概要
Spotfire AnalystにおけるPythonデータ関数は、デフォルト設定では計算処理がローカルPC上で行われます。
大規模データセットの処理時にはローカル端末のリソースを逼迫させ、パフォーマンスのボトルネックとなる可能性があります。
その処理をPythonサービスに一任することで、こうしたパフォーマンスを改善できる場合があります。
本記事では、データ関数の実行環境をNode Manager上のPythonサービスへ切り替える手順を紹介します。
検証環境
- Spotfire Server 14.0.7
- Spotfire Analyst 14.0.6
- Spotfire Service for Python 1.17.8
前提条件
Pythonサービスを構成するためのパッケージ（sdnファイル）を、Spotfire Serverのデプロイエリアに展開しておく必要があります。
そのうえで、設定対象のSpotfire ServerとNode Managerが正常に起動しており、あわせてNode Manager上でPythonサービスが有効な状態で稼働していることを確認してください。
また、データ関数実行時に以下のエラーが生じる場合、Spotfire Analyst上でScript Authorグループにデータ関数を利用するユーザーを追加する必要があります。詳細はTIBCOドキュメント（英語）をご参照ください。
方法①：Spotfire Analystユーザーごとのデフォルト設定を変更
この設定は、各ユーザーのプロファイル情報に紐づいて保存されます。そのため、別のユーザーでSpotfire Analystにログインした場合には、ここで行った設定内容は反映されません。
データ関数に紐づく設定の変更方法は②,③をご参照ください。
Spotfire Analystを起動し、上部ツールバーからツール > オプションを選択します。
左のリストからデータ関数オプションを開き、
ローカルでのPythonの実行で、オフ（ローカルでの実行を許可しない）を選択します。
方法②：データ関数登録時に設定する
データ関数を適用したい任意のダッシュボードを開きます。
上部ツールバーからツール > データ関数の登録を選択します。
上部バーから実行をクリックします。
実行場所からサーバーを強制を選択します。
既定値を変更したい場合は方法①をご参照ください。
方法③：既存データ関数の設定を変更する
設定を変更したいデータ関数が適用されているダッシュボードを開きます。
上部ツールバーからデータ > データ関数のプロパティを選択します。
現在ダッシュボードに適用されているデータ関数の一覧が表示されます。
以下の例では、実行場所が規定値に設定されています。
この設定を変更するには、右のパラメータの編集をクリックします。
右上部の実行場所からサーバーを強制を選択し、OKをクリックします。
実行場所がサーバーを強制になっていることを確認します。
補足：データソースへのアクセスについて
データ関数の実行場所をローカルPCからサーバー上のPythonサービスに切り替えた場合でも、データソースへのアクセス方法やデータ関数の基本的な動作は変わりません。
データの流れは以下の通りです。
- Spotfire AnalystやWeb PlayerといったSpotfireクライアントがデータソースに接続し、データを取得します。
- 取得されたデータは、Spotfireのダッシュボード（dxpファイル）内のデータテーブルとして保持されます。
- Pythonサービスはこのデータテーブルを入力として受け取り、計算処理を実行します。