Confluence 9.2 長期サポート リリースのパフォーマンス レポート
ユーザーが自分でテストを行わずに Confluence Data Center のパフォーマンスを測定できるように、アトラシアンがベンチマークを提供しています。
Jira と Jira Service Management の各パフォーマンス レポートと同様に、Confluence Data Center パフォーマンス レポートでは非機能要件しきい値のフレームワークに基づく一般的なパフォーマンス ベンチマークが提供されます。
長期サポート リリースについて
Confluence Data Center の定期的なアップグレードをお勧めします。組織の手続き上、年に 1 回程度しかアップグレードできない場合は、長期サポート リリースへのアップグレードが最適なオプションです。これによって、セキュリティ、安定性、データ整合性、パフォーマンスに関するクリティカルな問題に継続的にアクセスできます。
ハイライト
アトラシアンは、他のすべての長期サポートリリース (LTS) と同様に、これまでと同等か、それ以上のパフォーマンスを実現することを目標にしています。Confluence Data Center 9.2 LTS テストでは、いくつかの改善点を除いて、製品全体でほぼ安定した性能が示されています。
アトラシアンが実施したテストにおけるハイライトは次のとおりです。
ページの表示、ダッシュボードの表示、ページの作成、ページの公開などの一般的なタスクはいずれもしきい値をはるかに下回っています。
Confluence へのサインインと Confluence からのサインアウトはスピーディーで、同様にしきい値をはるかに下回っています。
9.2 LTS のおかげで検索時間が 64% 改善されました。OpenSearch によるリモートでのインデックス化が可能です (推奨されるハードウェア)。
アトラシアンでは、チームがワークスペース内を簡単に移動でき、できるだけ多くのお客様が自信を持って拡張できるよう、パフォーマンスと拡張性のさらなる改善に向けて、今後も取り組んでいく予定です。
パフォーマンス
今年になって、アトラシアンでは、重要なユーザー アクションの非機能要件 (NFR) しきい値に焦点を当てた新しいフレームワークに基づくパフォーマンス テストの結果を公開しています。これらのしきい値が信頼性、応答性、拡張性のベンチマークとなり、アトラシアンのシステムが期待されるパフォーマンス基準を確実に満たせるようにしています。
3 つの主要なタイプのアクションについて、主要業績指標 (KPI) の目標しきい値を設定しました。
| アクションのタイプ | 応答時間 (ミリ秒) | |
|---|---|---|
| 50thPercentile | 90thPercentile | |
| ページでのインタラクション | 2500 | 3000 |
| エンゲージメント アクション | 2500 | 3000 |
| コンテンツ管理 | 3000 | 5000 |
記録された応答時間のベンチマークから、システムのパフォーマンスを把握できます。
50 パーセンタイル - ほとんどのユーザーに対する平均的なパフォーマンスを示します。極端な外れ値の影響が少ないため、応答時間の中心的傾向がわかります。
90 パーセンタイル - 最悪のシナリオや高負荷状態でのパフォーマンスを示し、影響を受けるユーザーの割合は少数です。
| アクションのタイプ | 応答時間 (ミリ秒) | |
|---|---|---|
| 50thPercentile | 90thPercentile | |
ページでのインタラクション | ||
| 目標 KPI しきい値 | 2500 | 3000 |
| ダッシュボードの表示 | 726 | 783 |
| 添付ファイルを表示 | 1609 | 2116 |
| ブログ投稿を表示 | 953 | 1179 |
| ページを表示 | 532 | 616 |
| ページを表示 (小さな添付ファイル付き) | 614 | 753 |
| ページを表示 (大きな添付ファイル付き) | 615 | 711 |
| 公開後にページを表示 | 518 | 612 |
| 公開後にページを表示 (小さな添付ファイル付き) | 593 | 781 |
| 公開後にページを表示 (大きな添付ファイル付き) | 594 | 698 |
| Edit page | 1018 | 1214 |
| ページを編集 (共有リンクから) | 1376 | 1710 |
| ページを編集 (添付ファイル付き) | 636 | 735 |
| ブログ投稿を作成 | 991 | 1318 |
| ページを作成 (コラボレーション) | 1376 | 1529 |
| ページを作成 (単一ユーザー) | 547 | 700 |
| ページを公開する | 410 | 467 |
| ページを公開 (小さな添付ファイル付き) | 648 | 708 |
| ページを公開 (大きな添付ファイル付き) | 650 | 725 |
| ログイン | 396 | 412 |
| ログアウト | 620 | 659 |
エンゲージメント アクション | ||
| 目標 KPI しきい値 | 2500 | 3000 |
| コメント | 1527 | 1774 |
| ページへのいいね! | 452 | 1021 |
コンテンツ管理 | ||
| 目標 KPI しきい値 | 3000 | 5000 |
| 添付ファイルをアップロード | 2609 | 3424 |
| 検索 | 2584 | 4542 |
OpenSearch
このセクションの結果では、Confluence 9.2 LTS 内の OpenSearch と Lucene を比較しています。Confluence と OpenSearch の設定の詳細は、「テスト環境」のセクションに記載されています。
OpenSearch を使用した検索は 64% 速くなる
OpenSearch をインデックスおよび検索エンジンとして使用することで、検索パフォーマンスと関連機能の向上が確認されています。
OpenSearch によりサイト全体の再インデックス化時間が 26% 短縮される
OpenSearch の分散処理アーキテクチャを利用することで、インデックス化が高速化され、お客様のインスタンスの規模拡大の効率が向上します。Lucene の複雑なインデックス管理プロセスで確認されていた課題に起因して、検索結果に一貫性がなくなり、クラスタ化されたインスタンスではインデックス化に失敗することがよくありましたが、OpenSearch とその回復力のあるシンプルなインデックス化プロセスではその課題が解決されています。
