データビジュアリゼーション
ビジュアリゼーションのシステム要件は、ビジネスアプリケーション内のユーザーエクスペリエンス (マッシュアップ) によって生じるサーバー負荷に重点を置いています。
取得と同様に、ビジュアリゼーションによる負荷は、マッシュアップの数だけでなく、各マッシュアップの複雑度、およびこれらにアクセスすることが見込まれる同時ユーザーの数によっても左右されます。
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t
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ピークユーザーアクセスの期間: 以降のマッシュアップとサービスが呼び出される時間の長さ (秒数)。
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M
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一意のマッシュアップ: その時間内にユーザーがアクセスすることが見込まれる一意のマッシュアップの数。
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SM
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マッシュアップ当りのサービス: 一意のマッシュアップごとに、呼び出されるサービスの数を割り出します。
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UM
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同時ユーザー数: この期間中にこれらのマッシュアップを同時に使用することが見込まれるユーザーの総数。
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LM
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ユーザーが各マッシュアップをロードする回数: 各ユーザーがその期間中にそのマッシュアップにアクセスすることが見込まれる回数。
一般に、これは常に 1 以上になりますが、自動再表示がオンになっているマッシュアップには特別な注意を払ってください。
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これらの値を使用して、その期間中に各ユーザーによってリクエストされたマッシュアップサービス呼び出し (およびマッシュアップ自体の呼び出し) の合計として、1 秒当りの HTTP リクエストの総数 (R) を計算できます。
たとえば、アプリケーションに以下のパラメータを持つ一意のマッシュアップ (M) が 3 つあるとします。
• ピークユーザーアクセスの時間は 1 時間 (t = 3,600 秒)
• 2 つのマッシュアップはそれぞれ 10 回のサービス呼び出しを行う (S1 と S2 の両方 = 10)
• 3 つ目のマッシュアップは 20 回のサービス呼び出しを行う (S3 = 20)。
• 1 つ目のマッシュアップには時間当り 1,000 ユーザーがアクセスする (U1 = 1000)。
• ほかの 2 つのマッシュアップには時間当りそれぞれ 100 ユーザーがアクセスする (U2 と U3 の両方 = 100)。
• いずれのマッシュアップもこれ以上の自動再表示や手動再表示は行わず、このシナリオでは割り当てられた時間 (1 時間) 内にエンドユーザーは提供された情報を一度だけ消費します
(L1、L2、および L3 = 1)
計算は以下のようになります。
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
このシナリオにおいても、なんからのデータベースを備えた極小規模の ThingWorx システムでこの負荷に対応できるはずですが、本番環境での使用には推奨されません。
ほとんどの場合はここに示したものよりも一意のマッシュアップの数は多くなり、それぞれのマッシュアップでより多くのサービス呼び出しが行われ、同時ユーザーの数も多くなることが考えられるので、計算はこれよりも複雑になります。
これらの計算に関連する 2 つの例をここに記載しています。