QlikView + Qlik Sense Blog von Heldendaten

Häufig wird bei Hardware Sizing nur über das Qlik Server Service gesprochen. Die harte Arbeit der Datenaufbereitung übernimmt in der Nacht jedoch das Publisher Modul. Viele kleinere bis mittlere Qlik Installationen nutzen für diese (nächtliche) Beladung die gleiche Maschine. Das geht oft gut, doch kämpfen Server und Publisher dann häufig um die gleichen Memory- und CPU-Ressourcen, was über die Zeit bei wachsenden Datenmengen zu unerwünschten Verhalten führt. Um die notwendigen Ressourcen für den Publisher besser monitoren zu können, installiert Qlik - gut versteckt - einige Indikatoren in Microsoft Perfmon.

Das QlikView Server Service ist sehr aggressiv in seiner Memory-Consumption. Ähnlich eines Datenbankservers reserviert es Memory (WorkingSet) vor, da es annimmt, das wichtigste Service am ganzen System zu sein. Auch in der Nacht hält das  QlikView Server Service sein Memory (vor allem wenn es das untere Workingset schon einmal erreicht hat), was dazu führt, dass für die Reloads nur wenig freier Speicher zur Verfügung steht. Laufen dann noch mehrere Reloads gleichzeitig, kann es mit Memory auf einer einzelnen Maschine schnell knapp werden.

Für QMC-Administratoren ist es oft schwierig zu sagen, wann wieviel Tasks gleichzeit laufen und wieviel Last vom Publisher (bzw den qvb.exe des Distribution Services) dabei produziert wird. Seit QlikView 11.20 SR7 kann man sich zwar in jedem TaskLog eine Summary zeigen lassen, das gibt aber kein vollständiges Bild wie sich die Beladungen über einen vollen Nacht-Zyklus inklusive aller Abhängigkeiten verhält.

Um zu verstehen was nächtens bei den Reloads am Server so passiert, gibt es ein gut verstecktes Feature: Das QlikView Distribution Service registriert einige Performance Counter Indikatoren in Microsoft's PerfMon Tool das in jeder Windows Version zur Verfügung steht.

PerfMon - Performance Counter Indikatoren vom QlikView Distribution Service

Nicht alle Indikatoren sind ganz verständlich (und werden wohl nur vom Qlik Support genutzt), aber um sich einen Überblick zu verschaffen, benutze ich gerne

• # of running tasks .. wieviele Tasks (qvb.exe) laufen gerade
• Current QVB CPU Load .. CPU Zeit die von den Reload Tasks verbraucht wird.
• Current QVB memory Usage .. den absoluten Wert kann ich nicht ganz nachvollziehen, aber er zeigt Arbeitsspeicher-Ausreißer bei großen JOINs usw.

Zusätzlich kann man einige Standard Windows-Indikatoren wie Arbeitsspeicher und Prozessorzeit (%) dazuhängen, um das Gesamtsystem zu überwachen.

Die nächsten Sceenhshots zeigen ein Beispiel wie Perfmon den Verlauf über die Zeit mitprotokolliert.



Die hellgrüne Linie zeigt die 4 gerade laufenden Tasks der QMC. Die Dunkelgrüne zeigt die Summe der verbrauchte CPU Zeit dieser Tasks (in Summe vier qvb.exe, in Screenshot sieht man nur eine qvb.exe im Taskmanager, da alle anderen gerade keine CPU verbrauchen). Rot+Blau gestrichelt zeigen den Zustand des gesamten Servers. Die gelbe Linie "Current QVB memory usage" kann ich in absoluten Zahlen nicht deuten, ist aber eine interessante Information um ressourcenfressende Skripte zu entdecken.

Werden die Reloads nach der Reihe fertig abgearbeitet, fallen auch die zwei grünen Linien entsprechend. Siehe unterhalb Screenshot mit nur noch einem laufenden Reloadtask.





