、あまり良くなかったが、ビジョンを持っていたこと。彼らはどこに行くのか知っていましたが、今でもiPhone AIと機械学習により、これらは広く誤解されている概念であると私は言います。

確かに機械学習に関しては、非常に有用であり、実際には、複雑な情報アーキテクチャで何が起こっているかを理解しようとしている、環境がうまくいかないこれらの環境のいくつかで使用できます。機械学習は、その文脈では非常に価値がありますが、非常に鋭い方法で適用される場合のみです。ですから、実際、カリフォルニアで開催された大規模なイベントに参加しました。Hadoopの大手ディストリビューターであるClouderaがアナリストサミットを開催し、最高戦略責任者と話していました。つまり、機械学習は2つのことしか行いません。セグメント化と洗練化です。」という意味は、異なるセグメントまたは異常を含むアクティビティのクラスター（セグメント）を提供します。そして、それは洗練されます。つまり、ある種の決定を改善するのに役立ちます。あなたが聞く古典的な例は、例えばこの写真に人間がいるということです。これは機械学習でできることであり、CPU使用率、メモリ使用率、ディスクの速度、ディスクの動作などの動作パターンを探すことができるため、トラブルシューティングについて話しているときに特定のコンテキストで役立ちます、およびそのような楽しいものすべて。そのため、便利な場合もありますが、値を生成するためには非常に集中する必要があります。

だから、私が話す他の好きなことの1つです。IDERAから今日のデモを取り上げるときに、これについて少し見ていきます。多くの点で、人間はまだシリコンを話すことを学んでいると思います。。このすべての下に物質科学があり、トラブルシューティングを行って実際に複雑な情報アーキテクチャを真剣に検討している人のために、たとえばHadoopクラスターのように、何が起こっているのかを理解しようとしている場合あなたは通常、ヒストグラムを見ているだけです。そして、これらの異なるヒストグラムが特定の瞬間に何を意味するのかを相関させる必要があり、それには知性が必要です。それには人間の知性と経験が必要です。ですから、MLや機械学習やAIがこの世界ですぐに多くの仕事を奪ってしまうことを恐れることはありません。私たちを助け、これをすべて実現するために、彼らが話していることを率直に知っている人間が常に必要になると思います。

それで、動き続けましょう。それでは、データ駆動型ではない場合はどうなりますか？これは有名な「盲人を導く盲人」です。これはあなたが探しているものではありません。組織にこの種の環境は必要ありません。したがって、私たちが望むのは、意思決定がデータに基づいて行われ、意思決定が良いデータ、良質のデータに基づいて行われることであり、それは正しいデータを収集し、きれいできれいで、システムが正常に動作している、BIシステムが正常である場合、分析システムが正常であり、ユーザーが必要なものをタイムリーに取得している場合。

それで、私はまとめをして、独特のロビン・ブロアに引き渡します。ロビン、取り去ってください。

Robin Bloor：わかりました、まあ、ボールを渡してくれてありがとう。エリック、あなたが話している間、私はBIについて考えていたと思っていました、そして最近誰かが特定のベンダーで、大きな悪いデータウェアハウスで特定のシステムを実行していると述べたときにベンダーのプレゼンテーションがありました特定の時点で70, 000のBIトランザクションを実行すると、多くの人に情報が提示されます。実際にそのようなワークロードがあり、ソフトウェアの実行に数秒も無駄にすると、実際には非常に高価になり、数分無駄にすると恐ろしく高価になります。それから、非常に多くの世界がスプレッドシートで実行されていることを思い出しました。それらは「シャドウシステム」と呼ばれていましたね。最初の例では、人々はスプレッドシートと電子メールを使用してシステムを組み立てるだけで、IT部門はすべての人のためにアプリケーションを構築することはできないので、それを実現します。とにかく、多くのBIがそのようなシステムに関与していると思います。

とにかく、それを言ったので、私が話そうとしていることについて話しましょう。 BIは企業システムのフィードバックループであり、組織で果たしている役割に応じて、本当に単純または複雑です。しかし、これを約4年前のダイアグラムで見ると、何らかの方法で分析の側面で何が起こっているのかを理解しようとしていました。しかし、ほとんどの場合、システムの動作方法の観点から、過去に起こったことを振り返り、見落としているすべてのものがBIになる傾向があります。予測分析や予測分析がBIであるということは以前はありませんでしたが、実際にはますますそうなっています。エリックは機械学習について言及しました。多くの機械学習は実際には何らかの方法でデータのストリームに対して実行することができ、今後5分間、またはほぼリアルタイムで予測分析を提供することができます。実際に何が起こっているかについて計算された知識を持つ顧客。

しかし、この図の中心である内部は分析から来ています。通常起こることは、さまざまな分析活動がデータの特定のコレクションに向けられ、何か新しいものが学習され、ビジネスに関する知識が学習されるということです。そして、その知識は、そこから得られるビジネスプロセスに束縛されます。通常、BIアラートが表示されたり、ダッシュボードにさまざまなものが配置されたりするなど、何らかの形で現れます。実際にこれを行ったとき、そこには4つの用語があり、それらはたまたま「視覚」という言葉で終わっています。しかし実際には、人々がやりたいことの分野のすべてではありません。最適化の問題もあり、最適化では単純な分析が得られません。これは非常に複雑な問題であり、多くの最適化問題は一意に解決できるわけではありません。良い解決策しか持てず、より良い解決策があることを証明することはできません。そして、それは活動の領域であり、そこで活動が行われていますが、他のほとんどの分析分野よりもそうではありません。だから、人々は私たちが分析の時代に生きていると言う-まあ、私たちは10年前と比較してそうですが、それはすでになくなっているよりもはるかに遠くに行くことができます。

