성능 최적화 performance-optimization

핵심 문제는 웹 사이트가 방문자 요청에 응답하는 데 걸리는 시간입니다. 이 값은 요청마다 다르지만 평균 대상 값을 정의할 수 있습니다. 이 값이 달성 가능하고 유지 가능한 것으로 입증되면 웹 사이트의 성능을 모니터링하고 잠재적인 문제의 발생을 나타내는 데 사용할 수 있습니다.

목표로 하는 응답 시간은 대상 대상의 서로 다른 특성을 반영하여 작성자 및 게시 환경에서 다릅니다.

작성 환경 author-environment

이 환경은 콘텐츠를 입력하고 업데이트하는 작성자가 사용합니다. 콘텐츠 페이지 및 해당 페이지의 개별 요소를 업데이트할 때 각각 높은 수의 성능 집약적 요청을 생성하는 일부 사용자를 대상으로 해야 합니다.

게시 환경 publish-environment

이 환경에는 사용자가 사용할 수 있는 콘텐츠가 포함되어 있습니다. 여기에서 요청 수는 훨씬 더 많으며 속도는 매우 중요합니다. 하지만 요청의 특성이 덜 동적이기 때문에 콘텐츠 캐싱 또는 로드 밸런싱과 같은 추가적인 성능 향상 메커니즘을 적용할 수 있습니다.

성능 최적화 방법론 performance-optimization-methodology

AEM Projects에 대한 성능 최적화 방법론은 처음부터 성능 문제를 방지하기 위해 따를 수 있는 5가지 간단한 규칙으로 요약할 수 있습니다.

이러한 규칙은 일반적으로 웹 프로젝트에 적용되며 프로젝트 관리자 및 시스템 관리자와 관련되어 있어 출시 시기가 다가올 때 프로젝트에 성능 문제가 발생하지 않도록 합니다.

최적화를 위한 계획 planning-for-optimization

성능 최적화 단계에 대한 프로젝트 작업의 약 10%를 계획합니다. 실제 성능 최적화 요구 사항은 프로젝트의 복잡성 수준과 개발 팀의 경험에 따라 다릅니다. 프로젝트에 할당된 시간이 필요하지 않을 수 있지만 제안된 영역에서 항상 성능 최적화를 계획하는 것이 좋습니다.

가능하면 전체 발표를 따르는 추가적인 부담 없이 먼저 제한된 대상자에게 프로젝트를 소프트 론칭하여 실제 경험을 수집하고 추가 최적화를 수행해야 합니다.

라이브 상태가 되면 성능 최적화는 종료되지 않습니다. 이제 시스템에서 "실제" 로드가 발생합니다. 출시 이후 추가 조정에 대한 계획이 중요하다.

시스템 로드가 변경되고 시스템의 성능 프로필이 시간이 지남에 따라 변경되므로 성능 "조정" 또는 "상태 점검"을 6~12개월 간격으로 예약해야 합니다.

현실 시뮬레이션 simulate-reality

웹 사이트를 사용하여 라이브로 이동한 다음, 론치 후에 성능 문제가 발생했음을 발견하는 경우 부하 및 성능 테스트가 현실을 충분히 시뮬레이션하지 않았기 때문일 수 있습니다.

현실을 시뮬레이션하는 것은 어렵고 "실제"를 얻기 위해 투자하는 노력은 프로젝트의 특성에 따라 달라집니다. "실제"는 "실제 코드" 및 "실제 트래픽"뿐만 아니라 특히 콘텐츠 크기 및 구조에 대해 "실제 콘텐츠"를 의미합니다. 템플릿은 저장소의 크기와 구조에 따라 다르게 작동할 수 있습니다.

확실한 목표 수립 establish-solid-goals

성과목표를 적절히 설정하는 것의 중요성은 과소평가되지 않는 것이다. 종종 특정 성과 목표에 집중한 후에는 이러한 목표를 가정으로 변경하더라도 나중에 변경하기가 어렵습니다.

좋은 성과 목표 수립은 정말 가장 까다로운 영역 중 하나입니다. 비교 가능한 웹 사이트(예: 새 웹 사이트의 이전 버전)에서 실제 로그 및 벤치마크를 수집하는 것이 가장 좋은 경우가 많습니다.

