Generic Queueing Simulator
큐잉 모델을 바꿔가며
병목, 체류시간, 처리량을 동시에 실험합니다.
식당, 공항 보안검색, 항공기 탑승, 병원 외래, 콜센터, 물류 허브, 쇼핑몰 계산대와 `M/M/1`, `M/M/c`, `M/D/1`, `Erlang-B`, `Jackson network`를 같은 엔진으로 돌립니다. 고객 에이전트는 Separation과 Arrive 조향으로 줄 간격을 유지하고, 라우팅, 선점, 배치 유입, finite capacity 규칙은 모델에 따라 달라집니다.
활성 모델
대학교 식당
M/M/c → M/M/c → M/M/c
모델 설명
결제, 배식, 식사 구역이 직렬로 이어지는 멀티 스테이지 서비스 네트워크입니다.
학생은 결제, 배식, 식사 좌석 점유를 순차적으로 거치며 각 단계의 병목이 연쇄적으로 이동합니다.
Simulation Setup
유입 λ
18명/분
스테이지
3개
총 서버 수
17대
재생 배속
1.0x
Stage Capacity
결제0.0명/분
배식0.0명/분
식사0.0명/분
System Load
0명
평균 0.0명이 시스템 안에 머뭅니다.
Average W
0초
현재 처리율 0.0명/분 기준 평균 체류시간입니다.
Little's Law
0.0
L = λW, 관측값 0.0와 함께 비교합니다.
Bottleneck
안정
대기 0명 · 서비스 중 0명
Blocked
0명
finite capacity 때문에 스테이지 진입 또는 이동이 막힌 고객 수입니다.
Balked
0명
첫 대기열을 보고 진입을 포기한 고객 수입니다.
Reneged
0명
대기 중 이탈한 고객 수입니다.
Queue Canvas
선택된 모델의 스테이지 체인을 에이전트 기반으로 시각화합니다.
결제배식식사
결제
0명
대기 0 · 처리 0 · 점유율 0%
배식
0명
대기 0 · 처리 0 · 점유율 0%
식사
0명
대기 0 · 처리 0 · 점유율 0%
Throughput
0명
0.0명/분이 시스템을 빠져나갑니다.
Theory Layer
모델별 이론 지표
Easy Theory
쉽게 보는 이론 설명
직렬 공정에서는 각 단계의 처리율이 다르면 병목이 뒤로 이동합니다. 식당처럼 여러 단계를 순서대로 거치는 시스템은 각 단계의 λ와 μ를 따로 보고, 가장 높은 ρ를 가진 단계가 전체 성능을 좌우합니다.