Service Manager adatraktár-kiszolgáló kezeléseManage the Service Manager data warehouse

Fontos

A Service Manager ezen verziója elérte a támogatás végét, javasoljuk, hogy frissítsen a Service Manager 2019-re.This version of Service Manager has reached the end of support, we recommend you to upgrade to Service Manager 2019.

Az adatraktár kezeléséhez, amelyet elsősorban a jelentéskészítés használ, karbantartási feladatokat kell végrehajtania az adatraktár-feladatokon.In order to manage the data warehouse, which is primarily used by reporting, you must perform maintenance tasks on data warehouse jobs. Lehetőség van például az adatraktár-feladatok állapotának megjelenítésére, futásának szüneteltetésére és folytatására, ütemezésének beállítására, az ütemezések engedélyezésére és letiltására, illetve egyes esetekben az adatraktár-feladatokkal kapcsolatos hibaelhárítást is kell végezni.For example, you can view their status, pause and resume, set a schedule, enable and disable schedules, and troubleshoot data warehouse jobs. Ezeket a karbantartási feladatokat Windows PowerShell-parancsmagok használatával hajthatja végre.You can perform all of these maintenance tasks by using Windows PowerShell cmdlets. Ezen kívül a Service Manager-konzolon is elvégezheti ezeket a feladatokat.In addition, you can perform some of these tasks through the Service Manager console.

Az üzembe helyezés során regisztrálta a Service Manager felügyeleti csoportot a Service Manager telepítési útmutató Service Manager felügyeleti csoport regisztrálása című részében leírtak szerint.During deployment, you registered the Service Manager management group as discussed in Register Service Manager Management Group in the Service Manager Deployment Guide. Ennek eredményeként elindult az MPSyncJob feladat, illetve a felügyeleti csomagok telepítése.As a result of that action, management pack deployment started and MPSyncJob started. Nem kell elindítania vagy folytatnia az adatraktár-feladatokat, amíg a MPSyncJob nem fejeződött be, ahogyan az a Service Manager-konzol adatraktár-feladatok paneljén látható.You should not start or resume any data warehouse jobs until MPSyncJob has finished, as shown in the Data Warehouse Jobs pane in the Service Manager console.

Hét adatraktár-feladat van, amely különböző időpontokban fut az adatraktár karbantartásához, az alábbi táblázatban látható módon.There are seven data warehouse jobs that run at various times to maintain the data warehouse, as listed in the following table.

Adatraktár-feladatokData warehouse job LeírásDescription
MPSyncJobMPSyncJob Ez a művelet a Service Manager forrásból származó összes felügyeleti csomagot szinkronizálja.This job synchronizes all the management packs from the Service Manager source. A felügyeleti csomagok határozzák meg az adatraktár tartalmát.These management packs define the content of the data warehouse. A feladatot a Service Manager felügyeleti csoport regisztrálása után azonnal elindítja, és a kezdeti futtatáskor több óráig is eltarthat.This job starts to run as soon as you register the Service Manager management group, and it takes several hours to complete on its initial run.
DWMaintenanceDWMaintenance Ez a feladat végzi az adatraktár karbantartását, például az indexelést és a statisztikák frissítését.This job performs data warehouse maintenance, such as indexing and updating statistics. Az MPSyncJob befejezése után automatikusan elindul.This job will run automatically after the MPSyncJob has finished.
Entitás (vagy karcsúsítás)Entity (or Grooming) A karcsúsítási funkciók jellemzően az adatok meghatározott időközönkénti eltávolítását végzik az adatraktárból.Grooming functions typically involve activities on the data warehouse that remove data based on a configurable time period. Megjegyzés: A Service Manager ezen kiadásában a szépségápolási függvények munkafolyamatként kezelhetők.Note: For this release of Service Manager, grooming functions are handled as a workflow. A feladat beállításait nem lehet módosítani.Settings for this job are not configurable.
KinyerésExtract Ez a művelet lekérdezi az Service Manager adatbázisból származó adatokból.This job retrieves data from the Service Manager database. Ez a művelet lekérdezi a Service Manager-adatbázist a legutóbbi futtatási különbözeti adatairól, és az új adatot az adattárházban lévő DWStagingAndConfig adatbázisba írja.This job queries the Service Manager database for the delta data from its last run and writes this new data into the DWStagingAndConfig database in the data warehouse. A Service Managerban két kinyerési feladat található: az egyik a Service Manager felügyeleti csoporthoz, a másik pedig az adatraktár-felügyeleti csoporthoz.There are two extract jobs in Service Manager: one for the Service Manager management group and the other for the data warehouse management group.
ÁtalakításTransform Ez a feladat beolvassa az átmeneti területen található nyers adatokat, elvégzi a szükséges tisztításokat és az újraformázást, valamint a jelentések elkészítéséhez szükséges végleges formátumra alakítja az adatokat.This job takes the raw data from the staging area and does any cleansing, reformatting, and aggregation that is required to get it into the final format for reporting. Az átalakított adatok kerülnek a DWRepository adatbázisba.This transformed data is written into the DWRepository database.
BetöltésLoad Ez a feladat a DWRepository adatbázisból kérdezi le, majd a DWDatamart adatbázisba írja az adatokat.This job queries the data from the DWRepository database and inserts it into the DWDatamart database. A DWDatamart adatbázis szolgálja ki a felhasználók összes jelentéskészítési igényét.The DWDatamart is the database that is used for all end user reporting needs.

Feladatütemezés és gyakoriságJob schedule and frequency

Az ütemezés határozza meg a feladatok elindításának időpontját.The schedule for a job defines when a job starts. A gyakoriság azt határozza meg, hogy az elindítása után milyen gyakran fut a feladat.Frequency refers to how often the job runs after it has started. Az ütemezéstől és a gyakoriságtól függetlenül a feladatok csak akkor futnak, ha engedélyezve vannak.Regardless of schedule and frequency, a job does not run unless the schedule for that job has been enabled. Az Entitás (karcsúsítás) feladat kivételével az összes feladatnak van egy alapértelmezett kezdési ideje, ami éjfél.Except for the Entity (Grooming) job, each job has a default scheduled start time, which is midnight. Az alábbi táblázatban az ütemezett kezdési időket, a gyakoriságokat és az alapértelmezett ütemezési beállításokat foglaltuk össze.The following table lists the scheduled start time, frequency, and default schedule setting.

Adatraktár-feladatokData warehouse job Ütemezett kezdési időScheduled start time FrequencyFrequency Alapértelmezés szerint engedélyezett?Enabled by default?
MPSyncJobMPSyncJob ÉjfélMidnight Minden órábanEvery hour IgenYes
DWMaintenanceDWMaintenance ÉjfélMidnight Minden órábanEvery hour IgenYes
KinyerésExtract ÉjfélMidnight 5 percenkéntEvery 5 minutes IgenYes
ÁtalakításTransform ÉjfélMidnight 30 percenkéntEvery 30 minutes IgenYes
BetöltésLoad ÉjfélMidnight Minden órábanEvery hour IgenYes

A Service Manager ezen kiadásában a szépségápolási függvények munkafolyamatként vannak kezelve.In this release of Service Manager, grooming functions are handled as a workflow. A feladat beállításait nem lehet módosítani.Settings for this job are not configurable.

