성능 최적화

노트

성능에 대한 일반적인 지침은 성능 지침 페이지를 참조하십시오 .

성능 문제 해결 및 수정에 대한 자세한 내용은 성능 트리를참조하십시오.

또한 성능 조정 팁에 대한 기술 자료 문서를 검토할 수 있습니다.

주요 문제는 웹 사이트에서 방문자 요청에 응답하는 시간입니다. 이 값은 각 요청에 따라 다르지만 평균 대상 값을 정의할 수 있습니다. 이 값이 달성 가능하고 유지 관리 가능한 것으로 확인되면 웹 사이트의 성능을 모니터링하고 잠재적인 문제의 개발을 나타내는 데 사용할 수 있습니다.

타깃팅할 응답 시간은 타겟 대상의 다양한 특성을 반영하면서 작성 및 게시 환경에서 달라집니다.

작성 환경

이 환경은 작성자가 컨텐츠를 입력하고 업데이트할 때 사용됩니다. 컨텐츠 페이지와 해당 페이지의 개별 요소를 업데이트할 때 각각 높은 성능 집약적인 요청을 생성하는 소수 사용자를 위한 것입니다.

게시 환경

이 환경에는 사용자가 사용할 수 있도록 만든 컨텐츠가 포함되어 있습니다. 요청의 수가 훨씬 더 크고 속도도 매우 중요하지만 요청의 특성이 덜 역동적이므로 추가적인 성능 향상 메커니즘을 적용할 수 있습니다.컨텐츠 캐싱이나 로드 밸런싱과 같은 기능을 제공합니다.

노트
  • 성능 최적화를 구성한 후 어려운 날의 절차를 따라 무거운 부하의 환경을 테스트합니다.
  • 성능 조정 팁을참조하십시오.

성능 최적화 방법론

CQ 프로젝트에 대한 성능 최적화 방법론은 처음부터 성능 문제를 방지하기 위해 따를 수 있는 매우 간단한 5가지 규칙으로 요약할 수 있습니다.

  1. 최적화 계획
  2. 현실 시뮬레이션
  3. 견고한 목표 설정
  4. 연관성 유지
  5. 민첩한 반복 주기

이러한 규칙은 일반적으로 웹 프로젝트에 적용되며 프로젝트 관리자 및 시스템 관리자와 관련되어 있으므로 실행 시간이 다가와도 프로젝트의 성능 문제가 발생하지 않습니다.

최적화 계획

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프로젝트 노력의 약 10%는 성능 최적화 단계에 맞게 계획되어야 합니다. 물론 실제 성능 최적화 요구 사항은 프로젝트의 복잡도 수준과 개발 팀의 경험에 따라 다릅니다. 프로젝트가 할당된 시간 전체를 필요로 하지는 않지만, 제안된 영역에서 항상 성능 최적화를 계획하는 것이 좋습니다.

가능할 때마다, 전체 발표 이후 추가적인 부담 없이 실제 경험을 수집하고 추가적인 최적화를 수행하기 위해 제한된 대상에 프로젝트를 먼저 부드럽게 실행해야 합니다.

"실시간"을 선택하면 성능 최적화가 완료되지 않습니다. 이 시점은 시스템에서 "실제" 로드를 경험할 때 발생합니다. 출시 후 추가 조정을 계획하는 것이 중요합니다.

시스템 로드가 변경되고 시스템의 성능 프로파일이 시간 경과에 따라 변경되므로 성능 "조정" 또는 "상태 점검"을 6-12개월 간격으로 예약해야 합니다.

현실 시뮬레이션

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웹 사이트를 라이브하여 런칭한 후 성능 문제가 발생하는 경우를 확인해 보면 이러한 이유 중 하나가 있습니다.부하 테스트와 성능 테스트가 실제 상황을 충분히 시뮬레이션하지 못했습니다.

현실 시뮬레이션 작업은 어렵고 "실제"에 투자하려는 합리적이고 많은 노력이 프로젝트의 성격에 따라 달라집니다. "실수"는 "실제 코드"와 "실제 트래픽"뿐만 아니라 특히 컨텐츠 크기 및 구조와 관련하여 "실제 컨텐츠"를 의미합니다. 저장소의 크기와 구조에 따라 템플릿이 완전히 다를 수 있습니다.

견고한 목표 설정

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적절한 성과 목표 설정의 중요성은 과소평가되지 않는다. 종종, 사람들이 특정한 성취에 집중하게 되면, 그들이 와일드한 가정을 기반으로 할지라도, 그 이후에 이러한 목표를 바꾸는 것은 매우 어렵습니다.

좋은, 견고한 성과 목표를 세우는 것은 정말로 가장 힘든 영역 중 하나입니다. 비교 가능한 웹 사이트(예: 새 웹 사이트의 이전 웹 사이트)에서 실제 로그 및 벤치마크를 수집하는 것이 가장 좋습니다.

연관성 유지

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한 번에 하나의 병목 현상을 최적화하는 것이 중요합니다. 하나의 최적화의 효과를 검증하지 않고 동시에 작업을 수행하려고 하면 실제로 어떤 최적화 측정이 도움이 되었는지 추적할 수 없게 됩니다.

민첩한 반복 주기

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성능 조정은 목표에 도달할 때까지 측정, 분석, 최적화 및 유효성 검사가 필요한 반복적인 프로세스입니다. 이러한 측면을 적절히 고려하려면 각 반복 이후 가중치 테스트 프로세스가 아닌 최적화 단계에서 민첩한 유효성 검사 프로세스를 구현합니다.

따라서 최적화를 구현하는 개발자는 최적화가 이미 목표에 도달했는지 여부를 신속하게 파악할 수 있습니다. 목표는 달성되고 최적화는 종료되므로 이 정보는 중요한 정보입니다.

기본 성능 지침

일반적으로, 캐시되지 않은 html 요청을 100ms 이하로 유지합니다. 보다 구체적으로 다음은 가이드라인이 될 수 있습니다.

  • 페이지 요청의 70%는 100ms 이내에 응답해야 합니다.
  • 페이지 요청의 25%는 100ms-300ms 이내에 응답을 받아야 합니다.
  • 페이지 요청의 4%는 300ms-500ms 이내에 응답을 받아야 합니다.
  • 페이지 요청의 1%는 500ms-1000ms 이내에 응답을 받아야 합니다.
  • 어떤 페이지도 1초보다 느리게 응답할 수 없습니다.

