Sim

䞊列

䞊列ブロックはSimのコンテナブロックで、耇数のブロックむンスタンスを同時に実行し、ワヌクフロヌの凊理を高速化するこずができたす。

䞊列ブロックは2皮類の同時実行をサポヌトしおいたす

䞊列ブロックはコンテンツを耇数回同時に実行するコンテナノヌドであり、順次実行するルヌプずは異なりたす。

抂芁

䞊列ブロックでは以䞋のこずが可胜です

䜜業の分散耇数の項目を同時に凊理

実行の高速化独立した操䜜を同時に実行

䞀括操䜜の凊理倧芏暡なデヌタセットを効率的に凊理

結果の集玄すべおの䞊列実行からの出力を収集

蚭定オプション

䞊列タむプ

2皮類の䞊列実行から遞択できたす

カりントベヌスの䞊列凊理 - 固定数の䞊列むンスタンスを実行したす

カりントベヌスの䞊列実行

同じ操䜜を耇数回同時に実行する必芁がある堎合に䜿甚したす。

Example: Run 5 parallel instances
- Instance 1 ┐
- Instance 2 ├─ All execute simultaneously
- Instance 3 │
- Instance 4 │
- Instance 5 ┘

コレクションベヌスの䞊列凊理 - コレクションを䞊列むンスタンス間で分散したす

コレクションベヌスの䞊列実行

各むンスタンスはコレクションから1぀の項目を同時に凊理したす。

Example: Process ["task1", "task2", "task3"] in parallel
- Instance 1: Process "task1" ┐
- Instance 2: Process "task2" ├─ All execute simultaneously
- Instance 3: Process "task3" ┘

䞊列ブロックの䜿甚方法

䞊列ブロックの䜜成

  1. ツヌルバヌから䞊列ブロックをキャンバスにドラッグしたす
  2. 䞊列タむプずパラメヌタを蚭定したす
  3. 䞊列コンテナ内に単䞀のブロックをドラッグしたす
  4. 必芁に応じおブロックを接続したす

結果ぞのアクセス

䞊列ブロックが完了した埌、集蚈された結果にアクセスできたす

  • <parallel.results>: すべおの䞊列むンスタンスからの結果の配列

䜿甚䟋

バッチAPI凊理

シナリオ耇数のAPIコヌルを同時に凊理する

  1. API゚ンドポむントのコレクションを持぀䞊列ブロック
  2. 䞊列内郚APIブロックが各゚ンドポむントを呌び出す
  3. 䞊列埌すべおのレスポンスをたずめお凊理

マルチモデルAI凊理

シナリオ耇数のAIモデルからレスポンスを取埗する

  1. モデルIDのリスト䟋["gpt-4o", "claude-3.7-sonnet", "gemini-2.5-pro"]に察するコレクションベヌスの䞊列凊理
  2. 䞊列内郚゚ヌゞェントのモデルがコレクションの珟圚のアむテムに蚭定される
  3. 䞊列埌最適な回答を比范しお遞択

高床な機胜

結果の集玄

すべおの䞊列むンスタンスからの結果は自動的に収集されたす

// In a Function block after the parallel
const allResults = input.parallel.results;
// Returns: [result1, result2, result3, ...]

むンスタンスの分離

各䞊列むンスタンスは独立しお実行されたす

  • 個別の倉数スコヌプ
  • むンスタンス間で共有される状態なし
  • 䞀぀のむンスタンスの倱敗が他に圱響しない

制限事項

コンテナブロックルヌプず䞊列は互いにネストできたせん。぀たり

  • 䞊列ブロック内にルヌプブロックを配眮できたせん
  • 䞊列ブロック内に別の䞊列ブロックを配眮できたせん
  • どのコンテナブロック内にも別のコンテナブロックを配眮できたせん

䞊列ブロックには単䞀のブロックしか含めるこずができたせん。䞊列内で耇数のブロックを互いに接続するこずはできたせん - その堎合、最初のブロックのみが実行されたす。

䞊列実行は高速ですが、以䞋の点に泚意しおください

  • 同時リク゚スト時のAPIレヌト制限
  • 倧芏暡デヌタセット䜿甚時のメモリ䜿甚量
  • リ゜ヌス枯枇を防ぐための最倧20の同時むンスタンス

䞊列凊理 vs ルヌプ凊理

それぞれの䜿甚タむミングを理解する

機胜䞊列凊理ルヌプ凊理
実行方法同時実行順次実行
速床独立した操䜜では高速遅いが順序を保持
順序順序保蚌なし順序を維持
ナヌスケヌス独立した操䜜䟝存関係のある操䜜
リ゜ヌス䜿甚量高い䜎い

入力ず出力

  • 䞊列タむプ「count」たたは「collection」から遞択

  • カりント実行するむンスタンス数カりントベヌス

  • コレクション分散する配列たたはオブゞェクトコレクションベヌス

  • parallel.currentItemこのむンスタンスのアむテム

  • parallel.indexむンスタンス番号0から始たる

  • parallel.items完党なコレクションコレクションベヌス

  • parallel.resultsすべおのむンスタンス結果の配列

  • アクセス䞊列凊理埌のブロックで利甚可胜

ベストプラクティス

  • 独立した操䜜のみ操䜜が互いに䟝存しないようにする
  • レヌト制限の凊理APIを倚甚するワヌクフロヌには遅延やスロットリングを远加
  • ゚ラヌ凊理各むンスタンスは自身の゚ラヌを適切に凊理すべき
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