성능 지침

이 페이지에서는 AEM 배포의 성능을 최적화하는 방법에 대한 일반 지침을 제공합니다. AEM을 처음 사용하는 경우 성능 지침을 읽기 전에 다음 페이지를 검토하십시오.

• AEM 기본 개념
• AEM의 스토리지 개요
• 권장 배포
• 기술 요구 사항

아래 그림은 AEM에서 사용할 수 있는 배포 옵션입니다(스크롤하여 모든 옵션을 확인).

성능 지침 사용 시기

다음과 같은 경우 성능 지침을 사용하십시오.

• 최초 배포: AEM Sites 또는 Assets를 처음으로 배포하려는 경우 사용 가능한 옵션을 이해하는 것이 중요합니다. 특히 마이크로 커널, 노드 저장소 및 데이터 저장소를 구성할 때(기본 설정과 비교). 예를 들어 TarMK에 대한 데이터 저장소의 기본 설정을 파일 데이터 저장소로 변경하는 경우
• 새 버전으로 업그레이드 중: 새 버전으로 업그레이드할 때 실행 환경과 비교하여 성능 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어 AEM 6.1에서 6.2로 업그레이드하거나 AEM 6.0 CRX2에서 6.2 OAK로 업그레이드하는 경우가 있습니다.
• 응답 시간이 느립니다.: 선택한 Nodestore 아키텍처가 요구 사항을 충족하지 않는 경우 다른 토폴로지 옵션과 비교하여 성능 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어 MongoMK 대신 TarMK를 배포하거나 Amazon S3 또는 Microsoft® Azure 데이터 저장소 대신 파일 데이터 저장소를 사용하는 경우가 있습니다.
• 작성자 추가: 권장 TarMK 토폴로지가 성능 요구 사항을 충족하지 않고 작성자 노드 업사이징이 사용 가능한 최대 용량에 도달한 경우 성능 차이점을 파악합니다. 3개 이상의 작성자 노드와 함께 MongoMK를 사용하는 것과 비교합니다. 예를 들어 TarMK 대신 MongoMK를 배포하는 경우
• 더 많은 콘텐츠 추가: 권장 데이터 저장소 아키텍처가 요구 사항을 충족하지 않는 경우 다른 데이터 저장소 옵션과 비교하여 성능 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 예: 파일 데이터 저장소 대신 Amazon S3 또는 Microsoft® Azure 데이터 저장소를 사용합니다.

소개

이 장에서는 AEM 아키텍처와 가장 중요한 구성 요소에 대한 일반적인 개요를 제공합니다. 또한 개발 지침을 제공하고 TarMK 및 MongoMK 벤치마크 테스트에 사용되는 테스트 시나리오를 설명합니다.

AEM 플랫폼

AEM 플랫폼은 다음 구성 요소로 구성됩니다.

AEM 플랫폼에 대한 자세한 내용은 AEM 소개.

AEM 아키텍처

AEM 배포에는 세 가지 중요한 기본 사항이 있습니다. 다음 작성자 인스턴스 컨텐츠 작성자, 편집자 및 승인자가 컨텐츠를 만들고 검토하는 데 사용합니다. 콘텐츠가 승인되면 이름이 인 두 번째 인스턴스 유형에 게시됩니다. 게시 인스턴스 최종 사용자가 액세스할 수 있는 위치입니다. 세 번째 빌딩 블록은 디스패처 캐싱 및 URL 필터링을 처리하는 모듈이며 웹 서버에 설치됩니다. AEM 아키텍처에 대한 자세한 내용은 일반적인 배포 시나리오.

마이크로 커널

마이크로 커널은 AEM에서 지속성 관리자 역할을 합니다. AEM에서 사용되는 마이크로 커널은 TarMK, MongoDB 및 관계형 데이터베이스(제한된 지원 대상)의 세 가지 유형이 있습니다. 필요에 맞게 인스턴스를 선택하는 방법은 인스턴스의 목적과 고려 중인 배포 유형에 따라 다릅니다. 마이크로 커널에 대한 자세한 내용은 권장 배포 페이지를 가리키도록 업데이트하는 중입니다.

Nodestore

AEM에서 바이너리 데이터는 컨텐츠 노드와 독립적으로 저장될 수 있습니다. 이진 데이터가 저장되는 위치를 다음과 같이 합니다. 데이터 저장소, 콘텐츠 노드 및 속성의 위치를 라고 함 노드 저장소.

데이터 저장소

많은 수의 바이너리를 처리할 때는 기본 노드 저장소 대신 외부 데이터 저장소를 사용하여 성능을 최대화하는 것이 좋습니다. 예를 들어 프로젝트에 많은 미디어 에셋이 필요한 경우 파일 또는 Azure/S3 데이터 저장소 아래에 저장하면 MongoDB 내에 직접 저장하는 것보다 빠르게 액세스할 수 있습니다.

사용 가능한 구성 옵션에 대한 자세한 내용은 노드 및 데이터 저장소 구성.

검색

이 섹션에는 AEM에서 사용되는 사용자 지정 색인 공급자가 나열되어 있습니다. 색인화에 대한 자세한 내용은 Oak 쿼리 및 색인 지정.

