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0商业智能（BI）作为现代企业数字化增长的助推器，越来越多应用于企业日常的决策制定、运营效率、财务管理等活动中。近期我们从市场部门了解到，现阶段客户在选择一款BI产品时不仅关心它的功能和价格，同时也越来越关注产品的性能和服务，因此本文会围绕Quick BI性能专题做一次详细的介绍。
提到性能，不同客户的关注点会有一些差异，例如有些客户访问量比较大，关注的是产品的并发性能，有些客户数据量比较大，更关心数据的查询性能，另外有些客户用Quick BI搭建了大型数据应用，对报表的打开性能有很高的要求。为了让客户更加流畅高效地使用Quick BI，瓴羊的产研团队从性能架构、性能工具以及性能保障全链路都做了精心的设计。
「讲解大纲」
02:50瓴羊Quick BI的性能架构与实践
06:41系统性能架构的四个关键主题
08:05性能体系及关键指标
10:06分布式服务器架构及应用设计
13:25流程分析引擎及多级缓存架构
16:38分析引擎架构及优势总结
18:09数据库加速效果及分析引擎限制的对比分析
21:27渲染引擎在报表生成和优化中的作用
24:14任务调度与图表渲染优化策略
29:11渲染引擎的优化与测试分析
32:05性能工具在特定场景下的优化与诊断能力
33:42性能分析工具在数据准备中的应用与优化
36:44组件级性能诊断与保障机制详解
「QA问答」
44:10Quick BI相较于国内外其他的BI产品，在性能上有什么独特的优势吗？
45:42每个公司都有一些核心的报表，如果不通过Quick BI系统，怎么能够通过工作流接收到一些报表异常的情况，然后告知技术同学及时解决呢？
46:54如果公司数据量比较大，处理数据耗时太久，刚才介绍到Quick BI的加速引擎，使用这个功能有什么需要注意的地方吗？
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