CN108897673B - ***容量评估方法与装置 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种***容量评估方法与装置。***容量评估方法包括：监控***运行数据与硬件运行数据；根据所述***运行数据确定***数据容量；获取所述***运行数据与所述硬件运行数据的容量相关性参数；根据所述容量相关性参数确定***物理容量；根据所述***数据容量与所述***物理容量确定***容量。本公开提供的***容量评估方法可以动态实时评估***容量，在不影响***运行、不增加成本的条件下获取更准确的***容量评估结果。

Description

***容量评估方法与装置

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种能够动态实时评估***容量的***容量评估方法与装置。

背景技术

随着互联网+时代的到来，SOA及微服务架构日趋深入，服务数量不断膨胀，应用环境日益复杂，服务依赖关系不断变化，实时了解***容量情况、对***容量进行评估成为重要目标。

相关技术中，主要通过线下压测法和线上压测法来评估***容量。线下压测法为通过工具将线上的流量直接复制到测试服务器，在测试服务器出现瓶颈时得到应用最高的QPS(Query Per Second，每秒查询率)，再通过线上线下的换算系数推算出线上的***容量。线上压测法主要通过在负载轮询时为不同服务器指定不同的权重，并逐渐加大某一台服务器的权重，使这台服务器的流量远大于其他服务器，直至该服务器出现性能瓶颈。这个瓶颈可能是CPU、LOAD、内存、带宽等物理瓶颈，也可能是RT、失败率、QPS波动等软件瓶颈。当单机性能出现性能瓶颈时，将此时的应用QPS记为单机容量，根据集群服务器数量得出集群的***容量。

线上压测和线下压测均费时费力，且反映的都是压测时的***容量。在互联网快速发展的今天，程序版本迭代的速度惊人，针对每次版本的迭代、环境的变化都进行一次压测来进行容量评估是不现实的，也是不具备可操作性的。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种***容量评估方法与***容量评估装置，用于至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的压测评估成本高、实时性低的问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种***容量评估方法，包括：监控***运行数据与硬件运行数据；根据所述***运行数据确定***数据容量；获取所述***运行数据与所述硬件运行数据的容量相关性参数；根据所述容量相关性参数确定***物理容量；根据所述***数据容量与所述***物理容量确定***容量。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述***运行数据确定***数据容量包括：

根据所述***运行数据确定***运行参数；

根据所述***运行参数确定一个运行单元对应的多个数据处理瓶颈值，将所述多个数据处理瓶颈值中的最小值作为所述运行单元的单元容量；

根据***中多个运行单元的***运行数据与单元容量确定***资源占用比例；

根据所述***运行数据与所述***资源占用比例确定所述***数据容量。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述***运行参数确定一个运行单元对应的多个数据处理瓶颈值包括：

根据所述***运行参数获取对应于多个任务种类的任务执行参数；

根据所述任务执行参数确定对应于每个所述任务种类的每秒最多执行次数。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据***中多个运行单元的***运行数据与单元容量确定***资源占用比例包括：

根据所述多个运行单元的当前运行值与对应的单元容量确定每个所述运行单元的第一资源占用比例；

将所述多个运行单元的第一资源占用比例之和作为所述***资源占用比例。

在本公开的一种示例性实施例中，所述获取所述***运行数据与所述硬件运行数据的容量相关性参数包括：

根据多种拟合方法对所述***运行数据与所述硬件运行数据进行拟合以获取多个拟合结果；

根据多个拟合结果中拟合参数最大值对应的拟合方法确定所述***运行数据与所述硬件运行数据的关联关系，并将该拟合方法对应的参数设置为容量相关性参数。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述容量相关性参数确定***物理容量包括：

根据所述***运行数据与所述容量相关性参数确定多个物理瓶颈值；将所述多个物理瓶颈值中的最小值设置为所述***物理容量。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述***数据容量与所述***物理容量确定***容量包括：

将所述***数据容量与所述***物理容量之中的小值作为***容量。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种***容量评估装置，包括：

数据监控模块，设置为监控***运行数据与硬件运行数据；

软件容量评估模块，设置为根据所述***运行数据确定***数据容量；

相关性评估模块，设置为获取所述***运行数据与所述硬件运行数据的容量相关性参数；

硬件容量评估模块，设置为根据所述容量相关性参数确定***物理容量；

综合评估模块，设置为根据所述***数据容量与所述***物理容量确定***容量。

根据本公开的第三方面，提供一种***容量评估装置，包括：存储器；以及耦合到所属存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如上述任意一项所述的方法。

