アルゴリズム - あるサービスから別のサービスへのデータの待ち時間を追跡する

Question

私の都市で私に温度を知らせるサービスに加入していると言えます。

Temp Timestamp (ms) 
20C 1 
21C 2 
20C 286 
21C 287 
21C 288 
21C 289 
20C 423 
etc. 

は今加入者サービスを華氏に変換し、それがそうするときのそれ自身のタイムスタンプで、私の会社の中に、このデータを再公開言うことができます。

警告1：ダニの一部が華氏に再計算できる速度よりも速くなるため、データのダンプが削除されるため、キュー内の最新の値が使用されます。

警告2：利用可能な帯域幅を減らすために多くのダニが現れた場合、公開された華氏データは「より長く」（つまり、待ち時間が長くなる）可能性があります。可能な対応ティック「に一致」と2つのサービス間の待ち時間を計算するための最良の方法だろう何

Temp Timestamp (ms) 
68F 2:00:00:0001 
69F 2:00:00:0023 
68F 2:00:00:0063 
etc.. 

---

？ 2つのレイテンシを報告する方が良いでしょうか？ 1つは高負荷時、もう1つは標準負荷時ですか？もしそうなら、どのようにして負荷が高いかを判断できますか？いくつかのレイテンシ値は、ある標準偏差から遠ざかっていますか？

Answer 1

あなたは摂氏サービスC、華氏サービスF、および華氏加入者S.

あなたが遅延を測定することができる3つの場所がありますがあります。あなたはすべての送信トラフィックをタイムスタンプ場合

C--->F (The time it takes for outbound C to go to F) 
F--->S (The time it takes for outbound F to go to S) 
F(c) (The time of computation for Celsius to Fahrenheit). 

がいるかどうかを、 CまたはFのアウトバウンドを使用すると、タイムスタンプと現在の時刻を比較して待ち時間を取得するだけで、消費者の視点からサービスの待ち時間を測定できます。あなたの2つの警告についてはF.

内の待ち時間を計算する類似の方法があります。

1. データが失われた場合、それは、待ち時間を持っていません。それは終わりには達していないので、開始時と終了時の違いを測定することはできません。

2. 使用率が高い場合は、待ち時間が長くなるのが普通です。通常と同様に報告し、特別な取り扱いは必要ありません。

定期的な平均待ち時間を報告する場合、「負荷が高い」場合がわかります。時系列グラフを作成することができます。さらに接続がある場合は、レイテンシにバンプが表示されます。