관련 유지 stay-relevant

한 번에 하나의 병목 지점을 최적화하는 것이 중요합니다. 하나의 최적화가 미치는 영향을 확인하지 않고 동시에 작업을 수행하려고 하면 어떤 최적화 측정이 도움이 되었는지 추적할 수 없습니다.

애자일 반복 주기 agile-iteration-cycles

성능 튜닝은 목표에 도달할 때까지 측정, 분석, 최적화 및 유효성 검사를 포함하는 반복적인 프로세스입니다. 이러한 측면을 고려하려면 각 반복 후 가중치가 더 높은 테스트 프로세스가 아닌 최적화 단계에서 애자일 유효성 검사 프로세스를 구현하십시오.

이 포커스는 최적화를 구현하는 개발자가 최적화가 이미 목표에 도달했는지 여부를 신속하게 파악할 수 있는 방법을 가져야 함을 의미합니다. 이 정보는 목표에 도달하면 최적화가 종료되므로 매우 중요합니다.

기본 성능 지침 basic-performance-guidelines

일반적으로 캐시되지 않은 html 요청을 100밀리초 미만으로 유지합니다. 보다 구체적으로, 다음은 지침의 역할을 할 수 있다.

위의 수치는 다음 조건을 가정합니다.

다음을 포함하여 성능 문제에 자주 기여하는 몇 가지 문제가 있습니다.

JVM 및 OS 레벨 조정은 일반적으로 성능 향상을 가져오지 않으므로 최적화 주기의 마지막에 수행해야 합니다.

콘텐츠 저장소의 구성 방식은 성능에도 영향을 줄 수 있습니다. 최상의 성능을 위해 콘텐츠 저장소의 개별 노드에 연결된 하위 노드 수는 1,000개를 초과할 수 없습니다(규칙으로 ).

일반적인 성능 최적화 활동 중에 가장 친한 친구는 다음과 같습니다.

Digital Assets 로드 및 편집 시 성능 performance-when-loading-and-editing-digital-assets

디지털 에셋을 로드하고 편집할 때 관련된 데이터 양이 많기 때문에 성능이 문제가 될 수 있습니다.

다음 두 가지 사항이 성능에 영향을 줍니다.

성능을 향상시키려면 다음 사항을 고려하십시오.

성능 모니터링 performance-monitoring

성능(또는 성능 부족)은 사용자가 가장 먼저 인식하는 것 중 하나이며, 따라서 사용자 인터페이스가 있는 모든 응용 프로그램과 마찬가지로 성능이 중요합니다. AEM 설치의 성능을 최적화하려면 인스턴스의 다양한 속성과 해당 동작을 모니터링합니다.

성능 모니터링 수행 방법에 대한 자세한 내용은 성능 모니터링을 참조하십시오.

성능 문제를 일으키는 문제는 효과를 쉽게 볼 수 있는 경우에도 추적하기가 어려운 경우가 많습니다.

기본 시작점은 시스템이 정상적으로 작동할 때 시스템에 대한 좋은 지식입니다. 제대로 수행될 때 환경이 어떻게 "모양"이고 "동작"인지 알지 못하면 성능이 저하될 때 문제를 찾는 것이 어렵습니다. 시스템이 원활하게 실행될 때 시스템을 조사하는 데 시간을 투자하고 성능 정보 수집이 지속적인 작업인지 확인하십시오. 이렇게 하면 성능이 저하되는 경우 비교할 수 있는 기반이 제공됩니다.

다음 다이어그램은 AEM 컨텐츠에 대한 요청이 수행할 수 있는 경로를 보여 주며, 따라서 성능에 영향을 줄 수 있는 여러 요소의 수를 보여 줍니다.

성능은 볼륨과 용량 간의 균형이기도 합니다.

성능은 웹 체인 전체에서 다양한 위치에 표시될 수 있습니다.

성능에 영향을 주는 몇 가지 기능 영역이 있습니다.

성능에 관한 기본 규칙 basic-rules-regarding-performance

성능을 최적화할 때는 다음 규칙을 염두에 두어야 합니다.