위의 숫자는 다음 조건을 가정합니다.

  • 게시 시 측정(제작 환경과 관련된 오버헤드 없음)
  • 서버에서 측정됨(네트워크 오버헤드 없음)
  • 캐시되지 않음(CQ 출력 캐시 없음, Dispatcher 캐시 없음)
  • 종속성이 많은 복잡한 항목만(HTML, JS, PDF, …)에만 해당
  • 시스템에 다른 로드 없음

성능 문제에 자주 기여하는 몇 가지 문제가 있습니다. 이러한 기능은 주로 다음과 같이 회전됩니다.

  • 발송자 캐싱 비효율성
  • 일반 표시 템플릿에서 쿼리 사용

JVM 및 OS 레벨 조정은 일반적으로 성능이 크게 향상되지 않으므로 최적화 주기의 마지막 단계에서 수행해야 합니다.

콘텐츠 저장소의 구조화 방식도 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 최상의 성능을 위해 컨텐츠 저장소의 개별 노드에 연결된 하위 노드의 수는 1,000개를 초과할 수 없습니다(일반 규칙).

일반적인 성능 최적화 연습 중 가장 친한 친구는 다음과 같습니다.

  • the request.log
  • 구성 요소 기반 타이밍
  • 마지막으로 Java 프로파일러를 포함하지는 않습니다.

디지털 자산을 로드하고 편집할 때의 성능

디지털 자산을 로드하고 편집할 때 많은 양의 데이터가 관련되어 있기 때문에 성능이 문제가 될 수 있습니다.

다음 두 가지 사항이 성능에 영향을 줍니다.

  • CPU - 여러 코어를 통해 트랜스코딩 시 더욱 원활해진 작업
  • 하드 디스크 - 병렬 RAID 디스크가 동일함

성능을 향상시키려면 다음 사항을 고려하십시오.

  • 하루에 업로드되는 자산 수는 얼마나 됩니까? 정확한 추정은 다음을 기반으로 할 수 있습니다.

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  • 편집이 이루어지는 시간(일반적으로 작업일의 길이, 국제 작업의 경우 더 많음)입니다.
  • 업로드된 이미지의 평균 크기(및 이미지당 생성된 표현물의 크기)입니다.
  • 평균 데이터 전송률 결정:

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  • 모든 편집의 80%는 20% 후에 완료되므로 가장 많은 시간에 평균 데이터 전송률의 4배를 사용하게 됩니다. 이것이 여러분의 성과 목표입니다.

성능 모니터링

성능(또는 성능 부족)은 사용자가 가장 먼저 인식하는 기능 중 하나이므로 사용자 인터페이스가 있는 모든 애플리케이션과 마찬가지로 성능이 매우 중요합니다. CQ 설치의 성능을 최적화하려면 인스턴스의 다양한 특성과 동작을 모니터링해야 합니다.

성능 모니터링을 수행하는 방법에 대한 자세한 내용은 성능 모니터링을 참조하십시오.

성능 문제를 일으키는 문제는 해당 효과를 쉽게 볼 수 있더라도 추적하기 어려운 경우가 많습니다.

기본 시작점은 시스템이 정상적으로 작동될 때 사용하는 방법에 대한 충분한 지식이 있음을 의미합니다. 만약 여러분이 여러분의 환경이 제대로 작동할 때 "보기" 하고 "동작" 하는 방법을 모르면, 성능이 저하될 때 문제를 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 즉, 시스템이 원활하게 실행될 때 시스템을 조사하는 데 어느 정도 시간을 할애하고 성능 정보 수집이 지속적으로 수행되는지 확인해야 합니다. 이로 인해 성능이 저하될 경우 비교할 수 있는 기반이 됩니다.

다음 다이어그램은 CQ 컨텐츠에 대한 요청이 수행할 수 있는 경로와, 성능에 영향을 줄 수 있는 여러 요소의 수를 보여 줍니다.

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성능은 볼륨 및 용량 간의 균형입니다.

볼륨 시스템에서 처리 및 전달되는 출력 금액입니다.

용량 볼륨을 전달하는 시스템의 기능

웹 체인 전체에서 다양한 위치에 이를 나타낼 수 있습니다.

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성능에 영향을 주는 몇 가지 기능 영역이 있습니다.

  • 캐싱
  • 애플리케이션(프로젝트) 코드
  • 검색 기능

성능 관련 기본 규칙

성능을 최적화할 때 특정 규칙을 고려해야 합니다.

  • 성능 조정은 모든 프로젝트의 일부여야 합니다 .
  • 개발 주기 초기에 최적화하지 마십시오.
  • 성능은 가장 약한 링크만큼 훌륭합니다.
  • 용량 대 볼륨 고려
  • 중요한 것을 먼저 최적화합니다.
  • 사실적인 목표 없이 최적화하지 마십시오.
노트

성능을 측정하는 데 사용하는 메커니즘은 측정하려는 대상에 종종 영향을 줍니다. 여러분은 항상 이러한 불일치를 고려하도록 노력해야 하며 가능한 한 그 효과의 대부분을 제거해야만 합니다.특정 브라우저 플러그인은 가능한 한 비활성화해야 합니다.

성능 구성

CQ(및/또는 기본 CRX)의 특정 측면을 성능을 최적화하기 위해 구성할 수 있습니다. 다음은 가능성과 제안입니다. 변경 전에 해당 기능을 사용할지, 아니면 어떻게 사용할지를 확인해야 합니다.

노트

자세한 내용은 기술 자료 문서를 참조하십시오.

Search Indexing

AEM 6.0부터 Adobe Experience Manager는 Oak 기반 저장소 아키텍처를 사용합니다.

업데이트된 색인 정보는 다음 사이트에서 찾을 수 있습니다.

동시 워크플로우 처리

동시에 실행되는 워크플로우 프로세스의 수를 제한하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 기본적으로 워크플로우 엔진은 Java VM에 사용할 수 있는 프로세서만큼 동시에 많은 워크플로우를 처리합니다. 워크플로우 단계에 많은 양의 처리 리소스(RAM 또는 CPU)가 필요한 경우 이러한 워크플로우 중 일부를 동시에 실행하면 사용 가능한 서버 리소스에 높은 수요가 발생할 수 있습니다.