PowerShell-parancsmagokPowerShell cmdlets

A Service Manager Windows PowerShell-modul olyan parancsmagokat tartalmaz, amelyek ebben a forgatókönyvben az adattárházat működtető kiszolgálón lévő adatraktár-függvények kezelésére szolgálnak.The Service Manager Windows PowerShell module contains cmdlets that are used in this scenario to manage data warehouse functions on the server that hosts the data warehouse. Az összes Windows PowerShell-parancsmagot rendszergazdaként kell futtatnia.You must run all Windows PowerShell cmdlets as an administrator. A Windows PowerShell súgójának megtekintéséhez írja be a Get-Help parancsot, majd annak a parancsmagnak a nevét, amelyhez segítségre van szüksége.To view the Windows PowerShell Help, type the get-help command, followed by the name of the cmdlet for which you want help. Írja be például a következőt: get-help Set-SCDWJobSchedule.For example, type get-help Set-SCDWJobSchedule. A jelen esetben a következő parancsmagok használhatók:The following cmdlets are used in this scenario:

  • Get-SCDWJobSchedule Az adatraktár-feladatok ütemtervét jeleníti meg.Get-SCDWJobSchedule Displays the schedule for a data warehouse job.

  • Get-SCDWJob Megjeleníti az összes ismétlődő Service Manager adatraktár-feladat állapotát.Get-SCDWJob Displays status for all recurring Service Manager data warehouse jobs.

  • Get-SCDWMgmtGroup Az adatraktárban regisztrált felügyeleti csoport részleteit jeleníti meg.Get-SCDWMgmtGroup Shows details for a management group that is registered with the data warehouse.

  • Remove-SCDWMgmtGroup Felügyeleti csoport eltávolítása az adatraktárból.Remove-SCDWMgmtGroup Removes a management group from the data warehouse.

  • Set-SCDWJobSchedule Az adatraktár-feladatok ütemtervének beállítása.Set-SCDWJobSchedule Sets the schedule for data warehouse jobs.

  • SCDWJobSchedule engedélyezése Az adatraktár-feladatok ütemtervének engedélyezése.Enable-SCDWJobSchedule Enables a data warehouse job schedule.

  • SCDWJobSchedule letiltása Letiltja az adatraktár-feladatok ütemtervét.Disable-SCDWJobSchedule Disables a data warehouse job schedule. A feladatok ütemezése alapesetben le van tiltva.Job schedules are disabled by default.

Ismerkedés az adatraktár-feladatokkalGet started with data warehouse jobs

Amikor regisztrálja az Service Manager adattárházat, a MPSyncJob elindul.When you register with the Service Manager data warehouse, the MPSyncJob starts running. A feladat kezdeti futtatása több óráig is tarthat.This job can take several hours to complete its initial run. Amikor a feladat futása befejeződik, két kinyerési feladat jelenik meg az Adatraktár-feladatok ablaktáblán.When this job is complete, you can see two extract jobs listed in the Data Warehouse Jobs pane. Az egyik kinyerési feladatsor a kinyerési ** _ adatraktár felügyeleti csoportjának neve**, a másik kinyerési feladatok pedig kibontási _ Service Manager felügyeleti csoport neveként jelennek meg.One extract job is listed as Extract_data warehouse management group name, and the other extract job is listed as Extract_Service Manager management group name. Ha mindkét kinyerési feladat megjelent, akkor tudható, hogy az MPSyncJob feladat kezdeti futása befejeződött, és tovább lehet lépni az ezt követő karbantartási feladatokra.When both of these extract jobs appear, you know that the initial run of the MPSyncJob is complete and that you can now proceed with the subsequent maintenance tasks.

Az adatraktár moduljának telepítéseData warehouse module deployment

Az adatraktár moduljának telepítése Service Manager elindul, amikor egy Service Manager felügyeleti kiszolgáló regisztrálva van egy adatraktár-felügyeleti kiszolgálón.Data warehouse module deployment in Service Manager starts when a Service Manager management server is registered to a data warehouse management server. Az alábbi szakaszokban a modul részeit, funkcióit és ütemezéseit ismertetjük.The following sections describe module parts, functions, and schedule.

Felügyeleti csomagok szinkronizálásaManagement pack synchronization

A felügyeleti csomagok szinkronizálása az a folyamat, amelynek során az adatraktár felderíti a forrásrendszerben lévő osztályokat és kapcsolatokat.Management pack synchronization is the process by which the data warehouse discovers what classes and relationships exist in source systems. Ezt a folyamatot MPSync névvel is illetjük.This process is also referred to as MPSync. Az adatraktár minden olyan felügyeleti csomaghoz, amely osztályt vagy kapcsolatot definiál, létrehozza a megfelelő kinyerési feladatmodulokat, amelyek célja az egyes osztályoknak és kapcsolatoknak megfelelő adatok kinyerése a megfelelő forrásból.For every management pack that defines a class or relationship, the data warehouse creates extract job modules to retrieve the data for that class or relationship from the corresponding source. Az egyes rendszerek szinkronizálják egymást között az ilyen felügyeleti csomagokat és a hozzájuk tartozó feladatokat.Such management packs and their associated jobs are synchronized between the systems.

A rendszer csak a lezárt felügyeleti csomagokat és a hozzájuk tartozó adatokat szinkronizálja az adatraktárba.Only sealed management packs, and their corresponding data, are synchronized into the data warehouse. Ha módosít egy felügyeleti csomagot, akkor növelnie kell a csomag verziószámát, és nem végezhet rajta hibát okozó változtatást; ellenkező esetben a felügyeleti csomagot nem lehet importálni.If you alter a management pack, you must increase the version number and you cannot introduce any changes that might cause errors; otherwise, the management pack will fail to import. Nem távolíthatja el például az osztályokat, a tulajdonságokat és a kapcsolatokat.For example, you cannot remove classes, remove properties, or remove relationships. Hasonlóan, nem szabad nem támogatott módon módosítani az adattípusokat.Similarly, you cannot change data types in unsupported ways. Nem teheti meg például, hogy egy tulajdonság típusát sztringről numerikusra változtatja.For example, you cannot modify a string property to become a numeric property.

Az MPSync vezénylési feladat alapesetben 30 percenként fut.By default, the MPSync Orchestration job runs every 30 minutes.

Ugyanarra a felügyeleti csomagra több forrás is hivatkozhat.It is possible that multiple sources may refer to the same management pack. A forrásrendszerben azonos vagy újabb verziónak kell lennie, mint az adatraktárban; ellenkező esetben a regisztráció meghiúsul.The version in the source system must be the same or higher version than that in the data warehouse, otherwise registration will fail.

