Jira Software 7.6 Enterprise Release のパフォーマンス レポート

2018-03-13 (Tue)  •  By 伊藤  •  ドキュメント  •  Enterprise Release JIRA Software 翻訳

今回の記事は、Jira Software 管理ドキュメント「Jira Software 7.6 Enterprise Release performance report 」の弊社翻訳版です。原文と差異がある場合は、原文の内容が優先されます。

このページでは Jira 7.2 と Jira 7.6 Enterprise Release のパフォーマンスを比較しています。

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Enterprise Release について

アトラシアンは Jira の定期的なアップグレードを推奨しています。しかし、あなたの組織のプロセスではアップグレードを年 1 回程度しか行わない場合、Enterprise Release へのアップグレードは良い選択肢かもしれません。その理由ですが、このバージョンが EOL を迎えるまで重要なセキュリティ、安定性、データの整合性、およびパフォーマンスの問題に対する継続的なアクセスが提供されるためです。

パフォーマンス

Jira 7.6 はパフォーマンスにのみ焦点が当てられているわけではありません。しかし、弊社は各リリースで同程度もしくはそれ以上のパフォーマンスを提供することを目標としています。このセクションでは、Jira 7.2 と Jira 7.6 Enterprise Release の比較を Server 版と Data Center 版の両方で行っています。弊社は両方の Jira バージョンに対して同じ詳細なテスト シナリオを実行しました。

以下のグラフは Jira 上で行われた個々の操作の応答時間を表しています。これら操作ならびにテスト シナリオを実行した 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。

Jira の操作に対する応答時間

テスト手法

以下のセクションは、弊社がパフォーマンス テストで使用したテスト環境 (ハードウェアの仕様を含む)、ならびに手法の詳細です。

テスト方法

テストを行うにあたり、弊社は典型的な大規模 Jira インスタンスと同等のデータ セットのサイズおよび構成を決定する必要がありました。それを実現するために、弊社は Analytics データを使用して顧客の環境、ならびに大規模組織が Jira をスケールする際に直面する問題点を想定しました。

以下の表は、各データ ディメンションの 999 パーミル点 を四捨五入した値です。弊社はこれらの値を基に Jira Data Generator 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。

Jira データ セットの基準値

Jira データ ディメンション
課題 1,000,000
プロジェクト 1,500
カスタム フィールド 1,400
ワークフロー 450
添付ファイル 660,000
コメント 2,900,000
アジャイル ボード 1,450
ユーザー 100,000
グループ 22,500
セキュリティ レベル 170
権限 200

実施した操作

弊社は、最も一般的なユーザーの操作サンプルとなるような操作の組み合わせを選択しました。このコンテキストにおける操作とは、Web ブラウザー ウィンドウ上での課題の操作といったユーザーによる一連の操作を指します。以下の表は、弊社のテスト ペルソナ用のスクリプトに含めた操作の詳細です。テストを 1 回 実行した際に各操作が繰り返された回数を示しています。

操作名 説明 テストあたりの操作の実行回数
ダッシュボードの表示 ダッシュボード ページを開く。 10
課題の作成 [課題の作成] ダイアログを送信する。 5
課題の表示 個別の課題を別 Web ブラウザー ウィンドウで開く。 55
課題の編集 既存の課題の [要約] フィールド、[説明] フィールド、およびその他のフィールドを編集する。 5
コメントの追加 課題にコメントを追加する。 2
JQL を用いた検索 課題ナビゲーター インターフェイス上で JQL を使用した検索クエリを実行する。

description ~ 'totally' or summary ~ 'hobos' and comment !~ 'propel' ORDER BY key
reporter was in (admin) and status = Closed order by createdDate
comment ~ 'contest* saw' and reporter was admin order by assignee desc
10
ボードの表示 アジャイル ボードを開く。 10
プロジェクトの閲覧 プロジェクトの一覧を開く ([プロジェクト] メニュー > [すべてのプロジェクトを表示] オプション)。 5
ボードの参照 アジャイル ボードの一覧を開く ([アジャイル] メニュー > [ボードを管理] オプション)。 2
すべての操作 1 回のテストで実行されたすべての操作。

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施されました。各テストごとにすべての環境のリセットと再構築が行われました。また、インスタンスのキャッシュをウオーミング アップするために多少のアイドル時間を取ってからテストを開始しました。以下の表では Jira Server と Jira Data Center で使用された環境の詳細を確認できます。また、EC2 インスタンスの仕様についても同様です。

テストを実行するために、弊社はスクリプト化された Web ブラウザーを 10 ブラウザー使用しました。また、操作を実行にかかる時間を計測しました。各 Web ブラウザーは定義済みの操作一覧から任意の操作を実行し、その後、直ぐに次の操作を行うようにスクリプト化されています (つまり、思考時間はゼロです)。各 Web ブラウザーは実際のユーザーが行うよりも大幅に多くのタスクを実行したことに注意してください。したがって、Web ブラウザーの数と実際の同時使用ユーザー数を同一視すべきではありません。

各テストは 20 分間実行され、統計が収集されました。

弊社のテスト環境の詳細は以下のとおりです。

Jira Server Jira Data Center
Jira Server の環境は以下のとおり。

  • Jira は 1 ノード
  • データベースは個別ノード
  • 負荷ジェネレーターは個別ノード
Jira Data Center の環境は以下のとおり。

  • Jira は 2 ノード
  • データベースは個別ノード
  • 負荷ジェネレーターは個別ノード
  • 共有ホーム ディレクトリは個別ノード
  • ロード バランサー (AWS ELB HTTP ロード バランサー)
Jira
ハードウェア ソフトウェア
EC2 タイプ c4.8xlarge (「Amazon EC2 インスタンス 」を参照)
Jira Server : 1 ノード
Jira Data Center : 2 ノード
オペレーティング システム Ubuntu 16.04 LTS
CPU Intel Xeon E5-2666 v3 (Haswell) Java プラットフォーム Java 1.8.0
CPU コア 36 Java オプション 8GB ヒープ
メモリ 60GB
ディスク AWS EBS 100GB 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 (「Amazon EC2 インスタンス 」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 16.04 LTS
CPU コア 36
メモリ 60GB
ディスク Jira Server : AWS EBS 100GB gp2
Jira Data Center : AWS EBS 60GB gp2
負荷ジェネレーター
ハードウェア ソフトウェア
EC2 タイプ c4.8xlarge (「Amazon EC2 インスタンス 」を参照) オペレーティング システム Ubuntu 16.04 LTS
CPU Intel Xeon E5-2666 v3 (Haswell) Web ブラウザー 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 60GB
ディスク AWS EBS 30GB gp2
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