예를 들어 이미지(또는 일반적으로 DAM 자산)가 업로드되면 워크플로우는 이미지를 DAM으로 자동으로 가져옵니다. 이미지는 대개 고해상도로 처리되므로 수백 MB의 힙을 손쉽게 사용할 수 있습니다. 이러한 이미지를 병렬로 처리하면 메모리 하위 시스템 및 가비지 수집기에 높은 로드가 발생합니다.

워크플로우 엔진은 작업 항목 처리를 처리하고 예약하기 위해 Apache Sling 작업 대기열을 사용합니다. 다음 작업 큐 서비스는 처리 워크플로우 작업을 위해 Apache Sling 작업 큐 구성 서비스 팩터리에서 기본적으로 생성되었습니다.

  • Granite Workflow Queue:DAM 에셋을 처리하는 것과 같은 대부분의 워크플로우 단계는 Granite Workflow Queue 서비스를 사용합니다.
  • Granite Workflow 외부 프로세스 작업 큐:이 서비스는 일반적으로 외부 시스템에 연결하고 결과를 폴링하는 데 사용되는 특수한 외부 워크플로우 단계에 사용됩니다. 예를 들어 InDesign 미디어 추출 프로세스 단계는 외부 프로세스로 구현됩니다. 워크플로 엔진은 폴링 처리를 위해 외부 큐를 사용합니다. (com.day.cq.wo rkflow.exec.WorkflowExternalProcess를 참조하십시오.)

동시에 실행되는 최대 워크플로 프로세스 수를 제한하도록 이러한 서비스를 구성합니다.

참고: 특정 워크플로우 모델에 대한 작업 큐를 만들지 않으면 이러한 작업 대기열을 구성하면 모든 워크플로우에 영향을 줍니다( 아래 특정 워크플로우 모델에 대한 대기열 구성 참조 ).

저장소의 구성

sling:OsgiConfig 노드를 사용하여 서비스를 구성하는경우 기존 서비스의 PID를 찾아야 합니다. 예:org.apache.sling.event.jobs.QueueConfiguration.370aad73-d01b-4a0b-abe4-20198d85f705 웹 콘솔을 사용하여 PID를 검색할 수 있습니다.

queue.maxparallel이라는 속성을 구성해야 합니다.

웹 콘솔의 구성

웹 콘솔을 사용하여 이러한 서비스를 구성하려면Apache Sling Job Queue Configuration 서비스 팩토리 아래에서 기존 구성 항목을 찾습니다.

최대 병렬 작업이라는 속성을 구성해야 합니다.

특정 워크플로우에 대한 대기열 구성

특정 워크플로우 모델에 대한 작업 큐를 만들어 해당 워크플로우 모델에 대한 작업 처리를 구성할 수 있습니다. 이러한 방식으로 구성은 특정 워크플로우의 처리에 영향을 주고, 기본 [granite Workflow 큐]는 다른 워크플로우의 처리를 제어합니다.

워크플로우 모델이 실행되면 특정 주제에 대한 Sling 작업이 만들어집니다. 기본적으로 이 항목은 일반 [MOCK] Granite Workflow Queue 또는 Granite Workflow 외부 프로세스 작업 큐에 대해 구성된 항목과 일치합니다.

  • com/adobe/granite/workflow/job*
  • com/adobe/granite/workflow/external/job*

워크플로우 모델이 생성하는 실제 작업 주제에는 모델별 접미사가 포함됩니다. 예를 들어 DAM 자산 업데이트 워크플로우 모델은 다음 항목으로 작업을 생성합니다.

com/adobe/granite/workflow/job/etc/workflow/models/dam/update_asset/jcr_content/model

따라서 워크플로우 모델의 작업 항목과 일치하는 항목에 대한 작업 큐를 만들 수 있습니다. 대기열의 성능 관련 속성을 구성하는 것은 대기열 항목과 일치하는 작업을 생성하는 워크플로우 모델에만 영향을 줍니다.

다음 절차에서는 DAM 자산 업데이트 워크플로우를 예로 사용하여 워크플로우의 작업 큐를 만듭니다.

  1. 주제 통계가 생성되도록 작업 대기열을 만들 워크플로우 모델을 실행합니다. 예를 들어, 이미지를 자산에 추가하여 DAM 자산 업데이트 워크플로우를 실행합니다 .

  2. Sling 작업 콘솔을 엽니다. (http://localhost:4502/system/console/slingevent)

  3. 콘솔에서 워크플로우 관련 항목을 알아봅니다. DAM Update Asset의 경우 다음 항목을 찾을 수 있습니다.

    • com/adobe/granite/workflow/external/job/etc/workflow/models/dam/update_asset/jcr_content/model
    • com/adobe/granite/workflow/job/etc/workflow/models/dam/update_asset/jcr_content/model
    • com/adobe/granite/workflow/job/etc/workflow/models/dam-xmp-writeback/jcr_content/model
  4. 각 항목에 대해 하나의 작업 큐를 만듭니다. 작업 큐를 만들려면 Apache Sling 작업 큐 팩터리 서비스에 대한 팩터리 구성을 만듭니다.

    팩토리 구성은 동시 워크플로우 처리에 설명된 화강암 워크플로우대기열과 비슷하지만 Topics 속성은 워크플로우 작업의 항목과 일치합니다.

CQ5 DAM Asset Synchronization Service

는 마운트된 저장소(LiveLink, Documentum 등)의 자산을 동기화하는 데 AssetSynchronizationService 사용됩니다. 기본적으로 300초(5분)마다 정기적으로 확인되므로 마운트된 저장소를 사용하지 않는 경우 이 서비스를 비활성화할 수 있습니다.

이 작업은 OSGi 서비스 CQ DAM Asset Synchronization Service 구성하여 동기화 기간 ()을 (최소) 1년(초 단위)으로 scheduler.period설정합니다.

여러 DAM 인스턴스

다음과 같은 경우 여러 DAM 인스턴스를 배포하면 성능이 향상될 수 있습니다.

  • 작성 환경에 대한 많은 자산의 정기적인 업로드로 인해 로드가 높습니다.여기에서 별도의 DAM 인스턴스를 작성자 서비스 전용으로 지정할 수 있습니다.
  • 전 세계(예: 미국, 유럽, 아시아) 지역에 여러 팀이 있습니다.

추가 고려 사항은 다음과 같습니다.

