BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
    • Партнерская программа FineBI/FineReport с BI Consult
    • Smart Report
    • Платформа принятия решений
    • Визуализация данных и дашборды
    • Мобильный BI-инструмент
    • Политика лицензирования FineReport
    • Источники данных
    • Сайзинг FineReport
    • Кластеры FineReport
    • Активация триальной версии FineReport
    • Развертывание и интеграция
    • Управление подключением к данным FineReport
    • Управление пользователями FineReport
    • Визуальные графики
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Российские платформы современного стека хранения, обработки и анализа данных » Системы бизнес-анализа (BI) » FineReport » Сайзинг FineReport

Сайзинг FineReport

    

 

Адаптация оборудования

Аппаратное обеспечение

Комментарий

Операционная система

Конструктор поддерживает установку на системах Windows и Mac OS.

Проект FineReport поддерживает развертывание в системах Windows, Mac OS, Linux и Unix.

База данных

Поддержка некоторых основных реляционных и многомерных баз данных, таких как:

Oracle, SQL Server, MySQL, Access, Sybase, DB2, Postgre, Derby, HIVE

Сервер

Поддержка Tomcat7 и более поздних версий, JBOSS6.0.0 и более поздних версий, WebLogic12c и более поздних версий, WebSphere8.0 и более поздних версий, Resin4.0.4 и более поздних версий, TongWeb6 и более поздних версий и т. д. Серверы веб-приложений

Браузер

Основные функции

Рекомендуется Chrome, FireFox и другие популярные браузеры.

Поддержка браузеров IE9 и выше.

Браузер IE не рекомендуется

Ввод данных

Рекомендуется использовать популярные браузеры, такие как Chrome и FireFox.

Браузеры IE10 и ниже не поддерживаются.

Браузер IE не рекомендуется

Полноэкранный режим

Рекомендуется использовать популярные браузеры, такие как Chrome и FireFox.

Браузеры IE10 и ниже не поддерживаются.

Браузер IE не рекомендуется

Диаграмма

Поддерживает только браузер Chrome

 

Отчет о тестировании конфигурации FineReport

Цель тестирования

Сравнить и проанализировать производительность при различных сценариях.

Благодаря многомерному анализу и подведению итогов испытаний наконец дается рекомендуемая конфигурация для различных параллелизмов.

 

Тестовый контент

В этом тесте используются 7 высокочастотных пользовательских сценариев исследования продукта, выбирается шаблон клиентского сценария для изменения и проектируется параллелизм в соответствии с бизнес-коэффициентом.

В течение указанного времени ответа необходимо настроить конфигурацию оборудования, протестировать рекомендуемую конфигурацию, минимальную конфигурацию и максимальное количество одновременных пользователей в рамках рекомендуемой конфигурации.

 

Заключение

Примечание 1. Следующие выводы теста основаны на этом стандартном шаблоне теста, и данные предназначены только для справки. Шаблонная ситуация в реальной среде будет более сложной, и пользователь должен настроить ее в соответствии со своей реальной ситуацией.

Примечание 2. Обработка SQL в сети и базе данных повлияет на время опыта. Этот тест предназначен только для времени обработки FineReport. Факторы интрасети, несложного SQL, скорости сети и базы данных можно игнорировать.

 

Заключение теста

1) В автономном сценарии, когда объем физической памяти составляет 64 ГБ, а для памяти JVM установлено значение 8 ГБ, 16 ГБ и 24 ГБ, память JVM увеличивается, а время ответа шаблона уменьшается при том же числе параллелизма.

2) По мере увеличения количества узлов в кластере увеличивается и количество параллелизма, с которым может справиться система.

3) Когда параллелизм кластера с двумя узлами в два раза выше, чем у одного компьютера, а параллелизм кластера с тремя узлами в три раза выше, чем у одного компьютера, среднее время ответа шаблона аналогично.

4) Для сценариев кластера с одним компьютером и двумя узлами совместное использование файлового сервера и автоматическая синхронизация между узлами имеют одинаковую производительность.

5) Режим предварительного просмотра аутентификации платформы имеет худшую производительность, чем режим без предварительного просмотра аутентификации платформы, поскольку разные пользователи не могут использовать один и тот же кэш результатов.

