최적의 성과를 위한 고려 사항
- 최종 업데이트2024/05/17
최적의 성과를 위한 고려 사항
더 많은 수의 양식과 테이블 필드가 포함된 새 모델을 사용하여 IQ Bot 표준 양식의 성과 지표를 캡처하기 위한 고려 사항을 검토합니다.
테스트 요약
- 단일 Bot 에이전트(IQ Bot Extraction 패키지 사용)를 사용하는 단일 노드 IQ Bot 서버에서 10,000개의 코로나 양식 문서(문서당 2페이지 = 20,000페이지)에 대한 성과 테스트가 실시되었습니다. 이 테스트는 처리 시간, 유효성 검사, 처리된 문서(#성공적으로 처리된 페이지/문서 및 #실패한 페이지/문서) 등 성과 지표를 벤치마킹하기 위해 실시되었습니다.
- 26개 양식 필드와 8개 테이블 필드가 포함된 새 모델(WalgreenComplete 3260b299-68b5-4118-87df-b313bd5c30f6)이 학습되어 추출에 사용됩니다.
- 새 모델(WalgreenComplete 3260b299-68b5-4118-87df-b313bd5c30f6)을 사용하면 추출하는 동안 모든 문서가 검증으로 이동했습니다.
- 단일 Bot 에이전트를 사용하여 20,000페이지를 처리하는 데 걸린 총 시간은 25시간 21분 42초였습니다. 이는 IQ Bot 온프레미스 빌드 12350을 기반으로 했습니다.
- 단일 Bot 에이전트에서 IQ Bot Extraction 패키지를 사용하여 단일 페이지를 처리하는 데 걸린 평균 시간은 약 4.56초입니다.
- 테스트를 실행하는 동안 us-west2 지역에서 호스팅되는 Microsoft 표준 양식 서비스에서 요청을 처리했습니다.
- 확인된 바와 같이 us-west2 지역에서 지원하는 Microsoft 팀 TPS(Transactions Per Second)는 100 TPS였습니다.
인프라 구성
서버 | 매개변수 | 값 |
---|---|---|
서버 1 [웹 서버] | Control Room | Windows Server 2019 → 8vCPU, 16GB RAM, 512GB 디스크 [Rackspace Platform]-uee |
서버 2 [데이터베이스] | 데이터베이스 | Windows Server 2019 → 8vCPU, 16 GB RAM, 512 GB Disk [Rackspace Platform] |
서버 3 [애플리케이션 서버] | IQ Bot | Windows Server 2019 → 8vCPU, 16 GB RAM, 512 GB Disk [Rackspace Platform] |
서버 4 [클라이언트] | Bot 에이전트 | Windows Server 2019 → 4vCPU, 8 GB RAM, 256 GB Disk [Rackspace Platform] |
제품 구성
매개변수 | 값 |
---|---|
Automation Anywhere Enterprise | Automation 360 빌드 12313 |
Bot 에이전트 | 21.80.10273 |
IQ Bot | A360.24.28441-20220311 |
IQ Bot Extraction 패키지 | 1.0.0-20220307-024320 |
데이터베이스 | Microsoft SQL Server Developer(64비트) |
프로토콜 | HTTPS |
네트워크 서비스 | Non-Active Directory |
데이터 구성
매개변수 | 값 |
---|---|
도메인 | 표준 양식 |
공급자 | 양식 추출기 유형 1 |
모델 | WalgreenComplete 3260b299-68b5-4118-87df-b313bd5c30f6 |
문서 유형 | 다중 페이지 PDF 문서 |
페이지 | 문서당 2페이지 |
양식 필드 | 26 [A2Date, A2PatientSign, Address, Age, B2Date, B2Sign, City, DOB, Email, FirstName, LTCFName, LastName, Phone, PrintName, Race-American, Race-Asian, Race-Black, Race-Native, Race-Other, Race-UnableToReport, Race-Unknown, Race-White, RefusedInformation, State, VaccinationType, Zipcode] |
테이블 필드 | 테이블 8개, 테이블 필드 23개 Table1: DriversLicense[Issuance, LicenseNo]Table2: Ethnicity[Hispanic, NotHispanic, UnableToReport, Unknown]Table3: Gender[Female, Male]Table4: InsuranceCard[Card Details, Medical Card, Pharmacy Card]Table5: MedicareDetails[Medicare, Medicare PartB]Table6: PatientCardHolder[DontKnow, No, Question, Yes]Table7: PatientType[Resident, StaffMember]Table8: ScreeningQuestions[DontKnow, No, Question, Yes] |
구성 | 코로나 양식 |
문서 수 | 10000 |
페이지 수 | 20000 |
언어 | 영어 |
테스트 결과
매개변수 | 값 |
---|---|
업로드된 총 문서 수 | 10000 |
업로드된 총 페이지 수 | 20000 |
처리된 총 문서 수 | 10000 |
처리된 총 페이지 수 | 20000 |
성공 | 10,000개 문서 |
검토 대기 중(검증) | 0 |
정확도 | 100% |
처리 시간 | 25시간 21분 42초 |
리소스 소비 데이터
매개변수 | CPU 사용률(%) | 메모리 사용률(%) |
---|---|---|
IQ Bot | 평균: 3.4 최대: 26.8 |
평균: 70.9 최대: 78.9 |
Control Room | 평균: 1.4 최대: 14.5 |
평균: 83.3 최대: 84.8 |
데이터베이스 | 평균: 3.3 최대: 20.6 |
평균: 91.5 최대: 94.1 |
Bot 에이전트(추출) | 평균: 4.8 최대: 48.9 |
평균: 52.4 최대: 58.7 |