根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述的***容量评估方法。

本公开实施例通过监控***运行数据和硬件运行数据，根据定时根据最新数据对***性能指标进行计算，从而得出***的数据处理容量和物理容量，可以及时有效地计算出***的实时容量。由于无需人工参与，大大降低了压测成本、提高了压测效率，确保了数据的实时性，能够有效应对不断变化的程序运行环境。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本公开示例性实施例中***容量评估方法的流程图。

图2是本公开示例性实施例中***容量评估方法的子流程图。

图3是本公开示例性实施例中***容量评估方法的子流程图。

图4是本公开示例性实施例中***容量评估方法的子流程图。

图5是本公开示例性实施例中***容量评估方法的子流程图。

图6是本公开示例性实施例中***容量评估方法的子流程图。

图7是本公开一个示例性实施例中一种***容量评估装置的方框图。

图8是本公开一个示例性实施例中一种电子设备的方框图。

图9本公开一个示例性实施例中一种计算机可读存储介质的示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

下面结合附图对本公开示例实施方式进行详细说明。

图1示意性示出本公开示例性实施例中***容量评估方法的流程图。参考图1，***容量评估方法100可以包括：

步骤S1，监控***运行数据与硬件运行数据；

步骤S2，根据所述***运行数据确定***数据容量；

步骤S3，获取所述***运行数据与所述硬件运行数据的容量相关性参数；

步骤S4，根据所述容量相关性参数确定***物理容量；

步骤S5，根据所述***数据容量与所述***物理容量确定***容量。

本公开实施例通过监控***运行数据和硬件运行数据，根据定时根据最新数据对***性能指标进行计算，从而得出***的数据处理容量和物理容量，可以及时有效地计算出***的实时容量。由于无需人工参与，大大降低了压测成本、提高了压测效率，确保了数据的实时性，能够有效应对不断变化的程序运行环境。

下面，对***容量评估方法100的各步骤进行详细说明。

在步骤S1，监控***运行数据与硬件运行数据。

在本公开实施例中，***运行数据例如可以包括数据库访问数据、数据库连接数据、线程参数、业务逻辑消耗数据等；硬件运行数据可以包括CPU使用率、网络带宽占用率等。

可以按照预设周期定时获取***运行数据和硬件运行数据，从而保证数据的及时性，以在应用程序版本不断迭代、***依赖的其他服务不断升级等不断变化的程序运行环境下及时获取最新的***容量评估结果。

在步骤S2，根据所述***运行数据确定***数据容量。

图2是步骤S2的一个子流程图。

参考图2，在本公开一个示例性实施例中，步骤S2可以包括：

步骤S21，根据所述***运行数据确定***运行参数；

步骤S22，根据所述***运行参数确定一个运行单元对应的多个数据处理瓶颈值，将所述多个数据处理瓶颈值中的最小值作为所述运行单元的单元容量；

步骤S23，根据***中多个运行单元的***运行数据与单元容量确定***资源占用比例；

步骤S24，根据所述***运行数据与所述***资源占用比例确定所述***数据容量。

***运行参数例如为每秒数据库访问次数、数据库访问时间、业务逻辑执行时间等。根据***运行数据确定***运行参数的方法例如可以为取平均值。例如，根据***运行数据确定10秒内的数据库访问次数为60次、每次访问时间分别为6ms、10ms、……、14ms等，则可以将每秒数据库访问次数设置为6，将数据库访问时间取各次访问时间的平均值为10ms。***运行参数还可以有多种，本领域技术人员可以根据实际情况自行设置计算的***运行参数的种类以及计算方法。

图3是步骤S22的子流程图。

参考图3，在公开实施例中，步骤S22可以包括：

步骤S221，根据所述***运行参数获取对应于多个任务种类的任务执行参数；

步骤S222，根据所述任务执行参数确定对应于每个所述任务种类的每秒最多执行次数。

对于评估***数据容量的过程而言，在本公开实施例中，可以首先确定***执行的应用程序以及应用程序中包括的多个运行单元，运行单元例如为应用程序对应的方法(method)。接下来，根据上一步骤计算出的***运行参数确定每个方法对应的耗时明细。

例如，如果一个方法在一定采样时间内，平均QPS为200，平均耗时为100ms，其对应的每秒数据库访问次数为6次，每次耗时10ms，也就是数据库总耗时60ms，业务逻辑耗时40ms。其中数据库和业务逻辑耗时为两个不同的任务种类，6次、10ms、40ms等为对应于任务种类的任务执行参数。