したがって、BIの誕生、知識への欲求がユーザーの要求を生み、分析プロジェクトが生みだし、分析プロジェクトがデータレイクを生み、データレイクに加えてアナリティクスがBIを生む洞察と洞察を生みます。それは私が話したばかりの話です。私はそれを書きたいと思った。ここでやったこと、つまり、このスライドと他のほとんどのスライドの要点は、ビジネスインテリジェンスの世界が実際にどれほど複雑であるかを実際に強調することです。それは簡単なことではありません。この特定のスライド方法を実際よりも複雑にすることもできますが、ここの一番下には、何らかの方法でステージングに入れられる外部データと内部データがあります。誰もがデータレイクを持っているわけではありませんが、今日ではこれは一種のデータレイクのものです。そして、必ずしも成功しているとは限らない人々。そして、実際に使用する前に、データに必要な取り込みクレンジングアクティビティと管理アクティビティがあります。そして、そのデータを提供し、そのデータを報告するか、分析することで分析が実行されます。

存在するさまざまな種類の分析を実際に見ると、これは非常に長いリストですが、必ずしも完全に包括的なリストではなく、実際にこのスライドを作成していたときに書き留めようと思ったものです。そのため、BI環境では、視覚化、OLAP、パフォーマンス管理、スコアカード、ダッシュボード、さまざまな種類の予測、データレイク、テキストマイニング、ビデオマイニング、予測など、さまざまなことが行われています。実際に続きます。別の方法、つまり企業の現実を見ると、基本的にこれは最後の図と似たような図であり、別の方法で行われているだけです。 BIと呼ばれるものを分離しました。これは通常のものであり、必要なものがわかっているため、実際に起こっていることが効率的であることを意味しませんが、少なくともTableau、またはClick、またはCognos、サブジェクトソースなどがあり、さまざまな定期的なレポートや機能が実行されます。そして、あなたは分析アプリを持っており、それらは異なっています。分析アプリは実際にはデータの探索に関するものであり、私の考えでは、それは一種の研究開発に相当するからです。そして、ワークフローがあります。必要に応じて、ワークフローの下で業務用アプリとオフィスアプリを組み合わせて使用します（それが私が見ているように企業の現実です）。ただし、ほとんどの組織ではそれほどうまく編成されていません。

BIの中断、これは言及すべき一連のことであり、古いBIの世界は主に何らかの形でかなりクリーンなデータセットで構成されていたため、おそらくデータウェアハウスから特定の場所にフィードされるため、BIを以前よりも難しくしていますBIソフトウェア。当時、私は5〜10年前に話をしていましたが、当時はデータボリュームが拡大せず、データソースが知られていました。データの到着速度はわかっていましたが、特定のユーザーの好みに応じてBIが十分な速度で実行されないことがよくありました。非構造化データはなく、ソーシャルデータはほとんどなく、IoTデータは確かにありませんでした。データの出所は気にしませんでした。何らかの方法で非常に高速に処理を行うために、コンピューターの価値はインフラストラクチャーの点で並列性を持ちませんでした。機械学習がなく、分析ワークロードの数はかなり少なかった。そして、それらすべてが変更され、データ量は非常に劇的に増加しています。増え続けるデータソースの数。はい、非常に高速のストリーミングデータ、大量の非構造化データ、クレンジングが必要なソーシャルデータ、確かにクレンジングが必要な他のデータ、確かにIoTデータが今の取引です。

データの出所は問題であり、私たちはそれを気にします。コンピューターの力はそこにあります。これはあらゆる種類のことを実行可能にするためです。マシンラーニングは、より多くのBI機能と同じことを行う新しい分析ワークロードの作成につながる現象として今ではあります。したがって、BIは静的な状況ではなく、Stanに引き渡す前に、これが最後に言いたいことだと思います。いえいえ、そうではありません、何か他のものがあります。将来のBIランドスケープ、モノのインターネット、イベント駆動型アーキテクチャ、リアルタイムのすべて、OK。ユーザーにとっては、ユーザーの問題の要約に十分なBIです。データフローパフォーマンスの適時性、データカバレッジ、データクレンジング、データアクセススキル、視覚化、共有可能性、実行可能性。

したがって、BIサービスが信頼できるタイムリーでない限り、Stanに渡すことができます。スタン？

エリック・カバナ：わかった、スタン、ボールをあげるよ、それを奪って。

スタン・ガイガー：わかりました。だから、私が話そうとしているのは私の背景だけです。私はIDERAの製品管理のシニアマネージャーであり、ビジネスインテリジェンスを提供する製品を担当しています。そこで、Robinが話していたことについて少し詳しく説明し、ビジネスインテリジェンスの重要な領域について、プラットフォームの状態を監視することについて説明します。彼が言ったように、今ではこのデータがすべて揃っていて、分析するのに何週間もかかり、その後レポートやものを取り戻しました。しかし、BIの状況は変化しており、ほぼリアルタイムの分析に近づいています。そして多くの場合、実際のリアルタイム分析。ですから、このスライドについて少しお話しします。これは単なる概要です。完全な開示として、Microsoftの観点からお話ししますが、これらの概念はすべて、BIプラットフォームがOracleにあるか、InformaticaとOracleを使用している、または単に混在モードのハイブリッド環境です。私はMicrosoft環境を参照して使用するつもりですが、これはかなり標準です。