Az adatraktárból el is lehet távolítani a felügyeleti csomagokat.It is possible to remove management packs from the data warehouse. Tartsa azonban szem előtt a következőket:However, keep the following points in mind:

  1. A felügyeleti csomagok eltávolítása nem törli az adattárházból származó, az Service Manager adatbázisban található adatok törlését. Ehelyett a felhasználók számára hozzáférést biztosító adatbázis-nézet eldobásra kerül.Removing management packs does not delete the data from the data warehouse as it does in the Service Manager database; instead, the database view that users are granted access to is dropped.

  2. Ha újraimportál egy korábban eltávolított felügyeleti csomagot, a korábbi adatok ismét elérhetővé válnak.If you reimport a management pack after you have removed the corresponding management pack, the historical data is exposed once again.

    Megjegyzés

    A rendszer csak a lezárt felügyeleti csomagokat szinkronizálja Service Managerról az adatraktárba.Only sealed management packs are synchronized from Service Manager to the data warehouse. Ez alól kivételt képeznek a listaelemek (amelyeket enumerálásoknak is nevezünk).An exception to this is list items, also known as enumerations. A rendszer a csoportokat és a várólistákat is szinkronizálja az adatraktárba, függetlenül attól, hogy lezárt vagy lezáratlan felügyeleti csomagban találhatók.Groups or queues are synchronized to the data warehouse, regardless of whether they are in a sealed or unsealed management pack.

A Service Managerból importált felügyeleti csomagok Service Manager-specifikus és adatraktár-specifikusak.Management packs that are imported from Service Manager are Service Manager-specific and data warehouse specific. A Service Manager felügyeleti csomagok megismerik, hogy a Service Manager adatbázis hogyan strukturált, és az adatraktár-felügyeleti csomagok az adatraktár-adatbázisok struktúráját és folyamatait irányítják.The Service Manager management packs provide awareness of what the Service Manager database is structured like, and the data warehouse management packs drive the structure and processes of the data warehouse databases.

Jelentés központi telepítéseReport deployment

A felügyeleti csomagok szinkronizációs folyamata a Service Managerból importálja a felügyeleti csomagokat, és meghatározza, hogy a felügyeleti csomagok hogyan formálják a szerkezetet, hogyan helyezik át az adattárházat, és hogyan másolhatnak jelentéseket az adattárház és a jelentéskészítésThe management pack synchronization process imports management packs from Service Manager, and it defines how those management packs shape the structure, move the data, and copy reports for the data warehouse and reporting. Miután a rendszer szinkronizálta ezeket a felügyeleti csomagokat Service Manager és az adatraktár között, a rendszer beolvassa az adatokat, és a jelentéseket felhasználói felhasználásra telepíti.After those management packs are synchronized between Service Manager and the data warehouse, the data is retrieved and reports are deployed for user consumption.

A jelentések telepítésének folyamata a következő:Sequentially, report deployment occurs in the following process:

  1. Miután a rendszer az összes azonosított felügyeleti csomagot szinkronizálta az adatraktárral, a szinkronizálási folyamat elindítja a jelentéseket telepítő munkafolyamatot.After all identified management packs are synchronized with data warehouse, management pack synchronization triggers the report deployment workflow.
  2. Mivel a szinkronizált felügyeleti csomagok végső célja a DWStagingandConfig adatbázis, a telepítési munkafolyamat lekérdezi a DWStagingandConfig adatbázisból, hogy milyen új vagy megváltozott jelentéseket kell telepíteni, illetve milyen jelentéseket kell eltávolítani.Because the DWStagingandConfig database is the final destination of the management packs that have been synchronized, the deployment workflow queries the DWStagingandConfig database for any new or changed reports to deploy or any reports to remove.
  3. A telepítési munkafolyamat ezt követően az SSRS webszolgáltatásának segítségével közzéteszi az új és a megváltozott jelentéseket a SQL Server Reporting Services (SSRS) kiszolgálón.The deployment workflow then publishes any new or updated reports to the SQL Server Reporting Services (SSRS) server through the SSRS web services.
  4. Az SSRS tárolja a jelentéseket és a hozzájuk kapcsolódó metaadatokat.SSRS stores the reports and appropriate metadata.
  5. A felügyeleti csomagok szinkronizálása elindítja a sématelepítési munkafolyamatot.Schema deployment workflow is triggered by management pack synchronization.
  6. A változást okozó, újonnan szinkronizált felügyeleti csomagok alapján a rendszer ismét lekérdezi a sémaváltoztatást kiváltó információkat a DWStagingandConfig adatbázisból.Once again, information that causes schema changes is retrieved from the DWStagingandConfig database based on the newly synchronized management packs that are causing the changes.
  7. A rendszer telepíti a sémaváltozásokat a DWRepository adatbázisba.Schema changes are deployed to the DWRepository database.
  8. A rendszer végrehajtja a szükséges változtatásokat a DWStagingandConfig adatbázis kinyerési, átalakítási és betöltési moduljain.Any necessary changes to extract, transform, and load (ETL) modules are made to the DWStagingandConfig database.

A csak Service Manager-specifikus adatokat tartalmazó felügyeleti csomagok nem okozzák a telepítési tevékenységek végrehajtását.Management packs that contain only Service Manager-specific information do not cause the deployment activities to execute. Ilyen hatásuk csak az adatraktárral és a jelentésekkel kapcsolatos új elemeknek van.They are only be triggered for new data warehouse and reporting-specific elements.

Az ETL-folyamatok ismertetéseUnderstand the ETL processes

Az adatraktár sémájának és jelentéseinek telepítése után a DWDataMart adatbázis feltöltődik a jelentések alapjául szolgáló tényleges adatokkal.After the data warehouse schema and reports are deployed, the DWDataMart database is populated with actual data for reporting purposes. Ez a műveletet az ETL-folyamatok végzik.This is done by the ETL processes. Mindhárom folyamat a saját területéért felelős:These three processes each serve their own specific purpose:

  • Akinyerés célja nagy mennyiségű, több forrásból származó adat feldolgozása, valamint az adatok áthelyezése egy olyan területre, ahol elvégezhető a módosításuk és feldolgozásuk.Extract is designed specifically for processing large volumes of data from multiple sources, and it allows for moving data into an area that is built for manipulating the data.
  • Azátalakítási folyamat feladata az összetett logikai és integrációs műveletek optimális végrehajtása.Transform is designed for optimization of complex logic and integration operations. Az ETL jellegű munka túlnyomó része itt zajlik.This process is where most of the ETL work occurs.
  • Abetöltés végzi a feldolgozott adatok tömeges áthelyezését a célhelyre.Load is designed for transferring the data that has already been processed into its target destination in a bulk manner.

