データ取得
ThingWorx システム要件を決定する際には、Edge デバイスからどの位の量のデータを受信するのかを考慮することが重要です。
以下のステップを使用して、各タイプのデバイスについて、予想される 1 秒当りの書き込み数 (WPS) を推定し、これらを合算することですべてのタイプのデバイスからのデータ取得によって生じる負荷の合計を見積ることができます。
取得レートは、デバイスの数だけでなく、各デバイスのプロパティの数、およびこれらのプロパティが変更される頻度によっても異なります。
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T
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Thing の数 (Thingcount): ThingWorx によって管理される Thing (デバイス、センサー、接続、モジュールなど) の数。Thingcount は、必要な接続サーバーの数やプラットフォームメモリ要件など、多くの要素に影響します。
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P
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Thing 当りのプロパティ数: 各 Thing が ThingWorx に送信する値の数。
永続プロパティはログプロパティに使用される値ストリームサブシステムとは別のスレッドプールを使用します。永続プロパティは取得するパフォーマンスと信頼性にはほとんど影響しません。
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F
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転送頻度: これは ThingWorx ソリューションのデータベース要件を決定する上で最も大きな要因の 1 つです。
1 日当り (FD) と 1 秒当り (FS) の間で変換するには、86,400 (1 日の秒数) で除算または乗算します。  |
これらの値を使用して、1 秒当りの合計書き込み数 (WPS) は、各タイプの Thing について、各タイプのプロパティの書き込み数の合計として計算できます。
たとえば、以下のようなログプロパティを持つ 100 個の Thing (T) があるとします。
• 1 分に 1 回 (F1) 更新される 10 個のプロパティ (P1)
• 1 秒に 1 回 (F2) 更新される別の 5 個のプロパティ (P2)
計算は以下のようになります。
WPS = T × [(P1 × F1) + (P2 × F2)]
= 100 × [(10 × 1/60) + (5 × 1)]
≈ 100 × [0.17 + 5]
≈ 100 × 5.17
≈ 517 writes per second
= 100 × [(10 × 1/60) + (5 × 1)]
≈ 100 × [0.17 + 5]
≈ 100 × 5.17
≈ 517 writes per second
前述の単純なシナリオでは、H2 などの単純な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、本番環境ではこれは推奨されません。
実世界のほとんどのユースケースでは、Thing には複数のタイプがあり、考慮される Thing とプロパティの数はより多くなります。
通常、大量の Edge デバイス接続からのワークロードを分散するために接続サーバーが必要です。1 台の接続サーバーにつき最大で 100,000 台のデバイスを対象とすることを通常はお勧めしますが、この数は、各デバイスと ThingWorx Platform の間の接続数、および送信されるメッセージのサイズによって変化します。
接続サーバーの具体的なサイジングは Connection Services ヘルプセンターに記載されています。
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。