ロビンはこれに触れたスライドを持っていました、ソースシステムがあり、すべてのデータが座っていて、今ではこれらはすべてリレーショナルデータベースとそのようなデータストレージにありましたが、これで、Hadoopとインターネットなどがあり、これらの非構造化データはすべてそこにあり、これらをこのBIアーキテクチャに取り込むことができます。そこで少し話をする中間層は、集約されたデータストレージです。ここでデータを取得し、クリーンアップし、再構築し、ある種のデータストアに配置すると、プレゼンテーション層がその上に配置され、ユーザーがアクセスできるようになります。そして、それらのデータストア内のそのデータに対して分析を行っており、ダッシュボードを行っています。Tableauをそこに置いて、サービスなどを報告しています。私は常に笑っています。BAの建築家だったとき、私たちはいつもExcelについて笑っていました。それは、Excelが大衆のBIツールであるからです。

そこで概要を少し説明しますが、プラットフォームアーキテクチャの種類について説明するために、ソースデータを取得しました。これについては、複数のデータストアで説明しました。そして、Microsoftの世界で集約されたストレージを手に入れました。SQLServerデータベース、データウェアハウスの場所、クラウド内のデータウェアハウスをデータウェアハウスとして使用できます。分析サービスがあります。これは、OLAPチューブであり、複数のディメンションやそのようなものを見たり、集計したりするためのものです。次に、これらのデータストアと集計の上にあるこれらすべてのプレゼンテーションレイヤーを手に入れました。そして、私はいつも「あなたが知らないことを知らない」というこの引用が好きです。それは本当です。監視しておらず、BIプラットフォームのこれらすべての領域で何が起きているのかを見ていない場合、ユーザーが不快なメールを送信し始めて電話が起動するとき以外に問題があるときはどうすればわかりますかなぜレポートが実行されないのか、なぜすべてがそんなに時間がかかるのですか？

そのため、あなたがしなければならないこととして、ビジネスインテリジェンスを提供しているプラットフォームを監視できるようにする必要があります。基本的には、可用性、パフォーマンス、使用率の3つの領域に分けました。リソースが利用可能かどうかを意味する可用性：稼働中か停止中か？かなり簡単です。しかし、あなたが持っているときを見ると、プラットフォームが利用可能かもしれませんが、そこに問題があるかもしれないので、根本原因の特定を行うことができなければなりません。重大な状態になる前に、アラートを発し、何が起こっているのかを誰かに知らせることができるようにしなければなりません。それはパフォーマンスの側面にもつながります。サービスまたはBIサービス、またはBIプラットフォームがホストされているサーバーレベルのパフォーマンスメトリックレベルから物事を得ています。たとえば、SANからデータにアクセスしている場合、リソースレベルのパフォーマンスが得られます。 SANはリソースであり、ネットワークリソースです。そのすべてのパフォーマンスを監視し、ボトルネックを特定してユーザーを満足させることができるようにする必要があります。時間分析では、ボトルネックや問題が発生する前にそれらを特定できる必要があります。

最後の理論は利用率です。ユーザーは何をしていますか？ BIソースに誰が接続していますか？誰が何を実行していますか？どのクエリを実行していますか？どのレポートを実行していますか？この情報を知ることは、キャパシティプランニングの決定や実行などに役立ちます。また、BI環境で何が利用されているかを示します。 BI環境のどの部分を利用してリソースを移動できるのかを把握するために、BI用の監視製品が必要な顧客がいました。たとえば、特定のレポートや特定の分析サービスキューブを利用していなかった場合、リソースをそこから、利用率の高い他の領域に移動します。私が好きな別の引用、「Tremors」のような本当に素晴らしい映画が好きなので、私の映画を教えてください。マイケル・グロスが演じたバート・グマーからのこの引用が好きです。登場し、彼はこの巨大な50口径の狙撃ライフルを引き出し、男の1人が「くそったれ、バート」と言います。そして、彼は「必要なときに持っていないときに、別の曲を歌います。言い換えれば、あなたは何を知っていますか？彼は何に対しても準備ができていて、何に対しても準備ができていたので、私が言いたいのは、リソースと使用状況、そして今話したことからBI環境を監視していなければ、ツールが必要だとは気づかないということですまたはあなたがそれを持っていないまでそれを監視している環境または構造。そして、あなたは私が本当にそれを今後必要としていることに気づきました、そしてそれは私たちの多くの顧客がそうであるような方法です。

それで、それを言って、私たちはこれらの問題のいくつかを解決するためにIDERAでここで何をしているのかを見ていきます。そして-

エリック・カバナ：わかりました、わかりました。

スタン・ガイガー：見えますか？はい。したがって、ここにあるのは、これがBIマネージャー製品です。また、IDERAは従来、Microsoft SQL Server環境のSQL Serverの会社でした。そして、Embarcaderoで購入したため、他のプラットフォームに拡張しましたが、BI製品は従来、Microsoft環境のBIスタックを監視しています。そしてそれは、多次元および表形式の分析のための分析サービス、レポートサービス、レポートツール、そして統合サービスであり、InformaticaのようなETLプラットフォームです。

そして、私たちの製品を通じて、1つの製品でこれら3つの環境すべてを監視することができます。ここに表示されているのはダッシュボード全体です。ここで注意すべきことは、アラートについて説明したときです。しかし、それだけでは十分ではありません。アラートメカニズムが必要です。つまり、物事が重大な状態になる前に通知を受ける必要があります。したがって、ここで行うことは、環境、特定のしきい値によっては、環境内で30ミリ秒の読み取り時間で大丈夫になる可能性があるため、構成可能なすべてのメトリックセットがあります。他の環境では、そのしきい値を低くすることがより重要な場合があります。そのため、環境はリソースによって異なるため、アラートを設定するだけでなく、アラートを設定できることが重要です。

