ThingWorx 模型和数据最佳做法 > 数据排序 > 性能结果
性能结果
在性能测试期间进行了以下测试设置和观察。
测试环境 - 单一服务器 (使用 Azure PostgreSQL 灵活服务器数据库)
◦ CPU：32
◦ 处理器：Intel(R) Xeon(R) Platinum 8168 CPU @ 2.70GHz
◦ RAM：64 GB
◦ 数据库：PostgreSQL
测试环境 - HA 设置 (4 节点配置，使用 Azure PostgreSQL 灵活服务器数据库)
每个节点均使用以下设置：
◦ CPU：8
◦ 处理器：Intel(R) Xeon(R) Platinum 8168 CPU @ 2.70GHz
◦ RAM：16 GB
◦ 数据库：Azure 灵活服务器
测试环境 - Axeda Edge
◦ eMC 服务器：单一服务器使用 1 个，高可用性服务器使用 4 个
◦ 启用数据排序：true
仿真器详情
◦ 设备 (事物)：~30000
◦ 每个事物的属性：整数 (10 个) 和字符串 (10 个)
◦ 属性更新频率：60 秒
◦ 数据提取频率：60 秒
◦ 有告警的属性：5 个
所有属性更新均已推送到值流。
JAVA 仿真器
• 对于 ThingWorx 单一服务器 + Azure PostgreSQL 灵活 + 连接服务器 (大型) (~30000 台设备)
数据排序状况
平台消耗
数据库消耗
WS 请求
VS 队列请求
(WPS)
CPU (%)
(32 核)
内存
(共 128 GB)
CPU (%)
内存
(共 128 GB)
写入
(OPS)
关闭
30
40.46 GB
(31.6%)
23.53
41 GB
(32%)
9366
56720
开启
35.98
32.06 GB
(25%)
15.16
40GB
(31%)
7949
59220
• 对于 ThingWorx 高可用性 (4 个节点) + Azure PostgreSQL 灵活 + 连接服务器 (小型) (~30000 台设备)
数据排序状况
平台 1
平台 2
平台 3
平台 4
数据库
CPU (%)
内存 (GB)
VS 队列速率 (WPS)
流队列速率 (WPS)
CPU (%)
内存 (GB)
VS 队列速率 (WPS)
流队列速率 (WPS)
CPU (%)
内存 (GB)
VS 队列速率 (WPS)
流队列速率 (WPS)
CPU (%)
内存 (GB)
VS 队列速率 (WPS)
流队列速率 (WPS)
CPU (%)
内存 (GB)
WS 请求 (写入)
关闭
51.5
7.13
17364
1.5
51.5
7.13
17364
1.5
55.59
3.60
17325
1.17
49.82
7.23
17438
1.4
50.73
37.59
7453
开启
57.98
6.08
17291
1.27
49.48
7.36
17953
1.27
51.89
3.66
17736
1.35
51.56
7.19
17997
1.14
48.41
35.79
7593
Axeda EDGE
• ThingWorx 单一服务器 + Axeda Edge + EMC + Azure PostgreSQL 灵活 (大型) (~30000 台设备)
数据排序状况
平台
数据库
CPU (%)
(16 核)
内存 (GB)
(共 64GB)
VS 队列速率 (WPS)
CPU(%)
(16 核)
内存 (GB)
(共 64GB)
关闭
34.55
5.84
23057
9.96
31.07
开启
24.68
5.42
19738
7.68
30.89
• ThingWorx 高可用性 (4 个节点) + Axeda Edge + EMC + Azure PostgreSQL 灵活 (大型) (~30000 台设备)
数据排序状况
平台 1
平台 2
平台 3
平台 4
数据库
CPU (%)
(16 核)
内存 (GB)
(共 64GB)
VS 队列速率 (WPS)
CPU (%)
内存 (GB)
(共 64GB)
VS 队列速率 (WPS)
CPU (%)
内存 (GB)
(共 64GB)
VS 队列速率 (WPS)
CPU (%)
内存 (GB)
(共 64GB)
VS 队列速率 (WPS)
CPU (%)
内存 (GB)
(共 64GB)
关闭
44.92
5.45
7212
42.84
5.73
7142
39.98
4.51
7169
43.09
6.95
7212
11.26
32.46
开启
33.48
4.8
7539
33.50
7.55
7556
33.23
4.69
7455
33.23
5.17
7444
15.84
31.90
汇总
仿真器
设置
数据排序开启与关闭状态下观察结果对比
JAVA 仿真器
ThingWorx 单一服务器 + Azure PostgreSQL 灵活 + 连接服务器 (大型)
对性能无任何影响
JAVA 仿真器
ThingWorx 高可用性 (4 个节点) + Azure PostgreSQL 灵活 + 连接服务器 (小型)
少数节点的性能略有下降。整体系统性能一致。
Axeda EDGE
ThingWorx 单一服务器 + Axeda Edge + EMC + Azure PostgreSQL 灵活 (小型)
观察到性能略有下降。
Axeda EDGE
ThingWorx 高可用性 (4 个节点) + Axeda Edge + EMC + Azure PostgreSQL 灵活 (小型)
少数节点的性能略有下降。整体系统性能一致。
• 观察范围：调查结果基于单次性能运行。根据具体配置 (包括 Edge 设备设置、应用程序负载和系统配置调整)，结果可能会有所不同。
• 高可用性 (HA) 设置中的性能：在测试期间，观察到 HA 设置中少数节点性能略有下降。但是，整体系统性能保持一致，未发现对整个设置有实质性影响。
• 可扩展性考虑：尽管某些节点存在细微偏差，该系统在 HA 配置下表现出韧性和可扩展性，能够保持可靠性和运行一致性。
• 上下文影响：由于真实网络条件、资源分配策略和运行工作负载等因素的影响，生产环境中的性能行为可能会有所不同。
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