성능을 위한 구성 configuring-for-performance

AEM(및/또는 기본 저장소)의 특정 측면을 성능을 최적화하도록 구성할 수 있습니다. 다음은 가능성 및 제안입니다. 변경하기 전에 해당 기능을 사용하는지 또는 사용하는지 확인해야 합니다.

색인 검색 search-indexing

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

업데이트된 색인 지정 정보는 다음 위치에서 찾을 수 있습니다.

동시 워크플로우 처리 concurrent-workflow-processing

성능을 향상시키려면 동시에 실행되는 워크플로우 프로세스 수를 제한하십시오. 기본적으로 워크플로 엔진은 Java™ VM에서 사용할 수 있는 프로세서만큼 많은 워크플로를 동시에 처리합니다. 워크플로우 단계에 대량의 처리 리소스(RAM 또는 CPU)가 필요한 경우 이러한 워크플로우 중 여러 개를 동시에 실행하면 사용 가능한 서버 리소스에 대한 수요가 높을 수 있습니다.

예를 들어 이미지(또는 일반적인 DAM 에셋)가 업로드되면 워크플로우는 이미지를 DAM으로 자동으로 가져옵니다. 이미지는 종종 고해상도이며 처리를 위해 수백 MB의 힙을 쉽게 사용할 수 있습니다. 이러한 이미지를 병렬로 처리하면 메모리 하위 시스템과 가비지 수집기에 높은 부하가 걸리게 됩니다.

워크플로우 엔진은 작업 항목 처리를 처리하고 예약하기 위해 Apache Sling 작업 대기열을 사용합니다. 워크플로 작업을 처리하기 위해 Apache Sling 작업 큐 구성 서비스 팩토리에서 기본적으로 다음 작업 큐 서비스를 만들었습니다.

동시에 실행되는 최대 워크플로우 프로세스 수를 제한하도록 이러한 서비스를 구성합니다.

저장소에서의 구성 configuration-in-the-repo

sling:OsgiConfig 노드🔗를 사용하여 서비스를 구성하는 경우 기존 서비스의 PID를 찾아야 합니다(예: org.apache.sling.event.jobs.QueueConfiguration.370aad73-d01b-4a0b-abe4-20198d85f705). 웹 콘솔을 사용하여 PID를 검색할 수 있습니다.

이름이 queue.maxparallel인 속성을 구성하십시오.

웹 콘솔의 구성 configuration-in-the-web-console

웹 콘솔을 사용하여 이러한 서비스를 구성하려면 Apache Sling 작업 큐 구성 서비스 팩토리 아래에서 기존 구성 항목을 찾습니다.

최대 병렬 작업 이라는 속성을 구성합니다.

특정 워크플로우에 대한 큐 구성 configure-the-queue-for-a-specific-workflow

특정 워크플로 모델의 작업 처리를 구성할 수 있도록 해당 워크플로 모델에 대한 작업 큐를 만듭니다. 이러한 방식으로 구성은 특정 워크플로우의 처리에 영향을 주는 반면 기본 Granite 워크플로우 큐 구성은 다른 워크플로우의 처리를 제어합니다.

워크플로 모델이 실행되면 특정 주제에 대한 Sling 작업이 생성됩니다. 기본적으로 이 항목은 일반 Granite Workflow 대기열 또는 Granite Workflow 외부 프로세스 작업 대기열에 대해 구성된 항목과 일치합니다.

워크플로 모델이 생성하는 실제 작업 항목에는 모델별 접미사가 포함됩니다. 예를 들어 DAM 자산 업데이트 워크플로 모델은 다음 주제를 사용하여 작업을 생성합니다.

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

따라서 워크플로우 모델의 작업 주제와 일치하는 주제에 대한 작업 대기열을 만들 수 있습니다. 대기열의 성능 관련 속성을 구성하는 것은 대기열 주제와 일치하는 작업을 생성하는 워크플로 모델에만 영향을 줍니다.

다음 절차는 DAM 자산 업데이트 워크플로우를 예로 사용하여 워크플로우에 대한 작업 큐를 만듭니다.

