Tableauアーキテクチャ：コンポーネント、クライアント、どのように機能するか？

Tableauは、ビッグデータの専門家にとって不可欠なツールの1つです。 詳細な視覚化を通じてデータの結果を表示するのに役立ちます。 Tableauは多くのコンポーネントに分かれています。 そのため、Tableauアーキテクチャについて学ぶことは、データサイエンスを志す人にとって不可欠です。 データ分析が容易になり、データベースへのアクセス、プロジェクトでのコラボレーション、レポートの生成など、さまざまなタスクを実行するのに役立ちます。

データのソース

Tableauをデータの視覚化に使用する前に、操作するデータが必要になります。 そのためには、データのソースをTableauアーキテクチャに追加する必要があります。 データソースは、このアーキテクチャの最初のコンポーネントです。 サーバーにデータを追加するために、さまざまなソースを使用できます。 これらのオプションには、MySQL、Salesforce、Oracle、Excelファイルなどが含まれます。

Tableauの最も優れている点は、一度に複数のソースに接続できることです。 これらのソースから受け取ったデータをブレンドして、正確な結果を提供します。 さまざまな種類のソースを一度に組み合わせることができます。 これは、ExcelファイルをWebアプリケーションと接続し、それらからデータを一緒に抽出するオプションがあることを意味します。

データの接続

ソースからサーバーにデータを転送するためのデータコネクタが必要になります。 Tableauは、このタスクにOBDC/SQLコネクタを使用します。 この接続は、データベースのネイティブコネクタを介して任意のデータベースで使用できます。

Tableauには、この転送されたデータを保存するための2つのオプションがあります。 これらのオプションは次のとおりです。

1. リアルタイムデータ
2. 抽出されたデータ

どちらにも固有の機能があります。 それらについて簡単に説明しましょう。

リアルタイムデータ：

この方法では、外部ソースから直接データを転送できます。 Tableauは、データを転送するためのSQLステートメントと多次元式を送信します。 使用するためにデータをインポートする必要はありません。 リアルタイムの更新を取得するデータソースを使用する必要がある場合に便利です。

Tableauをライブデータソースのデータ視覚化ツールとして使用している場合は、この方法を使用できます。

抽出されたデータ：

ライブデータソースに依存する以外に、特定のソースからデータを取得することもできます。 Tableauを使用すると、データのローカルコピーを抽出ファイルとして作成できます。 Tableauのデータ抽出は、データソースから数百万のレコードを抽出することができます。 わかりやすいインターフェースにより、データ抽出が複雑なままになることはありません。

抽出したデータは、Tableauのデータエンジンに保存できます。 データをROM、RAM、およびキャッシュメモリとして保存してアクセス性を向上させます。 フィルタを使用して、大規模なデータセットから特定のレコードを抽出するオプションもあります。 このようにして、多くのリソースを節約し、プロセスをより速く完了することができます。

これらの機能には両方とも利点があります。 リアルタイムデータを使用すると、中断することなくライブデータを操作できますが、抽出されたデータを使用すると、Tableauを使用してオフラインで視覚化することができます。 抽出されたデータを使用している場合は、Tableauを使用するためにデータソースに接続する必要はありません。

Tableau Server

Tableau Serverは、Tableauの重要なコンポーネントです。 その複数のコンポーネントは、さまざまなタスクの管理に役立ちます。 データをリポジトリに保存し、ユーザーのデータを安全に保ち、多くの同様の重要なタスクを実行します。

TableauServerのコンポーネント

データエンジン

データエンジンは、分析プロセスの速度を最適化して効率を高めます。 抽出を作成、更新、またはクエリします。 また、複数の接続を持つデータソースを使用する場合は、データベース間の結合にも役立ちます。 他の複数のコンポーネント（VizQLサーバーやデータサーバーなど）は、このコンポーネントのローカルインスタンスを使用して、データベース間の結合を実行します。 それとは別に、彼らはデータエンジンを使用してシャドウ抽出も生成します。

Data Engineは、主にTDE（Tableauデータ抽出）を使用しているときに機能します。 多くのTDEを格納し、さまざまなサーバーで実行できます。 また、複数のリクエストを同時に処理できるため、効率が向上します。 必要に応じて、TDEから抽出したデータを保存できます。

アプリケーション・サーバー

アプリケーションサーバーは、認証とアクセス許可を提供します。 ログイン要求、ユーザー権限、およびドメイン認証を処理します。 Tableauサーバーで各セッションを記録することにより、プロセスを安全に保ちます。 また、データの視覚化に関係のないVizQLサーバーに関連するプロセスも処理します。

ゲートウェイ

ゲートウェイにより、TableauクライアントはHTTP（またはhttps）を介してサーバーと通信できます。 必要に応じて、サーバー環境のクラスターのすべてのノードで単一のゲートウェイプロセスを実行できます。 サーバーでSSLを使用する必要がある場合は、クラスターに接続されているすべてのコンピューターの同じ場所に証明書があることを確認してください。

Tableauサーバーは多くの要求を受信し、それらを適切なサーバーに転送する必要があります。 ゲートウェイは、サーバーに関連する複数のプロセスを処理します。 クライアントにファイルを送信したり、URLを書き換えたりします。クライアントがリクエストを送信すると、ロードバランサーに送信されます。 ゲートウェイは、これらの要求をロードバランサーから適切なコンポーネントに分散します。 システムにロードバランサーがない場合、ゲートウェイはロードバランサーとしても機能します。