개발 지침

을 목표로 하는 AEM용 개발 성능 및 확장성. 다음은 따를 수 있는 모범 사례입니다.

실행

• 프레젠테이션, 논리 및 컨텐츠 분리 적용
• 기존 AEM API(예: Sling) 및 도구 사용(예: Replication)
• 실제 콘텐츠의 컨텍스트에서 개발
• 최적의 정확성을 위한 개발
• 저장 수 최소화(예: 임시 워크플로우 사용)
• 모든 HTTP 끝점이 RESTful인지 확인합니다.
• JCR 관찰 범위 제한
• 비동기 스레드에 유의하십시오.

안 함

• 다음과 같은 경우 JCR API를 직접 사용하지 마십시오.

• /libs를 변경하지 말고 오버레이를 사용하십시오.

• 가능하면 쿼리를 사용하지 않음

• Sling 바인딩을 사용하여 Java™ 코드로 OSGi 서비스를 가져오지 않고 다음을 사용합니다.

  • DS 구성 요소의 @Reference
  • Sling 모델의 @Inject
  • Sightly Use 클래스의 sling.getService()
  • jsp의 sling.getService()
  • ServiceTracker
  • osgi 서비스 레지스트리에 직접 액세스

AEM 개발에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 개발 - 기본 사항. 추가 모범 사례는 다음을 참조하십시오. 개발 우수 사례.

벤치마크 시나리오

아래에 자세히 설명된 테스트 시나리오는 TarMK, MongoMk 및 TarMK 대 MongoMk 장의 벤치마크 섹션에 사용됩니다. 특정 벤치마크 테스트에 사용된 시나리오를 보려면 기술 사양 테이블.

단일 제품 시나리오

AEM Assets:

• 사용자 상호 작용: 에셋 찾아보기 / 에셋 검색 / 에셋 다운로드 / 에셋 메타데이터 읽기 / 에셋 메타데이터 업데이트 / 에셋 업로드 / 에셋 업로드 실행 워크플로
• 실행 모드: 동시 사용자, 사용자당 단일 상호 작용

제품 혼합 시나리오

AEM Sites + 자산:

• 사이트 사용자 상호 작용: 문서 페이지 읽기 / 페이지 읽기 / 단락 만들기 / 단락 편집 / 콘텐츠 페이지 만들기 / 콘텐츠 페이지 활성화 / 작성자 검색
• 에셋 사용자 상호 작용: 에셋 찾아보기 / 에셋 검색 / 에셋 다운로드 / 에셋 메타데이터 읽기 / 에셋 메타데이터 업데이트 / 에셋 업로드 / 에셋 업로드 실행 워크플로
• 실행 모드: 동시 사용자, 사용자당 혼합 상호 작용

수직 사용 사례 시나리오

미디어:

• Read Article Page (27.4%), Read Page (10.9%), Create Session (2.6%), Activate Content Page (1.7%), Create Content Page (0.4%), Create Paragraph (4.3%), Edit Paragraph (0.9%), Image Component (0.9%), Browse Assets (20%), Read Asset Metadata (8.5%), Download Asset (4.2%), Search Asset (0.2%), Update Asset Metadata (2.4%), Upload Asset (1.2%), Browse Project (4.9%), Read Project (6.6%), Project Add Asset (1.2%), Project Add Site (1.2%), Create Project (0.1%), Author Search (0.4%)
• 실행 모드: 동시 사용자, 사용자당 혼합 상호 작용

TarMk

이 장에서는 최소 아키텍처 요구 사항 및 설정 구성을 지정하는 TarMK에 대한 일반 성능 지침을 제공합니다. 벤치마크 테스트는 추가 설명을 위해 제공됩니다.

Adobe은 AEM 작성자 및 게시 인스턴스 모두에 대해 TarMK를 모든 배포 시나리오에서 고객이 사용하는 기본 지속성 기술로 사용할 것을 권장합니다.

TarMK에 대한 자세한 내용은 배포 시나리오 및 Tar 스토리지.

TarMK 최소 아키텍처 지침

TarMK를 사용할 때 양호한 성능을 설정하려면 다음 아키텍처부터 시작해야 합니다.

• 작성자 인스턴스 1개
• 2개의 게시 인스턴스
• Dispatcher 2개

다음은 AEM sites 및 AEM Assets에 대한 아키텍처 지침입니다.

AEM Sites을 위한 Tar 아키텍처 지침

AEM Assets을 위한 Tar 아키텍처 지침

TarMK 설정 지침

성능을 향상시키려면 아래 표시된 설정 지침을 따라야 합니다. 설정을 변경하는 방법에 대한 지침은 이 페이지 보기.

TarMK 성능 벤치마크

기술 사양

벤치마크 테스트는 다음 사양에 대해 수행되었습니다.