AEM DAM 자산 동기화 서비스 cq-dam-asset-synchronization-service

AssetSynchronizationService은(는) 탑재된 저장소(LiveLink, Documentum® 등 포함)에서 자산을 동기화하는 데 사용됩니다. 기본적으로 이 동기화는 300초(5분)마다 정기적으로 확인되므로 탑재된 저장소를 사용하지 않는 경우 이 서비스를 비활성화할 수 있습니다.

OSGi 서비스를 구성 CQ DAM 자산 동기화 서비스 ​에서 동기화 기간(scheduler.period)을 1년(초 단위로 정의됨)으로 설정하는 동안 서비스를 사용하지 않도록 설정합니다.

여러 DAM 인스턴스 multiple-dam-instances

여러 DAM 인스턴스를 배포하면 다음과 같은 경우 성능에 도움이 됩니다.

추가 고려 사항은 다음과 같습니다.

품질 보증 우수 사례 best-practices-for-quality-assurance

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

이 단원에서는 publish 환경에서 성능 테스트를 위해 테스트 개념을 정의하는 것과 관련된 문제에 대해 표준화된 개요를 제공합니다. 이 정보는 주로 QA 엔지니어, 프로젝트 관리자 및 시스템 관리자에게 유용합니다.

다음은 Publish 환경에서 AEM 응용 프로그램에 대한 성능 테스트에 대한 표준화된 접근 방식을 다룹니다. 이 성능 테스트에는 다음 5단계가 포함됩니다.

제어는 모든 것을 아우르는 추가 프로세스이며, 반드시 필요하지만 테스트에만 국한되지는 않습니다.

지식 검증 verification-of-knowledge

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

테스트 아키텍처 test-architecture

성능 테스트에 사용되는 테스트 환경의 아키텍처를 문서화합니다.

Dispatcher 및 로드 밸런서와 함께 계획된 프로덕션 Publish 환경을 복제해야 합니다.

응용 프로그램 맵 application-map

전체 애플리케이션의 맵을 만들 수 있는 명확한 개요를 얻습니다(작성 환경의 테스트에서 이 맵을 이미 가지고 있을 수 있음).

애플리케이션의 내부 요소를 보여 주는 다이어그램은 테스트 요구 사항에 대한 개요를 제공할 수 있으며 색상 코딩을 사용하여 보고의 기반으로 사용할 수도 있습니다.

범위 정의 scope-definition

응용 프로그램에는 일반적으로 다양한 사용 사례가 있습니다. 일부 사용 사례는 중요하지만, 다른 사용 사례는 덜 중요합니다.

게시 시 성능 테스트 범위에 중점을 두려면, Adobe은 다음을 정의하는 것을 권장합니다.

사용 사례의 수는 사용자가 결정하지만, 쉽게 관리할 수 있는 수(예: 5~10개)로 제한해야 합니다.

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

테스트 방법론 test-methodologies

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

다음 원칙을 기반으로 합니다.

구성 요소 중단점 component-breakpoints

트랜잭션 transactions

성능 목표 정의 defining-the-performance-goals

범위 및 관련 KPI가 정의된 후 구체적인 성과 목표를 설정합니다. 이 프로세스에는 타겟 값과 함께 테스트 시나리오를 구상하는 작업이 포함됩니다.

평균 및 피크 조건에서 성능을 테스트합니다. 또한 웹 사이트를 처음 사용할 수 있을 때 웹 사이트에 대한 관심 증가를 지원할 수 있도록 하려면 Going Live 시나리오 테스트가 필요합니다.

기존 웹 사이트에서 수집했을 수 있는 모든 경험 또는 통계는 향후 목표를 결정하는 데에도 유용할 수 있습니다. 예를 들어 라이브 웹 사이트의 상위 트래픽입니다.

단일 구성 요소 테스트 single-component-tests

평균 및 최대 조건 모두에서 주요 구성 요소를 테스트해야 합니다.

두 경우 모두 사전 정의된 수의 사용자가 시스템을 사용할 때 초당 예상 트랜잭션 수를 정의할 수 있습니다.

결합된 구성 요소 테스트 combined-component-tests

구성 요소를 함께 테스트하면 애플리케이션 동작을 보다 세밀하게 반영할 수 있습니다. 다시 평균 및 피크 조건을 테스트해야 합니다.