基本的に、これはここで監視されているすべての環境の概要です。ここには、分析サービス、統合サービス、レポートサービスの3つのインスタンスがあります。そして、あなたは私がここにいくつかのアラートを持っているのを見ます。また、これらは赤色であるため、これらのアラートを設定できる複数のレベルがあるため、これらが重要であることがわかります。アラートは、問題の原因を調査する責任があるユーザーに電子メールで送信できます。そのため、簡単に見てみましょう。アラートに戻りますので、分析サービスの部分に入ることができます。ここでロードするのを待っているはずです。そして基本的に、私たちがしていることは、データ収集です。それは定期的に出て行き、そこから出て、あなたの環境がやっていることの種類を収集してスナップショットします。それで、私は6分ごとに私のセットを持っているので、6分ごとにそこに行き、環境をポーリングします。私はしばらくVMをスリープ状態にしていたので、これが復帰するまでに少し時間がかかります。いくよ

そのため、分析サービスの部分を見て、ここでインスタンスをクリックします。監視することの1つがサーバーレベルでのパフォーマンスであることを思い出しました。彼らのサーバーで実行しています。たとえば、サーバーでデータベースを実行しているほか、分析サービスなどがあります。そのため、データベースで何かが発生している場合、またはサーバーレベルで問題が発生した場合、そこで実行されているものに影響を与えます。そのため、サーバーレベルでサーバー全体の状況を監視します。ディスクパフォーマンスの状況などを監視し、これらすべてのメトリックをキャプチャすることを確認できます。そして、これらはすべて設定可能です。そして、ここでの例では、分析サービスレベルではなく、サーバーレベルで何が起こっているかをCPUごとに見ていきます。しかし、実際にはサーバーレベルで。

そして、私はメモリが何であるか、例えばメモリ全体の使用量、利用可能なものなどを見ることができますか？だから今、私はサーバー自体の健康状態のアイデアを得ます。次に、特定のこと、この場合は分析サービスを見てみましょう。たとえば、ここでキューブ処理がどのように行われているかを確認できます。これにより、健全性の尺度が得られます。処理に時間がかかっていること、または行がそれほど速く書き込まれていないことがわかった場合、私は見てみることができます-これはロビンが話していたと思う相関関係の部分に行きますこのすべてを行うには人間が必要です。 AI、機械学習について説明しますが、これらのイベントを物事の周りに関連付けることができるようになるにはまだ人間が必要です。クエリとして何が起こっているのか、どのクエリが実行されているのか、どのくらい時間がかかっているのかなどを見ることができますか？並べ替えることができるので、どのクエリが最も時間がかかっているかを把握することができます。ここで経過時間を確認できます。確認して[OK]を確認できます。そのクエリは何で、そのクエリを実行していたのは誰ですか？

そのため、物事が急上昇し始めたら、その時点でユーザーが何をしていたのかを確認することができます。そして、私たちが行うことの1つは、時間ピッカーをここで選択できるようにするために、ここにこの時間ピッカーを配置することです。そのため、たとえば、それらのアラートに戻ることができますが、実際にクリックしたのはそれらのアラートへのリンクであり、そのアラートが発生した時点が表示されます。そして、ストーリーをつなぎ合わせて、ディスク読み取りがアップしたか、メモリの問題などが発生したことを確認できます。その後、同じ時点でクエリアクティビティを飛び越えて、実際に開始できます。誰がどのようなクエリを実行していたのかを相関させて、それらのスパイクを引き起こした可能性があります。そして、あなたは私がチューニングを始められるようなことをすることができます、それが私がチューニングを始めるときです。これは車のようなものです。レースカーを組み立ててエンジンを落とし、エンジンを始動するキーを始動するだけなら、勝つために毎時180マイル行く必要がある場合、エンジンが100を実行できることを知る必要があります時速数マイルでそこに行き、そこに到達できるようにそのエンジンのチューニングを開始する必要があります。そして、これにより、環境の調整を開始し、その環境の健全性と生産性を高め、効率を向上させるために十分な情報を提供できるようになります。

そして、この場合は、分析サービスに固有のメモリ全体を監視します。そして、これはあなたが物事がおかしくなり始めるかもしれない場所を見始めることができる場所であり、あなたがあなたの記憶制限の間にそのようなことを急上昇するものを見始めるとき。もう1つ注目すべき点は、任意の種類のクエリを実行しているときはいつでも、データをキャッシュすることです。キャッシュされると、データがメモリ内にあり、ディスクから読み取る必要がないためです。ディスクからデータを読み取るよりも効率的です。そのため、たとえばデータキャッシュ内で起こっていることを見てみましょう。このデータを取得するために、以前に実行したクエリがたくさんありました。ほとんどの場合、キャッシュヒットとルックアップが重複していることがわかります。これは良いことです。しかし、ここでは、ヒットがルックアップよりもはるかに低い期間がありました。これは、メモリ集中型の処理が行われていたことを示しており、キャッシュがはるかに速くフラッシュされたため、データが必要でしたディスクから読み取ります。ストレージエンジンを見ると、それがわかります。これは他のグラフと同じ時点であり、その期間にファイルからのクエリが実際に跳ね上がったスパイクを見ることができます。そして、それはデータがディスクから読み取られていたことを意味します。今、私は戻って実行しているクエリと相関させることができます。誰の耳も出血させないために、分析サービスではMDXと呼ばれる言語を使用し、クエリをより効率的に記述する方法があるため、キャッシュを使用しますより効率的かつ少ないストレージ。そのため、そのエンジンを調整し、それを相関させるために必要なすべての要素を提供する例があります。

