Data Output gehört zu den Themen, die in Gesprächen mit TagoIO-Nutzern am häufigsten aufkommen. Das Konzept ist einfach, doch ein Missverständnis darüber, wie es funktioniert, kann die Leistung Ihrer Anwendung und sogar Ihren Geschäftsbetrieb schnell beeinträchtigen.
Was ist Data Output?
Stellen Sie sich Data Output als “Daten, die die TagoIO-Plattform verlassen” vor. Jedes Mal, wenn ein Variablen-Datensatz aus dem Speicher gelesen wird, zählt das als eine Transaktion. Dazu gehören das Ausführen einer Analysis, das Exportieren von Dokumenten und das Abrufen historischer Daten über externe Integrationen via API.
Hier beginnt oft die Verwirrung: Viele Nutzer bringen den Verbrauch nur mit eingehenden Daten von Geräten in Verbindung. In der Praxis hängt Data Output davon ab, wie häufig auf Daten zugegriffen wird und wie oft sie visualisiert werden, auch wenn keine neuen Daten eintreffen.
Data Output vs. Data Output für Dashboards
Wichtig zu verstehen: TagoIO erfasst diese als zwei getrennte Limits. Data Output wird für jeden Datensatz gezählt, der aus dem Datenspeicher eines Geräts gelesen wird. Das gilt für Analyses, API-Aufrufe und Datenexporte. Data Output für Dashboards ist ein separater Zähler, der die Daten erfasst, die angezeigt werden, wenn Nutzer Dashboards im TagoIO Admin oder in TagoRUN laden. Von Dashboards verbrauchte Daten werden nicht auf den Data Output Service angerechnet, und Data Output für Dashboards wird Ihnen nicht in Rechnung gestellt. Jedes Limit setzt sich monatlich zurück, und Sie können beide in Ihrem Admin-Panel unter “Hard Limits” überwachen.
Warum Probleme mit Data Output so häufig sind
Unser Support-Team beobachtet ein wiederkehrendes Muster: In der Regel melden sich mehr Nutzer gegen Ende des Monats, wenn die Konten ihren Limits näher kommen. Meist liegt es an nicht optimierten Zugriffsmustern, etwa Analyses, die ohne Gerätefilter laufen, und Exporten, die mehr Daten abrufen als nötig.
TagoIO sendet mehrere Warnungen, wenn sich der Verbrauch den Limits nähert, sodass Teams Zeit haben zu reagieren, bevor Anwendungen betroffen sind.
Klügere Wege, Data Output zu nutzen
Seien Sie in Analyses präzise. Fügen Sie nach Möglichkeit immer so viele Filter wie möglich hinzu, um die Menge an unnötigen Daten zu reduzieren, die Sie von Ihren Geräten abrufen. Ohne diesen Filter kann Ihre Analysis mehr Variablen abrufen als nötig, was den Verbrauch stark erhöht. Diese kleine Einstellung macht bei Konten, die viele Geräte mit langen Datenhistorien verwalten, einen riesigen Unterschied.
Filtern Sie Exporte sorgfältig. Überlegen Sie vor dem Export, welche Variablen wirklich benötigt werden. Brauchen Sie die Daten des letzten Jahres, oder würde der letzte Monat genügen? Das Filtern von Variablen und Zeiträumen hält Exporte schlanker und vermeidet Verschwendung.
Nutzen Sie Metadaten geschickt. Statt viele einzelne Variablen zu speichern, fassen Sie zusammengehörige Werte in einem einzigen Metadaten-Objekt zusammen. Ein einziger Lesevorgang liefert mehrere Informationen und verbessert die Effizienz.
TagoDeploy: Wenn Ihre Anwendung mehr Flexibilität benötigt, als Standardpläne bieten, stellt TagoDeploy eine dedizierte Instanz ohne geteilte Ressourcenbeschränkungen bereit. Sie legen Ihre eigene RPM, Bucket-Größen und mehr fest.
Kleine Änderungen, große Wirkung
Data-Output-Limits fördern eine effiziente Nutzung und ein planbares Verhalten der Anwendung. Probleme zu vermeiden bedeutet meist nur einfache Anpassungen daran, wie Daten gelesen, gefiltert und angezeigt werden. Diese Optimierungen verbessern auch das Erlebnis für Ihre Endnutzer, lassen Dashboards schneller laden und machen Anwendungen reaktionsschneller.
Haben Sie weitere Wege gefunden, Data Output zu optimieren? Teilen Sie Ihre Tipps in der TagoIO Community.