若数据库连接池的最大连接数为30，执行此方法的线程池最大为50(简单起见暂时不考虑线程的切换成本)，那么数据库对应单机最高QPS(数据处理瓶颈值)为30*1000/60＝500次，业务逻辑的单机最高QPS(数据处理瓶颈值)为50*1000/40＝1250次，显然这个方法的瓶颈点在数据库上，也就是这个方法的单机最高QPS为500次，即该方法对应的单元容量(每秒执行该方法的最大次数)为500次。

如果这个方法通过软件升级等方式得到优化，将数据库每次访问耗时降到了5ms，平均访问次数变成了4次，也就是数据库总耗时变为20ms，业务逻辑耗时依然是40ms，此时数据库的单机最高QPS为30*1000/20＝1500次，显然此时的瓶颈点在业务逻辑上，也就是这个方法的单机最高QPS即单元容量为1250次。

图4是步骤S23的子流程图。

参考图4，在公开实施例中，步骤S23可以包括：

步骤S231，根据所述多个运行单元的当前运行值与对应的单元容量确定每个所述运行单元的第一资源占用比例；

步骤S232，将所述多个运行单元的第一资源占用比例之和作为所述***资源占用比例。

在确定每个方法对应的单元容量后，可以根据***运行数据中该方法对应的当前运行值来确定其对应的第一资源占用比例。例如，如方法i对应的单元容量C_i为500次，而该方法的当前运行值TPS(Transaction Per Second，每秒事务处理量)为100次，则方法i对应的第一资源占用比例P_i＝T_i/C_i＝100/500*100％＝20％，其中T_i为方法i的TPS值。

由于一个应用程序对应有多个方法，因此可以将每个方法的第一资源占用比例之和作为***资源占用比例，P＝ΣP_i＝Σ[T_i/C_i]，其中P为***资源占用比例。例如，应用程序包括的三个方法的P_i为20％、15％、25％，则此时的***资源占用比例为60％。

如果根据***运行数据得出应用程序当前时刻的单机TPS为T_A，则在暂不考虑CPU、网络带宽的情况下，该应用程序对应的***数据容量即单机容量C_A＝T_A/P。

在步骤S3，获取所述***运行数据与所述硬件运行数据的容量相关性参数。

图5是步骤S3的子流程图。

参考图5，在公开实施例中，步骤S3可以包括：

步骤S31，根据多种拟合方法对所述***运行数据与所述硬件运行数据进行拟合以获取多个拟合结果；

步骤S32，根据多个拟合结果中拟合参数最大值对应的拟合方法确定所述***运行数据与所述硬件运行数据的关联关系，并将该拟合方法对应的参数设置为容量相关性参数。

除软件对应的***数据容量外，硬件对应的***物理容量也是制约***容量的重要指标。为确定硬件对应的***物理容量与***容量的相关关系，在本公开实施例中使用拟合的方法来对***运行数据和硬件运行数据进行分析，从而得出关联公式，从而进一步确定出***物理容量。

为确定哪一种拟合方法能够得出准确的关联公式，可以使用多种拟合方法对包括***运行数据和硬件运行数据的数据矩阵进行拟合，根据拟合结果中的参数对拟合方法进行选择，在数据矩阵中每一数据列对应一种数据类型。

例如，可以使用MATLAB的函数corrcoef为包括CPU使用率数据及与其时刻对应的应用程序TPS在内的数据矩阵产生样本相关系数矩阵，相关系数的范围可以设置为-1到1：

当相关系数接近1，表示数据列之间有正线性关系，即正向相关；

当相关系数接近-1，表示数据列之间有负线性关系，即反向相关；

当相关系数接近或等于0，表示数据列之间几乎无线性关系。

加载数据样本(例如count.dat)之后，通过corrcoef(count)计算相关系数矩阵，假设产生的相关系数矩阵如下：

1.0000 0.9588

0.9588 1.0000

上述矩阵中，所有相关系数都接近1，则即样本数据每一对数据列之间都具有较强的正向相关性，可以采用线性回归分析预测法来拟合样本集合。通过一元线性回归分析法得出的拟合方程可以为

其中，x_t表示自变量的值即CPU的使用率，

表示因变量的值即TPS，a、b代表一元线性回归方程的参数。

在一些实施例中，如果通过corrcoef(count)计算出来的相关系数矩阵中的相关系数小于阈值(如0.8)，表示数据列之间不存在强线性关系。此时可以使用非线性曲线拟合。可以使用包括但不限于指数逼近、傅里叶逼近、高斯逼近、插值逼近、多形式逼近、幂逼近、有理数逼近、平滑逼近、正弦曲线逼近等多种逼近方式进行曲线拟合，并比较拟合参数。

