検査可能な在庫
今日から開ける証拠
請求登録簿
それぞれの公的証拠がサポートできること
| クレーム | ステータス | 証拠 | 境界線 |
|---|---|---|---|
| 公開された SQL は文書化されたスキーマと互換性があります | 機械チェック済み | Every recipe is planned and executed against typed empty tables with Apache DataFusion 45.2.0. | これはエンジンの互換性を証明するものであり、ビジネス定義がデータに適合することを証明するものではありません。 |
| 選択した SQL の例は、表示された合成出力を返します。 | 治具のチェック済み | 30 recipes execute deterministic fixtures and compare expected values within displayed precision. | 合成フィクスチャは動作を示します。これらは生産パフォーマンスや顧客の成果ではありません。 |
| 学習データセットは再現可能です | バージョン管理されたアーティファクト | 15 tables and 18 lessons share downloadable SQL, JSON, and CSV data. | このデータセットは、キャパシティ プランニングではなく、学習と評価を目的として設計されています。 |
| Telemetry は、普遍的なレイテンシ、スループット、またはコスト上の利点を備えています | 請求されていません | ワークロード、スキーマ、保持、同時実行性、リージョン、キャッシュの状態が重大な影響を与えるため、普遍的なパフォーマンス結果は公開されていません。 | 購入またはアーキテクチャを決定する前に、ワークロードに対して以下のプロトコルを実行します。 |
再現可能なプロトコル
防御可能なパフォーマンス結果を生み出す方法
1
ワークロードを凍結する
イベント スキーマ、行数、データ ボリューム、カーディナリティ、時間範囲、クエリ セット、同時実行性、および予想される結果の形状を公開します。
2
環境を記録する
製品バージョン、リージョン、コンピューティング層、保持期間、ネットワーク パス、キャッシュ状態、ウォームアップ ポリシー、クライアントのタイミング方法を文書化します。
3
正確さとスピードを切り離す
レイテンシーを測定する前に、すべてのクエリを既知のフィクスチャ出力と照合します。すぐに間違った答えは有効な結果ではありません。
4
トライアルを繰り返し実行する
1 つの好ましいリクエストではなく、試行回数、p50、p95、失敗、タイムアウト、取り込みラグ、合計テスト ウィンドウをレポートします。
5
除外事項と注意事項を公開する
破棄されたトライアル、不完全なバケット、プロバイダーの制限、構成の違い、およびテストでサポートできない結果を特定します。
公開結果レジスタ
承認されたパフォーマンスのみが実行されます
結果は、正確性の調整、環境の完全な開示、生の結果の保持、警告レビュー、および公開使用の承認を経た後にのみここに表示されます。内部実験および合成 SQL 出力は除外されます。
現在、承認されたパフォーマンス結果は公開されていません。
これは明示的な証拠の境界であり、ゼロの結果ではありません。 プロトコルとテンプレートを使用して、ワークロード固有の実行結果を作成してください.
- 実行識別子、UTC 測定ウィンドウ、および製品バージョン
- パブリック イベント スキーマ、イベント数、バイト ボリューム、フィールド カーディナリティ、およびクエリ セット
- クライアントとサービスのリージョン、製品層、保持、同時実行性、およびネットワーク パス
- キャッシュ状態、ウォームアップ ポリシー、試行回数、失敗、タイムアウト、p50、および p95
- 正確性チェック、除外、警告、生の結果アーティファクト、およびレビュー担当者の承認