서버 용량을 정확하게 파악하지 않으면 서버가 제대로 작동하지 않아 장애가 발생하고 치명적인 손실이 발생할 수 있습니다.
누구나 한 번쯤은 이런 경험을 해보셨을 겁니다. 콘서트 티켓, 크리스마스 필수 장난감, 블랙 프라이데이 세일로 50% 할인된 최신 대형 TV를 구매하기 위해 웹사이트나 앱에 접속했는데 사이트나 앱이 다운되거나 너무 느리게 실행되어 결제 시스템을 통과할 수 없는 경우가 있습니다.
좋지 않습니다.
공급업체의 입장에서는 더 심각한 상황입니다. 웹사이트나 앱이 다운되면 필요한 매출은 0%가 됩니다. 이는 100%의 손실이며, 반품 고객도 잃을 가능성이 높기 때문에 100% 플러스 손실일 수 있습니다.
NFT 제공자라면 암호화폐 네트워크의 트랜잭션 속도를 정확하게 관리하지 못하면 수억 달러 의 가스비가 낭비되거나 과도하게 부과될 수 있습니다.
따라서 온라인 대기열 시스템을 통해 트래픽을 관리하고 하루를 절약할 수 있습니다. 모두가 안심할 수 있습니다. 하지만 정말 안전할까요? 모든 것이 다시 안전할까요? 그리고 더 중요한 것은 모든 가상 대기실이 제대로 작동할까요? 이 시스템을 개발한 사람들의 말을 믿으세요: 아니요, 그렇지 않습니다.
요금 기반 시스템이 다른 경쟁사 시스템보다 훨씬 효과적인 이유
너무 많은 사용자를 시스템에 필터링하면 성능이 저하되거나 속도가 느려지거나 최악의 경우 충돌이 발생하여 시스템이 다운될 수 있습니다.
하지만 너무 적은 수의 사용자가 유입되면 수익 창출 능력에 손상을 입게 됩니다. 지나치게 조심스럽게 사용자를 유입시키면 가상 대기열에 너무 오래 머물러 참을성이 없는 사용자를 잃게 되고, 훨씬 더 많은 트래픽과 더 많은 매출을 처리할 수 있습니다.
이러한 균형을 이해하고 문제에 대한 최상의 솔루션을 제공하는 것이 바로 우리가 개발한 것이며, 모든 경쟁업체는 물론 가장 강력한 벤더인 Amazon보다 더 낫다고 자랑할 수 있는 이유입니다.
부하 예측의 문제점
웹사이트를 방문하거나 애플리케이션을 사용하는 고객 수에 대한 데이터를 제공하는 가상의 큰 다이얼이나 카운터는 완전히 상상의 산물입니다. 하지만 이런 데이터로는 알 수 없는 것이 있습니다:
- 사이트에 로그온했지만 현재 대체 사이트의 다른 페이지를 보고 있는 사용자 수입니다,
- 휴대폰, 태블릿, 데스크톱에서 동시에 사이트를 확인하지만 세 가지 기기에서 모두 주문할 가능성은 낮습니다,
- 신용 카드를 찾으러 갔습니다,
- 차 한 잔을 만들러 갔습니다,
- 좋아하는 프로그램의 이 에피소드가 끝날 때까지 거래를 완료하지 않습니다,
- 거래 프로세스가 완료되지 않습니다.
사용자가 링크를 열 때만 서버와 상호 작용하기 때문에 링크를 클릭하는 사이에는 그 사람이 아직 그곳에 있는지 여부를 알 수 없는 것이 현실입니다. 그 사이에는 데이터를 사용할 수 없습니다. 사람들이 웹사이트를 사용하는 것처럼 보이지만 로그인과 거래 완료 사이의 퍼널에 속하지 않는 이유는 여러 가지가 있습니다. 일정 시간 동안 사용하지 않은 사용자를 시간 초과하는 것은 제대로 작동하지 않습니다. 이미 소비를 하고 있을 수 있는데도 시간 초과를 기다리는 사람들이 가상 대기열에 있기 때문입니다.
이러한 사용자를 정확하게 측정하여 얼마나 많은 사용자가 안전하게 들어오고 얼마나 많은 사용자가 나가는지 파악하는 데 있어 문제는 서버나 클라우드 서비스에서 중요한 공간을 차지하는 정체 트래픽이 얼마나 많은지 알 수 없다는 것입니다.
동시 사용자에 대해 이야기해 보겠습니다.
이상적인 방문자 흐름과 사이트 유입률을 제공하기 위해 당사를 비롯한 모든 대기열 서비스는 사이트에서 안전하게 관리할 수 있는 동시 사용자 수와 거래에 참여하는 사용자 수를 파악해야 합니다.
그렇다면 동시 사용자를 결정하는 요인은 무엇일까요?
동시 사용자 수: 한 번에 거래 흐름에 참여하는 사람의 수입니다.
하지만 우리도 마찬가지입니다:
동시 세션: 한 번에 거래에 참여하지는 않았지만 로그온한 사람의 수입니다.
동시 요청: 웹 서버에서 한 번에 처리 중인 HTTP 요청 수입니다.
그리고 또 있습니다:
동시 연결: 서버 포트에서 한 번에 열려 있는 TCP/IP 소켓의 수입니다.
예를 들어 동시 세션이 열려 있지만 활성 사용자가 없는 경우가 있습니다.
동시 요청은 방문 시 상호작용하는 요소의 수에 따라 관리 가능한 트래픽이 훨씬 적다는 것을 의미할 수 있습니다.
또한 서버가 시간 제한이 길거나 아예 시간 제한이 없도록 설정된 경우 동시 연결 수가 잘못된 데이터를 제공할 수 있습니다.
사이트 또는 트랜잭션에서 관리할 수 있는 사용자, 요청 또는 열린 연결 수 계산하기 정확하게계산하고, 만족한 사용자가 이탈하지 않고 꾸준히 유입되도록 하는 것이 그렇게 간단해 보이지는 않죠?
해결책은 과학에 있으며, 요금 기반입니다.
웹 서버가 처리할 수 있는 동시 사용자 수를 계산하여 안전한 클라우드 서비스에서 한 번에 한 명씩 전달하고 웹사이트, 앱 또는 애플리케이션 서비스에서 매우 안정적인 로드 조건을 만들 수 있습니다.
여기서 대기열 비율 = 동시 사용자 수 / 트랜잭션 시간
너무 단순해 보이지만, 큐잉 이론과 확률 법칙을 체계적으로 테스트하고 적용하여 각 웹사이트에 가장 이상적인 숫자를 가장 정확하게 시스템에 전달할 수 있는 최선의 방법을 찾아낸 QF의 수학 천재들이 있습니다.
더 많은 데이터가 필요하신가요? 정확한 계산 방식을 이해하려면 요금 기반 가상 대기실을 사용하는 이유 페이지에 자세한 내용을 설명하는 페이지에서 알아야 할 모든 것이 설명되어 있습니다.
동시 사용자 또는 트랜잭션 시간 수치를 사용할 수 없는 경우, 부하 증가에 따라 조정 가능한 안전 요금을 설정하여 시스템이 안정적으로 최상의 상태로 운영될 수 있는 정확한 수치를 정확히 파악하여 판매 및 서비스 제공을 극대화할 수 있습니다.