Определение требований к производительности и емкости для сред совместной работы отделов (SharePoint Server 2013)

Статья
01/08/2018

**Применимо к:**SharePoint Server 2013

**Последнее изменение раздела:**2017-08-25

Сводка. Узнайте, как определить число и типы компьютеров, необходимых для плана емкости в отношении портала личных сайтов и социальной компьютеризации на основе SharePoint Server 2013.

Если вам нужно создать план производительности и емкости для портала личных сайтов и социальной компьютеризации в корпоративной интрасети, ознакомьтесь с этой статьей, в которой содержатся сведения в следующих областях.

Спецификации лабораторной среды, такие как оборудование, топология и конфигурация фермы
Рабочая нагрузка и набор данных тестовой фермы, которые использовались для создания тестовой нагрузки
Анализ результатов теста, демонстрирующий тенденции пропускной способности, задержки и потребности в оборудовании под нагрузкой при различных уровнях масштабирования

Приведенные в этой статье сведения помогут понять следующее:

характеристики сценария при обычных и пиковых нагрузках;
изменение тенденций в отношении производительности при горизонтальном масштабировании серверов фермы;
как определить начальные характеристики планируемой архитектуры;
факторы, которые важно учитывать при планировании ресурсов фермы, необходимых для обеспечения приемлемых уровней производительности при пиковой нагрузке.

В этой статье

Общие сведения
Глоссарий
Обзор
Спецификации
Результаты и анализ

Общие сведения о среде

Предприятия часто используют SharePoint Server 2013 на публикацию личных сайтов и социальных сетей порталов, проверку подлинности доступа пользователей на сайте интрасети. Эта статья содержит данные производительности и емкости для планирования количество компьютеров, для использования и типы компьютеров, которые необходимы для публикации личных сайтов и порталов социальных сетей в SharePoint Server 2013.

Дополнительные указания объясняется, как горизонтального масштабирования серверов в SharePoint Server 2013 enterprise личных сайтов и социальных сетей портала решения. Планирование мощности информирует решения относительно оборудования для конфигурации покупки и системы, которые оптимизации решения.

Отдельные SharePoint Server 2013 ферм уникальны, каждой ферме имеет различные требования, которые зависят от оборудования, поведение пользователя, конфигурации установленных компонентов и других факторов. Таким образом дополняют данное руководство с дополнительное тестирование на оборудования в собственной среде. Если плановых проектирования и рабочей нагрузки примерно так же среды, описанного в данной статье, можно использовать в этой статье иными способами выводы по масштабированию среды.

Результаты тестов, описанные в этой статье, получены в лаборатории тестирования, в которой для имитации рабочей среды в высококонтролируемых условиях использовались рабочая нагрузка, набор данных и архитектура. Хотя мы тщательно разрабатывали эти тесты, характеристики производительности лаборатории тестирования никогда не будут такими же, как у рабочей среды. Эти результаты не отражают характеристики производительность и емкость рабочей фермы. Результаты тестов всего лишь демонстрируют наблюдаемые тенденции в отношении пропускной способности, задержки и потребности в оборудовании. Используйте анализ наблюдаемых данных для планирования емкости и управления собственной фермой.

В этой статье представлены следующие сведения:

Спецификации, в которых описывается оборудование, топология и конфигурация
Рабочая нагрузка, которая включает анализ потребностей фермы, числа пользователей и характеристик использования
Сведения о наборе данных, например о размерах баз данных и типах контента.
Результаты тестов и их анализ для горизонтального масштабирования веб-серверов.

Прежде чем читать эту статью, ознакомьтесь со следующими статьями, чтобы убедиться в том, что вам знакомы основные понятия управления емкостью в SharePoint Server 2013.

В этих статьях приводятся следующие сведения:

рекомендуемый подход к управлению емкостью;
способы эффективного использования сведений в этой статье;

Глоссарий

Ниже представлены определения для ключевых терминов в этой статье.