クエリを見るとき、今すぐセッションを見ることができます。この時点で実際に接続しているのは誰で、何を実行していますか？そのため、この種のクエリは、クエリとクエリを実行しているユーザーの反対のビューを提供します。これは誰が接続しているかであり、それから私は彼らが現在実行しているものを見ることができます。もう1つは、簡単に確認するために、多次元MOLAPキューブ内のすべてのオブジェクトを表示できることです。そして、私はそれに関する情報を得ることができます。そのため、たとえば、この読み取り列で並べ替えることができ、最も使用されるオブジェクトは時間ディメンションであり、2番目に使用されるオブジェクトは顧客ディメンションであることがわかります。そして、これは、キューブをより効率的に構築するために物事を開発および構築する人々を支援します。たとえば、キューブ内のこれらの高度に使用されているディメンションで、データのパーティション戦略を変更したい場合があります。そのため、たとえばクエリのパフォーマンスが向上します。パーティションの数が増えたため、キューブの処理のパフォーマンスが低下する可能性がありますが、ユーザーの観点からは、これらのオブジェクトをより効率的に使用できるようにエンジンを調整します。

それでは、ここで統合サービスについてお話しください。私が言った統合サービスは、Microsoft環境のETLプラットフォームです。ここで行うこと（これは一貫性があります）は、サーバーのパフォーマンスを監視します。すべてのサービスが同じサーバーで実行されているため、これらは私たちが見たのと同じ指標になります。しかし、これもサーバーで行われていることの概要です。そして、統合サービスのアクティビティ、私のETLプロセスを見ることができます。したがって、これらのプロセスがいつ実行されたか、それらが成功したかどうかのアイデアを得ることができ、ETLプロセスの特定の実行を強調表示して、ETLプロセス内のステップの内訳を示します。かどうかとそれがかかった時間。

ここで、ここでETLプロセスに失敗したパッケージがある場合、詳細に進んでエラーメッセージを表示できます。そのパッケージのどのステップで、ETLプロセスが失敗したか、それに関連するすべてのメッセージが表示されます。だから、それは私にそれを与え、それが失敗した場合にアラートを受け取ることができるので、アラートを受け取ったら、ここに行き、そのアラートに行き、パッケージの失敗を見て、ステップを見てください、それが失敗した場所を確認し、エラーメッセージを見て、それを修正するために何をする必要があるかすぐにわかります。再デプロイしてから、もう一度やり直してください。そのため、これを使用すると、問題の識別と問題の解決の間のウィンドウを短縮することができます。そのため、私がこの種のことを担当した前世では、データウェアハウスをロードするために夜間に実行されるETLプロセスがありました。この情報があれば、朝一番に来て、何かが失敗した場合、すぐに対処し、そのプロセスを元に戻して、ユーザーが時間までにデータウェアハウスが稼働し、更新されたことを確認できます入って、レポートへのアクセスを開始しました。

もう1つは、2つのプロセスを実行していることです。これは、時間の経過とともにどのように実行されたかを確認することです。これは重要です。たとえば、これらのプロセスを見たり、時間がかかったり、これらの時間が増加したりした場合、メンテナンスウィンドウを確認する必要があるかもしれません。そのサーバーで起こっていることがあるからです。。たとえば、バックアップを取ります。バックアップが行われている可能性があり、それが完了するまでプロセスを待機させています。 ETLに影響を与え始めていることを中心に、プロセスを再スケジュールまたは調整する必要がある場合があります。

そして最後の部分は報告サービスです。レポートサービスは、基本的にはエンタープライズレポートツールであるMicrosoftのサービスです。また、いくつかのことは、サーバーレベルで見ることができます。レポートサーバー全体、レポートサービスサーバー自体で見ることができます。ここで実行しているものはあまりありません。レポートを実行するために、15分ごとに実行するサブスクリプションがいくつかあります。したがって、アクティブな接続は、接続、接続、レポートの実行、切断、および送信のために多く表示されません。

しかし、多くのレポートが行われているトランザクションの多い環境では、これらのことを監視できることが重要です。ここで、私がここで何が起こっていたのかを見ることができるので、実際のサービスとプラットフォームのレベルから何が起こっているのかをかなりよく知ることができます。そして、スライドで説明したように、誰が何を実行していて、何をしているのですか？そして、顧客の1人がこの製品をこの作品のためだけに購入したのは、人々が実行しているレポートと、これらのレポートを実行しているのは誰かを知りたいからです。したがって、これは、このレポート実行でここに表示されるものの1つです。どのレポートを見ることができ、そのレポートに含まれていたパラメーターを見ることができ、誰がそれを実行しているかを見ることができ、レポートのフォーマットを見ることができます。そして、すべてのこれらのメトリックを取り囲んでいるので、再度、データを取得するのに最も時間がかかったレポートなど、これらのことをランク付けできます。繰り返しになりますが、これにより、そのエンジンを再度調整するためのデータが得られます。これで、レポート環境の調整を開始できます。

そして最後に、ユーザーアクティビティを見てみましょう。現在再び接続しているユーザーは何をしているのでしょうか。実際に、マルチユーザーがいる環境では、これらはすべて並べ替えることができるので、ランク付けすることができ、環境を最も利用しているユーザーを確認できます。したがって、すぐに戻ってそれらのアラートを確認してください。ここにその警告がありました。ここでこのリンクをクリックすると、その時点のグラフが表示され、アラートが発生しているものが表示されます。ご覧のように、それは、読み取りと書き込みなどの書き込みの平均ミリ秒だったためです。そのため、問題の特定のポイントを取得しようとしています。そして、人間がここに来て、起こっているこれらのイベントを相関させなければならないので、その1つのことを見るだけのものではなく、全体的なツールを持っていることは本当に重要です、それであなたはそれで起こっていることを見ることができる必要がありますその環境の複数の領域にまたがって特定の時点を特定します。これが、このタイムピッカーで行うことの1つです。

