Contact Optimization のチューニングとパフォーマンスに関する一般的なヒント

パフォーマンスを重視している場合は、データや構成について決定する際にここで説明する点に注意してください。

• 一般に、PCT が大きいほど、小さい場合より処理に長時間かかります。これは、入出力集中型のデータ・セットアップ・セクションと CPU 集中型のセクションの両方に当てはまります。
• 顧客当たりの推奨コンタクトの数が多くなるほど、コア・アルゴリズムによる CPU 集中型のセクションでの処理負荷が増えます。
• Optimize|AlgorithmTuning|CustomerSampleSize の値を大きくすると、値が小さい場合に比べて消費するメモリー量が増え、CPU 集中型の処理に長時間かかるようになります。値を大きくするほど結果の最適度が上がるため、ここにトレードオフが発生します。また、値を小さくすると、サンプルに関連したプロビジョニングの問題の発生確率が高まります。セッション・レベルの拡張設定と構成プロパティーの両方を確認してください。
• ルールで時間間隔を使用している場合は、この間隔により次の 2 つの理由で処理時間が増大します。

1. コンタクト履歴に対する照会が実行され、これらのテーブルは多くの場合大規模であるため、この照会の実行に時間がかかることがあります。
2. ルールの数が、この間隔で必要な時間ウィンドウの数で乗算された数になります。このため、CPU 集中型の部分の処理が増えます。