エリア全体で 100,000 個のポンプを監視しています。各ポンプは 5 分ごとに 20 個のプロパティの値を ThingWorx に報告します。ピークユーザーアクセス時には、1 時間に 1,000 人のユーザーによって、それぞれ 10 個のサービスで構成される 10 個のマッシュアップが呼び出されます。この ThingWorx 構成では Microsoft SQL Server データベースが使用されています。

すべてのマッシュアップが同じ量のトラフィックを処理し、同じ数のサービスが含まれていることを前提としているので、ここで合計を計算するには、各マッシュアップのすべてのユーザーの HTTP リクエスト ((SM + 1) x UM) にマッシュアップの総数 (M) を掛け合わせます。したがって、以下のようになります。

すべての基準を満たすには "中規模" ThingWorx システムが必要ですが、ホストのタイプに基づいて、以下のサイズを検討する必要があります。

接続サーバーのサイジングについては Connection Services ヘルプセンターを参照してください。ここでもこのガイドの T が使用されていますが、Edge リクエスト (WebSocket を含む)、プロパティの更新、ファイル転送、平均メッセージサイズなどの要因も考慮されています。

例 1 では、接続された製品ソリューションのユースケースをシミュレーションし、さまざまなマッシュアップよりも、プラットフォームに接続されている Thing の数に注目しています。実際のシナリオでは、マッシュアップ当りのサービスの数と各マッシュアップにアクセスするユーザーの数はマッシュアップによって大きく異なります (例 2 で検討)。

インフラストラクチャの観点からは、プラットフォームの平均の CPU 使用率は 51.6 %、メモリ消費量は 5.3 GB で、パフォーマンスは良好でした。MS SQL の平均の CPU 使用率は 16.7 %、メモリは 13.9 GB でした。

通常のオペレーションでは、SQL Server はメモリを最大限に利用しているように見えます。これは、サーバーが専用のマシンに配置され、できるだけ多くのデータをメモリに保存することを前提としています。これは上記のメモリ使用量のチャートで確認でき、使用量はテストの終了間近になってやっと横ばいになり、オペレーティングシステム用のわずかなプールだけが残されています。