성능 벤치마크 결과

몽고

TarMK보다 MongoMK 지속성 백엔드를 선택하는 주된 이유는 인스턴스의 크기를 수평으로 확장하기 위해서입니다. 이 기능은 두 개 이상의 활성 작성자 인스턴스가 항상 실행 중이고 MongoDB를 지속성 스토리지 시스템으로 사용하는 것을 의미합니다. 두 개 이상의 작성자 인스턴스를 실행해야 하는 이유는 일반적으로 모든 동시 작성 작업을 지원하는 단일 서버의 CPU 및 메모리 용량이 더 이상 지속적이지 않기 때문입니다.

TarMK에 대한 자세한 내용은 배포 시나리오 및 Mongo 스토리지.

MongoMK 최소 아키텍처 지침

MongoMK를 사용할 때 양호한 성능을 설정하려면 다음 아키텍처부터 시작해야 합니다.

• 작성자 인스턴스 3개
• 2개의 게시 인스턴스
• MongoDB 인스턴스 3개
• Dispatcher 2개

MongoMK 설정 지침

성능을 향상시키려면 아래 표시된 설정 지침을 따라야 합니다. 설정을 변경하는 방법에 대한 지침은 이 페이지 보기.

MongoMK 성능 벤치마크

기술 사양

벤치마크 테스트는 다음 사양에 대해 수행되었습니다.

성능 벤치마크 결과

TarMK vs MongoMK

둘 중 하나를 선택할 때 고려해야 할 기본 규칙은 TarMK는 성능을 위해 설계된 반면, MongoMK는 확장성을 위해 사용된다는 것입니다. Adobe은 AEM 작성자 및 게시 인스턴스 모두에 대해 TarMK를 모든 배포 시나리오에서 고객이 사용하는 기본 지속성 기술로 사용할 것을 권장합니다.

TarMK보다 MongoMK 지속성 백엔드를 선택하는 주된 이유는 인스턴스의 크기를 수평으로 확장하기 위해서입니다. 이 기능은 두 개 이상의 활성 작성자 인스턴스가 항상 실행되고 MongoDB를 지속성 스토리지 시스템으로 사용하는 것을 의미합니다. 일반적으로 작성자 인스턴스를 두 개 이상 실행해야 하는 이유는 모든 동시 작성 작업을 지원하는 단일 서버의 CPU 및 메모리 용량이 더 이상 지속 가능하지 않기 때문입니다.

TarMK와 MongoMK에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 권장 배포.

TarMK와 MongoMk 비교 지침

TarMK의 이점

• 컨텐츠 관리 애플리케이션을 위해 특별히 제작된 솔루션
• 파일은 항상 일관되며 모든 파일 기반 백업 툴을 사용하여 백업할 수 있습니다.
• 페일오버 메커니즘 제공 - 참조 콜드 대기 추가 세부 정보
• 운영 오버헤드를 최소화하면서 높은 성능과 안정적인 데이터 스토리지 제공
• TCO( 총 소유 비용 ) 절감

MongoMK 선택 기준

• 하루에 연결된 명명된 사용자 수: 천 명 이상
• 동시 사용자 수: 100명 이상
• 일별 자산 수집 볼륨: 수십만 개 이상
• 하루 페이지 편집 볼륨: 수십만 개 이상
• 일별 검색 볼륨: 수만 개 이상

TarMK 대 MongoMK 벤치마크

시나리오 1 기술 사양

시나리오 1 성능 벤치마크 결과

시나리오 2 기술 사양

시나리오 2 성능 벤치마크 결과

AEM Sites 및 Assets를 위한 아키텍처 확장성 지침

성능 지침 요약

이 페이지에 제시된 지침은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

• 파일 데이터 저장소가 있는 TarMK - 대부분의 고객에게 권장되는 아키텍처:

  • 최소 토폴로지: 작성자 인스턴스 1개, 게시 인스턴스 2개, Dispatcher 2개
  • 파일 데이터 저장소가 공유되는 경우 바이너리 없는 복제가 켜짐

• 파일 데이터 저장소가 있는 MongoMK - 작성자 계층의 수평적 확장을 위한 권장 아키텍처:

  • 최소 토폴로지: 작성자 인스턴스 3개, MongoDB 인스턴스 3개, 게시 인스턴스 2개, Dispatcher 2개
  • 파일 데이터 저장소가 공유되는 경우 바이너리 없는 복제가 켜짐

• Nodestore - NAS(Network Attached Storage)가 아닌 로컬 디스크에 저장

• 사용 시 Amazon:

  • Amazon S3 데이터 저장소는 작성자 및 게시 계층 간에 공유됩니다
  • 바이너리 없는 복제를 설정해야 합니다.
  • 데이터 저장소 가비지 수집을 사용하려면 모든 작성자 및 게시 노드에서 먼저 실행한 다음 작성자에서 다시 실행해야 합니다

• 기본 제공 색인과 함께 사용자 지정 색인을 만들어야 합니다 - 가장 일반적인 검색 기반

  • 사용자 정의 색인에는 Lucene 색인을 사용해야 합니다.

• 워크플로를 사용자 지정하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다 - "자산 업데이트" 워크플로우에서 비디오 단계를 제거하여 사용되지 않는 리스너를 비활성화하는 등의 작업을 수행합니다.

자세한 내용은 권장 배포 페이지를 가리키도록 업데이트하는 중입니다.

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