Az egyik fő oka annak, hogy a rendszer három különböző adatbázist használ az, hogy így könnyebben optimalizálható a hardverkörnyezet.One of the main reasons for having three different databases is so that you can optimize your hardware environment more easily. A nagy mennyiségű adattal dolgozó környezetekben a DWStagingandConfig és a DWRepository adatbázist nagy írási/olvasási I/O-teljesítményű hardverre kell helyezni.In high-volume environments, the DWStagingandConfig and DWRepository databases must be on computer hardware that is optimized for read/write I/O. A DWDatamart adatbázist ugyanakkor olvasási I/O-ra optimalizált hardverre kell telepíteni.However, the computer hardware hosting the DWDatamart database must be optimized for read I/O. Ezt az eltérést figyelembe véve a DWDatamart adatbázist érdemes a DWStagingandConfig és a DWRepository adatbázisétól eltérő kiszolgálóra vagy meghajtóra helyezni.With that difference in mind, you can separate the DWDatamart to a different server or drive from the DWStagingandConfig and DWRepository databases. A DWStagingandConfig és a DWRepository adatbázist mindeközben érdemes azonos kiszolgálón tartani.However, the DWStagingandConfig and DWRepository databases must remain on the same server.

Az ETL-feladatok működését az alábbi szakaszok ismertetik áttekintő jelleggel.At a high level, ETL occurs in the processes described in the following sections. Ha egyéni jelentések előállítására szolgáló felügyeleti csomagok készítését tervezi, akkor érdemes lehet mélyebben is megismernie ezeket a folyamatokat.If you plan on authoring management packs that are used for custom reporting, you will probably need to know more about these processes in depth.

KinyerésExtract

A kinyerési folyamat rendszeres időközönként indul el.The extract process starts on a scheduled interval. A kinyerés az a folyamat, amely a nyers adatok lekérését kéri le az online tranzakció-feldolgozási rendszerből (OLTP), amely ebben az esetben a Service Manager-adatbázis.Extract is the process that retrieves raw data from your online transaction processing system (OLTP) store, which in this case is the Service Manager database.

  1. A kinyerési folyamat lekérdezi Service Manager a kinyerési folyamat legutóbbi futtatása óta felhalmozódott különbözeti adatokra vonatkozóan.The extract process queries Service Manager for the delta data that has accumulated since the last time the extract process ran.
  2. Az új adatok a DWStagingandConfig-adatbázisba kerülnek, mint a Service Manager-adatbázisban található alapszintű formában.The new data is written into the DWStagingandConfig database in the same basic form as it is in the Service Manager database.

ÁtalakításTransform

Az átalakítási folyamat rendszeres időközönként fut le.The transform process starts on a scheduled interval. Az átalakítási folyamat helyezi át a nyers adatokat a DWStagingandConfig adatbázisból.Transform is the process that moves the raw data from the DWStagingandConfig database. Emellett elvégzi a szükséges tisztításokat és az újraformázást, valamint a jelentések elkészítéséhez szükséges végleges formátumra alakítja és összesíti az adatokat.It also does any cleansing, reformatting, and aggregation that is required to alter the raw data into the final format for reporting. Az átalakított adatok kerülnek a DWRepository adatbázisba.This transformed data is written into the DWRepository database.

BetöltésLoad

A betöltési folyamat rendszeres időközönként fut le.The load process starts on a scheduled interval. A betöltési folyamat a DWRepository adatbázisból kérdezi le az adatokat.The load process queries for the data from the DWRepository database. A DWRepository adatbázisban található, átalakított adatok a DWDatamart adatbázisba kerülnek.The transformed data from DWRepository is inserted into the DWDatamart database. A DWDatamart adatbázis szolgálja ki a felhasználók összes jelentéskészítési igényét.The DWDatamart is the database that is used for all end-user reporting needs.

Adatraktár adatmegőrzésének Service ManagerService Manager data warehouse retention

Az adatraktárban tárolt adatok alapértelmezett megőrzési ideje ténytáblák esetén három év, külső dimenziós táblázatok esetén pedig korlátlan.By default, data is stored in the data warehouse for 3 years for fact tables and for an unlimited period for dimension and outrigger tables. Szükség esetén módosítható a megőrzési idő, így akár tovább is megőrizhetők az adatok, vagy éppen agresszívebb karcsúsítás végezhető rajtuk.However, you can modify the retention period if you want to retain data longer or groom it out more aggressively.

Egyedkapcsolati táblák megőrzési beállításaiFact table retention settings

Az adatraktárban kétféle megőrzési beállítás adható meg:There are 2 two types of retention settings in the data warehouse:

  • Globális: Minden ténytáblához alapértelmezés szerint hároméves megőrzési idő van beállítva az adatbázisban. A később létrehozott ténytáblák ugyanezt a megőrzési beállítást használják alapértelmezettként.Global - The global retention period for all fact tables in the database is set to 3 years by default, which any subsequently created fact tables use as their default retention setting.
  • Egyéni tény – az egyes táblák részletes megőrzési időszaka a 3 év globális beállítását használja, hacsak nem módosítja őket egyenként.Individual Fact - The granular retention period for each individual fact table, uses the global setting of 3 years, unless you modify them individually.

Globális: a Service Manager adatraktárban tárolt adatok alapértelmezett globális megőrzési ideje 3 év, így az összes tábla az alapértelmezett megőrzési beállításként 3 évet használ.Global: The default global retention period for data stored in the Service Manager data warehouse is 3 years, so all fact tables use 3 years as the default retention setting. A később létrehozott ténytáblák is ezt a beállítást használják egyéni megőrzési beállításukként.Any subsequently-created fact tables use this setting when created for their individual retention setting.

Egyedi egyedkapcsolat-táblák: az egyes egyedkapcsolat-táblák öröklik a globális megőrzési értéket a létrehozáskor, vagy testre szabhatja azokat olyan értékre, amely eltér az alapértelmezett globális beállítástól.Individual Fact Tables: Individual fact tables inherit the global retention value when created, or you can customize them to a value that differs from the default global setting. A telepítés során létrehozott alapértelmezett egyéni ténytáblák külön-külön konfigurálhatók a megfelelőnek vélt megőrzési értékkel.You can configure the default individual fact tables that were created during installation, individually with a specific retention value as needed.

Az alapértelmezett táblák vagy adott táblák megőrzési idejének megtekintéseTo view the retention period for default tables or specific tables

  • A Get-SCDWRetentionPeriod PowerShell-parancsmaggal beolvasható az adott adatraktár-adatbázis szóban forgó ténytáblájának vagy az adatbázis alapértelmezett ténytábláinak megőrzési ideje.Use the Get-SCDWRetentionPeriod PowerShell cmdlet to get the retention period for either a specific fact table within a specific data warehouse database or the default for fact tables within the database. A Get-SCDWRetentionPeriod című témakör részletesen ismerteti a használható paramétereket, és példákat is bemutat.See Get-SCDWRetentionPeriod for detailed descriptions of available parameters and example usage.

