資料視覺化
有關從企業應用程式中的使用者經驗 (混搭) 產生之伺服器負載的視覺化焦點系統需求。
與擷取非常相似，來自視覺化的負載不僅取決於混搭的數量，還取決於每個混搭的複雜度，以及預期存取這些混搭的同步使用者數。
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t
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尖峰使用者存取期間：呼叫下列混搭與服務的時間長度 (以秒為單位)。
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M
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具唯一性的混搭：在該期間，使用者預期會存取的具唯一性混搭數。
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SM
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每個混搭的服務：針對每個具唯一性的混搭，確定呼叫的服務數。
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UM
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同步使用者數：在此期間，預期同時使用這些混搭的總使用者數。
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LM
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每個混搭的使用者負載次數：每個個別使用者預期在一段期間存取該混搭的次數。
一般而言，這將始終為至少一次，但請特別注意開啟自動重新整理的混搭。
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透過這些值，每秒的總 HTTP 請求數 (R) 可確定為每個使用者在該期間內請求的混搭服務呼叫總數 (針對混搭本身加一)：
例如，在應用程式中有 3 個具唯一性的混搭 (M)，且具有下列參數：
• 尖峰使用者存取時間是一小時長 (t = 3,600 秒)
• 兩個混搭每個會進行 10 次服務呼叫 (S1 和 S2 = 10)
• 第三個混搭會進行 20 次服務呼叫 (S3 = 20)
• 第一個混搭將每小時由 1,000 個使用者存取 (U1 = 1000)
• 其他兩個混搭將每小時由 100 個使用者存取 (U2 和 U3 = 100)
• 任何混搭都不會進行超出此範圍的自動或手動重新整理，這描述了最終使用者在分配的時間範圍內 (在一小時內) 一次耗用一個提供的資訊。
(L1、L2 與 L3 = 1)
計算結果將為：
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
同樣地，在此情況下，具有簡單資料庫的超小 ThingWorx 系統 (例如 H2) 應可處理此負載，但不建議針對生產使用這樣做。
大多數計算都會更加複雜，可能會有更多具唯一性的混搭，每個都有比此處更多的服務呼叫和同步使用者。
涉及這些計算的範例在此處提供。