在刚刚结束的"Bentley软件在线技术峰会"上,与大家分享了数字城市相关的内容,在末尾提到了iTwin相关的一些性能指标。会后,很多的朋友咨询细节的信息,特别是作为数字平台选型时和核心考量因素。在这里我尝试做一些拓展,供大家参考。
错过技术峰会的朋友,如果想获得会议的PPT,在本公众号里回复 “数字城市”,便可得到我所讲内容的PPT(PDF版本),更多的技术峰会资料,也请关注Bentley的官方微信,我们的同事正在收集整理,随后也会分享。如果对于一些细节,你想参考我当时的视频讲解,你可以在公众号里回复“我要听你掰扯”,便可得到讲解的视频链接。本文的内容主要是对讲解内容最后的性能指标做一些解读,但也加入了一些附属内容,分为两部分:iTwin相关的背景内容+iTwin性能测试解读。看似第一部分内容与题目有点脱离,但对于整个基础设施行业数字化来讲,也是必不可少的一部分。
本文的主要内容是探讨iTwin在Web端渲染能力。在后续的内容里,我们会逐渐介绍iTwin相关的其他功能、性能指标,以及与数字化实施相关的Maturity内容,也就是针对于一个企业的如何实施数字成熟度的评估、业务目标定义和实施。
iTwin背景内容:数据驱动价值,不可避免的行业转型
从BIM到数字孪生,意味着整个产业链的数据协同更加紧密。简单说,就是业主钱袋子看得紧了,要真正看到效益了。无论是二维图纸,还是三维的BIM,还是最新的数字孪生,目的只有一个:让数据产生更多价值。再简单说就是,从“好看”到真正的“好用“。要禁得住时间的考验,这个“时间”就是全生命周期。是lifecycle,可持续基础设施行业的循环;不是lifespan,设计,施工,运维,退役,然后就没了;数据在全生命周期中,被不断的被积累、迭代、优化,周而复始,提升整个过程的决策,降低风险(不可能完全避免),提高生产力和抗变能力(Resilience)。Bentley的CTO,Keith Bentley先生讲到为何要用数字孪生时,有如下的描述:
“..Digital twins offer an immersive view of the truth. Having an immersive view of the truth affords you many advantages. The primary one is better decision making. Better decision-making drives reduced risk, which results in more resilient, safer, and higher performing infrastructure...”
这是价值,也是原因,更是整个行业面对的境况,我们可以称之为挑战、机遇什么的。也需要解决这些问题,在已有的经验基础上,进一步深化就找到了一些方法,这个方法就是BIM成熟度模型中的Level3,也就是iBIM,也就是数字孪生。
或者说,叫什么不重要,重要的是我们需要面对两件非常具体的事情:
面向终极的数据应用,无论是设计、施工、还有运维咨询等。都必须围绕“让数据产生价值,创建的数据有用才是核心”这一主题。
本企业数字化实施:如何花点钱(不仅仅是软件)、花点时间(调整)、投点人(人力投入)、做些调整(架构、角色)来被动满足客户要求(不仅仅是业主,层层..是常态),或者主动做技术架构调整并配合业务转型(中长期占领新的业务领域,新的领域是什么?大家都看到了)。
这两个事情,一个是“What是什么”的问题,是我们必须要具备的认识;另一个是“How怎么干”的问题,是让投入更加有价值的问题。我们也可以称之为两种服务Service:
技术术层面的“数据云服务Cloud Services”
实施层面的“数字化成熟度服务Digial Maturity”。
Bentley的User Success理念就是围绕第二点的目的来设计的,我们后续会在另外的文章中探讨。我们首先放在数据云服务方面,也渐渐回到本文的题目上来(虽然扯得有点远,但这是必备的内容)。基础设施的云服务,简而言之就是:干什么(业务需求),用什么(数据平台),怎么干(业务流程),怎么控制(数据质量)。具体的某个技术选型上,就分为了三个方面:
平台功能:与业务密切匹配,例如支持GIS,支持设计浏览,支持数据校验,支持内容对比,数据可视化等。这些都是以不同的服务出现的。
平台性能:在各种场景下的,指标表现,换言之,就是怎么把看似能干的事情干好的问题。例如,对于一个城市级的项目,几十G是常态,虽然,需要各种数据优化,但仍然面临着巨大的数据压力。
数据质量:与设计解决方案不同,对于数字平台来讲,需要兼容各种类型的数据格式,同时保证有用的信息无损(不可能做到完全无损)。这通过《建模导则》从流程层面保证数据的质量,同时,需要注意正确的工作流程对数据进行处理,虽然,我们都设想“随便建,都能用”,但最好别给自己,别给后面添麻烦。