Az alapértelmezett táblák vagy adott táblák megőrzési idejének beállításaTo set the retention period for default tables or specific tables

  • A Set-SCDWRetentionPeriod PowerShell-parancsmaggal beállítható az adott adatraktár-adatbázis szóban forgó ténytáblájának vagy az adatbázis alapértelmezett ténytábláinak megőrzési ideje.Use the Set-SCDWRetentionPeriod PowerShell cmdlet to set the retention period for either a specific fact table within a specific data warehouse database or the default for fact tables within the database. A Set-SCDWRetentionPeriod című témakör részletesen ismerteti a használható paramétereket, és példákat is bemutat.See Set-SCDWRetentionPeriod for detailed descriptions of available parameters and example usage.

Előzőleg eltávolított felügyeleti csomagok újraimportálásaReimport previously removed management packs

Az adatraktár-információkhoz hozzáférő jelentéseket tartalmazó felügyeleti csomagok fejlesztése és tesztelése során szükség lehet felügyeleti csomagok eltávolítására, majd későbbi újraimportálására.During development and testing of management packs that contain reports that access data warehouse information, you might need to remove the management packs and then reimport them later. A felügyeleti csomagnak az adatraktárból való eltávolítása után azonban, ha az új felügyeleti csomag ugyanazokat a dimenzió-, tény-vagy adatkocka-nevet tartalmazza, mint az eredetitől eltérő séma, törölnie kell a dimenzió vagy a tény táblát a DWRepository és a DWDataMart adatbázisból, és törölni is kell a hivatkozó adatkockát a SQL Server Analysis Services (SSAS) adatbázisból.However, after a management pack is uninstalled from the data warehouse, if the new management pack contains the same dimension, fact, or cube name with a schema that is different from the original, you must delete the dimension or fact table from the DWRepository and DWDataMart databases manually and also delete any referencing cube from the SQL Server Analysis Services (SSAS) database.

Emellett ha egy meglévő adatkockában már szerepel hivatkozás valamelyik dimenzióra vagy tényre, akkor törölni kell az adatkockát tartalmazó felügyeleti csomagot és magát az adatkockát is, mielőtt eltávolítja az új felügyeleti csomagot.In addition, if a dimension or fact is already referenced by an existing data cube, you must also delete the management pack that contains the data cube and the data cube itself before uninstalling the new management pack. Mivel Service Manager nem távolítja el a dimenzió vagy a tény táblát a DataSourceView, és mivel a dimenziókat nem távolítja el a SSAS-adatbázisból, manuálisan kell törölnie az adatkocka-hivatkozások adatait.Because Service Manager does not remove the dimension or fact table from the DataSourceView and because dimensions are not removed from SSAS database, you must manually delete information that a data cube references. Ebben az esetben SQL Server Management Studio használatával el kell távolítania a felügyeleti csomaggal létrehozott egyéni adatkockát a DWASDatabase, mielőtt újraregisztrálja vagy újratelepíti a frissített felügyeleti csomagot.In this situation, you should use SQL Server Management Studio to remove any custom data cube that you created with the management pack from the DWASDatabase before you reregister or reinstall an updated management pack.

Általánosságban elkerülheti, hogy a dimenzió, a tény és a kocka neve ne legyen eltérő sémákban.In general, you should avoid having the same dimension, fact, and cube name in differing schemas. A Service Manager nem támogatja ezt a feltételt.Service Manager does not support this condition.

Az adatraktár-feladatok ütemtervének engedélyezése vagy letiltásaEnable or disable data warehouse job schedules

Az alábbi eljárással engedélyezheti az ETL-feladatok ütemezett használatát igény szerint. Ezzel az eljárással engedélyezheti az adatraktár-feladatok ütemezett használatát.Use the following procedure to enable the schedule for the ETL jobs as needed; you can use this procedure to enable the schedule for any of the data warehouse jobs. Alapértelmezés szerint a kinyerési, átalakítási és betöltési (ETL) feladatok ütemezett műveletei engedélyezve vannak.By default, the schedules for the extract, transform, and load (ETL) jobs are enabled. A Service Manger ezen kiadásában csak a Windows PowerShell használatával engedélyezheti az ütemterveket.In this release of Service Manger, you can enable the schedules only by using Windows PowerShell.

Adatraktár-feladatok ütemtervének engedélyezése Windows PowerShell-parancsmag használatávalTo enable a schedule for a data warehouse job by using a Windows PowerShell cmdlet

  1. Az adatraktár-felügyeleti kiszolgálót futtató számítógépen kattintson a Startgombra, mutasson a minden program, majd a Microsoft System Centerelemre, kattintson a Service Manager 2016elemre, majd a Service Manager rendszerhéjelemre.On the computer that hosts the data warehouse management server, click Start, point to All Programs, click Microsoft System Center, click Service Manager 2016, and click Service Manager Shell.

  2. A Windows PowerShell parancssorába írja be a következő parancsokat, majd nyomja le az ENTER billentyűt minden parancs után:At the Windows PowerShell prompt, type the following commands, and then press ENTER after each command:

    Enable-SCDWJobSchedule -JobName Extract_<data warehouse management group name>
    
    Enable-SCDWJobSchedule -JobName Extract_<Service Manager management group name>
    
    Enable-SCDWJobSchedule -JobName Transform.Common
    
    Enable-SCDWJobSchedule -JobName Load.Common
    
  3. Írja be az Exitparancsot, majd nyomja le az ENTER billentyűt.Type exit, and then press ENTER.

A következő eljárással tilthatja le a kinyerési, átalakítási és betöltési (ETL) feladatok ütemtervét; Ezzel az eljárással azonban letilthatja az adatraktár-feladatok ütemezett használatát.You can use the following procedure to disable the schedule for the extract, transform, and load (ETL) jobs; however, you can use this procedure to disable the schedule for any data warehouse job. A Service Manager ezen kiadásában csak Windows PowerShell-parancsmagok használatával tilthatja le az ütemterveket.In this release of Service Manager, you can disable the schedules only by using Windows PowerShell cmdlets.

Adatraktár-feladat ütemezésének letiltása a Windows PowerShell parancsmagjaivalTo disable a schedule for a data warehouse job by using Windows PowerShell cmdlets

  1. Az adatraktár-felügyeleti kiszolgálót futtató számítógépen kattintson a Startgombra, mutasson a minden program, majd a Microsoft System Centerelemre, kattintson a Service Manager 2016elemre, majd kattintson a Service Manager rendszerhéjelemre.On the computer that hosts the data warehouse management server, click Start, point to All Programs, click Microsoft System Center, click Service Manager 2016, and then click Service Manager Shell.

  2. A Windows PowerShell parancssorába írja be a következő parancsokat, majd minden parancs után nyomja le az ENTER billentyűt:At the Windows PowerShell prompt, type the following commands, and press ENTER after each command:

    Disable-SCDWJobSchedule -JobName Extract_<data warehouse management group name>
    
    Disable-SCDWJobSchedule -JobName Extract_<Service Manager management group name>
    
    Disable-SCDWJobSchedule -JobName Transform.Common
    
    Disable-SCDWJobSchedule -JobName Load.Common
    
  3. Írja be az Exitparancsot, majd nyomja le az ENTER billentyűt.Type exit, and then press ENTER.

