Optimisation Native des Seuils CAS

Est-il possible d'appliquer des filtres de seuils directement pendant l'analyse comparative sans etapes preliminaires ? - compare

Absolument, les data engineers peuvent exploiter les parametres de ciblage natifs minFrequency, maxFrequency, minPosition et maxPosition. Ces attributs determinent dynamiquement quels groupes atteindront les tables de sortie. L'application d'un filtre avance de type minFrequency=5 maxFrequency=100000 minPosition=1 ecartera instantanement le bruit statistique (groupes anecdotiques) et les eventuelles anomalies de sur-representation, optimisant de facto la charge des microservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).

Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système. avals.

Exemples pour l'action compare

Comparaison basique de deux tables

On compare les groupes basés sur la colonne 'produit' entre les deux tables.

Comparaison avancée avec tables de sortie et colonnes générées

Cet exemple génère une table de fréquences et inclut toutes les colonnes de diagnostic (_Frequency_, _GroupID_, etc.) pour voir exactement où les données divergent.

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Conseil de l'Expert

Pour maximiser les performances sur de gros volumes (Terra-octets), privilégiez toujours ces paramètres natifs aux clauses WHERE après-coup. En filtrant lors de la phase de réduction (Reduce phase) de l'action CAS, vous réduisez drastiquement les entrées/sorties (I/O) et la consommation de mémoire vive des nœuds de travail.

Architecture Technique du Filtrage In-Action

Réduction de la Latence Réseau : En limitant le nombre de lignes générées à la source, le transfert vers les microservices comme Visual Analytics ou Model Studio est quasi instantané.
Élagage au Runtime : Les paramètres minFrequency et maxFrequency agissent avant la matérialisation des résultats en mémoire, évitant ainsi la saturation du cache CAS.

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