RPS. Количество запросов в секунду. RPS — это количество запросов, получаемых фермой или сервером за одну секунду. Это общепринятая единица измерения нагрузки на сервер или ферму.

Важно!

Обратите внимание, что количество запросов отличается от количества загрузок страниц. Каждая страница состоит из нескольких компонентов, каждый из которых при загрузке страницы в браузере создает один или несколько запросов. Поэтому одной загрузке страницы соответствует несколько запросов. Как правило, при измерении количества запросов в секунду не учитываются запросы, выполняемые при проверке подлинности, и события, в которых используются малозначимые ресурсы.
Зеленая зона. Зеленая зона представляет собой заданный набор характеристик нагрузки в нормальных условиях работы (до прогнозируемых ежедневных пиковых нагрузок). Ферма, работающая в этом диапазоне, должна быть способна поддерживать время ответа и задержки в рамках допустимых параметров.

Это состояние, в котором сервер удовлетворяет указанным ниже условиям.
- Задержка на стороне сервера для не менее чем 75 % запросов не превышает 0,5 секунды.
- Средний уровень использования ЦП на всех серверах не превышает 50 %.
- Процент сбоев составляет менее 0,1 %.
Красная зона (макс.) Красная зона представляет определенный набор характеристик нагрузки в пиковых условиях работы. В красной зоне для фермы характерна временная повышенная потребность в ресурсах, при которой работа может поддерживаться только в течение ограниченного периода, пока не наступит отказ либо иные проблемы, связанные с производительностью и надежностью.

Это состояние, в котором сервер удовлетворяет указанным ниже условиям в течение ограниченного периода времени:
- Задержка на стороне сервера для не менее чем 75 % запросов не превышает одной секунды.
- Средний уровень использования ЦП на серверах баз данных не превышает 80 %.
- Процент сбоев составляет менее 0,1 %.

Обзор

В этом разделе резюмируется наш подход к масштабированию, описывается связь между данной лабораторной средой и аналогичным примером внедренной среды, а также методика тестирования.

Подход к масштабированию

Мы рекомендуем наращивать число компьютеров в среде в определенном порядке, который мы использовали при масштабировании своей лабораторной среды. Он позволяет отыскать оптимальную конфигурацию для своей рабочей нагрузки.

Мы разделили циклы тестирования производительности на три категории рабочих нагрузок. Основной параметр, который использовался для определения границы категории, — количество профилей пользователей, для которого задавались значения в 10 000, 100 000 и 500 000 тестов профилей пользователей. Кроме того, использовался и другой параметр, а именно количество активных пользователей, которые выполняли действия, связанные с набором социальных компонентов. Учитывая как количество пользователей с профилями, так и число активных пользователей, с помощью тестов мы имитировали использование приложения, которое отвечало развертыванию в реальных условиях. В следующей таблице приведены начальный набор данных и количество активных пользователей.

Начальный набор данных

Сущность	Процент пользователей с этим компонентом	Организация небольшого размера (10 000 пользователей)	Организация среднего размера (100 000 пользователей)	Организация большого размера (500 000 пользователей)
Количество профилей пользователей	100 %	10K	100K	500K
Количество подготовленных личных сайтов	100 %	10K	100K	500K
Количество профилей пользователей с фотографиями пользователей	50 %	5K	50K	250K
Количество профилей пользователей с публикациями	10 %	1K	10K	50K
Количество групп		1,860	18,600	93K
Количество активных пользователей в день	10 %	1K	10K	50K
Количество активных пользователей в час	5 %	500	5K	25K

Тестирование фокусировалось на следующих ключевых сценариях.

