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# Dati di prestazioni
Virtual Waiting Room on è AWS stato sottoposto a test di carico con uno strumento chiamato [Locust](https://locust.io/). Le dimensioni degli eventi simulati variavano da 10.000 a 100.000 clienti. L'ambiente di test di carico consisteva nella seguente configurazione:
+ Locust 2.x con personalizzazioni per le implementazioni cloud AWS
+ Quattro AWS regioni (,,,) `us-west-1` `us-west-2` `us-east-1` `us-east-2`
+ 10 EC2 host `c5.4xlarge` Amazon per regione (40 in totale)
+ 32 processi Locust per host
+ Gli utenti simulati sono stati distribuiti uniformemente tra i 1.280 processi
Le fasi di test dell' end-to-endAPI per ogni processo utente:
1. Chiama `assign_queue_num` e ricevi un ID di richiesta.
1. Esegui il loop `queue_num` con l'ID della richiesta finché non restituisce la posizione in coda dell'utente (breve periodo).
1. Esegui il ciclo `serving_num` finché il valore restituito non è >= posizione in coda dell'utente (lungo periodo).
1. Chiama raramente `waiting_room_size` per recuperare il numero di utenti in attesa.
1. Chiama `generate_token` e ricevi un JWT da utilizzare nel sito di destinazione.
## Risultati
Non esiste un limite massimo pratico al numero di clienti che possono essere processati nella sala d'attesa.
La velocità con cui gli utenti entrano nella sala d'attesa influisce sulle quote di esecuzione simultanea della funzione Lambda per la regione in cui viene distribuita.
Il test di carico non è stato in grado di superare i limiti di richiesta API Gateway predefiniti di 10.000 richieste al secondo con le politiche di caching utilizzate con CloudFront.
La funzione `get_queue_num` Lambda ha una frequenza di invocazione vicina a 1:1 rispetto alla frequenza degli utenti in entrata nella sala d'attesa. Questa funzione Lambda può essere limitata durante un elevato numero di utenti in entrata a causa di limiti di concorrenza o limiti di burst. La limitazione causata da un gran numero di chiamate di funzioni `get_queue_num` Lambda può influire su altre funzioni Lambda come effetto collaterale. L'intero sistema continua a funzionare se il software client è in grado di rispondere in modo appropriato a questo tipo di errore di ridimensionamento temporaneo con la logica retry/back-off.
La CloudFront distribuzione configurata dallo stack principale in una configurazione di quote predefinita è in grado di gestire una sala d'attesa con 250.000 utenti, ciascuno dei quali esegue il polling dell'API almeno ogni secondo. `serving_num`