Ermitteln Sie, ob Sie mehr als eine Partition benötigen

Alle Beacons werden standardmäßig mithilfe von Partitionen abgeleitet. In der einfachsten Konfiguration verwendet ein Beacon eine einzelne Partition. Bei der Verwendung zusätzlicher Partitionen handelt es sich um eine Optimierungsentscheidung, die dazu beiträgt, Verzerrungen, hohe Werte und Frequenzverluste zu vermeiden. Sie kann aber auch dazu führen, dass Abfragen mehr Abfragen ausgebreitet werden, da Abfragen einmal pro Partition ausgegeben werden müssen. In diesem Abschnitt wird erklärt, wann eine einzelne Partition ausreichend ist und wann Sie mehrere Partitionen konfigurieren sollten.

Beginnen Sie mit der Bevölkerung und der Uniformität

Beginnen Sie mit der Bewertung des Attributs, das Sie als Beaconizer verwenden möchten:

• Populationsgröße: Der Beacon sollte aus einem Feld mit ausreichend unterschiedlichen Werten (z. B. mindestens 32 Einzelwerten) abgeleitet werden, damit die Beaconization wirksam ist. Wenn diese Anforderung nicht erfüllt ist, kann eine Erhöhung der Anzahl der Partitionen zu einer effektiveren Verteilung der Werte beitragen.

• Häufigkeitsverteilung: Verwenden Sie die Gleichheitsanalyse, um zu beurteilen, ob das Attribut weitgehend gleichmäßig verteilt ist oder ob es eine merkliche Verzerrung aufweist.

  Wenn ein Attribut eine annähernd gleichmäßige Verteilung aufweist, ist eine einzelne Partition in der Regel ausreichend. Wenn die Verteilung schief ist oder klare Werte enthält, wird empfohlen, mehr als eine Partition zu konfigurieren.

Wenn mehrere Partitionen empfohlen werden

Die Konfiguration von mehr als einer Partition wird empfohlen, wenn eine oder mehrere der folgenden Bedingungen zutreffen:

• Wichtige Werte oder Hot Beacons: Eine kleine Anzahl von Werten kommt viel häufiger vor als andere (z. B. ein sehr verbreiteter Nachname). Diese Werte bilden sehr große Gruppen identischer Beacons, sodass sie leichter von anderen Werten unterschieden werden können.

• Ungleichmäßige Datenverteilungen: Einige Werte kommen sehr häufig vor, während viele andere nur wenige Male vorkommen. Diese seltenen Werte kommen nicht oft genug vor, um sie mit anderen zu vermischen, was es schwieriger macht, sie in ausreichend großen Gruppen zu schützen.

• Eine längere Beacon-Länge ist erforderlich: Die Verwendung einer längeren Beacon-Länge verbessert die Abfragegenauigkeit, verringert jedoch die Wahrscheinlichkeit von Kollisionen. Durch die Partitionierung werden Kollisionen vermieden, indem Werte auf mehrere Partitionen verteilt werden. Da jede Partition ihren eigenen Beacon-Space hat, kann derselbe Wert mit unterschiedlichen Werten in verschiedenen Partitionen kollidieren, was zu einem ausgewogenen Verhältnis zwischen Datenschutz und Präzision beiträgt.

• High-volume nach dem Attribut suchen: Das Attribut wird häufig abgefragt, und Fehlalarme sind teuer. Durch die Partitionierung können Sie die Länge des Beacons erhöhen, um Fehlalarme zu reduzieren und gleichzeitig einen akzeptablen Datenschutz zu gewährleisten.

Wenn eine einzelne Partition ausreichend ist

Die Verwendung einer einzelnen Partition kann in folgenden Fällen angemessen sein:

• Die Verteilung des Attributs ist ungefähr gleichmäßig und besteht die Gleichheitsprüfungen.

• Das Attribut wird selten als Suchprädikat verwendet, oder Fehlalarme und Frequenzverluste stellen kein nennenswertes Problem dar.

In diesen Fällen ist es einfacher, das Attribut mit einer einzigen Partition zu konfigurieren und zusätzliche Abfragen zu vermeiden.

Wenn ein Attribut für die Beaconisierung geeignet ist, aber schiefe, heiße Werte oder Anonymitätsbeschränkungen aufweist, die mit einer einzelnen Partition nicht eingehalten werden können, bietet die Konfiguration mehrerer Partitionen im Allgemeinen eine sicherere und flexiblere Lösung.