Доступ к странице канала новостей и другие действия
Страница профиля
Доступ к странице канала сайта и другие действия
Синхронизация веб-канала активности Outlook Social Connector
Доступ к странице OneDrive для бизнеса
Использование клиента OneDrive для бизнеса

Для имитации реалистичного сценария развертывания все тесты выполнялись в базе данных, которая уже содержала данные. Набор данных представлял из себя древовидную модель организации, состоящую из 3–4 уровней со средним количеством 4–6 пользователей на группу. Чтобы получить эти показатели, мы анализировали трафик с внутреннего социального сайта. В следующей таблице описан набор параметров, которые использовались для создания начального набора данных.

Модель данных для исходной базы данных

Описание информационного объекта	Число
Среднее количество пользователей в группе	5
Среднее количество уровней в организации	4
Количество групп на 1000 пользователей	186
Среднее число коллег, на новости которых подписался пользователь	50
Количество свойств профилей пользователей	93

В следующей таблице описан набор параметров в отношении действий, которые приводят к заполнению данных.

Характеристики потребления

Параметр	Число или процент
Процент пользователей с 1–3 публикациями	10 %
Среднее количество публикаций на пользователя	2
Среднее количество ответов на публикацию	2
Процент публикаций, которым поставили отметку "Нравится"	15 %
Процент публикаций со ссылками	5 %
Процент публикаций с тегами	12 %
Процент публикаций с упоминаниями пользователей	8 %
Процент публикаций со вложенными изображениями	5 %

Чтобы создать каждый из наших тестов масштабирования, мы применили следующие действия к приведенному выше набору данных и количеству активных пользователей.

Действия пользователя по чтению

Действие пользователя	Процент пользователей, выполнивших это действие	Сценарий	Функция или URL-адрес
Переход на домашнюю страницу личного сайта	12 %	Канал новостей	Страница канала новостей (http://my/default.aspx)
Переход на страницу общего профиля пользователя	8 %	Профиль	Страница профиля (http://my/person.aspx?accountname=<alias>)
Переход на страницу частного профиля пользователя	4 %	Профиль	Страница профиля (http://my/person.aspx)
Автоматическая синхронизация веб-канала активности	32 %	Outlook Social Connector	Нет
Переход на страницу Пользователи, которых я отслеживаю	3 %	Список отслеживаемых пользователей	http://my/MyPeople.aspx
Переход в библиотеку документов по умолчанию	6 %	OneDrive для бизнеса	https://msft-my.spoppe.com/personal/<user>/Documents
Переход на страницу отслеживаемых документов	3 %	OneDrive для бизнеса	https://msft-my.spoppe.com/personal/<user>/Social/FollowedContent.aspx
Переход на страницу отслеживаемых документов	3 %	OneDrive для бизнеса	https://msft-my.spoppe.com/personal/<user>/Social/FollowedContent.aspx
Переход на страницу канала сайта	8 %	Канал сайта	Страница канала сайта (https://<domain>/teams/<site>/newsfeed.aspx_
Просмотр всех ответов в потоке	1 %	Канал новостей	Страница канала новостей (http://my/default.aspx)
Просмотр веб-канала Все	3 %	Канал новостей	Страница канала новостей (http://my/default.aspx)
Просмотр других публикаций на канале новостей	2 %	Канал новостей	Страница канала новостей (http://my/default.aspx)
Просмотр страницы @mentions	1 %	Канал новостей	Страница канала новостей (http://my/default.aspx)
Просмотр канала новостей (на мобильных устройствах)	1 %	Мобильные устройства	Вызов REST (Representational State Transfer) для мобильных устройств
Просмотр канала новостей по категориям	3 %	Мобильные устройства	Вызов REST для мобильных устройств

