Всем привет! Изучаю возможности QlikSense, но прямых ответов на свои вопросы не смог нагуглить.
первый вопрос:
Умеет ли QS работать с источниками данных напрямую, т.е. не создавая свои локальные копии в собственном формате. Грубо говоря - у меня в BigQuery/ClickHouse(ODBC) есть данные, которые обновляются с какой-то периодичностью. Я бы хотел запустить приложение QS, которое будет получать автоматически новый набор исходных данных и отображать.
Не хотелось бы придумывать схемы с инкрементальной ДОзагрузкой новых данных.
И второй вопрос:
Насколько в QS развит механизм работы с временными рядами. Например у меня есть данные:
- метрики собираются с интервалами от 15 секунд до 1 минуты
- метрики живут от 1 минуты до 30 минут (например столько времени может работать один экземпляр приложения). Потом (через определенный интервал по расписанию) запускается второй экземпляр приложения и так далее
-  идентификаторами/метками метрик является шаблон типа  cron-app-sync-XXXXXXX, где XXXXXX - случайное значение, которое генерируется кубернетесом в момент запуска приложения. Т.е нужно уметь агрегировать по части имени, отсекая этот XXXXXX.
Т.е. если обобщить вопрос - то были ли у кого-нибудь положительный опыт по использованию QS в качестве системы отображения данных из таких систем как  Prometheus (как замена Grafana)

Всем привет! Изучаю возможности QlikSense, но прямых ответов на свои вопросы не смог нагуглить.
первый вопрос:
Умеет ли QS работать с источниками данных напрямую, т.е. не создавая свои локальные копии в собственном формате. Грубо говоря - у меня в BigQuery/ClickHouse(ODBC) есть данные, которые обновляются с какой-то периодичностью. Я бы хотел запустить приложение QS, которое будет получать автоматически новый набор исходных данных и отображать.
Не хотелось бы придумывать схемы с инкрементальной ДОзагрузкой новых данных.
И второй вопрос:
Насколько в QS развит механизм работы с временными рядами. Например у меня есть данные:
- метрики собираются с интервалами от 15 секунд до 1 минуты
- метрики живут от 1 минуты до 30 минут (например столько времени может работать один экземпляр приложения). Потом (через определенный интервал по расписанию) запускается второй экземпляр приложения и так далее
-  идентификаторами/метками метрик является шаблон типа  cron-app-sync-XXXXXXX, где XXXXXX - случайное значение, которое генерируется кубернетесом в момент запуска приложения. Т.е нужно уметь агрегировать по части имени, отсекая этот XXXXXX.
Т.е. если обобщить вопрос - то были ли у кого-нибудь положительный опыт по использованию QS в качестве системы отображения данных из таких систем как  Prometheus (как замена Grafana)

по второму вопросу https://www.youtube.com/watch?v=0dn-CmrArhY

1) Данные всегда сохраняются на стороне Qlik. Автоматическое обновление настраивается через таски. Лучшая практика - создать инкрементально обновляемый QVD-файл, а в приложения грузить данные из него. Если есть необходимость вытаскивать данные по запросу, то для этого есть функционал ODAG и Dynamic Views
2) В Qlik вы сможете решить почти любые задачи, если на достаточном уровне овладеете скриптом загрузки

А если у меня исходных данных очень много, то всё равно придётся предусмотреть место для хранения в локальной копии? Хотелось бы избежать дублирования требуемого пространства. Я понимаю что локальное хранение требуется для того чтобы обеспечить высокую скорость работы, но если предположить что выборки из внешних источников будут иметь аналогичную скорость как доступ из локальной копии, то единственный вариант это использовать ODAG и Dynamic Views?

Клик всегда будет сохранять данные локально в своем приложении. ODAG и Dynamic Views - способ инициировать загрузку данных от пользователя, без ожидания пока таск обновит данные.

Почитайте про QVD формат, там данные хранятся в индексированном виде, и занимают в несколько раз меньше места чем в исходнике

понял. Наверное нет смысла)) обсуждать насколько хранение данных в Qlik эффективнее чем в том же ClickHouse/BQ, раз без локального хранения не обойтись. ОК, буду учитывать это требования к функциональности продукта)
Спасибо всем за ответы!

в целом хранение очень эффективно, т.к. данные для аналитики не только в  ClickHouse/BQ обычно живут)

Всем привет! Изучаю возможности QlikSense, но прямых ответов на свои вопросы не смог нагуглить.
первый вопрос:
Умеет ли QS работать с источниками данных напрямую, т.е. не создавая свои локальные копии в собственном формате. Грубо говоря - у меня в BigQuery/ClickHouse(ODBC) есть данные, которые обновляются с какой-то периодичностью. Я бы хотел запустить приложение QS, которое будет получать автоматически новый набор исходных данных и отображать.
Не хотелось бы придумывать схемы с инкрементальной ДОзагрузкой новых данных.
И второй вопрос:
Насколько в QS развит механизм работы с временными рядами. Например у меня есть данные:
- метрики собираются с интервалами от 15 секунд до 1 минуты
- метрики живут от 1 минуты до 30 минут (например столько времени может работать один экземпляр приложения). Потом (через определенный интервал по расписанию) запускается второй экземпляр приложения и так далее
-  идентификаторами/метками метрик является шаблон типа  cron-app-sync-XXXXXXX, где XXXXXX - случайное значение, которое генерируется кубернетесом в момент запуска приложения. Т.е нужно уметь агрегировать по части имени, отсекая этот XXXXXX.
Т.е. если обобщить вопрос - то были ли у кого-нибудь положительный опыт по использованию QS в качестве системы отображения данных из таких систем как  Prometheus (как замена Grafana)