データ同期のデータ量と送信時間の予測

Adobeでは、データフィードの同期を開始する前に、データ量と同期時間を見積もり、スケジュールをスムーズにし、サイト運用の中断を避けることをお勧めします。 この見積もりは、初期同期や大規模なカタログ更新(一括価格変更など)を計画する際に重要です。

デフォルトでは、データ書き出しツールは、デフォルトのバッチサイズでシングルスレッドモードでデータを処理します。 デフォルトの設定では、フィード送信プロセスは並列化されません。 また、デフォルトのスロットルポリシーを使用すると、Adobe Commerceは 1 秒あたり 2 つのリクエスト(RPS)を受け入れることができます。つまり、次のことを意味します。

  • 1 分あたり最大 10,000 個の製品。製品は、特定のストレビューの属性を持つ SKU です
  • 1 分あたり最大 50,000 の料金

デフォルトの設定に基づいて、同期中のデータ転送時間は次の要因の影響を受けます。

  • スレッド数は 1 に設定されます(デフォルト)
  • prices フィードを除くすべてのフィードでバッチサイズが 100 に設定されます。この場合、バッチサイズは 500 に設定されます。
  • フィード受け入れ率は、1 秒あたり 2 回のリクエストです。
  • すべての製品は、既存のすべての web サイトに割り当てられます
  • 価格計算シナリオでは、すべての製品に特別な価格とグループ化された価格が割り当てられます
NOTE
必要に応じて、パフォーマンスへの影響の分析に基づいて、スロットルポリシーの制限を増やすことができます。 サポートが必要な場合は、テクニカルアカウントマネージャー(TAM)に問い合わせるか、サポートチケットを送信します。

フィードごとのデータ送信の計算

次の表の値と式を使用して、各データフィードのデータ量と同期時間を計算します。

NOTE
これらの計算は、1 秒あたりの 2 要求の送信率に基づいています。 速度は、データ収集とデータ送信に要する時間に基づいています。 実際の転送速度は、リクエストペイロードサイズとCommerce アプリケーションサーバーの現在の負荷によって異なります。
フィード
データの例
レコードを計算する式
予測されたリクエスト数
予測再同期時間
製品
製品(P):10000、ストア ビュー(SV):4
P * SV = 40000
40000/バッチサイズ(100) = 400 リクエスト
(リクエスト 400 件* リクエストあたり 0.5 秒)/60 = 3.3 分
カテゴリ
カテゴリ (C): 500、ストア ビュー(SV): 4
C * SV = 2000
2000/Batch Size (100) = 20 件のリクエスト
(リクエスト 20 件* リクエストあたり 0.5 秒)/60 = 0.1 分(4 秒)
価格
製品(P):10000、顧客グループ(CG):6 (共有カタログのユニーク価格など)、Web サイト(WS):2
P * WS * CG = 120000
120000/バッチサイズ(500) = 240 リクエスト
(240 件のリクエスト * 1 回のリクエストあたり 0.5 秒)/60 = 2 分
製品のオーバーライド
権限または共有カタログ内の製品(P): 10000、影響を受ける顧客グループ (CG): 5、割り当てられた Web サイト WS: 2
P * WS * CG = 100000
100000 / Batch Size (100) = 1000 リクエスト
(リクエスト 1000 件* リクエストあたり 0.5 秒)/60 = 8.3 分
製品バリアント
設定可能な製品(PV)に割り当てられているバリアント(子製品):100000
PV = 100000
100000 / Batch Size (100) = 1000 リクエスト
(リクエスト 1000 件* リクエストあたり 0.5 秒)/60 = 8.3 分
カテゴリ権限
すべてのカテゴリ権限+ 4 個のフォールバックレコード(CP)の数:10000
CP = 10000
10000/Batch Size (100) = 100 requests
(リクエスト 100 件* リクエストあたり 0.5 秒)/60 = 0.8 分(50 秒)
在庫在庫ステータス
製品(P):10000、割当先の在庫製品(S):5 (すべての製品がすべての在庫に割り当てられると仮定)
P * S = 50000
50000/バッチサイズ(100) = 500 リクエスト
(リクエスト 500 件* リクエストあたり 0.5 秒)/60 = 4.2 分
販売注文
すべての受注レコード(請求書、出荷など)(SO): 10000
したがって= 10000
10000/Batch Size (100) = 100 requests
(リクエスト 100 件* リクエストあたり 0.5 秒)/60 = 0.8 分(50 秒)
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