Jira Service Desk 3.16.x 長期サポート リリースのパフォーマンス レポート

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このページでは、Jira Service Desk 3.9.10 と Jira Service Desk 3.16 長期サポート リリースのパフォーマンスを比較します。


長期サポート リリースについて
Jira Service Desk を定期的にアップグレードすることをお勧めしています。組織のプロセスによって年に 1 回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をお勧めします。これによって、バージョンのサポート終了までの間の重大なセキュリティ、安定性、データ整合性、パフォーマンスの問題に継続的にアクセスできるようになります。 

パフォーマンス

Jira Service Desk 3.16 はパフォーマンスのみに焦点を当てたバージョンではありませんでしたが、各リリースではそれ以上のパフォーマンスを提供することを目指しています。このセクションでは、Server と Data Center の両方について、Jira Service Desk 3.9.10 を Jira Service Desk 3.16 の長期サポート リリースと比較しています。広範囲の同じテスト シナリオを、両方の Jira バージョンに対して実行しました。 

次の表は、Jira Service Desk で実行された各種操作の平均応答時間を示しています。これらの操作と対象の Jira インスタンスの詳細については、「テスト手法」を参照してください。

パフォーマンスは、5,000 エージェントのインスタンスでのピーク トラフィックを推定したユーザー負荷で計測されました。

Jira Service Desk アクションの応答時間 (秒)

操作3.9.10 Server3.16.1 Server3.9.10 Data Center3.16.1 Data Center
ワークロード レポート (中) の表示39.393.8522.743.54
ワークロード レポート (小) の表示1.0540.9081.0940.793
リクエストの表示1.6911.2891.1401.099
ポータル ページの表示1.6501.5941.4421.564
ウェルカム ガイドの表示0.6930.6200.6830.562
作成済み vs 解決済みレポートの表示1.4401.3351.3201.141
解決までの時間レポートの表示3.0602.9392.7692.619
チームの招待2.6712.6982.6232.636
カスタマー ページの表示1.6491.6881.6031.609
SLA があるキューの表示19.1220.1511.4211.86
キュー: すべてのオープンな課題の表示37.8538.9033.7534.44
カスタマー リクエストの作成23.6124.9717.7218.85
サービス デスク課題の表示1.7802.1331.3521.469

概要

レポートにいくつかの大幅な改善が見られました (thumbs up)。他の主要なアクションも大幅に改善されています。ハイライトは次のとおりです。

  • ワークロード レポートの表示が 80-90 % 改善
  • 作成済み vs 解決済みレポートの表示が 5-15 % 改善
  • 解決までの時間レポートの表示が 5-15 % 改善
  • リクエストの表示が 20-30 % 改善
  • ポータル ページの表示が 5-15 % 改善
  • ウェルカム ガイドの表示が 5-15 % 改善

他のすべてのアクションについて、キュー、課題、顧客の表示や顧客リクエストの作成の際に 1 秒以下の違いがありますが、パフォーマンスは 2 つのバージョン間で同様です。

アトラシアンでは、サービス デスク チームがワークスペースで簡単に移動でき、最大規模のお客様が自信を持って拡張できるよう、パフォーマンスの改善について今後も投資を続けていきます。  



テスト手法

以下のセクションでは、当社のパフォーマンス テストで使用するテスト環境 (ハードウェア仕様を含む) とテスト方法を詳しく説明します。


テスト方法...

テストを開始する前に、一般に大規模な Jira Service Desk インスタンスを表すデータセットのサイズと内容を決定する必要がありました。これを実現するために分析データを使用して、お客様の環境の全体像や、最大規模の組織で Jira Service Desk を拡張する際にお客様が直面する問題を把握しました。詳細情報

次の表では、各データ ディメンションを 99 パーセンタイルの値で切り捨てています。これらの値を使用して、ランダムなテスト データを含むサンプル データセットを生成しました。

基準となるデータ セット

Jira Service Desk データ ディメンション
課題300,000
プロジェクト1,000
エージェント1,000
カスタマー100,000
実行した操作...