Adatraktár-feladatok leállítása és elindításaStop and start a data warehouse job

Leállíthatja és elindíthatja a Service Manageron futó adatraktár-feladatokat.You can stop and start data warehouse jobs that are running in Service Manager. Előfordulhat például, hogy le kell állítania az összes futó adatraktár-feladatot, hogy az adatraktár-felügyeleti kiszolgáló biztonsági frissítése ne zavarja az esetlegesen futtatott feladatokat.For example, you might have to stop all of the data warehouse jobs that are running to ensure that a security update to the data warehouse management server does not interfere with any jobs that might run. A kiszolgáló frissítését és újraindítását követően folytathat minden adatraktár-feladatot.After the server has been updated and restarted, you resume all the data warehouse jobs. A feladatokat a Service Manager-konzol vagy a Windows PowerShell-parancsmagok használatával állíthatja le, majd indíthatja el.You can stop and then start jobs by using the Service Manager console or by using Windows PowerShell cmdlets. Ebben a példában csak a kinyerés, átalakítás és betöltés (ETL) feladatok futnak.In this example, only the extract, transform, and load (ETL) jobs are running.

Megjegyzés

További információ a Service Manager Windows PowerShell-parancsmagok használatáról: a Windows powershell Service Manager parancsmagok konfigurálása és használata.For information about using the Service Manager Windows PowerShell cmdlets, see Configuring and Using the Service Manager Cmdlets for Windows PowerShell.

Az adatraktár-feladatok leállítása és elindítása a Service Manager konzol használatávalTo stop and start data warehouse jobs using the Service Manager console

  1. A Service Manager-konzolon kattintson az adatraktárelemre.In the Service Manager console, click Data Warehouse.
  2. Bontsa ki az adatraktárcsomópontot, majd kattintson az adatraktár-feladatokelemre.Expand Data Warehouse, and then click Data Warehouse Jobs.
  3. Az adatraktár-feladatok ablaktáblán válasszon ki egy rendszert futtató feladatot, majd kattintson a feladatok lista felfüggesztés elemére.In the Data Warehouse Jobs pane, select a job that is running, and then click Suspend in the Tasks list.
  4. Ismételje meg az előző lépést minden adatraktár-feladatnál.Repeat the previous step for each data warehouse job.
  5. Az egyes feladatok folytatásához válasszon ki egy leállított feladatot az adatraktár-feladatok ablaktáblán, majd kattintson a feladatok lista Folytatás elemére.To resume each job, select a job that is stopped in the Data Warehouse Jobs pane, and then click Resume in the Tasks list.

Az összes adatraktár-feladat leállítása Windows PowerShell-parancsmagok használatávalTo stop all data warehouse jobs using Windows PowerShell cmdlets

  1. Az adatraktár-felügyeleti kiszolgálót futtató számítógépen kattintson a Startgombra, mutasson a minden program, majd a Microsoft System Centerelemre, kattintson a Service Manager 2016elemre, majd kattintson a Service Manager rendszerhéjelemre.On the computer that hosts the data warehouse management server, click Start, point to All Programs, click Microsoft System Center, click Service Manager 2016, and then click Service Manager Shell.

  2. A Windows PowerShell parancssorába írja be a következő parancsokat, majd nyomja le az ENTER billentyűt minden parancs után:At the Windows PowerShell prompt, type the following commands, and then press ENTER after each command:

    Stop-SCDWJob-JobName Extract_<data warehouse management group name>
    
    Stop-SCDWJob -JobName Extract_<Service Manager management group name>
    
    Stop-SCDWJob -JobName Transform.Common
    
    Stop-SCDWJob -JobName Load.Common
    
  3. Írja be az Exitparancsot, majd nyomja le az ENTER billentyűt.Type exit, and then press ENTER.

Az összes adatraktár-feladat elindítása Windows PowerShell-parancsmagok használatávalTo start all data warehouse jobs using Windows PowerShell cmdlets

  1. Az adatraktár-felügyeleti kiszolgálót futtató számítógépen kattintson a Startgombra, mutasson a minden program, majd a Microsoft System Centerelemre, kattintson a Service Manager 2016elemre, majd kattintson a Service Manager rendszerhéjelemre.On the computer that hosts the data warehouse management server, click Start, point to All Programs, click Microsoft System Center, click Service Manager 2016, and then click Service Manager Shell.

  2. A Windows PowerShell parancssorába írja be a következő parancsokat, majd nyomja le az ENTER billentyűt minden parancs után:At the Windows PowerShell prompt, type the following commands, and then press ENTER after each command:

    Start-SCDWJob -JobName Extract_<data warehouse management group name>
    
    Start-SCDWJob -JobName Extract_<Service Manager management group name>
    
    Start-SCDWJob -JobName Transform.Common
    
    Start-SCDWJob -JobName Load.Common
    
  3. Írja be az Exitparancsot, majd nyomja le az ENTER billentyűt.Type exit, and then press ENTER.

Adatraktár-feladatok ütemezett Service ManagerSchedule a data warehouse job in Service Manager

Az alábbi eljárást követve ütemezhet egy adatraktár-feladatot a Service Manager.You can use the following procedure to schedule a data warehouse job in Service Manager.

Ezt az eljárást olyan forgatókönyvben használhatja, amelyben az adatraktár-feladatok ütemterve Service Managerban van meghatározva.You could use this procedure in a scenario where a schedule for the data warehouse jobs has been defined in Service Manager. A Service Manager adatbázis és az adatraktár normál karbantartási ablakának megadása céljából módosítani szeretné az adatraktár-feladatok ütemezését.You want to change the schedule for the data warehouse jobs to define standard maintenance windows for the Service Manager database and for the data warehouse. Az adatraktár-feladatok a set-SCDWJobSchedule parancsmag használatával ütemezhetők.Use the Set-SCDWJobSchedule cmdlet to schedule the data warehouse jobs. A Set-SCDWJobSchedule -ScheduleType Weekly parancsmag és paraméter segítségével olyan ütemezést adhat meg, amely szerint a feladatok csak a meghatározott napokon futnak.The Set-SCDWJobSchedule -ScheduleType Weekly cmdlet and parameter combination allows jobs to run only on the days you specify. A következő parancsok például a napi vagy heti ütemtervet határozzák meg:For example, the following commands define a daily or weekly schedule:

Set-SCDWJobSchedule -JobName Transform.Common -ScheduleType Daily -DailyFrequency  01:00:00 -DailyStart 06:00
Set-SCDWJobSchedule -JobName Transform.Common -ScheduleType Weekly -WeeklyFrequency Tuesday, Thursday -WeeklyStart 06:00

Megjegyzés

A Windows PowerShell parancsmagok futtatásához a végrehajtási házirendet RemoteSigned értékre kell állítani.To run Windows PowerShell cmdlets, the execution policy must be set to RemoteSigned.

