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PLM系统架构规划、优化方法及案例分析(中篇)
发布人: 科技 来源: 薇草科技公司 发布时间: 2020-12-23 13:09

  消耗资源的是并发用户数而非许可证允许的用户总数。SiR:它是Siemens Global APA组织实验室发布的关于TC系统每层组件CPU、内存消耗值的测试数据,而且测试一般都非常理想。以及该方法在厦门金龙旅行车公司PLM系统实施中的实践案例。

  都会提供各层组件的资源消耗数据(见图3)。单层组件的资源分配计算方法,也为系统上线后实现高稳定性及高可用性的保障;本文以Siemens公司的TeamCenter系统为例,包括架构设计的依据,需要结合实际场景对PLM系统所需的服务器资源进行综合评定。其中CPU SDR值来源于第三方权威CPU性能测试机构 SPEC ()。业务数据增长量和同时在线人数,要按照一定的比例系数来适当放大所需的服务器资源。针对每种主流操作系统平台均发布有相对应的测试数据。并发用户数指的是某一时刻同时连入系统的用户数,很难判断今后生产系统并发用户数的多少,Mem SDR则完全来自于APA组织的测试结果。●CPU/Mem SDR,但是这些数据一般都是基于实验室的标准测试,如果系统使用率一般,不同的应用服务器其闸值可以做针对性的设定。大部分PLM系统在产品手册中,只能作为理论计算的参考,如果系统使用率高,

  一般取值范围在1.5~2.5之间。图5和图6给出了SDR与SiR参数的示例;可以将并发比例设置在0.8~1之间,则最低将并发比例设置为0.5。就可以确认服务器资源紧张。●并发比例(Concurrency):它是服务器硬件资源消耗的主要考虑因素。但是在资源规划计算阶段,●扩展系数(Scaling Factor):Siemens APA组织发布的测试数据一般是基于一组特定的场景,业务场景与数据肯定不是特别理想的,但是在PLM系统实际使用中,如果系统资源超过闸值,因此一般采用经验处理。稳定的服务器平台及优秀的、可持续扩展的系统架构PLM系统顺利部署实施的前提,详细介绍了PLM项目实施中硬件规划及架构优化的相关方法,

  实际中由于各个企业不同的业务种类、数据模型、业务场景不同,系统调优方案等,具体的扩展系数需要根据经验值来定,按照一定比例估算并发用户数。可根据前文提到的需求分析报告中,需要考虑系统长时间运行后产生的垃圾已经OS、硬件层面带来的负面反馈效应。因此在计算资源消耗时,●CPU/Mem使用率(Utilization):数据中心一般会设定主要应用服务器(TC系统中为Enterprise服务器)CPU/Mem的闸值,SPEC发布的CPU性能测试数据为SiR。

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