라이브 테스트 진행 중 going-live-tests

웹 사이트를 사용 가능하게 한 후 처음 며칠 동안은 관심 수준이 높아질 것으로 예상됩니다. 이 시나리오는 테스트 중인 피크 값보다 훨씬 큽니다. Adobe은 실행 중 시나리오를 테스트하여 시스템이 이 상황을 지원할 수 있도록 하는 것을 권장합니다.

오류 시나리오 테스트 error-scenario-tests

오류 시나리오를 테스트하여 시스템이 올바르고 적절하게 반응하는지 확인합니다. 오류 자체가 처리되는 방법뿐만 아니라 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 예:

이러한 검사를 고안할 때 모든 시나리오가 규칙적으로 발생하는 것은 아니라는 것을 기억해야 한다. 그러나, 그들이 전체 시스템에 미치는 영향은 중요합니다.

내구 시험 endurance-tests

특정 문제는 시스템이 몇 시간 또는 며칠 동안 계속 실행된 후에만 발생합니다. 필요한 시간 기간 동안 일정한 평균 하중을 시험하기 위해 내구 시험을 사용한다. 그런 다음 성능 저하를 분석할 수 있습니다.

최적화 optimization

이후 구현 단계에서는 애플리케이션을 최적화하여 성능 목표를 달성하고 극대화합니다.

최적화를 테스트하여 다음을 확인해야 합니다.

다양한 도구를 사용하여 로드 생성, 성능 모니터링 및 결과 분석을 수행할 수 있습니다. 이러한 도구 중 일부는 다음과 같습니다.

최적화 후 다시 테스트하여 영향을 확인합니다.

보고 reporting

지속적인 보고를 통해 모든 사용자가 상태를 알 수 있습니다. 이전에 색상 코딩에서 언급했듯이 이 상태에 아키텍처 맵을 사용할 수 있습니다.

모든 테스트가 완료되면 다음에 대해 보고합니다.

Dispatcher 사용 시 성능 최적화 optimizing-performance-when-using-the-dispatcher

Dispatcher은(는) Adobe의 캐싱 및/또는 부하 분산 도구입니다. Dispatcher을 사용할 때는 캐시 성능을 위해 웹 사이트를 최적화하는 것이 좋습니다.

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

Dispatcher 캐시 비율 계산 calculating-the-dispatcher-cache-ratio

캐시 비율 공식은 시스템으로 들어오는 총 요청 수 중 캐시에서 처리한 요청의 백분율을 예상합니다. 캐시 비율을 계산하려면 다음이 필요합니다.

캐시 비율을 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

예를 들어 총 요청 수가 129491 Publish 인스턴스에서 제공하는 요청 수가 58959 캐시 비율은 (129491 - 58959)/129491= 54.5% ​입니다.

일대일 게시자/Dispatcher 연결이 없는 경우 정확한 측정을 위해 모든 Dispatcher와 게시자의 요청을 함께 추가합니다. 권장 배포도 참조하세요.

일관된 페이지 인코딩 사용 using-consistent-page-encoding

Dispatcher 버전 4.1.11에서는 응답 헤더를 캐시할 수 있습니다. Dispatcher에서 응답 헤더를 캐시하지 않는 경우 헤더에 페이지 인코딩 정보를 저장하면 문제가 발생할 수 있습니다. 이 상황에서 Dispatcher가 캐시에서 페이지를 제공하면 웹 서버의 기본 인코딩이 페이지에 사용됩니다. 이 문제를 방지하는 두 가지 방법이 있습니다.

        <META http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=EUC-JP">

URL 매개변수 방지 avoid-url-parameters

가능하면 캐시하려는 페이지의 URL 매개변수를 사용하지 마십시오. 예를 들어 사진 갤러리가 있는 경우 다음 URL은 캐시되지 않습니다(Dispatcher가 적절하게 구성되지 않은 경우).

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

단, 다음과 같이 이러한 매개변수를 페이지 URL에 넣을 수 있습니다.