例如，采用傅里叶逼近

得到的拟合参数可以为：

SSE:0.02709

R-square:0.9978

Adjusted R-square:0.9913

RMSE:0.1164

其中，R-square是曲线方程的确定系数，它是表征一个拟合的接近程度，越接近1，则表明该模型对数据拟合的接近程度越高。

如果在多种拟合方式中，上述结果中的R-square最接近1，则表示傅里叶逼近是对该样本集合拟合的最好的一种拟合方法。此时，可以根据该拟合结果确定容量相关性参数，即***物理容量与硬件运行数据的相关关系。

在步骤S4，根据所述容量相关性参数确定***物理容量。

图6是步骤S4的子流程图。

参考图6，在公开实施例中，步骤S4可以包括：

步骤S41，根据所述***运行数据与所述容量相关性参数确定多个物理瓶颈值；

步骤S42，将所述多个物理瓶颈值中的最小值设置为所述***物理容量。

可以根据***运行数据对每一种硬件运行数据计算一个物理瓶颈值。例如，可以根据CPU使用率和容量相关性参数计算得出当CPU使用率为100％时对应的TPS值，即QPS。同理，也可以得出网络带宽等其他物理资源的物理瓶颈值，并将多个物理瓶颈值中的最小值设置为***物理容量。

在步骤S5，根据所述***数据容量与所述***物理容量确定***容量。

在本公开实施例中，可以将所述***数据容量与所述***物理容量之中的小值作为***容量。例如，***数据容量为500次，***物理容量为400次，则此时***的最大QPS受限于***物理容量只可能为400次，当前物理环境已无力承担更大的QPS。

通过根据***数据容量和***物理容量确定***容量，可以分析出是何种因素制约了***容量，从而制定有针对性的改进计划。

本公开实施例通过实时监控***运行数据和硬件运行数据，动态计算***容量，可以取代压测方式进行容量评估，实现实时的容量规划。克服了现有压测方式实时性地、人力成本高、物理成本高、时间成本高等问题。

对应于上述方法实施例，本公开还提供一种***容量评估装置，可以用于执行上述方法实施例。

图7示意性示出本公开一个示例性实施例中一种***容量评估装置的方框图。

参考图7，***容量评估装置700可以包括：

数据监控模块71，设置为监控***运行数据与硬件运行数据；

软件容量评估模块72，设置为根据所述***运行数据确定***数据容量；

相关性评估模块73，设置为获取所述***运行数据与所述硬件运行数据的容量相关性参数；

硬件容量评估模块74，设置为根据所述容量相关性参数确定***物理容量；

综合评估模块75，设置为根据所述***数据容量与所述***物理容量确定***容量。

在本公开的一种示例性实施例中，软件容量评估模块72包括：

参数确定单元721，设置为根据所述***运行数据确定***运行参数；

单元容量确定单元722，设置为根据所述***运行参数确定一个运行单元对应的多个数据处理瓶颈值，将所述多个数据处理瓶颈值中的最小值作为所述运行单元的单元容量；

资源占用率确定单元723，设置为根据***中多个运行单元的***运行数据与单元容量确定***资源占用比例；

数据容量确定单元724，设置为根据所述***运行数据与所述***资源占用比例确定所述***数据容量。

在本公开的一种示例性实施例中，单元容量确定单元722设置为根据所述***运行参数获取对应于多个任务种类的任务执行参数；根据所述任务执行参数确定对应于每个所述任务种类的每秒最多执行次数。

在本公开的一种示例性实施例中，资源占用率确定单元723设置为：根据所述多个运行单元的当前运行值与对应的单元容量确定每个所述运行单元的第一资源占用比例；将所述多个运行单元的第一资源占用比例之和作为所述***资源占用比例。

在本公开的一种示例性实施例中，相关性评估模块73设置为：根据多种拟合方法对所述***运行数据与所述硬件运行数据进行拟合以获取多个拟合结果；根据多个拟合结果中拟合参数最大值对应的拟合方法确定所述***运行数据与所述硬件运行数据的关联关系，并将该拟合方法对应的参数设置为容量相关性参数。

在本公开的一种示例性实施例中，硬件容量评估模块74设置为根据所述***运行数据与所述容量相关性参数确定多个物理瓶颈值；将所述多个物理瓶颈值中的最小值设置为所述***物理容量。

在本公开的一种示例性实施例中，综合评估模块75设置为将所述***数据容量与所述***物理容量之中的小值作为***容量。

由于装置700的各功能已在其对应的方法实施例中予以详细说明，本公开于此不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为***、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“***”。

