今日でも、多くの解析は手動で行われています。エンジニアは、記録されたデータをファットクライアント分析ツールで読み込み、分析を進めていきます。分析数が増え、データセットが大きくなり、グローバルな企業規模のシステムになると、このアプローチには限界が来ます。
そのため、この分野の多くのエンジニアは、手作業で分析を開発・実行することで時間とリソースを失うという課題に直面しています。結果は重複して作成され、アルゴリズムの違いにより比較できないこともあります。最悪の場合、結果は再現不可能であり、洞察は失われます。
当社のMerlin Analysis Server 2Gは、第2世代の技術に依存しない解析フレームワークで、取り込んだデータのサーバーサイド解析を統合し、解析結果の生成作業を効率化します。これにより、エンジニアはテストの進捗状況を把握し、アルゴリズムをデータに導入して自動化されたワークフローに統合することで、分析結果を迅速に導き出すことができます。
Merlin/SAMは、分析の自動化、結果の比較可能性の達成、データ系統化機能によるプロセスの透明性の提供を目指しています。
エンジニアは通常、Matlabのようなエキスパートツールを使用して、個人で個々の解析を行いますが、これには時間がかかります。Merlin/SAMは、繰り返しの分析とレポート作成を標準化し、この作業に必要な時間と労力を削減することを目標としています。また、例えば、フリート解析や、個々のデスクトップ解析では処理に適さない多数のテストに関する解析を実行する場合の課題を解決することも意図しています。
Merlinは、解析管理とオーケストレーションを個々のエンジニアの手からサーバーサイドのフレームワークに移行することで、テストデータ管理システムのプロセスに統合します。エンジニアは依然として評価を管理することができますが、実行は管理され、結果は標準化され、比較可能で再現可能です。
Merlinは、キューイング、スケジューリング、モニタリング、イベント管理などのジョブ管理機能も提供します。評価は、プロセス、インポーター、またはASAM ODS通知サービスによって自動的にトリガーされます。エンドユーザーアプリケーションは、これらのトリガーを個別の分析に使用することもできます。
Merlin/SAMは、統合テストデータ管理システムの評価を開発するためのオープンプロセスとインターフェースを備えています。その目的は、顧客やエンジニアが、ユーザーや自動化システムプロセスが使用できる新しい評価テンプレートを作成できるようにすることです。Merlin/SAMには定義済みのジョブステージとタスクが付属していますが、個々のコードやスクリプトに基づいて新しい集計を簡単に追加することができます。
Merlinは、新しい測定やチャンネル計算、適切なエンティティに添付するドキュメント生成、グラフ表示のための計算、単一の計算値や統計、電子メールの送信などの項目を処理することができます。
評価とは、「選択、集約、結合、グループ化、収集、...」のような個々のタスクの1段階または複数段階を含む、設定可能なテンプレートです。これらは専用の手順またはパイプラインにすることができます。Merlinは、ジョブを透過的に管理およびオーケストレーションするフレームワークを提供します。ジョブは、測定IDやしきい値などの個々の設定を持つ評価の実行可能なインスタンスです。
分析結果には、新しい測定値や計算されたチャンネル、正しいエンティティに添付された生成されたドキュメントやレポート、グラフ表示のための計算、単一の計算値や統計などが含まれます。すべての結果は安全でセキュアな環境で得られるため、比較可能です。
Merlin Analysis Serverは、ユーザーが開発したアルゴリズムを統合し、テストデータ管理システムからのデータで実行します。エンジンとしてのMerlinは、アルゴリズムをパラメータ化および構成、入力データ（測定IDなど）と接続し、パッケージを実行プロセスに移動します。実行プロセスは、JAVAまたはPythonのランタイム、Matlabのランタイム、またはSPARKである可能性があり、その処理内容によって異なります。
Merlinは、ユーザー入力（Webアプリケーション）、ポストマン（アドホック）、またはModelMapper Importer、AReS Server、Avalon Serverなどのテストデータ管理システムの他のサービスによってトリガーされます。管理者は解析プログラムを追加、変更、削除することができ、エンドユーザーは解析プログラムをトリガーしたり、解析結果を利用したりすることができます。
Merlinは、作成されたジョブの管理とオーケストレーションのみを行うフレームワークです。ジョブの実行は、別のマシン上のPythonランタイムなど、別のノードやランタイムにアウトソースされます。Merlinは複数のリソースとテクノロジーを管理できるため、システムをオンデマンドで拡張できます。集計計算のリソースはAres Libertas ODS6 Serverから独立しています。
そのため、ビッグデータ技術や処理プラットフォームを統合することで、高性能な分析が可能になります。Ares Janus ODSプラットフォームと組み合わせることで、統合データレイクを共有データソースとして使用できます。
セキュリティの問題はAres Libertas ODS6 Serverと社内のプロセスによって処理されます。
Merlinはテクノロジーに依存しないフレームワークであり、あらゆるタイプのアルゴリズムを可能にします。Merlinはアルゴリズムを統合し、データとのコンテキストに配置します。アルゴリズムはネイティブの環境で実行されます。
イベントと主要業績評価指標（KPI）の特定は、測定に基づく具体的な分析です。イベントには、データに記述された発生に基づいて導き出された開始と終了のマーカーがあります。KPI は通常、イベントの開始と終了のマーカー内で計算される単一値の結果タイプです。1 つのイベントは複数の KPI を持つことができます。
エンジニアは、マーカーまたは KPI のアルゴリズムを追加できるのと同じ方法で、イベントおよび KPI 定義を管理できます。たとえば、データの集計を計算する Matlab スクリプトを提供できます。このタイプの結果は、通常、Elastic Search やその他の好みのインデックス・サービスに保存するために JSON フォーマットで提供されます。
HighQSoftは、ASAM ODS、Apache SPARK、およびHadoopに基づいて、eKPIの定義、ジョブの作成と実行、結果の収集を含む完全なプロセスを実装しました。
HighQSoft GmbH
Black-und-Decker-Straße 17b
D-65510 Idstein