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

URL로 사용자 정의 customize-by-url

사용자가 글꼴 크기(또는 기타 레이아웃 사용자 정의)를 변경할 수 있도록 허용하는 경우 다른 사용자 정의가 URL에 반영되었는지 확인합니다.

예를 들어 쿠키는 캐시되지 않으므로 글꼴 크기를 쿠키(또는 유사한 메커니즘)에 저장하면 캐시된 페이지에 대해 글꼴 크기가 유지되지 않습니다. 따라서 Dispatcher는 임의의 글꼴 크기 문서를 무작위로 반환합니다.

URL에 글꼴 크기를 선택기로 포함하면 이 문제를 피할 수 있습니다.

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

제목으로 사용된 이미지 파일 무효화 invalidating-image-files-used-as-titles

페이지 제목 또는 기타 텍스트를 사진으로 렌더링하는 경우 페이지의 콘텐츠 업데이트 시 삭제되도록 파일을 저장하는 것이 좋습니다.

예를 들어 myPage.html 페이지의 제목을 file myPage.title.gif에 저장할 수 있습니다. 이 파일은 페이지가 업데이트되면 자동으로 삭제되므로 페이지 제목이 변경되면 캐시에 자동으로 반영됩니다.

탐색에 사용된 이미지 파일 무효화 invalidating-image-files-used-for-navigation

탐색 항목에 사진을 사용하는 경우 메서드는 기본적으로 제목과 동일하지만 약간 더 복잡합니다. 대상 페이지와 함께 모든 탐색 이미지를 저장합니다. 일반 및 활성에 대해 두 개의 사진을 사용하는 경우 다음 스크립트를 사용할 수 있습니다.

컨텐츠 업데이트에서 이러한 사진 및 페이지를 삭제하도록 하려면 페이지와 동일한 이름 지정 핸들을 사용하여 이러한 사진을 만드는 것이 중요합니다.

수정되지 않은 페이지의 경우 페이지 자체가 자동 무효화되더라도 사진은 캐시에 남아 있습니다.

개인화 personalization

필요한 경우 개인화를 제한하는 것이 좋습니다. 이유는 다음과 같습니다.

사용자 이름을 제목 표시줄에 입력하여 각 페이지를 개인화하는 경우(예: ) 성능에 영향을 줍니다.

한 페이지에서 제한된 컨텐츠와 공개 컨텐츠를 혼합하는 경우 Dispatcher의 서버측 포함 또는 브라우저의 Ajax를 통해 클라이언트측 포함 을 사용하는 전략을 고려해 보십시오.

고정 연결 sticky-connections

고정 연결은 한 명의 사용자에 대한 문서가 모두 동일한 서버에서 구성되도록 합니다. 사용자가 이 폴더를 떠났다가 나중에 다시 돌아와도 연결은 계속 유지됩니다. 웹 사이트에 고정 연결이 필요한 모든 문서를 보관하려면 폴더 하나를 정의합니다. 다른 문서는 여기에 넣지 마십시오. 이 시나리오는 개인화된 페이지 및 세션 데이터를 사용하는 경우 로드 밸런싱에 영향을 줍니다.

MIME 유형 mime-types

브라우저가 파일 유형을 결정할 수 있는 두 가지 방법이 있습니다.

대부분의 파일에서 MIME 유형은 파일 확장자에 암시되어 있습니다. 즉,

파일 이름에 확장자가 없으면 일반 텍스트로 표시됩니다.

Dispatcher 버전 4.1.11에서는 응답 헤더를 캐시할 수 있습니다. Dispatcher에서 응답 헤더를 캐시하지 않는 경우 MIME 유형은 HTTP 헤더의 일부입니다. 따라서 AEM 애플리케이션이 파일 끝이 인식되지 않은 파일을 반환하고 대신 MIME 유형에 의존하는 경우 이러한 파일이 잘못 표시될 수 있습니다.

파일이 제대로 캐시되었는지 확인하려면 다음 지침을 따르십시오.

