Como analisar os problemas de desempenho da interface do utilizador

Problema

A interface de utilizador Azure Databricks parece estar a funcionar lentamente.

Causa

Os problemas de desempenho da interface do utilizador ocorrem normalmente devido à latência da rede ou a uma consulta de base de dados que demora mais tempo do que o esperado.

Para resolver este tipo de problemas, é necessário recolher registos de rede e analisá-los para ver que tráfego de rede é afetado.

Na maioria dos casos, necessitará da assistência do Databricks Support para identificar e resolver problemas com o desempenho da interface do utilizador databricks, mas também pode analisar os registos com uma ferramenta como g Suite Toolbox HAR Analyzer. Esta ferramenta ajuda-o a analisar os registos e a identificar a API exata e o tempo necessário para cada pedido.

Procedimento de resolução de problemas

Este é o procedimento para o Google Chrome. Para outros navegadores, consulte g Suite Toolbox HAR Analyzer.

  1. Abra o Google Chrome e vá à página onde o problema ocorre.
  2. Na barra de menus Chrome, selecione Ver > Ferramentas de Desenvolvimento > Developer.
  3. No painel na parte inferior do ecrã, selecione o separador 'Rede'.
  4. Procure um botão De registo redondo no canto superior esquerdo da lingueta 'Rede' e certifique-se de que está vermelho. Se estiver cinza, clique uma vez para começar a gravar.
  5. Verifique a caixa ao lado do registo Preserve.
  6. Clique em Limpar para limpar quaisquer registos existentes a partir do separador 'Rede'.
  7. Reproduza o problema enquanto os pedidos de rede estão a ser registados.
  8. Depois de reproduzir e gravar o problema, clique com o botão direito em qualquer lugar da grelha de pedidos de rede para abrir um menu de contexto, selecione Guardar tudo como HAR com Conteúdo, e guardar o ficheiro para o seu computador.
  9. Analise o ficheiro utilizando a ferramenta HAR Analyzer. Se esta análise não resolver o problema, abra um bilhete de suporte e carrele o ficheiro HAR ou anexe-o ao seu email para que os Databricks possam analisá-lo.

Saída de exemplo do HAR Analyzer

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