< 1 Min. Lesezeit

Workflows oder wie ich Last auf die DataEngine bringe

Verfasst von
Erlebe die Marini Integration Platform in einer Online Demo und lass dich beraten.
2021-03-18-DataEngine-Usage-Monitoring

Im Zuge unseres Monitorings der DataEngine-Instanzen stellten wir ungewöhnlich hohe Festplatten- und CPU-Aktivitäten fest. Unsere Nachforschungen ergaben, dass die Ursache in schlecht konfigurierten Workflows lag.

Hier die Ausgangslage, die wir gesehen haben:

2021-03-18-DataEngine-Usage-Monitoring

Das obere Diagramm zeigt eine CPU Auslastung von um die 40%, verbunden mit hohen Leseaktivitäten auf die Festplatten (mittleres und unteres Diagramm – grüne Linie).

Dieser Workflow war dafür verantwortlich:

2021-03-18-DataEngine-Usage-View

Was wir hier sehen, ist ein Workflow, der nicht nur im Scheduler (also minütlich läuft), sondern auch beim Speichern. (1) Desweiteren haben wir keine Conditions gesetzt, so dass dieser Workflow minütlich auf alle Datensätze in Module angewendet wird. (2) Was hier nicht sichtbar ist, das die Action den Datensatz selber aktualisiert, was wiederum ein „On-Save“ Event und damit wieder diesen Workflow auslöst. (3)

So wurde eine rekursive Schleife gebaut, die erst aussteigt, wenn es ein Speicherfehler gibt. Das Ändern des gleichen Datensatzes, ohne eine entsprechende Condition und gleichzeitigem Aufruf des gleichen Workflow ist tödlich. Hier war die Instanz kaum benutzbar während der Ausführung.

Fazit:

Sollen wiederholt die gleichen Datensätze über einen Workflow aktualisiert werden, so sind entsprechende Bedingungen zu setzen, um rekursive Schleifen zu vermeiden. Werden mehrere Actions hintereinander ausgeführt (mit Änderung des aufrufenden Datensatzes), so sollte die Bedingung für die Ausführung des Workflows gleich zu Beginn gesetzt werden. Dadurch wird ein erneuter Aufruf verhindert.

Erlebe die Marini Integration Platform in einer Online Demo und lass dich beraten.
und
Themen:
DataEngineKristian WereliusProzessautomatisierung
Customer Intelligence: Strategien und Use Cases zur Nutzung von Kundendaten

Mehr dazu findest du im Fachbuch Customer Intelligence: Strategien und Use Cases zur Nutzung von Kundendaten von Prof. Dr. Emanuel Bayer und Manuel Marini, das über Springer Gabler publiziert wurde.

Weitere Beiträge aus den Bereichen

Golden Record meets Micro_Data

Golden Record meets Micro_Data

2 Min. Lesezeit

Nutze die Golden Records der MARINI DataEngine über die e-Ident API mit dem Micro_Data-Service der Global Group für deine Kundendaten.

Customer Intelligence: Strategien und Use Cases zur Nutzung von Kundendaten

Ein Customer Intelligence Fachbuch mit strategischer Tiefe und echter Praxisnähe

3 Min. Lesezeit

Das neue Customer Intelligence Fachbuch zeigt, wie Unternehmen mit CIEF, Golden Record und CDP echte Wertschöpfung aus Kundendaten schaffen – mit Beiträgen von 33 Expertinnen und Experten aus führenden Unternehmen.

Realistisches Puzzle-Portrait einer zufriedenen Kundin in mattschwarzen Puzzleteilen – Symbol für die MARINI Golden Record CDP, die fragmentierte Kundendaten zu einem einheitlichen „Single Source of Truth“ vereint.

Von Datensilos zu Gold: Wie Golden Records die Basis für deine Customer Intelligence schaffen

3 Min. Lesezeit

Golden Records in deiner Customer Data Platform (CDP) vereinen fragmentierte Daten zu einem verlässlichen Kundenprofil (Customer 360). Steigere Effizienz und KI-Potenzial für AI-Agents.