A következő eljárásban az átalakítási feladat ütemezett futtatását 45 percenként futtatva, a reggel 2:00-kor kezdődik.In the following procedure, you configure a schedule for the Transform job to run every 45 minutes, starting at 2:00 in the morning. A parancsok módosításával saját ütemezést is beállíthat.However, you can modify the commands to set your own schedule.

Az adatraktár-feladatok ütemtervének konfigurálásaTo configure a schedule for data warehouse jobs

  1. Az adatraktár-felügyeleti kiszolgálót futtató számítógépen kattintson a Startgombra, mutasson a minden program, majd a Microsoft System Centerelemre, kattintson a Service Manager 2016elemre, majd kattintson a Service Manager rendszerhéjelemre.On the computer that hosts the data warehouse management server, click Start, point to All Programs, click Microsoft System Center, click Service Manager 2016, and then click Service Manager Shell.

  2. A Windows PowerShell parancssorába írja be a következő parancsot, majd nyomja le az ENTER billentyűt.At the Windows PowerShell prompt, type the following command, and then press ENTER.

    Set-SCDWJobSchedule -JobName Transform.Common -ScheduleType Daily -DailyFrequency 00:45:00 -DailyStart 02:00
    

Adatraktár-feladat ütemezésének érvényesítéseTo validate a data warehouse job schedule

  1. Az adatraktár-felügyeleti kiszolgálót futtató számítógépen kattintson a Startgombra, mutasson a minden program, majd a Microsoft System Centerelemre, kattintson a Service Manager 2016elemre, majd kattintson a Service Manager rendszerhéjelemre.On the computer that hosts the data warehouse management server, click Start, point to All Programs, click Microsoft System Center, click Service Manager 2016, and then click Service Manager Shell.

  2. Írja be a következő parancsot, majd nyomja le az ENTER billentyűt:Type the following command, and then press ENTER:

    Get-SCDWJobSchedule
    

Az adatraktár összes dimenziójának feldolgozásaProcess all dimensions in the data warehouse

Az adatraktárban lévő összes dimenziót egy művelettel feldolgozhatja egy Windows PowerShell-parancsmagok használatával, az egyes dimenziók egyenkénti feldolgozása helyett.You can process all the dimensions in the data warehouse in one operation using Windows PowerShell cmdlets, instead of processing each dimension individually. A SQL Server Analysis Servicest (SSAS) futtató kiszolgálón használja a következő Windows PowerShell-parancsfájlt.On the server that hosts SQL Server Analysis Services (SSAS), use the following Windows PowerShell script. Ügyeljen arra, hogy a teljes kiszolgálónevet adja meg.Be sure to specify the fully qualified server name. Az egyes parancsokat külön is beírhatja, de az összeset Windows PowerShell-parancsfájl (. ps1) fájlként is mentheti, majd futtathatja a parancsfájlt.You can type each command separately, or you can save them all as a Windows PowerShell script (.ps1) file and then run the script.

Service Manager-parancsmagok használata előtt konfigurálnia kell a Service Manager rendszerhéjat.Before you can use Service Manager cmdlets, you need to configure the Service Manager Shell. A Service Manager rendszerhéj konfigurálásával kapcsolatos információkért lásd: a System Center-Service Manager parancsmagok konfigurálása és használata a Windows powershellhez.For information about configuring the Service Manager Shell, see Configuring and Using the System Center - Service Manager Cmdlets for Windows PowerShell.

Az összes dimenzió feldolgozása parancsmagok használatávalTo process all dimensions using cmdlets

  • Másolja és illessze be az alábbi kódrészleteket a parancssorba egy Service Manager rendszerhéjban:Copy and paste the following code snippets at the prompt in a Service Manager Shell:

    [System.Reflection.Assembly]::LoadWithPartialName("Microsoft.AnalysisServices") > $NULL
    
    $Server = New-Object Microsoft.AnalysisServices.Server
    $Server.Connect("<FullyQualifiedServerName>")
    $Databases = $Server.Databases
    $DWASDB = $Databases["DWASDataBase"]
    $Dimensions = New-Object Microsoft.AnalysisServices.Dimension
    $Dimensions = $DWASDB.Dimensions
    
    foreach ($Dimension in $Dimensions){$Dimension.Process("ProcessFull")}
    

Adatraktár-feladat előzményeinek megtekintéseView data warehouse job history

Az adatraktár-feladatok előzményeit Service Managerban futtatva gyűjti a rendszer.A history of data warehouse jobs is collected as they run in Service Manager. Az előzményekben megtekintheti, hogy mennyi ideig futott, illetve mikor futott utoljára sikeresen egy-egy feladat.You can view this history to determine how long a job ran or to determine the last time the job ran successfully. Az adatraktár-feladatok előzményeinek megjelenítésekor a NumberOfBatches paraméter használatával jelenítheti meg a megadott bejegyzések számát.When you display the data warehouse job history, you display the number of entries that you specify by using the NumberOfBatches parameter. Az alábbi eljárást követve a legutóbbi öt elem jeleníthető meg egy megadott adatraktár-feladat előzményeiből.Use the following procedure to view the last five entries in the history of a data warehouse job.

Az adatraktár-feladatok előzményében szereplő legutóbbi öt elem megtekintéseTo view the last five entries in the data warehouse job history

  1. Az adatraktár-felügyeleti kiszolgálót futtató számítógépen kattintson a Startgombra, mutasson a minden program, majd a Microsoft System Centerelemre, kattintson a Service Manager 2016elemre, majd kattintson a Service Manager rendszerhéjelemre.On the computer that hosts the data warehouse management server, click Start, point to All Programs, click Microsoft System Center, click Service Manager 2016, and then click Service Manager Shell.

  2. Írja be a következő parancsot, majd nyomja le az ENTER billentyűt.Type the following command, and then press ENTER.

    Get-SCDWJob -NumberOfBatches 5
    
  3. Írja be az Exitparancsot, majd nyomja le az ENTER billentyűt.Type exit, and then press ENTER.

Adatraktár-feladat állapotának megtekintéseView the status of a data warehouse job

A következő eljárásokkal megtekintheti az adatraktár-feladatok állapotát a Service Managerban annak megállapításához, hogy fut-e a feladatok, leállt vagy sikertelen volt-e.You can use the following procedures to view the status of a data warehouse job in Service Manager to determine whether a job is running, stopped, or failed.

Adatraktár-feladat állapotának megtekintése a Service Manager konzolonTo view the status of a data warehouse job by using the Service Manager console

  1. A Service Manager-konzolon kattintson az adatraktárelemre.In the Service Manager console, click Data Warehouse.
  2. Az adatraktár ablaktáblán bontsa ki az adatraktárcsomópontot, majd kattintson az adatraktár-feladatokelemre.In the Data Warehouse pane, expand Data Warehouse, and then click Data Warehouse Jobs.
  3. Az adatraktár-feladatok ablaktáblán tekintse át az állapotukat megtekintő feladatok listáját.In the Data Warehouse Jobs pane, review the list of jobs to view their status.