백업 성능 backup-performance

이 섹션에서는 AEM 백업의 성능과 백업 작업이 애플리케이션 성능에 미치는 영향을 평가하는 데 사용되는 일련의 벤치마크를 제공합니다. AEM 백업은 실행 중에 시스템에 상당한 부하를 주게 되며, Adobe은 이러한 영향과 이러한 영향을 조절하려고 하는 백업 지연 설정의 영향을 측정합니다. 그 목적은 실제 구성 및 운영 데이터의 양에 따라 예상되는 백업 성능에 대한 몇 가지 참조 데이터를 제공하고 계획 시스템의 백업 시간을 예측하는 방법에 대한 지침을 제공하는 것입니다.

참조 환경 reference-environment

물리적 시스템 physical-system

이 문서에 보고된 결과는 다음 구성을 사용하여 참조 환경에서 실행된 벤치마크에서 얻은 것입니다. 이 구성은 데이터 센터의 일반적인 프로덕션 환경과 유사합니다.

이 서버의 디스크 하위 시스템은 운영 서버에서 사용할 수 있는 고성능 RAID 구성을 대표하는 빠른 속도를 자랑합니다. 백업 성능은 디스크 성능에 따라 달라질 수 있으며, 이 환경의 결과는 빠른 RAID 구성의 성능을 반영합니다. VMWare 이미지는 RAID 어레이의 로컬 디스크 스토리지에 물리적으로 상주하는 하나의 대용량 디스크 볼륨을 갖도록 구성됩니다.

AEM 구성은 운영 체제 및 AEM 소프트웨어와 함께 저장소 및 데이터 저장소를 동일한 논리 볼륨에 배치합니다. 백업을 위한 대상 디렉토리도 이 논리적 파일 시스템에 있습니다.

데이터 볼륨 data-volumes

다음 표에서는 백업 벤치마크에서 사용되는 데이터 볼륨의 크기를 보여 줍니다. 초기 기본 컨텐츠가 처음 설치된 다음 알려진 양의 데이터가 추가되어 백업된 컨텐츠의 크기가 커집니다. 특정 단위로 백업이 생성되므로 하루에 생성할 수 있는 내용과 컨텐츠가 크게 증가합니다. 콘텐츠(페이지, 이미지, 태그)의 배포는 대략적으로 실제 프로덕션 에셋 구성을 기반으로 합니다. 페이지, 이미지 및 태그는 최대 800개의 하위 페이지로 제한됩니다. 각 페이지에는 제목, Flash, 텍스트/이미지, 비디오, 슬라이드쇼, 양식, 테이블, 클라우드 및 슬라이드 구성 요소가 포함되어 있습니다. 이미지는 37KB에서 594KB까지 400개의 고유한 파일 풀에서 업로드됩니다.

백업 벤치마크는 반복할 때마다 추가된 콘텐츠 세트를 사용하여 반복됩니다.

벤치마크 시나리오 benchmark-scenarios

백업 벤치마크는 두 가지 주요 시나리오를 다룹니다. 즉, 시스템이 애플리케이션 로드가 많이 발생하는 경우 백업하고 시스템이 유휴 상태인 경우 백업합니다. 일반적인 권장 사항은 AEM이 가능한 한 유휴 상태일 때 백업을 수행해야 한다는 것이지만, 시스템이 부하 상태일 때 백업을 실행해야 하는 경우가 있습니다.

AEM 서버 로그에서 백업 시간 및 결과 백업 크기를 얻습니다. 일반적으로 백업은 한밤중과 같이 AEM이 유휴 상태일 때 해제 시간으로 예약하는 것이 좋습니다. 이 시나리오는 권장 접근 방식을 나타냅니다.

로드는 생성된 페이지, 삭제된 페이지, 트래버스 및 쿼리로 구성되며, 페이지 트래버스 및 쿼리에서 나오는 로드가 가장 많습니다. 너무 많은 페이지를 추가 및 제거하면 작업 공간 크기가 지속적으로 증가하고 백업이 완료되지 않습니다. 스크립트가 사용하는 로드 분포는 페이지 트래버스 75%, 쿼리 24%, 페이지 작성 1%입니다(중첩된 하위 페이지가 없는 단일 수준). 유휴 시스템에서 초당 최대 평균 트랜잭션 수는 로드 중인 백업을 테스트할 때 사용되는 4개의 동시 스레드로 수행됩니다.