Bei größeren Installationen - oder falls Sie viele untertägige Reloads fahren - empfehlen wir immer das Aufteilen der zwei Services "QlikView Server Service" und "QlikView Distribution Service (aka Publisher)".  Im Zeitalter der Virtualisierung und noch immer fallender Memory-Preise ist ein Deployment mit zwei Maschinen vorzuziehen. Beide Services können die vollen Ressourcen Ihrer Maschine nutzen, und kommen sich auch unter hoher Last nicht in die Quere.

Ein exemplarisches Deployment auf  zwei Maschinen für "PRODUKTIV"

 Wo das ManagementService und der Webserver läuft, ist zu vernachlässigen. Manchmal setzt man dafür auch eine dritte Maschine ein.

Es freut mich, dass bei der Qlik Geo-Extension unserer Wahl "NPGeoMap" die Entwicklung so rasant vorangeht. Die Version 2.5 kommt unter anderem mit Touch-Support für das IPAD sowie drei neuen Demos die die Möglichkeiten der Geo-Darstellungen eindrucksvoll zeigen.

Einen ersten Überblick über NPGeoMap können Sie sich auf heldendaten.net verschaffen. Noch besser Sie sehen sich aber gleich die 3 aktuellen Demos der neuen Version 2.5 an. Auf demo.heldendaten.net/qlikview können Sie unter der Kategorie "NPGeoMap" die Livedemos finden.

NPGeoMap 2.5 Demos auf demo.heldendaten.net

NPGeoMap Demo

In dieser Demo sieht man am Beispiel Österreich wie man die unterschiedlichsten Geodarstellungen als Polygone (Heatmaps auf Flächen), Strecken oder Marker auftragen kann.  Besonders die drei neuen Reiter am Ende der Demo möchte ich hervorheben:  über das neue Touchmenü kann man neben rechteckigen Flächen auch ein oder mehrere Kreise anlegen, und über STRG+Klick die selektierten Punkte dann auch auswählen. Siehe Screenshots unterhalb:

Über das Touchmenü rechts oben in der NPGeoExtension einen Kreis setzen

Über STRG+Klick die Punkte innerhalb des Kreises wählen

Am nächsten Reiter mit der Auswahl weiterarbeiten

NPGeoMap Flights

Diese Demo wurde für Qlik Sense dieses Jahr sogar auf der Qlik Partner Konferenz in Orlando vorgestellt. Es zeigt wie man NPGeoMap nutzen kann, um Flugverbindungen darzustellen. Unterhalb ein Screenshot aus der aktuellen Qlik View Demo.

NPGeoMap Flüge ab Wien

NPGeoMap UBahn

Wer nicht Wegfliegen möchte, aber trotzdem Strecken zu verbinden hat, findet vielleicht Gefallen an dieser Demo.  Die "verzerrte" Plandarstellung im UBahn-Wagon kann man sich also zukünftig sparen. Am Screenshot unterhalb sieht man die tatsächlichen Abstände und Verläufe zwischen den Stationen des Wiener UBahn Netzes.

NPGeoMap UBahn Linien in Wien

Ausblick

In einem der nächsten Einträge werde ich mich dann mit der NPGeoMap Version für Qlik Sense beschäftigen. Was ich bisher gesehen habe, gefällt mir das auch schon sehr gut!

Viele Videos und Inhalte zu Qlik Sense finden sich im Internet auf Englisch. Auch wenn man auf der Qlik Community postet, ist es oft zielführender englische Screenshots und Bezeichnungen zu nutzen. Ein deutschsprachiger Laptop zeigt aber Qlik Sense Desktop hartnäckig auf Deutsch an. Hier eine kurze Anleitung wie man das mittels Chrome (und ganz ähnlich in den anderen Browsern) ändern kann.

1) Im Chrome folgende URL eingeben: chrome://settings/languages

(bzw. unter "Einstellungen|Erweiterte Einstellungen anzeigen den Sprachdialog wählen")

Dort "Englisch" als Sprache auswählen und den Button "Google Chrome in dieser Sprache anzeigen" wählen!

Spracheinstellungen Chrome

Chrome schließen, damit die Änderungen übernommen werden.