下面参照图8来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备800。图8显示的电子设备800仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，电子设备800以通用计算设备的形式表现。电子设备800的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元810、上述至少一个存储单元820、连接不同***组件(包括存储单元820和处理单元810)的总线830。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元810执行，使得所述处理单元810执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元810可以执行如图1中所示的步骤S1：监控***运行数据与硬件运行数据；步骤S2：根据所述***运行数据确定***数据容量；步骤S3：获取所述***运行数据与所述硬件运行数据的容量相关性参数；步骤S4：根据所述容量相关性参数确定***物理容量。

存储单元820可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)8201和/或高速缓存存储单元8202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)8203。

存储单元820还可以包括具有一组(至少一个)程序模块8205的程序/实用工具8204，这样的程序模块8205包括但不限于：操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线830可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、***总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备800也可以与一个或多个外部设备600(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备800交互的设备通信，和/或与使得该电子设备800能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口850进行。并且，电子设备800还可以通过网络适配器860与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器860通过总线830与电子设备800的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备800使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

参考图9所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品900，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和构思由权利要求指出。

Claims (8)

1.一种***容量评估方法，其特征在于，包括：

监控***运行数据与硬件运行数据；

根据所述***运行数据确定***数据容量；

获取所述***运行数据与所述硬件运行数据的容量相关性参数；

根据所述容量相关性参数确定***物理容量；

根据所述***数据容量与所述***物理容量确定***容量；

其中，所述根据所述***运行数据确定***数据容量包括：根据所述***运行数据确定***运行参数；根据所述***运行参数确定一个运行单元对应的多个数据处理瓶颈值，将所述多个数据处理瓶颈值中的最小值作为所述运行单元的单元容量；根据***中多个运行单元的***运行数据与单元容量确定***资源占用比例；根据所述***运行数据与所述***资源占用比例确定所述***数据容量；

所述根据***中多个运行单元的***运行数据与单元容量确定***资源占用比例包括：根据所述多个运行单元的当前运行值与对应的单元容量确定每个所述运行单元的第一资源占用比例；将所述多个运行单元的第一资源占用比例之和作为所述***资源占用比例。

2.如权利要求1所述的***容量评估方法，其特征在于，所述根据所述***运行参数确定一个运行单元对应的多个数据处理瓶颈值包括：

根据所述***运行参数获取对应于多个任务种类的任务执行参数；

根据所述任务执行参数确定对应于每个所述任务种类的每秒最多执行次数。

3.如权利要求1所述的***容量评估方法，其特征在于，所述获取所述***运行数据与所述硬件运行数据的容量相关性参数包括：

根据多种拟合方法对所述***运行数据与所述硬件运行数据进行拟合以获取多个拟合结果；

根据多个拟合结果中拟合参数最大值对应的拟合方法确定所述***运行数据与所述硬件运行数据的关联关系，并将该拟合方法对应的参数设置为容量相关性参数。

4.如权利要求3所述的***容量评估方法，其特征在于，所述根据所述容量相关性参数确定***物理容量包括：

根据所述***运行数据与所述容量相关性参数确定多个物理瓶颈值；

将所述多个物理瓶颈值中的最小值设置为所述***物理容量。

5.如权利要求1所述的***容量评估方法，其特征在于，所述根据所述***数据容量与所述***物理容量确定***容量包括：

将所述***数据容量与所述***物理容量之中的小值作为***容量。

6.一种***容量评估装置，其特征在于，包括：

数据监控模块，设置为监控***运行数据与硬件运行数据；

软件容量评估模块，设置为根据所述***运行数据确定***数据容量；

相关性评估模块，设置为获取所述***运行数据与所述硬件运行数据的容量相关性参数；

硬件容量评估模块，设置为根据所述容量相关性参数确定***物理容量；

综合评估模块，设置为根据所述***数据容量与所述***物理容量确定***容量；

其中，所述软件容量评估模块设置为：根据所述***运行数据确定***运行参数；根据所述***运行参数确定一个运行单元对应的多个数据处理瓶颈值，将所述多个数据处理瓶颈值中的最小值作为所述运行单元的单元容量；根据***中多个运行单元的***运行数据与单元容量确定***资源占用比例；根据所述***运行数据与所述***资源占用比例确定所述***数据容量；

所述根据***中多个运行单元的***运行数据与单元容量确定***资源占用比例包括：根据所述多个运行单元的当前运行值与对应的单元容量确定每个所述运行单元的第一资源占用比例；将所述多个运行单元的第一资源占用比例之和作为所述***资源占用比例。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器；以及

耦合到所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如权利要求1-5任一项所述的***容量评估方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的***容量评估方法。

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