  • 게시 시 작성자의 "진행 중인 작업"과 "최종"의 구분
  • 작성자의 내부 사용자를 외부 방문자/사용자가 게시 시 구분(예: 에이전트, 보도 담당자, 고객, 학생 등)

품질 보증을 위한 모범 사례

게시 환경에서 성능은 가장 중요합니다. 따라서 프로젝트를 구현하는 동안 게시 환경에 대해 수행할 성능 테스트를 신중하게 계획하고 분석해야 합니다.

이 섹션은 게시 환경에서 성능 테스트를 위해 특별히 테스트 개념 정의와 관련된 문제에 대한 표준화된 개요를 제공하기 위해 마련되었습니다. 이는 QA 엔지니어, 프로젝트 관리자 및 시스템 관리자에게 주로 중요합니다.

다음은 게시 환경의 CQ 애플리케이션에 대한 성능 테스트에 대한 표준 접근 방식을 설명합니다. 여기에는 다음 5단계가 포함됩니다.

제어은 추가적인 모두를 포함하는 과정이며, 필수 과정이지만 테스트에 국한되지 않습니다.

지식 확인

첫 번째 단계는 테스트를 시작하기 전에 알아야 하는 기본 정보를 문서화하는 것입니다.

  • 테스트 환경의 아키텍처
  • 테스트를 필요로 하는 내부 요소를 설명하는 응용 프로그램 맵(격리 및 조합)

테스트 아키텍처

성능 테스트에 사용되는 테스트 환경의 아키텍처를 명확하게 문서화해야 합니다.

Dispatcher 및 Load Balancer와 함께 계획된 프로덕션 게시 환경을 복제해야 합니다.

응용 프로그램 맵

전체 응용 프로그램의 맵을 만들기 위해 전체 응용 프로그램의 개요를 볼 수 있습니다(작성 환경의 테스트에서 이러한 내용을 얻을 수 있음).

애플리케이션의 내부 요소를 나타낸 다이어그램은 테스트 요구 사항에 대한 개요를 제공할 수 있습니다.색상 코딩을 사용하면 보고 기반의 역할을 할 수 있습니다.

범위 정의

애플리케이션에는 일반적으로 다양한 사용 사례가 있습니다. 어떤 것은 매우 중요할 것이고, 다른 것들은 덜 중요할 것이다.

게시 시 성능 테스트의 범위에 초점을 맞추려면 다음을 정의하는 것이 좋습니다.

  • 가장 중요한 비즈니스 활용 사례
  • 가장 중요한 기술 활용 사례

사용 사례의 수는 귀하에게 달지만 관리가 용이한 수(예: 5~10 사이)로 제한되어야 합니다.

주요 사용 사례를 선택하면 주요 성능 지표(KPI)와 이를 측정하는 데 사용되는 도구를 각 사례에 대해 정의할 수 있습니다. 일반적인 KPI의 예는 다음과 같습니다.

  • 끝 응답 시간
  • 서블릿 응답 시간
  • 단일 구성 요소에 대한 응답 시간
  • 서비스 응답 시간
  • 스레드 풀의 유휴 스레드 수
  • 무료 연결 수
  • CPU 및 I/O 액세스와 같은 시스템 리소스

테스트 방법론

이 개념에는 성능 목표를 정의하고 테스트하는 데 사용되는 4가지 시나리오가 있습니다.

  • 단일 구성 요소 테스트
  • 구성 요소 테스트 결합
  • Go Live 시나리오
  • 오류 시나리오

다음 원칙을 기반으로 합니다.

구성 요소 중단점

  • 각 구성 요소에는 성능과 관련된 특정 중단점이 있습니다. 즉, 특정 지점에 도달할 때까지 구성 요소의 성능이 향상될 수 있으며 그 후 성능이 빠르게 저하됩니다.
  • 응용 프로그램의 전체 개요를 보려면 먼저 구성 요소를 확인하여 각 중단점에 도달하는 시기를 확인해야 합니다.
  • 중단점을 찾기 위해 일정 기간 동안 로드를 증가시키기 위해 사용자 수를 늘리는 로드 테스트를 수행할 수 있습니다. 이 로드와 구성 요소의 응답을 모니터링하면 구성 요소의 중단점에 도달할 때 특정 성능 동작이 발생합니다. 이 포인트는 동시 사용자 수(구성 요소가 이 KPI에 민감한 경우)와 함께 초당 동시 트랜잭션 수로 평가할 수 있습니다.
  • 그런 다음 이 정보는 개선 사항의 벤치마크 역할을 할 수 있고, 사용 중인 측정값의 효율성을 표시하고, 테스트 시나리오를 정의하는 데 도움이 됩니다.

거래

  • 트랜잭션 용어는 페이지 자체 및 모든 후속 호출을 포함하여 전체 웹 페이지의 요청을 나타내는 데 사용됩니다.페이지 요청, 모든 AJAX 호출, 이미지 및 기타 개체​요청 드릴다운
  • 각 요청을 완전히 분석하기 위해 호출 스택의 각 요소를 표시한 다음 각 요청에 대한 평균 처리 시간을 합산할 수 있습니다.

성과 목표 정의

범위 및 관련 KPI가 정의되면 구체적인 성과 목표를 설정할 수 있습니다. 여기에는 대상 값과 함께 테스트 시나리오를 고안하는 작업이 포함됩니다.

평균 및 최대 조건 모두에서 성능을 테스트해야 합니다. 또한 웹 사이트를 처음 사용할 수 있게 되면 웹 사이트에 대한 관심 증가 요구 사항을 충족하려면 Going Live 시나리오 테스트가 필요합니다.

기존 웹 사이트에서 수집한 경험 또는 통계도 향후 목표를 결정하는 데 유용할 수 있습니다.예를 들어, 라이브 웹 사이트의 주요 트래픽입니다.

단일 구성 요소 테스트

주요 구성 요소는 평균 및 최고 조건 모두에서 테스트되어야 합니다.

두 경우 모두 사전 정의된 수의 사용자가 시스템을 사용 중일 때 예상되는 초당 트랜잭션 수를 정의할 수 있습니다.