2) Qlik Sense über das Windows Startmenü normal starten und im Hintergrund geöffnet lassen

3) Chrome wieder starten. http://localhost:4848/hub/ eingeben

 Nun läuft  Qlik Sense Desktop im Browser auf Englisch. Siehe Screenshot.

Qlik Sense Desktop im Browser auf Englisch

Der normale Qlik Sense Desktop im Windows-Startmenü ist weiterhin deutsch (da müsste man scheinbar tatsächlich in der Windows Systemsteuerung die Sprache umstellen)

Es gibt viele graphische Hilfsmitteln in QlikView um seine Kunden zu klassifizieren. Sei es die Anzeige einer fix gerechneten Klassifizierung aus dem Quellsystem, ein Balkendiagramm in dem man mit der Maus die relevanten Kunden selektiert, oder eine ABC-Analyse. Manchmal möchte der Anwender die Kunden aber erst an der Oberfläche anhand von dynamischen Grenzen auswählen können.

Das Schöne an QlikView ist, dass es die Detaildatensätze im Arbeitsspeicher hält. Anstatt also nur eine vorberechnete Klassifizierung aus dem Quellsystem anzeigen zu können, kann man anhand der aktuellen Selektion dynamisch Kunden wählen. Unterhalb zwei Beispiele wie man solche Anforderungen in QlikView userfreundliche lösen kann.

1. Selektiere Kunden anhand eines Umsatzbereiches

Will der Anwender also alle Kunden filtern, die im August 2015 zwischen 1.500 und 5.000€ Umsatz gemacht haben, kann er das prinzipiell mit dem Feature "Erweiterte Suche" tun. Jedoch ist einiges an Tipparbeit nötig und auch die Formel-Syntax ist oft nicht ganz einfach. Deswegen stellen wir unseren Anwendern hierfür zwei Inpuvariablen (für die Umsatzgrenzen) und eine Schaltfläche bereit, welche die Drecksarbeit übernehmen:

Ein Klick auf den Button selektiert Kunden mit Umsatz im Aug 2015 zwischen 1,500 und 5,000€

Nach dem Klick sieht man die Syntax der Erweiterten Suche in der Auswahlstatus-Box. Es wurden acht Kunden selektiert.


Mit dieser Auswahl an Kunden kann der Anwender nun weiter analysieren: Wählt er zum Beispiel den September, sieht er, dass erst zwei der acht Kunden im aktuellen Monat Umsatz generiert haben.


Die Syntax der dynamischen Suche auf das Feld "Firma" wird in der "Auswahl in Feld"-Aktion der Schaltfläche weggekapselt:

='=sum(Umsatz) >= $(vSuchwertMin) and sum(Umsatz) <= $(vSuchwert)'

2. Klassifiziere Kunden anhand eines durchschnittlichen Bestellwertes

Abhängig von z.B. der Produktkategorie kann der durchschnittliche Bestellwert eines Kundens stark variieren: der Bestellwert bei Ersatzteilen ist niedriger, als wenn man eine ganze Maschine kauft. Insofern ist eine vorberechnete Klassifizierung im Vorsystem oft nicht ausreichend, da dort die Klassifizierung zumeist über alle Bestellungen des Kunden vorgenommen wird.

In unserem Beispiel sehe wir, dass im Jahr 2015 in der Kategorie "Milchprodukte" neun Kunden existieren, die einen durchschnittlichen Bestellwert größer 700€ haben. Das sind für den Anwender die "A Kunden" in dieser Kategorie. Die Grenzen für die ABC-Kunden kann über die Inputbox frei definiert werden.

9 Kunden haben einen durchschnittlichen Bestellwert von mehr als 700€ im Jahr 2015 für Milchprodukte

Eine Auswahl in der Listbox liefert uns die "A Kunden". Man sieht auch, dass nach Klassifizierung des Vorsystems zwei dieser Kunden eigentlich als "B Kunden" firmieren. Klar, denn diese Klassifizierung ist nicht dynamisch anhand der aktuellen Userselektion und Umsatzgrenzen.
 

