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Panel応用編 第8回: パフォーマンスの最適化とスケーリング

JS2IIU

こんにちは、JS2IIUです。Panelについて今回も紹介していきます。よろしくお願いします。

はじめに

Panelを使って開発したアプリケーションが多くのユーザーに使用される場合、アプリケーションのパフォーマンスを最適化し、効率的にスケーリングすることが重要です。特に、リアルタイムデータを扱う場合や、大量のデータを処理するダッシュボードでは、遅延が発生することがあります。本記事では、Panelアプリケーションのパフォーマンス最適化とスケーリング方法について解説します。

キャッシュの活用

Panelは、データや処理結果をキャッシュすることでパフォーマンスを向上させる機能を提供しています。キャッシュを使用することで、同じデータや計算を繰り返す必要がなくなり、応答時間を短縮できます。

データキャッシュの実装

@pn.cache デコレーターを使用すると、特定の関数の結果をキャッシュし、次回以降の呼び出しでキャッシュされた結果を返すことができます。

import panel as pn
import time

pn.extension()

# キャッシュを使用する関数
@pn.cache
def expensive_computation(param):
    time.sleep(5)  # 重い処理をシミュレーション
    return f"Result of computation with {param}"

# ボタンとキャッシュの実装
param_input = pn.widgets.TextInput(name='Parameter', value='Sample')
button = pn.widgets.Button(name='Run Computation')
result = pn.pane.Markdown('')

# 実行関数
def run_computation(event):
    result.object = expensive_computation(param_input.value)

button.on_click(run_computation)

# レイアウト
layout = pn.Column(param_input, button, result)
layout.servable()
pn.serve(layout)
https://js2iiu.com/wp-content/uploads/2024/09/pn_08_01.mov

キャッシュのクリア

キャッシュは、時々更新が必要な場合もあります。pn.state.cache.clear() を使ってキャッシュをクリアすることができます。

clear_button = pn.widgets.Button(name='Clear Cache')

def clear_cache(event):
    pn.state.cache.clear()
    result.object = "Cache cleared!"

clear_button.on_click(clear_cache)

layout.append(clear_button)

遅延ロードとリソース消費の最小化

遅延ロード（Lazy Loading）は、必要になるまでリソースを読み込まない戦略で、初期ロード時間の短縮に役立ちます。特に、大きなデータセットやリソース集約型のウィジェットを使用する場合に有効です。

遅延ロードの実装

Panelでは、遅延ロードを活用するために、pn.widgets.LazyWidget や pn.depends() を使用できます。次の例では、遅延ロードを活用してウィジェットの読み込みを遅らせます。pn.depends()については、こちらのリンク先を参考にして下さい。

panel.depends module — Panel v1.8.1
panel.holoviz.org
 
import time
import panel as pn

pn.extension()

# 遅延ロードウィジェット
@pn.depends(pn.widgets.Button, watch=True)
def load_heavy_content():
    time.sleep(5)  # データの読み込みシミュレーション
    return pn.pane.Markdown("### Heavy Content Loaded!")

button = pn.widgets.Button(name="Load Heavy Content")

layout = pn.Column(button, load_heavy_content)
layout.servable()
pn.serve(layout)

遅延ロードを行う関数の定義部分の詳しい説明

@pn.depends(pn.widgets.Button, watch=True)
def load_heavy_content():
    time.sleep(5)  # データの読み込みシミュレーション
    return pn.pane.Markdown("### Heavy Content Loaded!")