我们最后再准确的聚焦在题目上:Bentley的iTwin数据平台具有优异的性能表现,虽然是王婆卖瓜,但如下内容从瓜的大小、甜度、口感等诸多因素来说明瓜的优良品质。下面开始第二部分内容。
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iTwin性能指标测试:平台属性支持数据业务拓展
注意:此测试是在5月份基于iModeljs2.0初版更新进行测试,最新iModeljs版本是2.4.0,已经又迭代了四个小版本。新版本在功能和性能上,又有了很多的提升。具体的细节,你可以浏览 www.iModelJS.org了解细节内容。
iModel.js站点
最新版本为2.4.0版本
具体测试内容如下:
■ | 测试说明
1. 测试指标:iTwin平台性能由多项性能指标进行描述,需要不同的测试方案进行评测。例如:Bridge转换能力,移动端渲染能力等。每种性能需要不同的测试环境和评测指标。本测试只用来测试iTwin平台“Web端模型渲染能力“。2. 性能说明:本测试采用有限的硬件配置条件,测试结果只表明在此硬件、网络等条件下,iTwin平台Web端渲染能力。不代表iTwin平台的最佳性能。3. 速度差异: iTwin采用“缓存机制”和“自动LOD”策略,优化Web端渲染速度。第一次加载项目时,在服务器端建立显示瓦片,第二次就无需此过程,提升加载速度。iTwin根据视图大小和对象数,自动进行精细度调整(LOD),视图变化时,只是加载差额即可。本测试结果,首先在客户端1加载项目,所以,初次时间稍长,而加载完毕后,客户端2、3再次访问时,虽然此客户端是“初次”,但加载速度大幅提升。
4. 测试环境:本测试软硬件环境: a. 阿里云环境:1种配置;
b. 浏览器版本:2种客户端:i. Google Chrome;ii. Microsoft Edge;c. 客户端硬件:3种客户端配置及带宽条件。
i. 客户端1:ThinkPad P50,“低配置,低网络连接质量(国际连接),笔记本” * 此笔记本显卡型号低(4年前),但全景视图最低帧率仍然可达30帧左右。区域视图和细节视图可达60帧。
ii. 客户端2:家用组装台式机,“中配置,普通宽带连接(家用100M,深圳),家用台式机”。* 此台式机为家用中低价位配置,所有的视图都可达60帧左右。
iii. 客户端3:“主流配置,高速宽带连接(家用500M,北京),商用笔记本”、* 此笔记本为主流配置,所有视图渲染帧率都在60帧左右,全局视图几乎2秒加载,详细视图5-17秒内加载。
5. 测试数据:6种大小DGN测试数据,对象数目15-109万(专业对象,非简单图元);
6. 测试视图:全局视图(依据不同的项目规模,对象数为15-109万);区域视图(8万对象);细节视图(2.8万对象)。
■ | 测试方式
本测试采用如下方法
1. 固化服务器配置、带宽、模型数据,采用固定的测试步骤来测试性能指标;2. 采用三个客户配置进行测试。测试前采用ping命令,测试与iTwin服务器的连接速度。用speedtest.net测试宽带的接入速度。3. 使用不同大小的数据规模测试iTwin云平台Web端渲染性能。4. 选取3个代表性的视图,分初次、二次,测试每个视图的加载时间,记录静态帧率和动态旋转帧率。
具体测试步骤为:
■ | 测试结果 1. 初始化速度
项目初始化为,点击项目特定版本,初始化服务器缓存所用时间,其中,“初次初始化”只在项目第一次启动时发生。初次初始化时间,取决于于项目对象数量和复杂度。一旦初始化完成,在网络质量良好情况下,初始化速度大幅提升,几乎无需等待。
2. 视图加载速度
视图加载采用缓存机制,在客户机2、3上,视图的加载速度几乎忽略不计。特别是对大模型的快速加载。
3. 视图渲染帧率
视图渲染帧率取决于如下因素:
1. 视图内对象数量,视图大小与对象大小的关系决定LOD精细度。
2. 客户端内存、显卡性能。特别是显卡的性能,由于客户端1显卡比较老,帧率有所下降,但仍处于可接受状态。
视图加载同样采用缓存机制,在网络条件良好情况下,对于大模型加载速度时间几乎可以忽略不计。
由于不同项目选择相同的区域视图范围和细节视图范围,构件数量和LOD几乎一致。所以,结果几乎相同。不同项目全局视图对象数量差异很大,帧率会有差别。
完整测试结果如下所示:
最后,我们再回到数字城市的话题,现在数字平台的项目,基本都会涉及多种数据的融合,而且数据体量都比较大。所以,对于大数据的支撑是非常关键的评判指标,此测试作为一个参考。同时,当我们测试指标时,应该尽可能全面的考量相关因素。特别是数据质量的影响。如何控制数据质量,将是另外一个非常重要的内容。