我们有一个数据流应用程序,它使用本地缓存来减少未来的下载。完整数据集大于流向最终用户的数据集 - 即只是最终用户想要看到的位。这个概念非常像浏览器,除了流数据只是jpg和png。
使用模式是零星的,不可预测的。填充缓存时,初始使用时会出现下载峰值。什么是建模和测量该应用的带宽使用的理论和实践/实验手段。我们有源数据集的大小值,但对使用模式知之甚少。
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没有足够的信息来获得有用的带宽使用理论模型。如果您对推出模式有所了解,则可以尝试对峰值分布进行建模。这是一个封闭的用户组,将在短时间内获得应用程序吗?您是否会向个人客户出售,而这些客户又会向一些员工推销?你在卖给消费者吗?所有这些都将影响峰值的分布。
对于稳态带宽要求,这在很大程度上取决于使用模式(他们经常重复使用相同的数据还是经常寻找新数据?)这是在测试计划期间确定的一件好事。在本地和/或服务器上为测试用户记录使用模式,并尝试获得代表整个用户社区的测试用户。
最后,要管理消费高峰,请考虑在Amazon CloudFront等服务上部署您的内容。这允许您支付实际使用的带宽,但需要根据需要进行扩展以处理需求峰值。