テスト手法
次のセクションでは、アトラシアンのパフォーマンス テストで使用するテスト環境 (ハードウェア仕様を含む) とテスト手法を詳しくご説明します。
テスト方法
次のテーブルは、テストで使用したデータセットを表しています。
データ | 値 |
|---|---|
ページ | ~900,000 |
ブログ投稿 | ~100,000 |
添付ファイル | ~ 2,300,000 |
コメント | ~ 6,000,000 |
スペース | ~5,000 |
ユーザー | ~5,000 |
実行した操作
最も一般的なユーザー アクションの代表として、さまざまなアクションが選択されています。このコンテキストにおけるアクションとは、ブラウザ ウィンドウでページを開くなどの完全なユーザー操作です。次の表は、ペルソナ テスト用にスクリプトに含まれているアクションの詳細および 1 回のテスト実行で各アクションが何回繰り返されるかを示しています。
操作 | 1 回のテストで操作を実行した回数 |
|---|---|
ページを作成 (単一ユーザー) | 367 |
ページを公開する | 266 |
ページを公開 (小さな添付ファイル付き) | 36 |
ページを公開 (大きな添付ファイル付き) | 25 |
ページを表示 | 423 |
ページを表示 (小さな添付ファイル付き) | 72 |
ページを表示 (大きな添付ファイル付き) | 35 |
公開後にページを表示 | 212 |
公開後にページを表示 (小さな添付ファイル付き) | 41 |
公開後にページを表示 (大きな添付ファイル付き) | 38 |
検索 | 1,638 |
ログイン | 532 |
ログアウト | 266 |
ページを作成 (コラボレーション) | 532 |
ブログ投稿を作成 | 2,049 |
ブログ投稿を表示 | 269 |
Edit page | 532 |
ページを編集 (共有リンクから) | 532 |
ページを編集 (添付ファイル付き) | 61 |
ダッシュボードの表示 | 532 |
ページへのいいね! | 601 |
添付ファイルをアップロード | 1,404 |
添付ファイルを表示 | 1,231 |
コメント | 798 |
テスト環境
すべてのパフォーマンス テストは、一連の AWS EC2 インスタンス上で実行されました。1 回のテストごとに環境全体がリセットおよび再構築され、各テストはインスタンス キャッシュを準備するための 5 分間のウォームアップで始まり、60 分間実行されました。Confluence Data Center で使用された環境の詳細および EC2 インスタンスの仕様を次に示します。
一貫した結果を得るために、すべてのテストを何度も実行しました。
Confluence Data Center テスト環境の詳細は次のとおりです。
Confluence ノード 2 個
別のノード上にあるデータベース
別の NFS Server ノード上にある共有ホーム ディレクトリ
Load Balancer (AWS ALB Application Load Balancer)
Confluence Data Center (2 ノード)
ハードウェア | ソフトウェア | ||
|---|---|---|---|
EC2 タイプ | m5.2xlarge | Operating system | Amazon Linux 2 |
vCPU | 8 | Java プラットフォーム | Temurin-17.0.4+8 |
メモリ (GiB) | 31 | Java オプション | 8 GB ヒープ |
物理プロセッサ | Intel(R) Xeon(R) Platinum 8259CL | ||
Clock Speed (GHz) | 2.50 | ||
CPU Architecture | x86_64 | ||
ストレージ | AWS EBS 200 GB gp2 | ||
データベース
ハードウェア | ソフトウェア | ||
|---|---|---|---|
EC2 タイプ | db.m5.xlarge | データベース: | PostgreSQL 16.3 |
vCPU | 4 | オペレーティング システム: | AWS 管理 |
メモリ (GiB) | 16 | ||
物理プロセッサ | 汎用 SSD (gp2) | ||
ストレージ (GiB) | 700 | ||
NFS サーバー
ハードウェア | ソフトウェア | ||
|---|---|---|---|
EC2 タイプ | m4.large | Operating system | Amazon Linux 2 |
vCPU | 2 | ||
メモリ (GiB) | 8 | ||
vCPU あたりのメモリ (GiB) | 4 | ||
物理プロセッサ | Intel(R) Xeon(R) Platinum 8175M | ||
ベース クロック スピード (GHz) | 2.50 | ||
CPU Architecture | x86_64 | ||
ストレージ | AWS EBS 100 GB gp2 | ||
OpenSearch サーバー
マスター ノード
ハードウェア | ソフトウェア | ||
|---|---|---|---|
EC2 タイプ | m6g.large.search | OpenSearch | OpenSearch 2.11 |
ノードの数 | 3 | Operating system | Amazon Linux 2 |
vCPU | 2 | ||
メモリ (GiB) | 8 | ||
データ ノード
ハードウェア | ソフトウェア | ||
|---|---|---|---|
インスタンス タイプ | r6g.large.search | OpenSearch | OpenSearch 2.11 |
ノードの数 | 3 | Operating system | AWS 管理 |
vCPU | 2 | ||
メモリ (GiB) | 16 | ||
ストレージ タイプ | EBS 汎用 SSD (gp3) | ||
ストレージ (GiB) | 100 | ||
Provisioned IOPS | 3000 | ||
プロビジョニングされたスループット (MiB/秒) | 125 | ||