구성 요소 테스트 유형 #사용자 Tx/초(예상) Tx/초(테스트됨) 설명
홈 페이지 단일 사용자 평균 1 1
Peak 1 3
홈 페이지 사용자 100명 평균 100 3
Peak 100 3

결합된 구성 요소 테스트

구성 요소를 조합하여 테스트하면 애플리케이션 비헤이비어가 더 자세히 반영됩니다. 다시 평균과 최고 조건을 테스트해야 합니다.

시나리오 구성 요소 #사용자 Tx/초(예상) Tx/초(테스트됨) 설명
혼합 평균 홈 페이지 10 1
검색 10 1
뉴스 10 2
이벤트 10 1
활성화 10 3 작성자 동작 시뮬레이션
혼합 피크 홈 페이지 100 5
검색 50 5
뉴스 100 10
이벤트 100 10
활성화 20 20 작성자 동작 시뮬레이션

라이브 테스트 진행

웹 사이트를 제공한 후 처음 며칠 동안 관심 수준이 증가할 수 있습니다. 이 값은 테스트한 최대 값보다 더 클 수 있습니다. 시스템이 이 상황에 맞는 조치를 취할 수 있도록 Going Live 시나리오를 테스트하는 것이 좋습니다.

시나리오 테스트 유형 #사용자 Tx/초(예상) Tx/초(테스트됨) 설명
Going Live peak 홈 페이지 200 20
검색 100 10
뉴스 200 20
이벤트 200 20
활성화 20 20 작성자 동작 시뮬레이션

오류 시나리오 테스트

또한 시스템이 올바르게 반응하고 적절히 반응하도록 오류 시나리오를 테스트해야 합니다. 오류 자체를 처리하는 방법 뿐만 아니라 성능에 미치는 영향도 있습니다. 예:

  • 사용자가 검색 상자에 잘못된 검색어를 입력하려고 할 때 발생하는 사항
  • 검색어가 너무 일반적이어서 너무 많은 수의 결과를 반환하는 경우 발생하는 사항

이러한 테스트를 고안할 때 모든 시나리오가 정기적으로 발생하는 것은 아니라는 것을 기억해야 한다. 그러나, 그들의 전체 시스템에 미치는 영향은 중요하다.

오류 시나리오 오류 유형 #사용자 Tx/초(예상) Tx/초(테스트됨) 설명
검색 구성 요소 오버로드 전역 와일드카드(별표)를 사용하여 검색 10 1 ***가 검색됩니다.
중지 단어 20 2 중지 단어 검색
빈 문자열 10 1 빈 문자열을 검색합니다.
특수 문자 10 1 특수 문자 검색

지구력 테스트

특정 문제는 시스템이 지속적으로 실행된 후에만 발생합니다.그것은 시간 혹은 심지어 날들이어야 합니다. 지구력 시험은 필요한 기간 동안 일정한 평균 부하를 테스트하는 데 사용됩니다. 그런 다음 성능 저하를 분석할 수 있습니다.

시나리오 테스트 유형 #사용자 Tx/초(예상) Tx/초(테스트됨) 설명
지구력 테스트(72시간) 홈 페이지 10 1
검색 10 1
뉴스 20 2
이벤트 10 1
활성화 1 3 작성자 동작 시뮬레이션

최적화

구현의 마지막 단계에서는 애플리케이션을 최적화하여 성능 목표를 달성하고 극대화해야 합니다.

최적화를 테스트하여 다음을 확인해야 합니다.

  • 기능에 영향을 주지 않음
  • 릴리스되기 전에 로드 테스트를 통해 확인됨

로드 생성, 성능 모니터링 및/또는 결과 분석에 도움이 되는 다양한 도구를 사용할 수 있습니다.

최적화 후 효과를 확인하기 위해 다시 테스트해야 합니다.

보고

진행 중인 보고는 모든 사람이 상태를 계속 알 수 있도록 해야 합니다.앞서 언급했듯이 색상 코딩은 아키텍처 맵을 사용할 수 있습니다.

모든 테스트가 완료되면 다음을 보고할 수 있습니다.

  • 모든 중요한 오류 발생
  • 더 이상의 조사가 필요할 중요하지 않은 문제
  • 테스트 중에 발생한 모든 가정
  • 테스트에서 발생할 모든 권장 사항

Dispatcher 사용 시 성능 최적화

Dispatcher Adobe의 캐싱 및/또는 로드 밸런싱 도구입니다. 디스패처를 사용할 때는 캐시 성능을 위해 웹 사이트를 최적화하는 것이 좋습니다.

노트

발송자 버전은 AEM과 독립적이지만, 발송자 설명서는 AEM 설명서에 포함되어 있습니다. 항상 최신 버전의 AEM에 대한 설명서에 포함된 Dispatcher 설명서를 사용하십시오.

이전 버전의 AEM에 대한 설명서에 포함된 Dispatcher 설명서에 대한 링크를 따라간 경우 이 페이지로 리디렉션되었을 수 있습니다.

Dispatcher는 웹 사이트에서 성능을 활용하는 경우 성능을 최적화하는 데 사용할 수 있는 다양한 내장 메커니즘을 제공합니다. 이 섹션에서는 캐싱의 이점을 극대화하기 위해 웹 사이트를 디자인하는 방법을 설명합니다.

노트

Dispatcher가 표준 웹 서버에 캐시를 저장한다는 사실을 기억하도록 도와줍니다. 이는 다음 작업을 의미합니다.

  • URL을 사용하여 페이지로 저장하고 요청할 수 있는 모든 것을 캐시할 수 있습니다.
  • 쿠키, 세션 데이터 및 양식 데이터와 같은 다른 항목은 저장할 수 없습니다.

일반적으로 많은 캐싱 전략은 올바른 URL을 선택하는 것과 이 추가 데이터에 의존하지 않는 것입니다.

Dispatcher 버전 4.1.11에서는 응답 헤더를 캐싱할 수도 있습니다. HTTP 응답 헤더 캐싱을 참조하십시오.

발송자 캐시 비율 계산

캐시 비율 공식은 시스템에 들어오는 총 요청 수 중 캐시에서 처리한 요청 비율을 예측합니다. 캐시 비율을 계산하려면 다음이 필요합니다.

  • 총 요청 수입니다. 이 정보는 Apache에서 사용할 수 있습니다 access.log. 자세한 내용은 공식 Apache 설명서를참조하십시오.

  • 게시 인스턴스가 제공된 요청 수입니다. 이 정보는 인스턴스 request.log 내에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 request. log 해석 및 로그 파일 찾기를 참조하십시오.

