Asp.net 每天1000个用户，持续10分钟，等于多少并发负载？

有没有一个公式可以告诉我，在每天1000个用户使用一个应用程序10分钟的情况下，我希望并发用户的最大/平均数是多少？

1000个用户X 10分钟=10000个用户分钟

每天10000用户分钟/1440分钟=6.944平均并发用户数

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如果你想对并发用户进行更好的评估，我建议你在你的网站上放一些。它可以让你准确地读取网站的高点、低点和平均值

这在很大程度上取决于它们的使用模式，没有通用公式可以涵盖这一点

作为一个极端的例子，如果这是一个timecard应用程序，那么在每个工作日的开始和结束时都会有一个很大的峰值，当人们在不同的项目上工作时，在开始和结束之间会有分散的访问权限，在工作时间之外几乎没有访问权限

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你能描述一下你期望的使用模式吗？

在最坏的情况下，所有1000个用户同时使用该应用程序，因此最大并发用户数为1000

1000个用户*10分钟=10000总分钟

一天有24小时*60分钟=1440分钟

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假设为正态分布，您预计平均10000/1440=6.9个用户同时使用您的应用程序。然而，正态分布并不是一个有效的假设，因为你可能不会在一个晚上中看到大量的用户。

< P>嗯，假设有一个稳定的到达模式，人们访问的站点具有相等的分布，你会有：

（用户*访问时间（分钟）/（每天分钟） 或 （1000*10）/1440

大约有7个并发用户

当然，你永远不会得到这样的平均分配。您可以尝试一下预期的模式，并根据该模式分配负载。最好的办法是对用户流量进行适当的采样，监测一段时间的流量。

不准确

这种用法会在一天中均匀分布，还是会有导致每个人同时使用10分钟的事件

例如，让我们将通用网站与时间卡输入系统进行比较

当你有很多用户（在工作时间…）时，通用网站会在一天中随着时间的推移而起起落落

时间卡输入系统可能会让所有1000人在15分钟内每天两次点击该系统

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简单的数学可以告诉你一个平均值，但人们通常不会表现得“平均”…

正如人们普遍说的，答案取决于人们“到达”的时间分布。如果有人在凌晨3:23到达的可能性与上午9:01到达的可能性相同，那么max_concurrent就很低；如果每个人都在上午8:55到9:30之间办理登机手续，则最大并发时间很高（如果响应时间因当前负载而变慢，那么当站点上有很多人时，站点上的“平均”时间会显著增加…）

一个模型的好坏取决于它的输入，但是如果你对使用模式有很好的了解，蒙特卡罗模型可能是个好主意。（如果你能接触到一个有统计学或概率学背景的人，他们可以根据分布参数进行计算，但蒙特卡罗模型对大多数人来说更容易创建和操作。）

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在评论中，你说这是一个“类似于维基百科的自助参考应用程序”，但你相对较低的使用率意味着你不能依靠大数字的力量在24小时内“抑制”你的到达曲线

没有足够的信息。所有1000名用户是否都在同一位置/时区？他们都在同一班工作吗？并发使用将取决于所有这些以及更多。假设用户在24小时内线性访问。。。这是一个非常大的假设。同意，但根据所提供的信息，没有太多的事情要做。这是一个自助参考应用程序，在使用模式上类似于Wikipedia.org。所以它的使用是全世界的，全天候的？如果是这样的话，那么我认为你会有较少的高点和低点，因此这个数字会接近7，正如数学所规定的那样。然而，我仍然建议使用谷歌分析来获得更好更具体的数据。此外，如果用户组仅位于世界的一个区域，那么您可能会说，每天16小时X 60分钟=960分钟/天，然后10000/960=10.41并发用户我们在回答中都使用了时间卡应用程序。我在写作时看到了“2个答案贴出”，但直到我的答案贴出后才看到你的答案。我猜这就是一个很好的例子，不是吗？这是一个自助参考应用程序，在使用模式上类似于维基百科。是的，时间卡应用程序是讨论负载分布时的一个经典案例。我肯定我是从很久以前的某个地方的一本书/一篇文章中找到的，但不确定在哪里/什么时候。