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
Would you like to measure Confluence Data Center performance without having to run your own tests? We’ve benchmarked it for you.
In line with our performance reports for Jira and Jira Service Management, the Confluence Data Center performance report provides general performance benchmarks through a framework of Non-Functional Requirements thresholds.
長期サポート リリースについて
We recommend upgrading Confluence Data Center regularly. If your organization's processes mean you can only upgrade about once a year, upgrading to a Long Term Support release is a good option. It provides continued access to critical security, stability, data integrity, and performance issues.
On this page
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。
Common tasks such as View page, View dashboard, Create page, and Publish page are all well below thresholds.
Signing in and out of Confluence is speedy and also far below thresholds.
Search time is improved by 64% thanks to 9.2 LTS using OpenSearch to handle remote indexing (recommended hardware).
We will continue to improve future performance and scalability so that teams can move with ease through their workspace, and our largest customers can scale confidently.
パフォーマンス
This year, we’re showcasing the results of our performance testing through a new framework that focuses on Non-Functional Requirements (NFR) thresholds for essential user actions. These thresholds serve as benchmarks for reliability, responsiveness, and scalability, ensuring that our system adheres to the expected performance standards.
We established a target Key Performance Indicator (KPI) threshold for three key types of actions.
| Action type | Response time in ms | |
|---|---|---|
| 50thPercentile | 90thPercentile | |
| Page interactions | 2500 | 3000 |
| Engagement actions | 2500 | 3000 |
| コンテンツ管理 | 3000 | 5000 |
The recorded response time benchmarks provide insight into the system’s performance:
50th percentile - Showcases the average performance for most users. It's less affected by extreme outliers, so it shows the central tendency of response times.
90th percentile - Shows performance for worst-case scenarios or high load conditions, which may affect a smaller portion of users.
| Action type | Response time in ms | |
|---|---|---|
| 50thPercentile | 90thPercentile | |
Page interactions | ||
| Target KPI threshold | 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 |
| View page (w/ large attachments | 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 |
Engagement actions | ||
| Target KPI threshold | 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 | ||
| Target KPI threshold | 3000 | 5000 |
| 添付ファイルをアップロード | 2609 | 3424 |
| 検索 | 2584 | 4542 |
OpenSearch
Results in this section compare OpenSearch and Lucene within Confluence 9.2 LTS. Details of Confluence and OpenSearch configuration can be found in the Test environment section.
Searching with OpenSearch is 64% faster
By using OpenSearch as the index and search engine we saw improvements in search performance and related functions.
Full site reindexing time reduced by 26% with OpenSearch
We took advantage of the OpenSearch distributed processing architecture for quicker indexing to make it more efficient for customer instances growing in size and scale. The challenges we saw with the complex index management process in Lucene which often led to inconsistent search results and indexing failures for clustered instances were adressed with OpenSearch and its resilient and simplified indexing process.
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
We chose a mix of actions that would represent a sample of the most common user actions. An action in this context is a complete user operation, like opening a page in the browser window. The following table details the actions that we included in the script, for our testing persona, indicating how many times each action is repeated during a single test run.
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
The performance tests were all run on a set of AWS EC2 instances. For each test, the entire environment was reset and rebuilt, and then each test started with a five-minute warm-up to prepare instance caches, with each test running for 60 minutes. Below, we show the details of the environments used for Confluence Data Center, as well as the specifications of the EC2 instances.
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 managed |
メモリ (GiB) | 16 | ||
物理プロセッサ | General Purpose SSD (gp2) | ||
Storage (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 | ||
Base Clock Speed (GHz) | 2.50 | ||
CPU Architecture | x86_64 | ||
ストレージ | AWS EBS 100 GB gp2 | ||
OpenSearch server
Master nodes
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 | ||
Data nodes
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 managed |
vCPU | 2 | ||
メモリ (GiB) | 16 | ||
ストレージ タイプ | EBS General Purpose SSD (gp3) | ||
Storage (GiB) | 100 | ||
Provisioned IOPS | 3000 | ||
Provisioned throughput (MiB/s) | 125 | ||