产品名称：Adaptive REPORTING AND ANALYTICS

生产厂商：Adaptive产品类别：其他软件

REPORTING AND ANALYTICS洞察力推动更好的决策和效率

Adaptive Computing的报告和分析工具通过将资源使用情况和工作负载数据流式传输到自定义报告和个性化仪表板中，使组织能够获得见解。

• 提高资源利用率和效率
• 更好的容量规划
• 使资源与特派团目标更加一致

如何它工作

借助Viewpoint Reporting and Analytics，组织可以创建数据流，以从Moab Cloud和TORQUE提取作业，节点，凭证和资源信息，并将该信息关联到汇总视图中。然后，可以将这些汇总视图进一步细化为基于图表的可视化报告或结构化表格。最后，相关报告可以放入可自定义的仪表板中，以帮助组织掌握关键指标（例如服务交付，容量规划，资源使用等）的顶部。

数据处理与准备

• 可伸缩性和性能–该工具基于闪电般的Apache Spark数据处理引擎和高度可扩展且灵活的MongoDB数据库。
• JSON数据流–数据流基于JSON。
• 丰富的数据流设计器：
• 源–从各种源数据流（作业，预留，节点，ACL等）中选择。
• 过滤器–筛选出不匹配的数据。
• 分组和缩减–将数据消息分组并将其缩减为一条记录（例如，将用户的所有作业记录缩减为汇总结果）。
• 联接–将两个数据流捆绑为一个。
• 状态–检测并拦截对象状态变化。
• 转换–通过内联更改属性值来更改数据或执行数学功能。
• 不同–确保数据不包括重复项。
• 扁平化–将层次结构更改为扁平数据结构。
• Fork –处理数据流，以便它们可以并行执行操作。
• 联合–重新合并两个数据流。
• 数据库布局–将数据流转换为实际可查询的记录集合。
• 汇总视图–预览数据流的汇总视图，并估计能够产生多快的结果以优化最佳报告体验。

数据流和汇总视图

报告引擎生成JSON数据流，可以使用传统的数据分析功能（例如分组，缩小，联接，过滤器等）进行扩充。然后将这些流存储在数据库集合中。自适应计算的报告引擎基于Apache Spark，并存储在我们的MongoDB数据库中，以最大程度地提高可扩展性和性能。

报告书

要创建新报告，用户选择他们有权访问的汇总视图。然后，他们使用SQL查询编辑器指定数据字段，详细粒度，输出（图表或表格），并在创建结果图之前对其进行预览。结果可以单独作为报告应用，可以实现到仪表板中，也可以导出到.pdf，.csv或图像文件。运行报告时，用户指定刷新率并传递用于过滤结果的输入（时间范围，用户，用户组）。

Reporting and Analytics引擎随附了许多预定义的报告以及一个丰富的基于UI的设计器，可以进行自定义。

仪表板

仪表板可用于统一报告元素，从而有助于生成特定问题的所需全局视图（无论是操作性，资源容量等）。仪表板使用户可以使用简单的拖动和拖动操作访问多达三个通道以布置所需报告设计师。报告可以包括传统图表（折线图，条形图，饼图）或表格。

摘要

Adaptive Computing的报告和分析工具使组织能够流式传输和组织其数据，以获取见解，从而有助于推动更好的决策和政策执行。这可以提高资源利用率和效率，更好地进行容量规划，并使资源与任务目标更加一致。该工具直接与Viewpoint集成，成为管理员和经理的自然授权扩展。