エリック・カバナ：ええ、これはエリックです。簡単な質問です。おそらくあなたは頭に釘を打ったと思うので、これは私が時間の冒頭で話していた、人間が来なければならないことです異なる環境間のこれらの相関関係を描きます。知りたいのですが、皆さんが共有できる教材がありますか、それともそれらのパターンのいくつかを特定するために、人々と何らかの関与をしていますか？ 1分前に非常に良い例があったように、これらの1つがスパイクしているとき、メモリをダンプしようとしたためにメモリ内で何かが起こっていることがわかります。そして、それはあなたに手掛かりを与えますが、実際の問題に対してこれらの統計をどのようにマップするかが本当の問題です。

スタン・ガイガー：ええ、それは良い点です。製品のロードマップについて話したばかりのことの1つは、今年後半にリリースする予定のバージョンと追加するものの1つです。これらのグラフのそれぞれに対して、このグラフが何を意味するのか、なぜあなたが気にする必要があるのか、そしてこの影響は何かについての説明です。したがって、このチャートの疑問符または何かをクリックしてから、多くの情報を提供するウィンドウを引き上げて、これらが考えられる原因であると伝え、これらが影響を受ける領域であり、あなたが言ったように、この場合に行くことができる方向であなたはここにそのスパイクです、私はこれが何を意味するか私の個人的な経験から知っています。それから、私は始めて、エリアに掘り下げて、根本原因を見つけることができます。

現在、SQL Server用の診断マネージャー製品には、実際のデータベース用に多くのものがあります。そのような製品にはそのようなタイプの機能がたくさんあります。また、診断マネージャーへの分析ボルトオンにより、より迅速に手がかりが得られます。そして、それがこの製品で私たちが道を進んでいるところです。

エリック・カバナフ：そして、特定の種類の活動に署名があると思います。このツールを使用すると、特定の種類のイベントがいつ発生したかを識別し、それをカタログ化して、時間の経過とともに同様のパターンを認識し、新しいユーザーかどうかを判断するのに役立ちますか？同じツール？これらのサーバーがダウンしたか、この地域がダウンしたためか、理解するのに役立ちますか？後で簡単に識別できるように、問題の署名をカタログ化する方法はありますか？

スタン・ガイガー：いいえ、実際、しかしそれは実際に興味深い概念です。なぜなら、パターンを特定し、それらのパターンを記録する場所、つまり主成分分析とほぼ同じであるからです。そして、わかりました、これがその時点での原因でした。ええ、それは何か、ロードマップには載っていませんが、製品管理の観点から考えてきたことです。

Eric Kavanagh：想像できます。ああ、どうぞ。

スタン・ガイガー：いいえ、私は言います-あなたの経験がわからないので、私たちは多くのリクエストを受け取ります-しかし、私たちが見つけるのはDBAが手の甲のようなデータベースを知っているが、BIのものはプラットフォームの健全性に関してはブラックボックスのようなものです。そして、そこにはありません、彼らはそれについての多くの知識ベースを持っていません。 5年から10年くらい働いていたからですよね。しかし、これらを見つけたり、警告を受け取ったり、何が起こっているのかを把握したりすることを担当する典型的な人々は、彼らにとって一種のブラックボックスです。

エリック・カバナ：ええ、想像できます。私も知りたいので、その1つの画面で、通過するすべてのクエリ、実行にかかった時間、および生成者を確認する方法を示しました。 SQLクエリ自体の実際の構造も確認できますか？たぶん、人々は本当に大きくて面倒なSQLクエリを組み立てるのと同じように、素敵でタイトなクエリを実際にまとめるマスターとは対照的です。それはあなたがこのツールを通して視覚化し、それがあなたの問題を助けることができるものですか？

スタン・ガイガー：ええ、だからあなたができることは、ここでやったように、たとえば経過時間で並べ替えただけなのです。それで、最も時間がかかったものを見ることができ、それからテキストを受け取りますが、それでも、それを見て、行くのは多かれ少なかれ主題の専門家である誰か次第です。これは、ワークロード分析の一種です。データベース側のSQLワークロードアナライザーと呼びます。これから、似たようなことを思いつくのではないかという考えにだまされています。これらのクエリを作成し、それらのクエリを調整する方法に関する推奨事項を示します。しかし、問題の1つは、このMDXクエリがかなり特殊な言語であるということです。

エリック・カバナ：ええ、想像できます。しかし、たとえば、人が誰であるかを見ることができるので、1人が、1人の人が最長のプロセスクエリの10を担当している場合、それ以外の人が彼を呼び出したり呼び出したりできない場合、彼のマネージャーまたは誰かが「ねえ、この男は多くの帯域幅を噛んでいる」と言って、それがビジネスにとって最も価値のあるクエリであることがわかりますか？クエリ自体から、ビジネスの価値が何であるかというコンテキストにそれを配置する必要があります、それは単なる数字のゲームではありませんよね？それは、この男が私たちのパワーユーザーであり、ビジネスを変える人だということです。

スタン・ガイガー：いいえ、あなたはまったく正しいです。つまり、これは顧客がこれを使用する方法の1つであり、それを可能にすることです。あなたが言ったように、あなたは私が話すことの1つであるため、1つの領域を見つけるかもしれません、私は常にExcelにスラグしますが、Excelの分析サービスに接続し、OLAPからピボットテーブルを実行し、独自のクエリを生成し、それらを送信し、時にはそれらが最良の形ではないので、戻ってそれらを識別し、実際にそれらを書き換えてユーザーに与え、そこに外に走らせることができます。ピボットテーブルに戻ります。

エリック・カバナ：そのとおりです。クエリについて話すとき、皆さんはクエリの全範囲をカバーしているので、MDXについて言及しましたが、DAXクエリのような他のクエリについてはどうですか？