Действия пользователя по записи

Действие пользователя	Процент	Сценарий	Функция или URL-адрес
Создание корневой публикации на веб-канале	0.5%	Канал новостей	Страница канала новостей (http://my/default.aspx)
Присвоение метки "Нравится" публикации на веб-канале	0.3%	Канал новостей	Страница канала новостей (http://my/default.aspx)
Ответ на публикацию на веб-канале	0.7%	Канал новостей	Страница канала новостей (http://my/default.aspx)
Создание публикации на веб-канале с помощью инструмента @mention	0.1%	Канал новостей	Страница канала новостей (http://my/default.aspx)
Создание корневой публикации на канале сайта	0.5%	Канал сайта	Страница канала сайта (https://<domain>/teams/<site>/newsfeed.aspx)
Создание публикации на канале сайта с помощью инструмента @mention	0.5%	Канал сайта	Страница канала сайта (https://<domain>/teams/<site>/newsfeed.aspx)
Ответ на публикацию на канале сайта	0.15%	Канал сайта	Страница канала сайта (https://<domain>/teams/<site>/newsfeed.aspx)
Создание публикации на канале сайта с помощью тега	0.05%	Канал сайта	Страница канала сайта (https://<domain>/teams/<site>/newsfeed.aspx)

Действия клиента OneDrive для бизнеса

Действие пользователя	Процент	Сценарий	Функция или URL-адрес
Начальная синхронизация OneDrive для бизнеса	0.2%	OneDrive для бизнеса	Начальная синхронизация
Добавочная синхронизация OneDrive для бизнеса: скачивание файла	0.88%	OneDrive для бизнеса	Добавочная синхронизация
Добавочная синхронизация OneDrive для бизнеса: без изменений	8.1%	OneDrive для бизнеса	Добавочная синхронизация

Методика тестирования

Мы запустили с минимальным SharePoint Server 2013 конфигурации фермы для социальных компонентов. Мы применяется характеристик социальных нагрузки тестовую ферму и повышенный уровень нагрузки пока мы наблюдаемая уровни мощности сервера обычных и максимальное. Мы проанализировать узкие места в каждой из этих уровней нагрузки и добавлены машинами перегруженные роли для масштабирования конфигурации фермы. Это добавление ресурсов узкие места в обоих случаях и представления масштабируемости сервера для определенного набора данных. Мы повторяющихся этот процесс горизонтального масштабирования для трех различного размера для предоставления пример сводки фермы SharePoint Server 2013 масштабируемости и рекомендации по планированию емкости.

Спецификации

В этом разделе приведены подробные сведения об оборудовании, программном обеспечении, топологии и конфигурации тестовой среды.

Важно!

Все веб-серверы и серверы приложений в лабораторной среде были виртуализированы с помощью узлов Hyper-V. Серверы баз данных не были виртуализированы. Оборудование физических узлов и виртуальных машин отдельно описано в следующих разделах.

Оборудование

В следующей таблице приведены характеристики оборудования для компьютеров, использовавшихся в этом тестировании. Интерфейсные веб-серверы, которые добавлялись в ферму серверов во время серии итераций в рамках тестирования, также соответствовали этим характеристикам.

Узлы Hyper-V

Ферма включает шесть одинаково настроенных узлов Hyper-V, на каждом из которых запущено от одной до четырех виртуальных машин.

Оборудование узла	Значение
Процессор(ы)	2 четырехъядерных процессора с тактовой частотой 2,27 ГГц
ОЗУ	64 ГБ
Операционная система	Windows Server 2008 R2 с пакетом обновления 1 (SP1)
Количество сетевых адаптеров	2
Скорость сетевого адаптера	1 гигабит

Виртуальные веб-серверы и серверы приложений

В ферме содержится от одного до восьми виртуальных веб-серверов. На дополнительном выделенном виртуальном сервере выполняется служба распределенного кэша.

Примечание

В рабочей среде выделенные серверы, на которых работает служба распределенного кэша, обычно развертываются в конфигурации высокой доступности. В целях тестирования мы использовали одиночный выделенный сервер для распределенного кэша, так как высокая доступность не являлась критически важным фактором.