캐시 비율을 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

  • (총 요청 수는 게시 시 요청 수를 ) 총 요청 수로 나누어집니다.

예를 들어 총 요청 수가 129491이고 게시 인스턴스에서 제공하는 요청 수가 58959이면 캐시 비율은 다음과 같습니다. (129491 - 58959)/129491= 54.5%.

1대1 게시자/발송자 연결이 없는 경우 정확한 측정을 위해 모든 디스패처 및 게시자의 요청을 함께 추가해야 합니다. 권장 배포를 참조하십시오.

노트

최상의 성능을 위해 Adobe는 90% ~ 95%의 캐시 비율을 권장합니다.

일관된 페이지 인코딩 사용

Dispatcher 버전 4.1.11에서는 응답 헤더를 캐시할 수 있습니다. Dispatcher에서 응답 헤더를 캐싱하지 않는 경우, 페이지 인코딩 정보를 헤더에 저장하는 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우 Dispatcher가 캐시에서 페이지를 제공하면 웹 서버의 기본 인코딩이 페이지에 사용됩니다. 다음 두 가지 방법으로 이 문제를 해결할 수 있습니다.

  • 인코딩을 하나만 사용하는 경우 웹 서버에서 사용되는 인코딩이 AEM 웹 사이트의 기본 인코딩과 동일한지 확인하십시오.
  • 다음 예와 같이 HTML <META> head 섹션의 태그를 사용하여 인코딩을 설정합니다.
        <META http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=EUC-JP">

URL 매개 변수 방지

가능하면 캐시하려는 페이지의 URL 매개 변수를 피하십시오. 예를 들어 사진 갤러리가 있는 경우 Dispatcher가 적절하게 구성되지 않은 경우 다음 URL은 캐시되지 않습니다.

www.myCompany.com/pictures/gallery.html?event=christmas&amp;page=1

그러나 다음과 같이 페이지 URL에 이러한 매개 변수를 배치할 수 있습니다.

www.myCompany.com/pictures/gallery.christmas.1.html
노트

이 URL은 gallery.html과 동일한 페이지와 동일한 템플릿을 호출합니다. 템플릿 정의에서 페이지를 렌더링하는 스크립트를 지정하거나 모든 페이지에 동일한 스크립트를 사용할 수 있습니다.

URL로 사용자 정의

사용자가 글꼴 크기(또는 기타 레이아웃 사용자 정의)를 변경할 수 있도록 허용하는 경우, 다른 사용자 정의 내용이 URL에 반영되어 있는지 확인하십시오.

예를 들어 쿠키는 캐시되지 않으므로 글꼴 크기를 쿠키(또는 유사한 메커니즘)에 저장하는 경우, 캐시된 페이지에 대해서는 글꼴 크기가 유지되지 않습니다. 따라서 Dispatcher는 글꼴 크기의 문서를 임의로 반환합니다.

선택기로 URL에 글꼴 크기를 포함하면 이 문제가 발생하지 않습니다.

www.myCompany.com/news/main.large.html
노트

대부분의 레이아웃 측면에서는 스타일 시트 및/또는 클라이언트측 스크립트를 사용할 수도 있습니다. 이러한 기능은 일반적으로 캐싱에서 매우 잘 작동합니다.

다음과 같은 URL을 사용할 수 있는 인쇄 버전에도 유용합니다."

www.myCompany.com/news/main.print.html

템플릿 정의의 스크립트 글로브를 사용하여 인쇄 페이지를 렌더링하는 별도의 스크립트를 지정할 수 있습니다.

제목으로 사용된 이미지 파일 무효화

페이지 제목 또는 다른 텍스트를 그림으로 렌더링하는 경우 페이지의 컨텐츠 업데이트 시 삭제되도록 파일을 저장하는 것이 좋습니다.

  1. 페이지와 동일한 폴더에 이미지 파일을 배치합니다.

  2. 이미지 파일에 다음 이름 지정 형식을 사용합니다.

    <page file name>.<image file name>

예를 들어 myPage.html 페이지의 제목을 myPage.title.gif 파일에 저장할 수 있습니다. 페이지가 업데이트되면 이 파일은 자동으로 삭제되므로 페이지 제목의 변경 사항은 캐시에 자동으로 반영됩니다.

노트

이미지 파일이 반드시 AEM 인스턴스에 실제로 존재하지는 않습니다. 이미지 파일을 동적으로 만드는 스크립트를 사용할 수 있습니다. 그런 다음 Dispatcher가 웹 서버에 파일을 저장합니다.

탐색에 사용된 이미지 파일 무효화

탐색 항목에 사진을 사용하는 경우 방법은 기본적으로 제목과 같으며 약간 더 복잡합니다. 모든 탐색 이미지를 대상 페이지와 함께 저장합니다. 일반 및 활성 상태의 두 그림을 사용하는 경우 다음 스크립트를 사용할 수 있습니다.

  • 페이지를 정상으로 표시하는 스크립트입니다.
  • ".normal" 요청을 처리하고 일반 그림을 반환하는 스크립트입니다.
  • ".active" 요청을 처리하고 활성화된 사진을 반환하는 스크립트입니다.

컨텐츠 업데이트를 통해 페이지뿐만 아니라 이러한 그림도 삭제되도록 하려면 페이지와 동일한 이름 지정 아이디를 사용하여 이러한 사진을 만들어야 합니다.

수정되지 않은 페이지의 경우 페이지 자체가 일반적으로 자동으로 무효화되더라도 이미지는 여전히 캐시에 남아 있습니다.

개인화

Dispatcher는 개인화된 데이터를 캐시할 수 없으므로 개인화를 필요한 위치로 제한하는 것이 좋습니다. 이유를 설명하려면:

  • 자유롭게 사용자 정의 가능한 시작 페이지를 사용하는 경우 사용자가 페이지를 요청할 때마다 페이지를 구성해야 합니다.
  • 반면, 10개의 서로 다른 시작 페이지 중에서 하나를 선택하면 각 시작 페이지를 캐시하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
노트

각 페이지를 개인 설정하는 경우(예: 제목 표시줄에 사용자 이름을 넣는 경우) 캐시할 수 없으므로 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

그러나 이 작업을 수행해야 하는 경우 다음을 수행할 수 있습니다.