バックグラウンダー

名前が示すように、backgrounderはバックグラウンドでタスクを実行します。 サーバーとデータエンジンのスケジュールを処理して、操作を改善します。 複数のプロセスを同時に管理できます。 データエンジンと同様に、backgrounderはサーバーで多くの処理能力を消費します。 TDEとは別に、検索インデックスの再構築、使用可能なディスクスペースの確認、ディレクトリグループの同期にも役立ちます。

VizQLサーバー

VizQLサーバーはデータを視覚化に変換するため、Tableauサーバーアーキテクチャの重要なコンポーネントであることは間違いありません。 クライアントが視覚化を要求すると、VizQLに送信され、SQLステートメントに変換されます。 次に、VizQLはそれをデータソースに送信し、そこからリクエストがVizQLに返送されます。 その後、いくつかの計算を追加し、最終製品をユーザーに送信します。

VizQLサーバーは、読み込み時間を短縮するために視覚化のキャッシュを作成します。 複数のユーザーが視覚化の権限を持っている場合、それらは同じキャッシュも受け取ります。

リポジトリ

このコンポーネントは、割り当て、ユーザー、プロジェクト、およびアクセス許可のサーバーメタデータを処理します。 パーツがメタデータを必要とするときはいつでも、リポジトリはそれに応じて同じものを送信します。 また、ビジュアライゼーションをフラットファイルの形式で保存します。 また、将来の監査のためにパフォーマンスデータを保存することもできます。 Active Directoryと連携して、ログイン検証のために情報をアプリケーションサーバーに送信します。

データサーバー

外部ソースからのデータを管理します。 データサーバーは、ストレージ、データ接続、セキュリティ、ドライバー要件、およびメタデータ管理を処理します。 また、パラメータ、計算など、保存されたデータに関連する詳細も保存されます。データサーバーを使用すると、メタデータ管理を一元化できます。 また、ユーザーがデータソースにアクセスできないようにするための要求も処理します。

ライセンスと検索

ライセンスコンポーネントは、その名前が示すように、サーバーのライセンスタスクを処理します。 一方、検索セクションでは、リポジトリ内のインデックスで要件を検索できます。 これらのコンポーネントは単純に見えるかもしれませんが、サーバーが適切に機能するために不可欠です。

Tableauアーキテクチャの広大さに気づいたはずです。 Tableauサーバーについて理解したので、次のセクションであるTableauクライアントを見てみましょう。

Tableauクライアント（デスクトップ、モバイル、およびブラウザー）

Tableauへのアクセスに使用するモバイルデバイス、オンクラウド、Webアプリ、およびオンプレミスインターフェイスはクライアントと呼ばれます。 これらのエンドユーザーは、視覚化またはデータにアクセスするためにサーバーと対話します。 クライアントを介してデータにアクセスするためのリクエストを送信すると、それに応じて視覚化が表示されます。

Safari、Google Chrome、Mozilla FirefoxなどのWebブラウザーを使用すると、TableauOnlineのダッシュボードを介して視覚化のコンテンツを編集できます。 この目的でTableauDesktopを使用することもできます。 これにより、サーバーでダッシュボードを作成および管理できます。 Tableauでは、モバイルアプリケーションを介してサーバーにアクセスして使用することもできます。

Tableauデスクトップは、ソースから受け取ったデータを使用して、ダッシュボード、ワークブック、および視覚化を作成するのに役立ちます。 将来使用するために、結果をサーバーに公開することもできます。 このツールを使用すると、タブレット、電話、およびPCに応じてダッシュボードのカスタムデザインを作成することもできます。

TableauServerアーキテクチャの仕組み

Tableauサーバーアーキテクチャのさまざまなコンポーネントが連携して、必要な結果を提供します。 サーバーは、データコネクタとビジュアライザー間の通信を容易にします。 さまざまなコンポーネントの特定の機能について説明した後、それらがすべてどのように連携するかを見てみましょう。

• まず、データソースはコネクタを介してデータを送信し、そこでデータエンジンとリポジトリを通過します。 データエンジンは受信したデータを処理し、それに応じてその値（データ型やディメンションなど）を割り当てます。
• データエンジンのセクションであるSQLコネクタは、ユーザー要求を処理するためのSQLクエリを生成します。
• これらのコンポーネントの後に、データサーバーがあります。 データコネクタの動作を処理して、正しく機能することを確認します。 次に、データはVizQLサーバーに送信され、次にアプリケーションサーバーに送信されます。 アプリケーションサーバーが受信する要求のタイプを判別している間、VizQLサーバーは必要な視覚化を作成します。
• 最終段階では、ゲートウェイがクエリとユーザーリクエストを処理します。 必要に応じてプライマリサーバーとして機能し、セカンダリサーバーにリクエストを送信します。

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Tableauについてもっと知りたいですか？

Tableauは、データ分析に関しては強力な存在です。 このガイドでは、Tableauアーキテクチャ、そのサーバー、およびそのコンポーネントについて学習しました。 強力なデータ視覚化ツールを提供するために、さまざまな部分がどのように連携するかを見てきました。 多くの組織がTableauを使用しています。

このツールのサポートも非常に印象的です。 それらは定期的な更新をリリースするので、バグやその他の技術的な原因に関する問題に直面することはありません。 Tableauとデータ分析ツールの詳細については、ブログをご覧ください。

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