スタン・ガイガー：ええ、すべてのDAXとMDXをカバーしています。ですから、私が言及しなかったこと、あるいは行ったことの1つは、Microsoftで表形式とOLAPの両方をサポートしていることと、DAXが–しばらく前に話したことだと思います–私たちは多くを見ていますOLAPよりも表形式になりました。「表形式モデルなどを簡単に表示できるため、明らかにDAXクエリが表示されますが、これも取り上げます。

エリック・カバナ：ええ、面白いですね。なぜそれが起こっているのかについてのコンテキストはありますか？それはおそらく、より多くの人々がこのようなことを始めているためであり、OLAPはもちろん新しいものではないからでしょうか、それは少なくとも30年は何年もの間続いているのでしょうか？

スタン・ガイガー：そうですね 、それは一種の組み合わせです。キューブを設計することの1つは芸術です。また、データを事前に集約するためにキューブが構築されたため、データをすばやく取得できますが、すべての集約を行う必要があるため、キューブの処理には時間がかかります。そして、ハードウェアが安くなり、メモリが安くなり、誰もが円柱型のストアとインメモリデータベースを使用するようになりました。また、表形式はおそらく従来のリレーショナルデータベースに最も近く、OLAPを使用する場合よりも表形式モデルを作成する方がはるかに簡単かつ迅速です。しかし欠点は、メモリに常駐し、すべてがメモリに常駐するため、非常にメモリ集約型であり、要求するまでデータが集約されないことです。それで、すべてを言ったが、もっと多くの表が出始めている。

エリック・カバナ：それは面白いです。また、この業界は少し平らになっているためかもしれません。つまり、私が意味することは、データとやり取りし、さまざまなツールを使用する人が増えているということです。それは間違いなく、中小企業のユーザーが非常に多く、さらに大規模な組織でさえ、ツールにアクセスし、ツールにアクセスし、クエリを実行しており、キューブを構築するためのプロセス全体とテクノロジーを、あなたの要点まで、正しいですか？「それは考えが必要だからです、そしてそれはまた高価ですよね？そこに新しいテクノロジーを使用しない限り、これらのキューブを構築するには時間がかかり、エネルギーが必要です。たとえば、Snowflakeのような企業と話をしました。たとえば、かなり面白いことをしているのですが、もっと多くの人がそれを使用していると思います。、正式にキューブを構築するのとは対照的に、そうですか？

スタンガイガー：ええ、そうですね、Excelです。PowerPivotとは何だったのでしょうか。実際に見てみると、実際は表形式です。これは、表形式モデルを構築する方法です。そして、次のイテレーションでは、作成した表形式のモデルを教えて、SQL Serverに展開して、他の人と共有できるようにしました。そのため、Excelからの自然な拡張のようなものです。

エリック・カバナ：ええ、それは良い点です。過去5年間から7年間に私たちが見てきたことは、これらのテクノロジーの使用が途方もない広がりを見せているだけですよね？そして、率直に言って、マイクロソフトはその先駆者であり、分析サービスとPower Pivotを介して電力データを本当に民主化していますか？つまり、それは業界にとって大きな変化でしたね。

スタン・ガイガー：ええ、いいえ、あなたはまったく正しいです。つまり、OLAPであるセマンティックモデルから表形式への移行の推移を示す長いプレゼンテーションを行うとき、スライドがあります。そして、私はマイクロソフトからの引用を持っていると思います。 ITショップの壁だけでなく、ユーザーの手でデータを取得したいので、データを消費している人の手でより多くのデータを取得したいのです。

エリック・カバナフ：それは、私が示した最初の非常に簡単なスライドに戻ります。これは、あらゆる組織の基本的な意思決定プロセスであり、今、これは素晴らしいことだと思います。組織の階層全体から何が起こっているかに注意を払い、彼らのストーリーをテーブルに持ち込み、データでそれを行う、それが一番下の行です、つまり、データでストーリーをバックアップする場合、あなたはそうではない人よりもはるかに強力な議論を持っていますよね？

スタン・ガイガー：そのとおりです。ええ、そうです、まさにその通りです。つまり、以前は「ねえ、このレポートが必要です」だったので、レポートリクエストを処理し、ここを通過してレポートを取得するようになりました。デスクにいるだけで、実際に生成されたデータにアクセスして、ビジネス上の意思決定を行うことができます。

エリック・カバナウ：そうです。ご存知のように、先週、カンファレンスから戻ってきましたが、ストアターゲット用にかなり大きなBI環境を運営している人からヒステリックなコメントがありました。彼はセルフサービス分析とセルフサービスBIを参照していました。それは最近の大きな問題です。セルフサービスを展開したい場合、まずは健全なBI環境を用意した方がいいので、IDERAでやっていることの多くの活動を促進しているのは間違いないでしょうか？あらゆる方法であらゆる種類の質問をするあらゆる種類の人々を世に送り出そうとするなら、誰がどの質問をどこで尋ねているのかを理解できるように、このツールのようなものをここで手に入れたいと思うでしょう。そして、あなたが言ったように、私はここでキックのために投げ捨てる面白い引用、「セルフサービスBIと自分で行くFには良い線があります。」

スタン・ガイガー：ええ。

エリック・カバナ：ヒステリックだと思いました。しかし、セルフサービスの傾向は、あなたがテクノロジーで何をしているのかについて多くの意識を本当に動かしているのを見ていますか？

スタン・ガイガー：ええ、あなたが言ったように、セルフサービスBIを許可しようとすると、おそらく次の理由でパフォーマンスの問題が発生するでしょう：A）アクセスの量、行く人の量データ、およびB）不正な形式のクエリの量とアクセス方法。それで、あなたは本当に、データを消費しようとしているすべての人を幸せに保つことができるように、環境を監視することが本当に不可欠です。