  • iFrame을 사용하여 페이지를 모든 사용자에 대해 동일한 한 부분으로 분할하고 사용자의 모든 페이지에 대해 동일한 한 부분으로 분할할 수 있습니다. 그런 다음 두 부품을 모두 캐싱할 수 있습니다.
  • 클라이언트측 JavaScript를 사용하여 개인화된 정보를 표시할 수 있습니다. 그러나 사용자가 JavaScript를 끄는 경우 페이지가 여전히 올바로 표시되는지 확인해야 합니다.

고정 연결

고정 연결을 사용하면 한 사용자에 대한 문서가 모두 동일한 서버에서 작성되도록 할 수 있습니다. 사용자가 이 폴더를 나갔다가 나중에 이 폴더로 돌아가면 연결이 계속 유지됩니다. 하나의 폴더를 정의하여 웹 사이트에 대한 고정 연결이 필요한 모든 문서를 보관할 수 있습니다. 다른 문서를 포함하지 마십시오. 이는 개인화된 페이지 및 세션 데이터를 사용하는 경우 로드 밸런싱에 영향을 줍니다.

MIME Types

브라우저가 파일 유형을 결정할 수 있는 방법에는 두 가지가 있습니다.

  1. 확장자(예:.html, .gif, .jpg 등)
  2. 서버가 파일과 함께 보내는 MIME-유형입니다.

대부분의 파일에서 MIME 유형은 파일 확장명에 암묵적입니다. i.e.:

  1. 확장자(예:.html, .gif, .jpg 등)
  2. 서버가 파일과 함께 보내는 MIME-유형입니다.

파일 이름에 확장자가 없으면 일반 텍스트로 표시됩니다.

Dispatcher 버전 4.1.11에서는 응답 헤더를 캐시할 수 있습니다. Dispatcher에서 응답 헤더를 캐시하지 않는 경우 MIME 유형이 HTTP 헤더의 일부임을 알아야 합니다. 이와 같이, AEM 응용 프로그램이 인식할 수 없는 파일 종료 대신 MIME 형식을 사용하는 파일을 반환하는 경우 이러한 파일이 잘못 표시될 수 있습니다.

파일이 제대로 캐시되는지 확인하려면 다음 지침을 따르십시오.

  • 파일의 확장자가 항상 적절한지 확인합니다.
  • download.jsp?file=2214와 같은 URL이 있는 일반 파일 서버 스크립트를 사용하지 마십시오. 파일 사양이 들어 있는 URL을 사용하도록 스크립트를 다시 작성합니다.이전 예제의 경우 download.2214.pdf가 됩니다.

백업 성능

이 섹션에서는 CQ 백업 성능 및 백업 활동이 애플리케이션 성능에 미치는 영향을 평가하는 데 사용되는 일련의 벤치마크를 제공합니다. CQ 백업은 실행되는 동안 시스템에 상당한 로드를 표시하므로, 이러한 효과를 수정하려고 하는 백업 지연 설정의 효과뿐만 아니라 이를 측정합니다. 이 목표는 실제 구성과 운영 데이터의 수량으로 예상되는 백업 성능에 대한 일부 참조 데이터를 제공하고 계획된 시스템의 백업 시간을 예측하는 방법을 제공하는 것입니다.

참조 환경

물리적 시스템

이 문서에서 보고된 결과는 다음 구성으로 참조 환경에서 실행되는 벤치마크로부터 얻었습니다. 이 구성은 데이터 센터의 일반적인 제작 환경과 유사하도록 설계되었습니다.

  • H-P ProLiant DL380 G6, 8 CPU x 2.533GHz
  • 직렬 연결 SCSI 300GB 10,000RPM 드라이브
  • 하드웨어 RAID 컨트롤러;RAID0+5 어레이의 드라이브 8개
  • VMware 이미지 CPU x 2 Intel Xeon E5540 @ 2.53GHz
  • RedHat Linux 2.6.18-194.el5;Java 1.6.0_29
  • CQ 5.5 GM을 실행하는 단일 작성자 인스턴스.

이 서버의 디스크 하위 시스템은 운영 서버에서 사용될 수 있는 고성능 RAID 구성을 나타내는 매우 빠른 속도입니다. 백업 성능은 디스크 성능에 영향을 줄 수 있으며 이러한 환경의 결과는 매우 빠른 RAID 구성의 성능을 반영합니다. VMWare 이미지는 RAID 어레이에 물리적으로 로컬 디스크 스토리지에 있는 단일 대용량 디스크 볼륨을 갖도록 구성됩니다.

CQ 구성은 모든 운영 체제 및 CQ 소프트웨어와 함께 저장소 및 데이터 저장소를 동일한 논리 볼륨에 배치합니다. 백업을 위한 대상 디렉토리는 이 논리 파일 시스템에도 있습니다.

데이터 볼륨

다음 표는 백업 벤치마크에 사용되는 데이터 볼륨의 크기를 보여줍니다. 초기 기준 컨텐츠가 먼저 설치된 다음, 백업된 컨텐츠의 크기를 늘리기 위해 알려진 데이터의 추가 양이 추가됩니다. 컨텐츠의 증가 및 하루 만에 생성할 수 있는 사항을 나타내기 위해 특정 증분으로 백업됩니다. 컨텐츠(페이지, 이미지, 태그)의 배포는 실제 제작 에셋 구성을 기반으로 대략적으로 진행됩니다. 페이지, 이미지 및 태그는 최대 800개의 하위 페이지로 제한됩니다. 각 페이지에는 제목, Flash, 텍스트/이미지, 비디오, 슬라이드쇼, 양식, 표, 클라우드 및 회전판 구성 요소가 포함됩니다. 이미지는 37kB에서 594kB까지의 400개의 고유한 파일 풀에서 업로드됩니다.

컨텐트 노드 페이지 이미지 태그
기본 설치 69,610 562 256 237
증분 백업을 위한 작은 컨텐츠
+100 +2 +2
전체 백업을 위한 대규모 컨텐츠
+10,000 +100 +100

백업 벤치마크는 각 반복에 추가 컨텐츠 세트를 추가하여 반복됩니다.

벤치마크 시나리오

백업 벤치마크에는 두 가지 주요 시나리오가 포함되어 있습니다.시스템이 상당한 애플리케이션 로드일 때 백업하고 시스템이 유휴 상태일 때 백업을 수행합니다. 일반적으로 CQ 시스템이 가능한 유휴 상태일 때 백업을 수행해야 하지만 시스템이 로드될 때 백업을 실행해야 하는 경우가 있습니다.