最も一般的なユーザー操作の例を表す混合操作を選択しました。このコンテキストにおける操作とは、ブラウザ ウィンドウで課題を開くなどの、完全なユーザー操作です。次の表は、ペルソナのテスト用にスクリプトに含めた操作の詳細と、1 回のテスト中に各操作が何回繰り返されるかを示しています。

操作名説明 1 回のテストの間に操作を実行した回数
カスタマー リクエストの作成
カスタマー ポータルを開き、課題の要約と説明を入力し、リクエストを送信します。~850
チームの招待左側のメニューの [チームの招待] を選択し、1,000 エージェントのインスタンスでエージェントを検索して [招待] ボタンをクリックし、成功の確認を待ちます。~350
ワークロード レポート (小) の表示オープンな課題がないプロジェクトのワークロード レポートを表示します。~85
ワークロード レポート (中) の表示
1,000 件の割り当て済み課題があるプロジェクトのワークロード レポートを表示します。~85
キューの表示: すべてのオープンな課題
10,000 件を超えるオープンな課題を持つプロジェクトでデフォルトのサービス デスク キューを表示します。~340
キューの表示: SLA があるキュー
10,000 件を超えるオープンな課題を持ち、各課題に 6 件の SLA 値があるプロジェクトで、カスタム サービス デスク キューを表示します。


~170
カスタマー ページの表示100,000 人の顧客を持つプロジェクトで [顧客] ページを表示します。~350
ポータル ページの表示
一意のヘルプ センター リンクを選択することで、すべてのカスタマー ポータルを含むヘルプ センターを表示します。~340
レポートの表示: 作成済 vs 解決済
タイムラインに 10,000 件を超える課題がある、作成済み vs 解決済みレポートを表示します。~330
レポートの表示: 解決までの時間
タイムラインに 10,000 件を超える課題がある、解決までの時間レポートを表示します。~340
リクエストの表示カスタマー ポータルで [マイ リクエスト] 画面を表示します。 ~340
サービス デスク課題の表示6 件の SLA 値を持つサービス デスク課題を表示します。~520
ウェルカム ガイドの表示左側のメニューから [ウェルカム ガイド] を表示します。~340
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。テストごとに環境全体をリセットおよび再構築し、各テストの最初にはインスタンス キャッシュをウォームアップするためのアイドル サイクルを実行しました。以下で、Jira Service Desk Server および Data Center で使用された環境の詳細や、EC2 インスタンスの仕様を確認できます。

テストを実行するため、スクリプトを組んだブラウザを 20 個使用し、操作の実行にかかる時間を計測しました。各ブラウザのスクリプトは、定義済みの操作リストからランダムに操作を実行し、すぐに次の操作に移るように記述されています。これによって各ブラウザは実際のユーザーが可能なタスクよりも実質的に多くのタスクを実行するため、ブラウザの数が実際の同時実行ユーザー数と等しくなると解釈することはできません。

各テストは 40 分間実行され、その後、統計情報が収集されます。

ここでは、テスト環境の詳細について説明します。

Jira ServerJira Data Center

環境の構成内容:

  • 1 Jira ノード
  • 別のノード上にあるデータベース
  • 別のノード上にあるロード ジェネレーター

環境の構成内容:

  • 2 つの Jira ノード
  • 別のノード上にあるデータベース
  • 別のノード上にあるロード ジェネレーター
  • 別のノード上にある共有ホーム ディレクトリ
  • ロード バランサ (AWS ELB HTTP ロード バランサ)
Jira
ハードウェアソフトウェア
EC2 タイプ:

c4.8xlarge (EC2 タイプを参照)

Jira Service Desk Server: 1 ノード

Jira Service Desk Data Center: 2 ノード

オペレーティング システム: Ubuntu 16.04LTS
CPU: Intel Xeon E5-2666 v3 (Haswell)Java プラットフォーム: Java 1.8.0
CPU コア:36Java オプション:

8 GB ヒープ


メモリ60 GB
ディスク: AWS EBS 100 GB gp2
データベース
ハードウェアソフトウェア
EC2 タイプ: c4.8xlarge (EC2 タイプを参照)   データベース:MySQL 5.5
CPU: Intel Xeon E5-2666 v3 (Haswell) オペレーティング システム:


Ubuntu 16.04LTS


CPU コア:36
メモリ60 GB
ディスク:

Jira Service Desk Server: AWS EBS 100 GB gp2

Jira Service Desk Data Center: AWS EBS 60 GB gp2


ロード ジェネレーター
ハードウェアソフトウェア
EC2 タイプ: c4.8xlarge (EC2 タイプを参照)   オペレーティング システム: Ubuntu 16.04LTS
CPU: Intel Xeon E5-2666 v3 (Haswell)ブラウザ: Google Chrome 62


CPU コア:36自動化スクリプト:

Chromedriver 2.33

WebDriver 3.4.0

Java JDK 8u131

メモリ60 GB
ディスク: AWS EBS 30 GB gp2
最終更新日 2020 年 6 月 26 日

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