Adatraktár-feladatok állapotának megtekintése Windows PowerShell-parancsmag használatávalTo view the status of a data warehouse job by using a Windows PowerShell cmdlet

  1. Az adatraktár-felügyeleti kiszolgálót futtató számítógépen kattintson a Startgombra, mutasson a minden program, majd a Microsoft System Centerelemre, kattintson a Service Manager 2016elemre, majd kattintson a Service Manager rendszerhéjelemre.On the computer that hosts the data warehouse management server, click Start, point to All Programs, click Microsoft System Center, click Service Manager 2016, and then click Service Manager Shell.

  2. Írja be a következő parancsot, majd nyomja le az ENTER billentyűt.Type the following command, and then press ENTER.

    Get-SCDWJob
    
  3. Tekintse át a feladatok listáját az állapotuk megtekintéséhez.Review the list of jobs to view their status.

Adatraktár-feladatok hibakeresése Service ManagerTroubleshoot a data warehouse job in Service Manager

A Service Managerban az adatraktár-feladatokkal kapcsolatos problémák merülhetnek fel.In Service Manager, you may encounter problems related to data warehouse jobs. Miután az adatraktár-regisztráció varázsló befejeződik, és a jelentéskészítés elérhetővé válik a Service Manager-konzolon, elkezdheti a jelentések futtatását.After the Data Warehouse Registration Wizard completes and after Reporting becomes available in the Service Manager console, you can start running reports. Ha például a futtatott incidens-kezelési jelentés nem jeleníti meg a frissített adatfájlokat, a probléma elhárításához Windows PowerShell-parancsmagokat is használhat.If, for example, the incident management report you run doesn't show updated data, you can use Windows PowerShell cmdlets to troubleshoot the problem.

Az első eljárással végrehajtásával Windows PowerShell-parancsmagok használatával megállapíthatja, hogy egy feladat meghiúsult-e, és kiértékelheti a feladat által létrehozott hibaüzeneteket.You can use the first procedure to determine whether a job failed using Windows PowerShell cmdlets, and you can evaluate any error messages that this job created.

A második eljárás a feladatátalakítás alapértelmezett időtúllépési idejének módosítására szolgál.The second procedure can be used to change the default transform job timeout period. Ha az adatraktár-átalakítási feladat nem zajlik le sikeresen, lehetséges, hogy a feladat alapértelmezett 3 órás időtartamának túllépése okozza a problémát.If you see that the data warehouse transform job does not complete successfully, then this may be due to the default 3-hour timeout period for the job being surpassed. Ennek oka az lehet, hogy az adatraktárban nagy mennyiségű adat átalakítására kerül sor.This can happen due to the fact that a large volume of data is transformed in the data warehouse. Annak ellenőrzéséhez, hogy ez valóban folyamatban van-e, megtekintheti az adatraktárban lévő Eseménynapló, ahol a következőhöz hasonló üzenetek szerepelnek: időkorlát lejárt. Az időtúllépési időszak a művelet befejezése előtt eltelt, vagy a kiszolgáló nem válaszol.To confirm that this is actually happening, you can view the Event Viewer in the Data Warehouse where messages similar to: Timeout expired. The timeout period elapsed prior to completion of the operation or the server is not responding. egy modulhoz is megtekinthető.can be seen for a module. A fenti üzenet például a TransformEntityRelatesToEntityFact modulnál is megjelenhet.As an example, you might see the message above for the TransformEntityRelatesToEntityFact module. A probléma megoldásához a fenti esetben átállíthatja az időkorlátot, hogy hosszabb legyen az alapértelmezett 10 800 perces értéknél.To resolve the problem in this case, you can set the timeout period to be longer than the default value of 10800 seconds.

Az adatraktár-feladatok hibakeresése Windows PowerShell-parancsmagok használatávalTo troubleshoot data warehouse jobs by using Windows PowerShell cmdlets

  1. Az adatraktár-felügyeleti kiszolgálót futtató számítógépen indítsa el a Windows PowerShellt.On the computer that hosts the data warehouse management server, start Windows PowerShell.

  2. Írja be a következő parancsot, majd nyomja le az ENTER billentyűt.Type the following command, and then press ENTER.

    Get-SCDWJob
    
  3. Tekintse át a kimenetet, és keresse meg a sikertelen állapotú feladatokat.Review the output, and locate any job with Failed status.

  4. Írja be a következő parancsot, majd nyomja le az ENTER billentyűt.Type the following command, and then press ENTER. A parancsban határozza meg azt az adatraktár-feladatot, amely a JobName paraméter értékeként meghiúsult.In the command, specify the data warehouse job that failed as the value of the JobName parameter.

    Get-SCDWJobModule -JobName Transform.Common
    
  5. A kimenetben keresse meg a "sikertelen" állapotot, majd tekintse át a hibaüzenet oszlopát, ahol további információkat talál arról, hogy miért nem sikerült az adatraktár-feladatok végrehajtása.In the output, locate a status of "Failed," and then review the Error Message column for more information about why the data warehouse job failed.

  6. Ha készen áll a sikertelen feladat újrapróbálkozására, akkor a Service Manager-konzolon kattintson az adatraktárelemre.When you are ready to retry the failed job, in the Service Manager console, click Data Warehouse.

  7. Bontsa ki az adatraktárcsomópontot, majd kattintson az adatraktár-feladatokelemre.Expand Data Warehouse, and then click Data Warehouse Jobs.

  8. Az adatraktár-feladatok ablaktáblán jelölje ki a sikertelen feladatot a listában, majd kattintson a feladatok lista Folytatás elemére.In the Data Warehouse Jobs pane, select the failed job in the list, and then click Resume in the Tasks list.

Az alapértelmezett időkorlát felülbírálásaTo override the default timeout period

  1. Szerkessze a beállításjegyzéket az adatraktár-felügyeleti kiszolgálón, és győződjön meg arról, hogy a SOFTWARE\Microsoft\System Center\2016\Common\DAL alatt található SqlCommandTimeout létezik, és hogy DWORD típusú.Edit the registry on the data warehouse management server and ensure that the key name SqlCommandTimeout under SOFTWARE\Microsoft\System Center\2016\Common\DAL exists and is of type DWORD. Ha nem létezik, hozza létre.If it does not exist create it.
  2. A másodpercben megadott értéket írja át egy pozitív értékre.Edit the value, which is in seconds, with a positive value.
  3. Indítsa újra a Microsoft Monitoring Agent szolgáltatást.Restart the Microsoft Monitoring Agent service.
  4. A módosítás megtekintéséhez folytathatja a Transform.common feladatot.You can resume the Transform.common job to see the change.

További lépésekNext steps