유휴 상태 백업은 CQ에서 다른 작업을 수행하지 않고 수행됩니다.

Load Backups 아래에서 시스템이 온라인 프로세스에서 80% 로드되는 동안 백업이 수행됩니다. 백업 지연은 로딩에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양하게 조정되었습니다.

결과 백업의 백업 시간 및 크기는 CQ 서버 로그에서 가져옵니다. 일반적으로 CQ가 유휴 상태일 때(예: 한밤중에)로 백업을 예약하는 것이 좋습니다. 이 시나리오는 권장 접근 방식을 나타냅니다.

Load는 페이지 작성/삭제, 탐색 및 쿼리, 페이지 탐색 및 쿼리에서 발생하는 대부분의 로드 수로 구성됩니다. 너무 많은 페이지를 추가 및 제거하면 작업 영역 크기가 지속적으로 증가하고 백업 작업이 완료되지 않습니다. 스크립트에 사용되는 로드는 75% 페이지 탐색, 24% 쿼리 및 1% 페이지 작성(중첩된 하위 페이지가 없는 단일 수준)입니다. 유휴 시스템에서 초당 최대 평균 트랜잭션은 4개의 동시 스레드로 달성되며, 이는 로드 중 백업 테스트 시 사용됩니다.

이 애플리케이션 로드 유무와 성능 간의 차이로 인해 백업 성능에 대한 로드 영향을 예측할 수 있습니다. Impact of the backup on application throughput is found by comparing the scenario throughput in transactions per hour with and without a concurrent backup continued, and with different "backup delay" settings.

지연 설정 몇 가지 시나리오의 경우 10ms(기본값), 1ms 및 0ms 값을 사용하여 백업 지연 설정을 변경하여 이 설정이 백업 성능에 어떤 영향을 주는지 살펴보았습니다.

백업 유형 모든 백업은 zip을 생성하지 않고 백업 디렉토리에 생성된 저장소의 외부 백업이었습니다. 단, tar 명령이 직접 사용된 경우를 비교할 때는 예외입니다. zip 파일에 증분 백업을 만들 수 없거나 이전 전체 백업이 zip 파일인 경우 운영 환경에서 백업 디렉토리 방법이 가장 자주 사용됩니다.

결과 요약

백업 시간 및 문제점

이러한 벤치마크 테스트의 주요 결과는 백업 유형 및 전체 데이터 수량의 기능으로서 백업 시간이 어떻게 달라지는지 보여줍니다. 다음 차트는 전체 페이지 수의 함수로 기본 백업 구성을 사용하여 얻은 백업 시간을 보여줍니다.

chlimage_1-81

유휴 인스턴스의 백업 시간은 전체 또는 증분 백업에 관계없이 평균 0.608MB/s로 상당히 일관됩니다(아래 차트 참조). 백업 시간은 단순히 백업 중인 데이터의 양입니다. 전체 백업을 완료하는 데 걸리는 시간은 총 페이지 수로 인해 분명 증가합니다. 증분 백업을 완료하는 시간도 총 페이지 수로 증가하지만 훨씬 낮은 비율로 증가합니다. 백업 중인 데이터가 상대적으로 적기 때문에 증가분 백업을 완료하는 데 걸리는 시간이 훨씬 더 짧습니다.

생성된 백업 크기는 백업을 완료하는 데 걸리는 시간을 결정하는 주요 요소입니다. 다음 차트는 최종 백업 크기 기능으로 수행된 시간을 보여줍니다.

chlimage_1-82

이 차트는 증분 및 전체 백업 모두 처리량으로 측정할 수 있는 간단한 크기와 시간 패턴을 따르는 것을 보여줍니다. Backup time on an idle instance are fairly consistent, average 0.61MB/sec whether full or incremental backups on the benchmark environment.

백업 지연

백업 지연 매개 변수가 제공되어 백업이 운영 워크로드를 방해할 수 있는 범위를 제한합니다. 이 매개 변수는 파일별로 백업 작업에 사용되는 대기 시간(밀리초 단위)을 지정합니다. 전체 효과는 영향을 받는 파일의 일부에 따라 달라집니다. 백업 성능을 MB/sec로 측정하여 백업 지연의 효과를 비교할 수 있습니다.

  • 정규 애플리케이션 로드와 동시에 백업을 실행하면 일반 로드의 처리량에 부정적인 영향이 있습니다.
  • The impact might be slight — as little to 5% — or could be very significant — causes as much as 75% drop in throughput, and this shall same on the application more than anything.
  • CPU에서 백업이 과도하게 로드되지 않으므로 CPU를 많이 사용하는 운영 워크로드는 I/O를 많이 사용하는 작업보다 백업에 의해 영향을 덜 받습니다.

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비교를 위해 'tar' 사용 파일 시스템 백업을 사용하여 얻은 처리량을 비교하여 동일한 저장소 파일을 백업합니다. tar의 성능은 비교할 수 있지만 지연이 0으로 설정된 백업보다 약간 높습니다. Setting even a small delay consider the backup throughput and the default delay of 10ms results in much reduced throughput. 전체 애플리케이션 사용량이 매우 낮거나 애플리케이션이 완전히 유휴 상태일 때 백업을 예약할 수 있는 경우 백업을 보다 신속하게 진행하기 위해 기본값 아래의 지연을 줄이는 것이 좋습니다.

지속적인 백업의 애플리케이션 처리량에 미치는 실제 영향은 애플리케이션 및 인프라 세부 사항에 따라 다릅니다. 지연 값 선택은 애플리케이션에 대한 경험적 분석을 통해 이루어져야 하지만 가능한 한 적은 비용으로 백업을 완료할 수 있도록 해야 합니다. 지연 값 선택과 애플리케이션 처리량에 미치는 영향 간에는 상관관계가 약하기 때문에 지연을 선택하는 것이 전체 백업 시간 단축을 우선적으로 고려해야 합니다. 완료까지 8시간이 걸리지만 처리량에 -20%까지 영향을 미치는 백업은 전체 영향을 2시간이 걸리지만 처리량은 -30%까지 영향을 미치는 백업 결과보다 클 것으로 예상됩니다.

참조

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