テレビで素敵なサイトが紹介されていたのでアクセスしてみたら、なかなかレスポンスが返ってこなかったりステータスコード503になったりすることってありますよね。 テレビで紹介されたことで多くの人がサイトにアクセスした結果、そのサービスのキャパシティを超えてしまったわけです。 どうなるとキャパシティを超えるのでしょうか？ また、いつからレスポンスが遅くなるのでしょう。 効果的にリクエストをさばくにはどうしたらいいのでしょう。 Photo by Roman Arkhipov on Unsplash 待ち行列理論を使って理想的なモデルからこれらを考えてみたいと思います。 待ち行列理論はコンピュータサイエンスをやってきた人はみんな触れたことがあるとは思いますが、大石の場合はそれが何十年も(!)前のことなのであらためて思い出してみました。 モデル Railsでサービスを提供するとき、rackサーバとして
統計学で行列の待ち時間を短縮する スーパーのレジ、病院の診察室、銀行のATM、空港の搭乗手続きなど、世の中のいたるところで順番待ちをする人の行列（待ち行列）が見られます。 一生のうちに、レジに並んでいる時間はどのくらいでしょうか。まずは、レジに並ぶ回数を計算します。寿命を80年として、20歳から毎日なんらかの買い物をしてレジで会計をすると仮定すると、（80－20）年×365日＝2万1900回ということになります。 統計学を応用するには、このように「頻発するような出来事」のほうが効果は高いといえます。その理由に、第1章で解説した「大数の法則」が働くためで、日常生活のよくある出来事ほど統計的な視点を入れたほうがお得、ということです。 一生でレジに並ぶ回数2万1900回のうち、半分が「前の人の会計を並んで待っている状態」で、平均3分待つとします。すると、次のような計算式になります。
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
どれだけリクエストをさばけるのかを待ち行列理論で考えてみた - Qiita
レジの待ち時間を短くしたければ｢待っている人が少ない列｣に並んではいけない 統計学的に正しい行列の回避法