전에 대기자 수와 관련해서 작성한 내용이 있었습니다.

• 국민청원 대기 페이지의 네트워크 응답을 GPT에 물어봤습니다 (https://damoang.net/free/1145886​)
• 국민청원 대기자 수는 좀 이상한거 같아요 (https://damoang.net/free/1149058​)

그리고 대기하면서 감소되는 대기자 수에 비해서, tps(아마도 초당 처리되는 대기자 수) 라는 값이 너무 작은 듯해서 실제 청원 수와 비교를 해봤습니다.

시간대별 실제 청원 숫자는 다음 사이트에서 가져왔습니다.

​https://petitions-agreecount-02.fediverses.kr/​

그리고 실제로 대기하는 동안 서버에서 전달되는 데이터를 크롬-개발자도구를 통해서 가져왔습니다.

그리고 가져온 데이터들을 엑셀에 입력했습니다. (첨부파일)

엑셀 파일에서 각 열은

• 타임스탬프 : 서버에서 데이터가 전달된 시간입니다
  
• 날짜 & 시간 : "타임스탬프" 값을 우리가 읽기 편한 값으로 변환한 값입니다.
• nwait : 대기자 수
• nnext : 모르겠음
• tps : 서버에서 1초에 처리하는 대기자 수(로 예상됨)
• 청원 수 : 대기자 수 데이터를 받았을 때, 실제 청원자의 수

그리고 제가 2063.723초 동안 대기하면서 받는 동안

• nwait (대기자 수) : 21,772명 줄었습니다.
• tps : 평균 값은 1.79
• 청원자 수 : 2,786명 늘었습니다.
• 줄어든 대기자 수 ÷ 늘어난 청원자 수 = 7.81479

이런 결과를 얻을 수 있었습니다.

이 결과를 보고 추측되는 점은

• 서버에서 전달되는 데이터 중에 tps 값은 실제 처리되는 청원자의 수(또는 대기를 통과한 사람 수)와 관계가 있어 보입니다.
  
  • 그렇다면, 실제로 서버에서는 1초에 1~2명만 통과시키고 있는걸로 보입니다.
    
• 화면에 표시되는 대기자 수가 줄어드는 것과 tps는 상관없어 보입니다.
• 화면에서 대기자 수는 서버에서 받은 값에 x2배하여 표시하고 있기 때문에(이전 글 참고), (대기자 수 / 청원자 수)의 비율은 16배 정도 되는걸로 보입니다.
  

사용한 데이터들은 브라우저에서 확인할 수 있는 데이터들로 계산해봤습니다.

복잡한 계산이나 처리가 필요한 사이트가 아닌데 1초에 1~2명만 통과시키는 운영은 이해하기 어렵네요.