Información sobre el rendimiento de Alumio
Nuestra plataforma de integración ha definido un modelo de rendimiento para empresas de todos los tamaños, con una visión clara de las capacidades potenciales.
¡Ofrecemos el máximo rendimiento durante los picos de ventas!
Las organizaciones de todos los sectores confían en la iPaaS (plataforma de integración como servicio) de Alumio para ofrecer un excelente tiempo de actividad, procesar miles de transacciones por segundo y admitir miles de entornos Alumio nativos de la nube. Al tiempo que transmite integraciones en tiempo real, la plataforma permite la organización de los procesos empresariales, ofrece transferencias de datos a alta velocidad y puede ampliarse para satisfacer las altas demandas de datos.
2,1 millones de datos
transferencias por día
transferencias por día
Alojamiento de rendimiento Alumio SMB
100 000 transferencias de datos
por minuto
por minuto
Alojamiento multiproceso personalizado de Alumio
Cree integraciones sin complicaciones
Habilitar la sincronización de datos
Aumente el rendimiento empresarial
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resultados de rendimiento
Los siguientes datos de rendimiento recopilados por los expertos de Alumio incluyen los resultados de asincrónico y sincronizado escenarios de procesamiento. Esto implicó probar tres escenarios: importar datos, exportar datos e importar y exportar datos de forma sincrónica.
El informe de rendimiento se ha compilado después de rigurosas pruebas con la configuración de alojamiento predeterminada de la «edición profesional» - Alumio versión 3.13.0, 8 GB, 2 núcleos. La prueba se llevó a cabo en la región eu-west-2a (Londres).
Prueba 1: Enfoque asincrónico: importación de datos (creación de tareas)
En este escenario, se utilizó una sembradora de datos para crear tareas dentro de Alumio. Eliminamos la influencia de factores externos al utilizar un generador de datos en lugar de una llamada a la API, una consulta a la base de datos, una consulta de GraphQL, etc. Esto nos permitió medir la sobrecarga añadida por Alumio. Al realizar la prueba, se utilizaron los siguientes componentes:
Una configuración entrante, un suscriptor de rango (para crear 1000 entidades por ejecución), un transformador de entidades, un filtro de datos, un movimiento mediante un patrón (transformador de datos) y un fijador de valores.
Una configuración entrante, un suscriptor de rango (para crear 1000 entidades por ejecución), un transformador de entidades, un filtro de datos, un movimiento mediante un patrón (transformador de datos) y un fijador de valores.
Prueba 2: Enfoque asincrónico: exportación de datos (creación de tareas)
En este escenario, se utilizó un editor de almacenamiento para procesar las tareas dentro de Alumio. Esta vez, eliminamos la influencia de factores externos al utilizar un editor de almacenamiento en lugar de una llamada a la API, una consulta de base de datos, una consulta de GraphQL, etc. Como cada tarea se procesa de forma secuencial, no hubo necesidad de optimizarlas. Sin embargo, es posible mejorar aún más el rendimiento ejecutando un procesamiento masivo o actualizando el entorno de alojamiento.
Se usaron los siguientes componentes: un configuración saliente, un editor de almacenamiento (para procesar 1000 tareas de forma secuencial por ejecución), un transformador de entidades, un filtro de datos, un movimiento mediante un patrón (transformador de datos) y un fijador de valores.
Se usaron los siguientes componentes: un configuración saliente, un editor de almacenamiento (para procesar 1000 tareas de forma secuencial por ejecución), un transformador de entidades, un filtro de datos, un movimiento mediante un patrón (transformador de datos) y un fijador de valores.
Prueba 3: Enfoque sincrónico: importación y exportación de datos simultáneamente
En este escenario, se utilizó una sembradora de datos para crear tareas dentro de Alumio. Eliminamos la influencia de los factores externos mediante el uso de un sembrador de datos en lugar de una llamada a la API, una consulta de base de datos, una consulta de GraphQL, etc. Con este enfoque, pudimos medir la sobrecarga añadida por Alumio.
Se usaron los siguientes componentes mientras se realizaba la prueba: un configuración entrante, un suscriptor de rango (para crear 1000 entidades por ejecución), un transformador de entidades, un filtro de datos, un movimiento mediante un patrón (transformador de datos) y un fijador de valores.
Se usaron los siguientes componentes mientras se realizaba la prueba: un configuración entrante, un suscriptor de rango (para crear 1000 entidades por ejecución), un transformador de entidades, un filtro de datos, un movimiento mediante un patrón (transformador de datos) y un fijador de valores.
Descripción general de los nuevos resultados de rendimiento
Enfoque asincrónico
El tiempo medio empleado en 1000 tareas: 42 segundos 76 ms
Mediana de tiempo empleado en 1000 tareas: 44 segundos 490 ms
Promedio de tareas por segundo: 23378
Promedio de tareas por segundo: 22478
Enfoque sincrónico
El tiempo medio empleado en 1000 tareas: 4 segundos 466 ms
Mediana de tiempo empleado en 1000 tareas: 4 segundos 374 ms
Promedio de tareas por segundo: 223,914
Promedio de tareas por segundo: 228,623
Rendimiento fiable de la plataforma
en el momento álgido
Una solución de integración comprobada para un tráfico elevado
Las ventas de temporada, las campañas de marketing y los lanzamientos de nuevos productos pueden provocar picos de carga de datos. La iPaaS de Alumio ofrece una infraestructura nativa de la nube de alto rendimiento y escalable horizontal y verticalmente, que puede adaptarse fácilmente para adaptarse a grandes volúmenes de transacciones. Alumio ofrece un tiempo de actividad superior al 99,95%, permite el almacenamiento en caché y búfer de datos y proporciona procedimientos de reactivación.
Integraciones escalables
Excelente tiempo de actividad
Diseñado para casos de uso de alto tráfico
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Arquitectura de rendimiento
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