Ändert man die Produktkategorie nun auf "Getränke", sieht man, dass hier die Klassifizierung anders aussieht: wir hätten bei gleicher 700€-Grenze mit "QUICK-Stop" nur einen der neun Kunden als "A Kunden"! Vier der anderen Kunden sind in dieser Kategorie überhaupt nur C-Kunden.



Die Implementierung der Selektion ist mit einer dynamische Listbox gelöst. Die AGGR-Funktion berechnet dynamisch anhand des Feld Firma und der Bestell-Nrs die ABC-Klassifizierung.

=aggr(
 if(
  avg(
   aggr(
    sum(Umsatz),Firma,[Bestell-Nr]
   )
  ) < $(vSmall), dual('C Kunde: Umsatz <$(vSmall)',1),
  if(
   avg(
    aggr(
     sum(Umsatz),Firma,[Bestell-Nr]
    )
   )< $(vMedium), dual('B Kunde: $(vSmall) < Umsatz < $(vMedium)',2), 
   
   dual('A Kunde: Umsatz >= $(vMedium)',3))
  ) 
  
  
,Firma)

Das gesamte Beispiel finden Sie hier.

PS: die AGGR in AGGR wäre hier nicht unbedingt notwendig. sum(Umsatz)/count(Distinct Bestell-Nr) ginge auc; aber schön das zu zeigen :-)

Das österreichische Bundeskanzleramt und die Stadt Wien stellen auf der Plattform data.gv.at  einen Katalog offener Datensätze aus der öffentlichen Verwaltung bereit, welche auf den Open Data-Prinzipien basieren. Mit  QlikCloud bietet Qlik eine freie SaaS Qlik Sense Version, mit der wir aus diesen Datensätzen aussagekräftige Visualisierungen erzeugen können.

Wenn Sie sich gratis bei QlikCloud anmelden, bekommt Sie 1 Gigabyte an Space auf denen Sie Ihre Visualisierungen ablegen kann. Wenn Sie in einem Team arbeiten, können Sie die Applikationen mit bis zu 5 Personen teilen.

Das Erstellen einer Applikation

Zum Testen habe ich mir die Standorte für Carsharing  in Wien von data.gv.at heruntergeladen. Das Erstellen einer neuen Qlik Sense App in der Cloud ist simple:

1) Entweder laden Sie eine bestehende .qvf Datei hoch, die Sie mit dem Qlik Sense Desktop aufgebaut haben, 
oder

2) Sie laden die .csv Datei von data.gv.at per Drag&Drop in die QlikCloud und erstellen die Applikation komplett online.

Nachdem man die GeoPunkte in das Qlik Format transformiert hat, steht einem eine in der QlikCloud eine vollwertige Qlik Sense Entwicklungsumgebung zur Verfügung: Die Standorte habe ich mit dem Kartenobjekt visualisiert, das Kartenmaterial kommt automatisch von OpenStreetMap. Für die Standortdetails und die Anzahl der Standorte pro Bezirk habe ich unterhalb weitere Darstellungen ergänzt.


Um zu Analysieren welche Standorte nördlich der Donau sind, benutze ich die Lassoselektion.

Das Teilen einer Applikation

Wenn Sie Ihre Applikation teilen möchten, können Sie bis zu 5 Personen einladen Ihre Visualisierung online mit zu nutzen. Einfach ein Rechtsklick auf die Applikation und den Menüpunkt "In gemeinsam genutzter Cloud veröffentlichen" wählen.



Dort können Sie über den Button "Freigeben" bis zu 5 Email Adressen zu Ihrer Applikation einladen.

Das Teilen einer Visualisierung

Wenn Sie ein Visualisierung direkt auf Ihrer Webseite oder Ihrem Blog einbinden wollen, können Sie das mittels "Qlik Sense Charts" tun. Rechtsklick auf die Visualisierung und "Teilen" wählen. Sie bekommen eine URL bzw. eine IFRAME Definition um das Chart einbinden zu können.


Hier ein Beispiel die Integration der interaktiven Kartenvisualisierung als IFRAME in unserem Blog