Y a-t-il une formule qui me dira le nombre maximum/moyen d'utilisateurs simultanés que je m'attendrais à avoir avec une population de 1000 utilisateurs par jour en utilisant une application pendant 10 minutes?1000 utilisateurs par jour pendant 10 minutes égal quelle charge simultanée?
1000 utilisateurs X 10 minutes = 10000 minutes utilisateur
10000 minutes utilisateur/1440 minutes dans un jour = 6,944 Nombre moyen d'utilisateurs simultanés
Si vous êtes à la recherche de meilleures estimations des utilisateurs simultanés, je voudrais suggère de mettre google analytics sur votre site. Il vous donnera une lecture précise des hauts, des bas et des moyennes pour votre site.
Cela suppose un accès linéaire par les utilisateurs sur une période de 24 heures ... ce qui est une hypothèse très large. –
convenu, mais avec l'information donnée, il n'y a pas beaucoup plus à faire. – Jason
C'est une application de référence libre-service, similaire dans le modèle d'utilisation pour dire Wikipedia.org. –
Cela dépend un peu de leur modèle d'utilisation et aucune formule générique ne peut le couvrir. À titre d'exemple extrême, s'il s'agit d'une application de carte de pointage, vous devriez avoir un pic important au début et à la fin de chaque journée de travail, avec un accès dispersé entre le démarrage et l'arrêt. en dehors des heures de travail. Pouvez-vous décrire le modèle d'utilisation auquel vous vous attendez?
Wow, nous avons tous deux utilisé une application de carte de pointage dans nos réponses J'ai vu les "2 réponses postées" pendant que j'écrivais, mais je n'ai pas vu ta réponse avant que la mienne ne soit postée. Devinez qui en fait un bon exemple, non? – jeffa00
C'est une application de référence libre-service, similaire dans le modèle d'utilisation de dire Wikipedia. –
Oui, l'application de carte de pointage est un cas classique lors de la discussion des distributions de charge. Je suis sûr que je l'ai pris dans un livre/article quelque part dans un passé lointain, mais je ne sais pas où et quand. –
Dans le pire des cas, tous les 1000 utilisateurs utilisent l'application en même temps, donc max utilisateurs simultanés # oc est 1000.
1000 utilisateurs * 10 minutes = 10000 minutes au total
Un jour a 24 heures * 60 minutes = 1440 minutes.
En supposant une distribution normale, vous attendez 10000/1440 = 6,9 utilisateurs en moyenne en utilisant votre application simultanément. Cependant, la distribution normale n'est pas une hypothèse valide puisque vous n'attendrez probablement pas beaucoup d'utilisateurs au milieu d'une nuit.
Eh bien, en supposant qu'il y avait un modèle d'arrivée régulière, les gens ont visité le site avec une répartition égale, vous auriez:
(Utilisateurs * Durée de la visite en quelques minutes)/(minutes dans une journée) ou (1000 * 10)/1440
ce qui serait d'environ 7 utilisateurs simultanés
Bien sûr, vous aurait jamais une répartition égale comme ça. Vous pouvez effectuer un coup au modèle prévu et répartir la charge en fonction de ce modèle. Le meilleur pari serait de surveiller le trafic pendant un certain temps, avec un échantillonnage décent du trafic des utilisateurs.
Pas exactement.
L'utilisation sera-t-elle répartie uniformément au cours de la journée ou y a-t-il des événements qui feront en sorte que tout le monde utilise ses 10 minutes en même temps? Par exemple, permet de comparer un site Web à usage général avec un système de saisie de fiche de temps.
Le site Web général aura des flux et des reflux tout au long de la journée avec des périodes de temps où vous avez beaucoup d'utilisateurs (pendant les heures de travail ...).
Le système d'entrée de la carte de pointage peut faire en sorte que les 1 000 personnes touchent le système deux fois par jour dans un délai de 15 minutes.
mathématiques simples peut vous montrer en moyenne, mais les gens ne se comportent généralement pas « en moyenne » ...
Comme il est dit universellement, la réponse dépend de la répartition du moment où les gens « arrivent. » S'il est également probable que quelqu'un arrive à 3h23 du matin à 9h01, max_concurrent est bas; Si tout le monde entre 8h55 et 9h30 du matin, max_concurrent est élevé (et si le temps de réponse ralentit en fonction de la charge actuelle, le temps "moyen" sur le site augmente considérablement quand il y a beaucoup de monde sur le site site...). Un modèle est seulement aussi bon que ses entrées, mais cela dit, si vous avez un bon sens des modèles d'utilisation, un modèle de Monte Carlo pourrait être une bonne idée. (Si vous avez accès à une personne avec des antécédents en statistiques ou en probabilité, ils peuvent faire le calcul en fonction des paramètres de distribution, mais un modèle Monte Carlo est plus facile à créer et à manipuler.)
, vous dites que c'est une "application de référence libre-service semblable à Wikipedia," mais votre utilisation relativement faible signifie que vous ne pouvez pas compter sur la puissance des grands nombres pour "amortir" vos courbes d'arrivée sur 24 heures.
Informations insuffisantes. Les 1000 utilisateurs sont-ils tous dans le même emplacement/fuseau horaire? Est-ce qu'ils travaillent tous le même quart de travail? L'utilisation simultanée dépendra de tout cela et plus encore. –