Informations sur les performances de l'aluminium

Notre plateforme d'intégration a défini un modèle de performance pour les entreprises de toutes tailles, avec un aperçu clair des capacités potentielles.

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The Alumio middleware connecting well known solutions like HubSpot, Sage, SAP, Magento, PayPal, Salesforce, and many more.

Des performances optimales pendant les périodes de pointe des ventes !

Les entreprises de tous les secteurs font confiance à l'iPaaS (plateforme d'intégration en tant que service) d'Alumio pour garantir une disponibilité optimale, traiter des milliers de transactions par seconde et prendre en charge des milliers d'environnements Alumio natifs du cloud. Tout en diffusant des intégrations en temps réel, la plateforme permet l'orchestration des processus métier, assure des transferts de données à haut débit et peut évoluer pour répondre à des demandes de données élevées !

2,1 millions de données
transferts par jour

Hébergement performant Alumio pour PME

100 000 transferts de données
par minute

Hébergement multithread personnalisé Alumio

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‍résultats de performance

Les informations sur les performances suivantes recueillies par les experts d'Alumio incluent les résultats de asynchrone et synchrone scénarios de traitement. Cela impliquait de tester trois scénarios d'importation de données, d'exportation de données et d'importation et d'exportation de données de manière synchrone.

Le rapport de performance a été compilé après des tests rigoureux avec la configuration d'hébergement par défaut « Édition professionnelle » - Alumio version 3.13.0, 8 Go, 2 cœurs. Les tests ont été réalisés dans la région eu-west-2a (Londres).

Test 1 : Approche asynchrone - importation de données (création de tâches)

Dans ce scénario, un générateur de données a été utilisé pour créer des tâches dans Alumio. Nous avons éliminé l'influence de facteurs externes en utilisant un générateur de données au lieu d'un appel d'API, d'une requête de base de données, d'une requête GraphQL, etc. Cela nous a permis de mesurer la surcharge ajoutée par Alumio. Les composants suivants ont été utilisés lors de la réalisation du test :
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Une configuration entrante, un range Subscriber (pour créer 1000 entités par exécution), un transformateur d'entités, un filtre de données, un déplacement utilisant un modèle (transformateur de données) et un setter de valeurs.

3D visual of the Alumio integration platform dashboard, in action of transforming incoming data.

Test 2 : Approche asynchrone - exportation de données (création de tâches)

Dans ce scénario, un éditeur de stockage a été utilisé pour traiter les tâches au sein d'Alumio. Cette fois, nous avons éliminé l'influence de facteurs externes en utilisant un éditeur de stockage au lieu d'un appel d'API, d'une requête de base de données, d'une requête GraphQL, etc. Comme chaque tâche est traitée de manière séquentielle, aucune optimisation n'était nécessaire. Cependant, il est possible d'améliorer encore les performances en exécutant un traitement en masse ou en mettant à niveau l'environnement d'hébergement.

Les composants suivants ont été utilisés : un configuration sortante, un éditeur de stockage (pour traiter 1 000 tâches de manière séquentielle par exécution), un transformateur d'entité, un filtre de données, un mouvement utilisant un modèle (transformateur de données) et un setter de valeurs.

3D visual of the Alumio integration platform dashboard, in action of transforming information to a connected system.

Test 3 : Approche synchrone - importation et exportation de données simultanément

Dans ce scénario, un générateur de données a été utilisé pour créer des tâches dans Alumio. Nous avons éliminé l'influence de facteurs externes en utilisant un semoir de données au lieu d'un appel d'API, d'une requête de base de données, d'une requête GraphQL, etc. Grâce à cette approche, nous avons pu mesurer la surcharge ajoutée par Alumio.

Les composants suivants ont été utilisés lors de l'essai : un configuration entrante, un Range Subscriber (pour créer 1000 entités par exécution), un transformateur d'entités, un filtre de données, un déplacement utilisant un modèle (transformateur de données) et un setter de valeurs.

A 3D visual of the Alumio iPaaS dashboard showcased with incoming and outgoing arrows to showcase the interchange of information.

Aperçu des nouveaux résultats de performance

Approche asynchrone

Temps moyen nécessaire pour 1 000 tâches : 42 secondes 776 ms

Temps médian nécessaire pour 1 000 tâches : 44 s 490 ms

Nombre moyen de tâches par seconde : 23,378

Tâches médianes par seconde : 22,478

Approche synchrone

Temps moyen nécessaire pour 1 000 tâches : 4s 466 ms‍

Temps médian nécessaire pour 1 000 tâches : 4s 374 ms

Nombre moyen de tâches par seconde : 223,914

Tâches médianes par seconde : 228,623

A 3D render of mainly purple elements but also including colorful highlights - showcasing the Alumio iPaaS dashboard, its reporting and analytics capabilities, as well as a search bar icon, a security icon, growth chart icons and many more, to showcase how integrations can be used for better, smarter and more coherent business intelligence insights and decision makings.

Des performances fiables de la plateforme
au moment de pointe

Une solution d'intégration éprouvée pour un trafic élevé

Les ventes saisonnières, les campagnes marketing et les lancements de nouveaux produits peuvent entraîner des pics de charge de données. L'iPaaS Alumio fournit une infrastructure cloud native hautes performances et évolutive horizontalement et verticalement, qui peut facilement s'adapter pour prendre en charge des volumes de transactions plus importants. Alumio assure une disponibilité de plus de 99,95 %, permet la mise en cache et la mise en mémoire tampon des données et propose des procédures de réactivation.

Intégrations évolutives

Excellente disponibilité

Conçu pour les cas d'utilisation à fort trafic