非同期処理の利用

PanelアプリケーションがリアルタイムデータやバックエンドAPIに依存している場合、非同期処理を使用することで、レスポンスの遅延を防ぎつつ処理を進めることが可能です。

非同期関数の使用

Panelは、asyncioライブラリと連携して非同期処理を実行できます。次の例では、非同期関数を使って重い処理をバックグラウンドで実行し、UIをブロックせずに応答を返します。

詳しい解説を、記事の最後に載せていますので参考にして下さい。

import asyncio
import panel as pn

pn.extension()

# 非同期処理
async def async_computation(param):
    await asyncio.sleep(5)  # 重い処理をシミュレーション
    return f"Async result for {param}"

# ボタンと非同期処理の実行
param_input = pn.widgets.TextInput(name='Parameter', value='Async Example')
button = pn.widgets.Button(name='Run Async Computation')
result = pn.pane.Markdown('')

async def run_async_computation(event):
    result.object = await async_computation(param_input.value)

button.on_click(lambda event: asyncio.create_task(run_async_computation(event)))

# レイアウト
layout = pn.Column(param_input, button, result)
layout.servable()
pn.serve(layout)
https://js2iiu.com/wp-content/uploads/2024/09/pn_08_03.mov

スケーリングと負荷分散

Panelアプリケーションが大規模なユーザーベースに対応する必要がある場合、スケーリングの方法も考慮する必要があります。ここでは、一般的なクラウドサービスを使ったスケーリングと負荷分散の戦略について説明します。

Herokuでのスケーリング

Herokuは、手軽にスケーリングが可能なクラウドプラットフォームです。アプリケーションのスケーリングは、次のコマンドで簡単に実行できます。

heroku ps:scale web=2

Dockerを使ったスケーリング

Dockerを使ってPanelアプリケーションをコンテナ化することで、効率的にスケーリングが可能です。次の例は、PanelアプリをDockerコンテナで実行するための Dockerfile の例です。

# Dockerfile for Panel App
FROM python:3.9-slim

# 必要な依存関係をインストール
RUN pip install panel

# アプリケーションファイルをコピー
COPY app.py /app.py

# アプリを起動
CMD ["panel", "serve", "app.py", "--address", "0.0.0.0", "--port", "5006"]

まとめ

Panelアプリケーションのパフォーマンスを最適化することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、効率的なスケーリングによって多数のユーザーにも対応できるようになります。キャッシュの活用や非同期処理、遅延ロードを適切に組み合わせることで、リソース消費を最小限に抑えつつ、高いパフォーマンスを維持できます。また、スケーリングと負荷分散を通じて、大規模なユーザーにも対応する柔軟なアプリケーションの運用が可能です。

次回は、機械学習モデルをPanelアプリに統合する方法について解説します。お楽しみに！

補足：非同期処理のサンプルプログラム説明

1. ライブラリのインポートとPanel拡張機能の有効化

import asyncio
import panel as pn

pn.extension()

2. 非同期計算を行う関数の定義

async def async_computation(param):
    await asyncio.sleep(5)  # 重い処理をシミュレーション
    return f"Async result for {param}"

3. ウィジェットと表示用Paneの作成

param_input = pn.widgets.TextInput(name='Parameter', value='Async Example')
button = pn.widgets.Button(name='Run Async Computation')
result = pn.pane.Markdown('')

4. 非同期計算をボタンクリックに結びつける処理

async def run_async_computation(event):
    result.object = await async_computation(param_input.value)

button.on_click(lambda event: asyncio.create_task(run_async_computation(event)))

5. レイアウトの構築とアプリケーションの実行

layout = pn.Column(param_input, button, result)
layout.servable()
pn.serve(layout)

全体の流れ

  1. ユーザーがテキスト入力フィールドに値を入力します（デフォルトは “Async Example”）。
  2. ボタンをクリックすると、非同期処理が開始されます。
  3. 非同期処理は5秒間待機し、その後計算結果が生成されます。
  4. 計算結果がMarkdownとして表示されます。

このコードは、非同期処理をPanelで扱う方法を示しており、ユーザーの操作に基づいて処理を遅延させたり、非同期タスクを実行したりする場合に役立ちます。非同期処理を行うことで、重い処理がバックグラウンドで実行されている間、他の操作がブロックされないというメリットがあります。

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