Оборудование виртуальной машины	Веб-серверы
Процессоры	4 виртуальных процессора
ОЗУ	12 ГБ
Операционная система	Windows Server 2008 R2 с пакетом обновления 1 (SP1)
Размер диска для SharePoint	100 ГБ
Количество сетевых адаптеров	2
Скорость сетевого адаптера	1 гигабит
Проверка подлинности	Windows NTLM
Тип подсистемы балансировки нагрузки	F5 Big IP
Запускаемые локально службы	Веб-приложение Microsoft SharePoint Foundation, входящая почта Microsoft SharePoint Foundation, служба таймера рабочих процессов Microsoft SharePoint Foundation, веб-служба управляемых метаданных, служба профилей пользователей

Оборудование виртуальной машины	Кэш
Процессоры	4 виртуальных процессора
ОЗУ	12 ГБ
Операционная система	Windows Server 2008 R2 с пакетом обновления 1 (SP1)
Размер диска для SharePoint	100 ГБ
Количество сетевых адаптеров	2
Скорость сетевого адаптера	1 гигабит
Проверка подлинности	Windows NTLM
Запускаемые локально службы	Распределенный кэш, служба таймера рабочих процессов Microsoft SharePoint Foundation

Оборудование виртуальной машины	Компонент поискового запроса
Процессоры	4 виртуальных процессора
ОЗУ	12 ГБ
Операционная система	Windows Server 2008 R2 с пакетом обновления 1 (SP1)
Количество сетевых адаптеров	2
Скорость сетевого адаптера	1 гигабит
Проверка подлинности	Windows NTLM
Запускаемые локально службы	Веб-приложение Microsoft SharePoint Foundation, входящая почта Microsoft SharePoint Foundation, служба таймера рабочих процессов Microsoft SharePoint Foundation, служба параметров сайтов и запросов поиска, служба поиска SharePoint Server

Оборудование виртуальной машины	Компонент индексирования поиска
Процессоры	4 виртуальных процессора
ОЗУ	12 ГБ
Операционная система	Windows Server 2008 R2 с пакетом обновления 1 (SP1)
Количество сетевых адаптеров	2
Скорость сетевого адаптера	1 гигабит
Проверка подлинности	Windows NTLM
Запускаемые локально службы	Веб-приложение Microsoft SharePoint Foundation, входящая почта Microsoft SharePoint Foundation, служба таймера рабочих процессов Microsoft SharePoint Foundation, служба поиска SharePoint Server

Серверы баз данных

На одном физическом сервере базы данных выполняется экземпляр SQL Server по умолчанию, в котором размещены базы данных SharePoint. В этой статье не рассматривается база данных журналов.

Примечание

Если включено ведение отчетов об использовании, рекомендуется хранить базу данных журналов с отдельным логическим номером устройства (LUN). Для крупных развертываний и некоторых развертываний среднего размера может потребоваться выделенный сервер базы данных журналов, чтобы справиться с нагрузкой на ЦП, создаваемой большим количеством регистрируемых событий.
В этой лабораторной среде ведение журналов было ограничено, а база данных журналов была сохранена в отдельном экземпляре SQL Server.

Сервер базы данных — экземпляр по умолчанию

Процессоры	2 четырехъядерных процессора с тактовой частотой 3,3 ГГц
ОЗУ	32 ГБ
Операционная система	Windows Server 2008 R2 с пакетом обновления 1 (SP1)
Хранилище и геометрия	DAS Внутренний массив с 6 дисками объемом 300 ГБ (15 000 об/мин) Внутренний массив с 15 дисками объемом 450 ГБ (15 000 об/мин) 50 томов данных содержимого (внешний массив RAID10, 2 x 3 шпинделя по 300 ГБ) 50 томов журналов содержимого (внутренний массив RAID10, 2 x 2 шпинделя по 300 ГБ) 1 том временных данных (внутренний массив RAID10, 2 x 2 шпинделя по 300 ГБ) 1 том временных журналов (внутренний массив RAID10, 2 x 2 шпинделя по 300 ГБ)
Количество сетевых адаптеров	1
Скорость сетевого адаптера	1 гигабит
Проверка подлинности	Windows NTLM
Версия программного обеспечения	SQL Server 2008 R2

Топология

В следующей таблице показана топология этой лабораторной среды.

