資料擷取
決定 ThingWorx 系統需求時，請務必考慮預期要從 Edge 裝置接收的平台資料量。
下列步驟可用來預估每個類型裝置的預期每秒寫入數 (WPS)，其可新增到一起以決定來自所有裝置類型的總預估擷取負載。
擷取率不僅取決於裝置數量，也取決於每個裝置的內容數，以及這些內容的變更率：
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T
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物件數 ("Thingcount")：要由 ThingWorx 管理的物件數 (或裝置、感應器、連線、模組等)。Thingcount 會影響許多元件，例如所需的連線伺服器數以及平台記憶體需求。
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P
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每個物件的內容：每個物件的值數都將會傳送至 ThingWorx。
持續內容使用與用於記錄內容的值串流子系統不同的執行緒集區。持續內容不太可能會影響到擷取效能與可靠性。
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F
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傳輸頻率：這通常是決定 ThingWorx 解決方案之資料庫需求的最大因素之一。
欲在每日 (FD) 和每秒 (FS) 之間切換，您可以除以或乘以 86,400 (一天中的秒數)。  |
透過這些值，每秒的總寫入數 (WPS) 可以確定為每種類型物件之每種不同類型內容的寫入總和。
例如，如果您有 100 的物件 (T)，且有下列已記錄的內容：
• 10 個內容 (P1)，每分鐘更新一次 (F1)
• 5 個其他內容 (P2)，每秒更新一次 (F2)
計算結果將為：
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
在上述簡單情況下，具有簡單資料庫的超小 ThingWorx 系統 (例如 H2) 應可處理此負載，但在生產環境中仍不建議這樣做。
大多數實際使用案例將會有多種類型的物件及更高的物件和內容計數可以考慮。
連線伺服器一般會需要從較大量的 Edge 裝置連線中分配工作負載。通常建議每個連線伺服器使用最多 100,000 個裝置，但此數目會根據每個裝置與 ThingWorx Platform 之間的連線數與要傳送的訊息大小而有所不同。
連線伺服器的特定大小可在連線服務說明中心中找到。
涉及這些計算的範例在此處提供。