Application Server 인스턴스의 로드 예측

다음 요소를 고려하여 Application Server 인스턴스의 로드를 예측합니다.

• 최대 동시 사용자 수

• 인지 시간

• 평균 응답 시간

• 분당 요청 수

최대 동시 사용자 수

사용자는 웹 브라우저나 Java 프로그램과 같은 클라이언트를 통해 응용 프로그램과 상호 작용합니다. 클라이언트는 사용자의 작업에 따라 정기적으로 Application Server에 요청을 보냅니다. 세션이 만료되거나 종료되지 않는 한 사용자는 활성 상태로 간주됩니다. 동시 사용자 수를 예측할 때 이러한 모든 활성 사용자를 포함합니다.

다음 그림은 분당 처리되는 요청 수(처리량) 대 사용자 수를 나타내는 일반적인 그래프입니다. 처음에는 사용자 수가 증가함에 따라 처리량이 증가합니다. 그러나 동시 요청 수가 증가함에 따라 서버 성능이 포화되기 시작하고 처리량이 감소하기 시작합니다.

동시 사용자를 추가함으로써 분당 처리할 수 있는 요청 수가 감소하는 지점을 확인할 수 있습니다. 이 지점은 최적 성능에 도달한 후 처리량이 감소하기 시작하는 시점을 나타냅니다. 일반적으로, 가능한 한 높은 최적 처리량으로 시스템을 작동하도록 노력해야 합니다. 추가 로드를 처리하고 처리량을 높이기 위해 처리 용량을 추가해야 할 수 있습니다.

인지 시간

사용자는 요청을 지속적으로 제출하지 않습니다. 사용자가 요청을 제출하면 서버에서는 요청을 수신하여 처리한 후 사용자가 새 요청을 제출하기 전 시간이 소비되는 시점에 결과를 반환합니다. 한 요청과 다음 요청 사이의 시간을 인지 시간이라고 합니다.

인지 시간은 사용자 유형에 따라 다릅니다. 예를 들어 웹 서비스의 경우와 같은 시스템 간 상호 작용은 일반적으로 사람이 사용자인 경우보다 낮은 인지 시간을 포함합니다. 또한, 시스템과 인간 상호 작용의 혼합을 고려하여 인지 시간을 예측해야 할 수 있습니다.

평균 인지 시간 결정은 중요한 작업입니다. 이 기간을 사용하여 분당 완료해야 하는 요청 수는 물론 시스템에서 지원할 수 있는 동시 사용자 수를 계산할 수 있습니다.

평균 응답 시간

응답 시간이란 Application Server가 사용자에게 요청 결과를 반환하는 데 걸리는 시간을 말합니다. 응답 시간은 네트워크 대역폭, 사용자 수, 제출된 요청의 수와 유형, 그리고 평균 인지 시간과 같은 요소의 영향을 받습니다.

이 절에서 응답 시간은 중간 또는 평균 응답 시간을 나타냅니다. 각 요청 유형에는 고유한 최소 응답 시간이 있습니다. 그러나 시스템 성능을 평가할 때는 모든 요청의 평균 응답 시간을 기반으로 분석합니다.

응답 시간이 빠를수록 처리되는 분당 요청 수는 증가합니다. 하지만 다음 그림에 나타난 것처럼 분당 요청 수가 감소하더라도 시스템의 사용자 수가 증가함에 따라 응답 시간이 증가하기 시작합니다.

죄송합니다. 이 설명서 버전에서는 그래픽을 사용할 수 없습니다.

이 그림과 같은 시스템 성능 그래프에 따르면 특정 시점 이후 분당 요청 수는 응답 시간에 반비례합니다. 분당 요청 감소량이 급격할수록 응답 시간의 증가가 더 가파릅니다(점선 화살표로 표시).

그림에서 최대 로드 지점은 분당 요청 수가 감소하기 시작하는 지점입니다. 이 지점 이전의 응답 시간 계산에는 공식에 최대 수치가 사용되지 않기 때문에 반드시 정확할 필요는 없습니다. 이 지점 이후에는 분당 요청과 응답 시간 사이의 반비례 관계 때문에 관리자가 최대 사용자 수 및 분당 요청 수를 사용하여 응답 시간을 더욱 정확하게 계산할 수 있습니다.

다음 공식을 사용하여 최대 로드 시 응답 시간(초)인 T_response를 결정합니다.

T_response = n/r - T_think

여기서,

• n은 동시 사용자 수입니다.

• r은 서버가 수신하는 초당 요청 수입니다.

• T_think는 평균 인지 시간(초)입니다.

  정확한 응답 시간 결과를 얻기 위해서는 항상 수식에 인지 시간을 포함해야 합니다.

예 2–1 응답 시간 계산

다음과 같은 조건이 있는 경우

• 최대 로드 시 시스템에서 지원할 수 있는 최대 동시 사용자 수 n은 5,000입니다.

• 최대 로드 시 시스템에서 처리할 수 있는 최대 요청 수 r은 초당 1,000입니다.

평균 인지 시간 T_think는 요청당 3초입니다.

즉, 응답 시간은 다음과 같이 계산됩니다.

T_response = n/r - T_think = (5000/ 1000) - 3초= 5 - 3초

따라서 응답 시간은 2초입니다.

특히 최대 로드 시 시스템 응답 시간을 계산한 후 응용 프로그램에 대한 허용되는 응답 시간과 비교합니다. 처리량과 함께 응답 시간은 Application Server의 성능에 있어 중요한 기본 요소 중 한 가지입니다.

분당 요청 수

지정된 시간의 동시 사용자 수, 해당 요청의 응답 시간 및 평균 사용자 인지 시간을 알고 있으면 분당 요청 수를 계산할 수 있으며, 일반적으로 시스템에 있는 동시 사용자 수 예측부터 시작합니다.

예를 들어 웹 사이트 성능 소프트웨어를 실행한 후 관리자는 온라인 은행 웹 사이트에서 요청을 제출하는 평균 동시 사용자 수가 3,000이라는 결론을 내립니다. 이 수치는 온라인 은행 회원으로 가입한 사용자 수, 사용자의 은행 업무 트랜잭션 동작, 사용자가 요청을 제출하려고 선택한 시간대나 요일 등에 따라 결정됩니다.

따라서 이 정보를 알고 있으면 이 절에 설명된 분당 요청 수에 대한 공식을 사용하여 시스템에서 이 사용자 기준에 따라 처리할 수 있는 분당 요청 수를 계산할 수 있습니다. 최대 로드 시 분당 요청 수와 응답 시간은 반비례하므로 응답 시간 향상을 위해 허용되는 분당 요청 수를 낮출 것인지 분당 요청 수를 높이기 위해 허용되는 응답 시간을 늦출 것인지를 결정합니다.

시스템 성능을 미세 조정할 시작점에서 허용되는 분당 요청 수 및 응답 시간 임계값을 시험합니다. 그런 다음 조정이 필요한 시스템 영역을 결정합니다.

이전 절의 수식에서 r은 다음과 같이 구할 수 있습니다.

r = n/(T_response + T_think)

예 2–2 분당 요청 수 계산

조건은 다음과 같습니다.

• n = 2,800 동시 사용자

• T_response = 1(요청당 평균 응답 시간 1초)

• T_think = 3(평균 인지 시간 3초)

초당 요청 수는 다음과 같이 계산합니다.

r = 2800 / (1+3) = 700

따라서 초당 요청 수는 700이고 분당 요청 수는 42000입니다.