エリック・カバナ：うん、そうだと思う。それは祝福と呪いです：人々がそのようなものを使おうとしているのは良いことです、しかし、あなたのポイントに、あなたがその時適切な道具を持っていなければ、あなたは転がるので不幸なキャンピングカーになりますこのようなツールを使用せずにセルフサービスを実行することは、山ほどのトラブルを求めているだけのようです。

Stan Geiger：ええ、つまり、データウェアハウスを構築していたときと同じです。ディメンションとファクトテーブルを正しく取得できなかった場合、アドホックレポートのためにそれを緩め、クロールしたい場合があります岩。

エリック・カバナ：それは素晴らしい。ええ、それは良いことです、人々がこのようなものを使用しているのは良いニュースですが、セルフサービスはあなたがしていることのために多くの活動を推進していると信じなければなりませんこれらのシステムの張力と圧力の量を数桁増やします。 1桁だけではなく、2桁もあります。そのため、可視性を確保したいので、誰が何を、どこで、いつ、どのように、なぜ行っているのかを確認できます。これらの質問をしてから、環境を監視および変更し、誰が何にアクセスできるかのポリシーを変更する方法についていくつかの決定を下しますか？

スタン・ガイガー：そうです。そして、あなたは知っている、それも知っている、利用はあなたがそこに行くことを可能にすることを見る、そして可能性は、キューブ内のオブジェクトについて述べたように、私はそれを改善するために、私が構築し設計する限りもの。そのため、物事のパフォーマンスを見るだけでなく、スキームとデザインがそのレベルでどのように機能しているかを確認して、調整することもできます。そして、Power BIのようなものは今やMicrosoftにとって大事なので、どんどん大きくなります。そのため、BI開発者でなくても、独自のダッシュボードやウィジェットなどを構築できます。

エリック・カバナウ：そうです。はい、それは良いものであり、どこにでも行き渡っていますが、その環境を管理する何らかの方法が必要になるか、不幸なユーザーを獲得するでしょう。それは不幸な経営につながり、それは人々が解雇されることにつながります。物事が落ち始めると、かなり明確なドミノ効果がありますが、これは素晴らしいことです。

それで、私はここで最後の5分間をかみました。ロビン、質問はありましたか？

Robin Bloor：まあ、正直に言うと、実に魅力的だと思います。環境が非常に制約されていて、セルフサービスが実際に世界を変えているという事実について考えています。以前よりもはるかに多くのデータが環境に入ってきたため、その多くが実際に起こっています。唯一の質問は、「時間があまりないからです。しかし、私が質問したいのは、それが非常に良いデモだと思ったからです。 BI監視が機能します。この種のものを持っていない人が実際に何をしているのだろうと思っていましたか？それは非常に困難でなければならないので、あなたが違いを生むいくつかの事柄があり、根本的な原因はよく、必ずしも根本的な原因に到達するとは限りませんが、いくつかのことで根本的な原因に到達することができますあなたが見ていること、多くの人が誰が何を実行しているのかを知るためだけにツールを購入すると言ったとき、そして私の心は回転している、それはあなたが誰が何を実行しているのかわからないようなものだから、ものは制御不能です。それでは、制御不能な環境はどのように見えますか？

スタンガイガー：つまり、ツールにあるこれらすべての情報を自分で取得することはできますが、大量の自家製スクリプトを作成し、「データはすべてそこにあるので、どこに行けばいいかを知る必要があります」それを手に入れるには、ある程度の専門知識が必要ですよね？それで、あなたがそのレベルの専門知識を持っていない環境で、基本的に、あなたが得るものはそうですか、それは上ですか、それとも下ですか？効率的に実行されているかどうかは本当にわかりませんが、アップしていますか？それから、電話をかけるか、「レポートが受信トレイにない、何が起こっているのか」、または「レポートサービスを通じてこのレポートを送信しただけ」、または分析サービスでここでクエリを実行している人がいます。、しかし、それは30分ほどかかり、かつては30秒ほどしかかかりませんでした。さて、今、あなたはファイヤードリルを実行し、それを試して理解する必要があり、ツールなしでは非常に困難になります。

Robin Bloor：ええ、そうですね、あなたが実際にここで手に入れたものの各次元を示したように、それは私にとってますます明らかになっていることでした。もう1つは、非常に原始的なレベルのようなものです。問題が発生していることを知らせるアラートがなければ、それはただの高額です。高額な状況に陥り、何が起こったのかを治そうとします。ものがひどく倒れ始めるまで見つけないでしょ？

スタン・ガイガー：そうです、あなたはあなたが知らないことを知りません。

エリック・カバナ：わかりました。ええと、皆さん、ここで1時間かけて燃え尽きて変化しました。 IDERA SoftwareのRobin Bloor氏、そしてもちろん友人のStan Geiger氏に感謝します。彼らはエンタープライズデータワールドに参加する予定です。実際、もしあなたが誰かがそこに行っていれば、あなたもアトランタにいるでしょう。私たちの良き友人であるトニー・ショーは、4年後にその会議を運営し、素晴らしい仕事をしています。それはすべてホットなものです。うまくいけば、来週また会いましょう。そうでない場合は、来週またご確認ください。他のウェブキャストがたくさん並んでいます。

Hot Technologiesで知りたい質問や提案、またはその他の技術がある場合は、常に自分の考えを聞き、にメールを送信してください。そしてそれで、あなたは別れを告げるつもりです、皆さん。再度ご参加いただきありがとうございます。次回もお話しします。気を付けて。バイバイ。