Los problemas de rendimiento pueden ser difíciles de detectar, pero un buen lugar por el que empezar a buscar áreas de mejora es su mapa web. De forma predeterminada, las capas de los mapas web se dibujan en todas las escalas. Sin embargo, para la mayoría de los tipos de información, existen escalas en las que la densidad de los datos se vuelve demasiado alta para ser útil. Además, al alejar la imagen y renderizar todos estos datos a escalas cada vez más pequeñas, se puede sobrecargar considerablemente los recursos del sistema ArcGIS y, en última instancia, provocar que los mapas y las aplicaciones respondan con lentitud y ofrezcan una experiencia de usuario deficiente.
El objetivo de este estudio de prueba es evaluar el impacto cuantitativo que los ajustes del rango de visibilidad pueden tener en el rendimiento del sistema y la experiencia del usuario. Para proporcionar resultados significativos, este estudio de prueba evaluó flujos de trabajo reales contra un sistema de administración de la información de red alojado en la infraestructura en la nube de Amazon Web Services (AWS) mediante instancias AWS EC2. Los resultados de la prueba de carga y la experiencia del usuario del sistema con mapas mal configurados se comparan con un sistema idéntico con configuraciones de mapas optimizadas para evaluar el impacto en el rendimiento y el aprovechamiento del sistema.
Este estudio de prueba no pretende recomendar un rango de visibilidad específico para ninguna capa concreta. Más bien, muestra que emplear rangos de visibilidad apropiados es una forma sencilla y económica de mejorar el rendimiento y la experiencia del usuario.
Para garantizar que el estudio de prueba proporcione resultados válidos, los flujos de trabajo deben representar las experiencias reales de los usuarios y los pasos reales que darán al interactuar con el sistema. Los flujos de trabajo utilizados en este estudio de prueba representan algunas de las actividades fundamentales necesarias para mantener y acceder a una red eléctrica tal y como está construida.
El contenido de los flujos de trabajo se definió gracias al personal experimentado junto con las opiniones de los clientes de Esri para identificar los pasos específicos, la secuenciación y el tipo de actividades implicadas en cada flujo de trabajo. Los siguientes flujos de trabajo clave se ejecutaron manualmente contra el sistema bajo carga para capturar la experiencia del usuario y el rendimiento general:
Puede obtener más información sobre estos flujos de trabajo en el estudio de prueba del sistema relacionado.
Las funcionalidades del sistema se proporcionan a través del siguiente software, implementado y probado como parte de este estudio de prueba, en las versiones indicadas con todos los parches disponibles aplicados: