리틀의 법칙: Difference between revisions
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* 사용자가 증가함에 따라서 응답시간이 느려지고 TPS는 증가 | *# 사용자가 증가함에 따라서 응답시간이 느려지고 TPS는 증가 | ||
* TPS가 더 이상 증가하지 않고 완만하게 되는 시점이 그 시스템의 임계치 | *# TPS가 더 이상 증가하지 않고 완만하게 되는 시점이 그 시스템의 임계치 | ||
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Revision as of 22:47, 12 October 2019
- Little's Law
- MIT 교수 리틀이 제시한 재고 산정 법칙으로, IT에선 성능 평가에 많이 사용됨
기본
- I=λ × R
- I = 재고
- λ = 산출물
- R = 흐름시간
- 예시) 식당에 시간당 평균 30명이 오고, 평균 20명이 식사를 하고 있을 경우 평균 식사 시간은?
성능 테스트
- n = T × (z + r)
- n - 동시 상용자 수,
- T - 시스템이 처리 가능한 용량, 다른 용어로는 throughput이라고 합니다.
- r - 단위 처리의 응답 시간,
- z - 각 단위 처리 사이의 간격 (이른바 씽크타임, think time).
- 측정 방법
- 사용자가 증가함에 따라서 응답시간이 느려지고 TPS는 증가
- TPS가 더 이상 증가하지 않고 완만하게 되는 시점이 그 시스템의 임계치