Топология лабораторной среды

Роль	Небольшое развертывание (10 000 пользователей)	Среднее развертывание (100 000 пользователей)	Крупное развертывание (500 000 пользователей)
Веб-сервер	2–4	4–8	8
Кэш	1	1–2	3
SQL Server	1	1–2	2

Процесс тестирования

Важно!

Тесты моделируют использование типового портала социальной компьютеризации только в обычное рабочее время. Мы не рассматривали циклические изменения в порождаемом пользователями трафике в дневное и ночное время. Задания таймера, такие как синхронизация профилей и обход контента средством поиска людей, для которых требуются значительные ресурсы, тестировались независимо с такой же тестовой нагрузкой для определения их воздействия.
Во время тестов основное внимание уделялось социальным операциями, таким как использование каналов новостей и социальных тегов, а также чтение профилей пользователей. Тестовый набор включает незначительный трафик, обычно потребляемый в ходе совместной работы, для более наглядной имитации рабочей среды. Мы ожидаем, что эти результаты помогут спроектировать отдельный портал, выделенный для личных сайтов и социальных функций.
Тестовый набор не включает трафик во время обхода контента при поиске.

Мы выполнили тесты для небольших, средних и крупных развертываний социальных функций. При настройке серверного оборудования вначале мы использовали минимальные конфигурации наименьшего размера и заполнили тестовую базу данных с помощью набора данных, как описано в разделе Подход к масштабированию.

Мы использовали Visual Studio Team System (VSTS), чтобы имитировать рабочую нагрузку и применить характерную социальную нагрузку, что обеспечивало незначительную начальную нагрузку на сервер. Мы медленно и равномерно увеличивали эту нагрузку, записывая метрики производительности для всех ролей сервера до достижения максимального числа запросов в секунду. На это указывало состояние, в котором увеличение нагрузки, применяемой к ферме, не приводило к увеличению числа запросов в секунду из-за ограничений, налагаемых узкими местами сервера.

На основании этих записанных метрик мы определили зеленую и красную зоны, которые представляют из себя состояния обычной и полной загрузки сервера виртуальной машины при заданной конфигурации компьютера. Затем мы применили постоянную нагрузку на уровнях зеленой и красной зон, чтобы проанализировать метрики производительности в стабильном состоянии при этих нагрузках. Это позволило получить данные о работоспособности и производительность сервера виртуальной машины при этих ключевых нагрузках для каждой конфигурации топологии.

После того как мы разобрались в характеристиках нагрузок для зеленой и красной зон, а также определили кривую масштабирования для каждой топологии, мы идентифицировали узкие места масштабирования, которые ограничивали число запросов в секунду. Что касается социальной рабочей нагрузки, обычно узким местом был ЦП веб-сервера для небольших наборов данных. Для больших наборов данных также наблюдалась нехватка памяти на узлах распределенного кэша. В каждом случае мы добавляли в конфигурацию виртуальные серверы с перегруженной ролью, чтобы удались узкие места и продолжить развертывание. Затем мы повторно выполняли анализ тенденций в отношении производительности и их соответствие определениям зеленой и красной зон в конфигурации каждого размера, чтобы выполнить требования к развертываниям конкретных размеров.

После того как нам стал понятен размер каждого развертывания, мы повторно настроили тестовую ферму для наименьшей конфигурации следующего (более крупного) размера и заполнили набор данных, как описано в разделе Подход к масштабированию. Затем мы повторили рабочий цикл анализа и развертывания, после чего измерили характеристики развертывания набора данных каждого размера.