 

Рекомендуемая конфигурация

Количество зарегистрированных пользователей

Количество онлайн-пользователей

Количество одновременных пользователей

Рекомендуемая конфигурация

Минимальная конфигурация

 2000-5000

 400-1000

  0-200

Автономный

Процессор: 8 ядер, 16 потоков, 2 ГГц.

Память JVM: 8 ГБ

Физическая память: 64 ГБ

Автономный

Процессор: 8 ядер, 16 потоков, 2 ГГц.

Память JVM: 8 ГБ

Физическая память: 64 ГБ

 4000-10000

800-1500

200-300

Автономный

Процессор: 8 ядер, 16 потоков, 2 ГГц.

Память JVM: 16 ГБ

Физическая память: 64 ГБ

Автономный

Процессор: 8 ядер, 16 потоков, 2 ГГц.

Память JVM: 8 ГБ

Физическая память: 64 ГБ

 6000-12000

1200-2500

300-500

Автономный

Процессор: 8 ядер, 16 потоков, 2 ГГц.

Память JVM: 24 ГБ

Физическая память: 64 ГБ

Автономный

Процессор: 8 ядер, 16 потоков, 2 ГГц.

Память JVM: 16 ГБ

Физическая память: 64 ГБ

8000-20000

1600-4000

500-800

Двойной узел

Процессор: 8 ядер, 16 потоков, 2 ГГц.

Память JVM: 16 ГБ

Физическая память: 64 ГБ

Двойной узел

Процессор: 8 ядер, 16 потоков, 2 ГГц.

Память JVM: 16 ГБ

Физическая память: 64 ГБ

10000-25000

2000-5000

800-1000

Три узла

Процессор: 8 ядер, 16 потоков, 2 ГГц.

Память JVM: 16 ГБ

Физическая память: 64 ГБ

Двойной узел

Процессор: 8 ядер, 16 потоков, 2 ГГц.

Память JVM: 24 ГБ

Физическая память: 64 ГБ

12000-30000

2400-6000

1000-1200

Три узла

Процессор: 8 ядер, 16 потоков, 2 ГГц.

Память JVM: 24 ГБ

Физическая память: 64 ГБ

Три узла

Процессор: 8 ядер, 16 потоков, 2 ГГц.

Память JVM: 16 ГБ

Физическая память: 64 ГБ

 

Описание:

1) Количество зарегистрированных пользователей: пользователи, зарегистрированные в системе.

2) Количество онлайн-пользователей: количество пользователей онлайн одновременно за определенный период времени (от 5% до 20% от общего зарегистрированного числа, в зависимости от того, какое значение равно 20%).

3) Количество одновременных пользователей: количество пользователей, которые одновременно отправляют запросы на сервер (обычно около 10–25% онлайн-популяции).

4) Рекомендуемая конфигурация: среднее время отклика 70% сцен составляет менее 4 секунд.

5) На самой низкой конфигурации: среднее время отклика 70% сцен менее 8с.

6) Память JVM: память, выделенная контейнеру FineReport Tomcat (можно установить около 80% физической памяти)

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Пробная серверная версия FineReport
Следующая статья →
Управление подключением к данным FineReport

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Группа компаний «Галакс» ведет свою деятельность с 2005 года, являясь в те годы дистрибьютором известных международных марок в ряде крупнейших торговых сетей России в сегменте аудио и видео аксессуаров. Активно работая в этом направлении и приобретая ценный опыт, начали создавать собственные торговые марки «GAL» и «VIXTER»

  • СберКорус (Группа компаний Сбербанка) – это ИТ‑компания, ИТ‑интегратор, SaaS-провайдер. Является разработчиком цифровых сервисов и услуг для автоматизации широкого диапазона бизнес-процессов юридических лиц. В 2004 году компания стала первым в России оператором электронного документооборота, а в 2012 году вошла в экосистему Сбера. 

  • ООО «Модум-Транс» — независимый оператор грузовых железнодорожных перевозок, лидирующий по количеству инновационного парка на сети РЖД.

  • КАМИ – компания-лидер по поставкам тяжёлых станков в России, занимающаяся продажей и обслуживанием оборудования для обработки металла и дерева, изготовления мебели и не только. На сегодняшний день в компании работают более 1300 человек, запущено 10 обучающих центров, в продаже более 7000 единиц техники. 

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.