5 errores de configuración que impactan en el performance de Pentado Data integration

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5 errores de configuración que impactan en el

performance de Pentado Data integration

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1. Utilizar Muchos pasos en una transformación.

No es bueno utilizar demasiados pasos en un solo archivo de transformación.

• Utilización de múltiple threads• Gasto considerable en los cambios de

contexto.• Consumo excesivo de memoria

Alternativas • Dividir el flujo • Comprar + CPU• Priorizar Thread

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2. No utilizar todos los Threads de procesamiento

Tienes 4 CPUs con 4 cores c/u?. Es necesario usarlos!

• No en todos los pasos es posible aplicar esta alternativa.

• Cambiar: “num copies”

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3. Utilizar JavaScript en vez de JAVA

JavaScript es bueno, pero tiene grandes problemas de performance

• Hemos comprobado al cambios JS por java hasta mejoras en performance de 6X

Alternativas

• Utilizar User Defined Java Class• Utilizar User Defined Exp• Construir Plugins

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4. Configurar un Log muy detallado

Es posible que nos interese tener un Log detallado, pero no podemos hacerlo en ambientes de producción.

Log tiene un alto costo. (Disco, print de string, I/O Buff)

• Configurar un nivel razonable de log• Solo configure un log detallado para

ciertos

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5. Configuración memoria por defecto

• El tamaño por defecto es 512MB• Muchos servidores tienen bastante

más memoria.

Alternativas − Utilizar Enterprise DI Server− Aumentar el tamaño en el archivo kitchen.sh

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