백업 성능에 대한 로드 영향은 이 애플리케이션 로드 여부와 관계없이 성능 차이로 예상할 수 있습니다. 애플리케이션 처리량에 대한 백업의 영향은 동시 백업이 진행 중인 경우와 진행 중인 경우 및 "백업 지연" 설정이 다른 상태에서 작동하는 경우 시간당 트랜잭션의 시나리오 처리량을 비교하여 확인할 수 있습니다.

결과 요약 summary-of-results

백업 시간 및 처리량 backup-time-and-throughput

이러한 벤치마크의 주요 결과는 백업 유형 및 전체 데이터 양에 따라 백업 시간이 어떻게 달라지는지 보여 주는 것입니다. 다음 차트는 기본 백업 구성을 사용하여 얻은 백업 시간을 총 페이지 수에 대한 함수로 보여줍니다.

유휴 인스턴스의 백업 시간은 전체 또는 증분 백업에 관계없이 초당 평균 0.608MB로 일관됩니다(아래 차트 참조). 백업 시간은 단순히 백업되는 데이터 양의 함수입니다. 전체 백업을 완료하는 데 걸리는 시간은 총 페이지 수에 따라 확실히 늘어납니다. 증분 백업을 완료하는 데 걸리는 시간도 총 페이지 수로 증가하지만 속도는 훨씬 낮습니다. 백업되는 데이터의 양이 상대적으로 적기 때문에 증분 백업을 완료하는 데 걸리는 시간이 훨씬 짧습니다.

생성된 백업의 크기는 백업을 완료하는 데 걸리는 시간의 주요 결정 요소입니다. 다음 차트는 최종 백업 크기에 따른 소요 시간을 보여 줍니다.

이 차트는 증분 및 전체 백업이 Adobe에서 처리량으로 측정할 수 있는 간단한 크기와 시간 패턴을 따른다는 것을 보여 줍니다. 유휴 인스턴스의 백업 시간은 벤치마크 환경의 전체 또는 증분 백업과 관계없이 초당 평균 0.61MB로 일관되게 유지됩니다.

백업 지연 backup-delay

백업 지연 매개 변수는 백업이 프로덕션 워크로드를 방해하는 정도를 제한하기 위해 제공됩니다. 매개 변수는 파일 단위로 백업 작업에 삽입되는 대기 시간(밀리초)을 지정합니다. 전반적인 효과는 부분적으로 영향을 받는 파일의 크기에 따라 다릅니다. 백업 성능을 MB/sec로 측정하면 백업에 대한 지연의 영향을 합리적으로 비교할 수 있습니다.

비교를 위해 동일한 저장소 파일을 백업하기 위해 파일 시스템 백업('tar')을 사용하여 얻은 처리량입니다. tar의 성능은 비슷한 수준이지만 지연이 0으로 설정된 백업보다 약간 높습니다. 지연 시간을 조금만 설정해도 백업 처리량이 크게 줄어들고 기본 지연 시간이 10밀리초로 크게 줄어들어 처리량이 크게 감소합니다. 전체 애플리케이션 사용량이 적거나 애플리케이션이 유휴 상태일 때 백업을 예약할 수 있는 경우 백업을 보다 신속하게 진행하려면 지연을 기본값 이하로 줄이십시오.

지속적인 백업의 애플리케이션 처리량이 실제로 미치는 영향은 애플리케이션 및 인프라스트럭처 세부 정보에 따라 달라집니다. 지연 값의 선택은 애플리케이션의 실증 분석을 통해 이루어져야 하지만 가능한 한 작은 값을 선택하여 백업을 가능한 한 빨리 완료할 수 있도록 해야 합니다. 지연 값의 선택과 애플리케이션 처리량에 미치는 영향 사이에는 약한 상관관계만 있으므로 지연의 선택은 백업의 전반적인 영향을 최소화하기 위해 전반적인 백업 시간을 단축하는 것이 좋습니다. 완료하는 데 8시간이 걸리지만 처리량에 -20%가 영향을 주는 백업은 완료하는 데 2시간이 걸리지만 처리량에 -30%가 영향을 주는 백업보다 전체적으로 더 큰 영향을 줄 수 있습니다.

참조 references