Результаты и анализ

В этом разделе показаны результаты измерений развертываний трех размеров. В частности, продемонстрировано, как развертывание фермы серверов путем добавления веб-серверов влияет на число запросов в секунду, задержку и среднюю загрузку ЦП в зеленой и красной зонах.

При развертываниях всех трех размеров последовательно наблюдались следующие тенденции.

Число запросов в секунду в красной и зеленой зонах линейно увеличивалось по мере роста количества виртуальных веб-серверов.
Основным узким местом во всех протестированных конфигурациях был ЦП веб-сервера.
В красной зоне задержка слегка увеличивалась по мере добавления веб-серверов и роста нагрузки. К этому приводило увеличение нагрузки на SQL Server и службу распределенного кэша (которая выполнялась на всех веб-серверах в тестовой ферме).
Кроме того, по мере увеличения количества веб-серверов возрастала средняя загрузка ЦП на компьютерах в SQL Server и службе распределенного кэша. К этому приводила дополнительная нагрузка, связанная с кэшированием в SQL Server и службе распределенного кэша.
Задержка в зеленой зоне практически не изменялась по мере увеличения количества веб-серверов. Это связано с тем, что веб-серверах не перегружаются на уровнях нагрузки в зеленой зоне.

Результаты при развертывании небольшого масштаба

На следующей схеме показано, как увеличение количества веб-серверов влияет на число запросов в секунду для зеленой и красной зон.

Снимок экрана, на котором показано, как увеличение числа интерфейсных веб-серверов влияет на число запросов в секунду в зеленой и красной зонах в сценарии с 10 000 пользователей.

На следующей схеме показано, как увеличение количества веб-серверов влияет на задержку для уровней нагрузки в зеленой и красной зонах.

Снимок экрана, на котором показано, как увеличение числа интерфейсных веб-серверов влияет на задержку в зеленой и красной зонах в сценарии с 10 000 пользователей.

На следующей схеме показано, как увеличение количества веб-серверов влияет на среднюю загрузку ЦП для уровней нагрузки в зеленой и красной зонах.

Снимок экрана, на котором показано, как увеличение числа интерфейсных веб-серверов влияет на использование ЦП в зеленой и красной зонах в сценарии с 10 000 пользователей.

Результаты при развертывании среднего масштаба

Снимок экрана, на котором показано, как увеличение числа интерфейсных веб-серверов влияет на число запросов в секунду в зеленой и красной зонах в сценарии со 100 000 пользователей.

Снимок экрана, на котором показано, как увеличение числа интерфейсных веб-серверов влияет на задержку в зеленой и красной зонах в сценарии со 100 000 пользователей.

Снимок экрана, на котором показано, как увеличение числа интерфейсных веб-серверов влияет на использование ЦП в зеленой и красной зонах в сценарии со 100 000 пользователей.

Результаты при развертывании крупного масштаба

Снимок экрана, на котором показано, как увеличение числа интерфейсных веб-серверов влияет на число запросов в секунду в зеленой и красной зонах в сценарии с 500 000 пользователей.

Снимок экрана, на котором показано, как увеличение числа интерфейсных веб-серверов влияет на задержку в зеленой и красной зонах в сценарии с 500 000 пользователей.

Снимок экрана, на котором показано, как увеличение числа интерфейсных веб-серверов влияет на использование ЦП в зеленой и красной зонах в сценарии с 500 000 пользователей.

По мере увеличения количества веб-серверов происходит следующее:

для узлов SQL Server и распределенного кэша увеличивается средняя загрузка ЦП вследствие дополнительной нагрузки на эти общие ресурсы;
средняя загрузка ЦП на веб-сервере в красной зоне немного уменьшается, так как узкое место незначительно перемещается на компьютеры в SQL Server и службе распределенного кэша;
средняя загрузка ЦП на веб-сервере в зеленой зоне не изменяется, так как на серверах поддерживаются рекомендуемые уровни нагрузки.