데이터 시각화
시각화에 대한 시스템 요구사항은 비즈니스 응용 프로그램 내 사용자 경험(매쉬업)에서 생성된 서버 로드에 중점을 둡니다.
수집과 매우 비슷한 시각화에서의 로드는 매쉬업 수뿐만 아니라 각 매쉬업의 복잡성과 매쉬업에 액세스할 것으로 예상되는 동시 사용자 수에 따라 달라집니다.
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t
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최대 사용자 액세스 기간: 다음 매쉬업 및 서비스가 호출되는 시간(초)입니다.
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M
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고유한 매쉬업: 해당 시간 동안 사용자가 액세스할 것으로 예상되는 고유한 매쉬업의 수입니다.
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SM
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매쉬업당 서비스 수: 각 고유한 매쉬업에 대해 호출되는 서비스의 수를 결정합니다.
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UM
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동시 사용자 수: 이 기간 동안 이러한 매쉬업을 동시에 사용할 것으로 예상되는 총 사용자 수입니다.
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LM
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사용자가 각 매쉬업을 로드하는 횟수: 각 개별 사용자가 시간 간격으로 해당 매쉬업에 액세스할 것으로 예상되는 횟수입니다.
일반적으로 이는 항상 한 번 이상이지만 자동 새로 고침이 설정된 매쉬업에는 특히 주의를 기울여야 합니다.
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이러한 값을 사용하면 초당 총 HTTP 요청 수(R)를 해당 기간 동안 각 사용자가 요청한 매쉬업 서비스 호출 합계(매쉬업 자체에 대해 한 개 추가)로 결정될 수 있습니다.
예를 들어, 응용 프로그램에 다음 매개 변수를 사용하는 고유한 매쉬업이 3개(M) 있습니다.
• 최대 사용자 액세스 시간이 1시간(t = 3,600초)입니다.
• 두 개의 매쉬업은 각각 10개의 서비스 호출을 만듭니다(S1 및 s2 모두 = 10).
• 세 번째 매쉬업은 20개의 서비스 호출을 만듭니다(S3 = 20).
• 첫 번째 매쉬업에는 매시간 1,000명의 사용자가 액세스합니다(U1 = 1000).
• 다른 두 매쉬업에는 매시간 100명의 사용자가 액세스합니다(U2 및 u3 모두 = 100).
• 어떤 매쉬업도 이를 초과한 자동 또는 수동 새로 고침을 포함하지 않습니다. 이는 최종 사용자가 제공된 정보를 할당된 시간대(1시간)에서 한 번에 한 부분씩만 사용하는 시나리오를 생각하면 됩니다.
(L1, L2 및 L3 = 1)
계산 방법은 다음과 같습니다.
R = [(SM + 1) × UM × LM ] / t
R1 = [(S1 + 1) × U1 × L1] / t
= [(10 + 1) × 1000 × 1] / 3600
≈ 3.06 requests per second
= [(10 + 1) × 1000 × 1] / 3600
≈ 3.06 requests per second
R2 = [(S2 + 1) × U2 × L2] / t
= [(10 + 1) × 100 × 1] / 3600
≈ 0.31 requests per second
= [(10 + 1) × 100 × 1] / 3600
≈ 0.31 requests per second
R3 = [(S3 + 1) × U3 × L3] / t
= [(20 + 1) × 100 × 1] / 3600
≈ 0.61 requests per second
= [(20 + 1) × 100 × 1] / 3600
≈ 0.61 requests per second
R = R1 + R2 + R3
≈ 3.06 + 0.31 + 0.61
≈ 3.98 requests per second
≈ 3.06 + 0.31 + 0.61
≈ 3.98 requests per second
다시 이 시나리오에서는 H2와 같은 간단한 데이터베이스를 가진 초소규모 ThingWorx 시스템이 이 로드를 처리해도 하지만 이러한 시스템은 생산 용도로는 권장되지 않습니다.
대부분의 계산은 고유한 매쉬업이 더 많이 있고 각각 여기서 제공된 것보다 더 많은 서비스 호출 및 동시 사용자가 있을 가능성이 많아서 더 복잡합니다.
이러한 계산과 관련된 두 가지 예는 여기에서 제공됩니다.