公开一种对信息技术系统的性能进行建模的方法。所述方法包括下述步骤：接收系统的性能数据；接收事务流程和系统布局的数据；和根据接收的数据，推断服务要求参数。如果存在表征系统的闭合式表达式，那么基于预测的响应时间和测量的响应时间之间的最小距离的优化算法可被用于获得性能参数。另一方面，离散的事件模拟器以及一组巨集式启发式搜索方法可被用于获得优化的性能参数。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息技术(“IT”)系统的性能建模。更具体地说，本专利技术涉及结合排队网络建模和推理(inference)技术来对IT系统的性能进行建模。
技术介绍
随着因特网技术的快速发展，电子商务正在变成成熟的商业策略。随着其在因特网应用、服务和价格谈判中扮演重要角色，服务质量(“QoS”)的概念正在排除困难前进到电子商务委托和要求的前线。在增长的竞争市场中，IT管理人员和规划人员始终经受着获得下述问题的明确答案的压力利用当前的基础结构，IT系统能够支持多少用户？关于每种服务，正在提供何种服务质量水平？站点结构能够被多快地扩大或缩小？哪些组件应被升级？是否存在适于支持预期的商业机会和未来增长的足够容量？为了解答这些问题，电子商务迫切需要一种规划和预算，性能预测，和服务水平协议规定的正式过程。这种过程要求基本理解诸如电子商务基础结构的容量、可缩放性、可用性和可靠性之类关键问题。由于系统结构的多样性，众多正在出现的具有不同功能的应用程序(application)，以及用户行为的巨大差异，电子商务基础结构的表征相当复杂。于是，在整个IT环境内，包括所有IT基础结构组件和应用程序在内，评估电子商务的提供端到端性能保证的能力是一项挑战性任务。通常使用的评估电子商务性能的方法是在生产系统中，即工作环境中，利用真实的工作量，或者在测试系统上，利用合成工作量，直接测量IT环境的性能。直接对生产系统测量性能是危险的，因为它需要使用户暴露于较差的性能之下，这会赶走客户。另一方面，具有测试站点是一项成本非常高的实践。简单地复制生产系统，并保证所有互连软件和硬件组件正确发挥作用的努力将是巨大的。另外，由于工作量空间是连续的是，因此在所有不同的负载组合内进行测试将是一项难以克服的困难任务。评估IT系统的性能的一种备选方法是通过性能建模。在IT基础结构和应用程序的设计，工程化和优化中，性能建模已变得越来越重要。建模方法在向建筑师和工程师提供和所考虑的IT系统相关的定性和定量理解方面特别有效。尽管它存在这些优点，建模工作耗时，并且不仅要求对系统有很好的了解，而且要求通晓建模技术。性能建模的最流行范例之一是排队网络，它解决了上述问题。排队模型的主要优点在于它捕捉性能和容量之间的基本关系。已提出了使用排队网络来对计算机系统，尤其是Web系统进行建模的思想(参见L.Kleinrock；Queueing Systems Volume IIComputerApplications；John Wiley and Sons，1976；以及D.Menasce和V.Almeida；Capacity Planning for Web Performance；Prentice hall，1998)。该思想以通过把IT系统中的每个设备表示成一个队列，建立分析模型为基础。然而，这种方法需要了解关于IT系统中每个设备的每种请求的服务要求。在真实系统中，这种服务要求非常难以测量，因为它们不包括可能发生的排队延迟。这不仅要求了解所有设备，而且在设备数量较大，并且请求类型各不相同的情况下，还涉及收集大量的数据，以便确定在每个设备，每种请求的服务要求。实际上无法建立这样详细的低级排队网络模型。鉴于此，本领域中需要一种目的在于使IT基础结构和应用程序的性能建模和优化的过程自动化，以便降低设备成本和劳动力成本，并缩短性能评估、预测和容量规划方面的周转时间的系统和方法。这些系统和方法应使IT管理员能够有效并且预先地(proactively)量化、控制和规划电子商务基础结构中可用容量的利用。
技术实现思路
鉴于常规系统的上述问题、缺陷和不利，本专利技术的例证特征是结合推理技术和排队模型，使IT系统与应用程序的性能建模和优化过程自动化。本专利技术的方法利用高级排队网络模型捕捉主要资源和延迟效应，这提供性能测量和IT系统结构之间良好的可跟踪性。本专利技术的方法只要求把最常见并且廉价的测量结果(measurement)作为输入。这种测量结果包括，例如系统通过量，服务器的利用率和端到端响应时间。通过把上述测量数据作为输入，本专利技术的方法使用先进的推理技术获得IT系统的性能模型的参数。例如，可关于IT系统中的每个服务器和每个事务，推断服务要求。在本专利技术的一个实施例中，可利用闭合式等式(closed-formequation)表征IT系统。在该实施例中，推理方法包括下述步骤根据闭合式等式导出端到端响应时间公式；根据可获得的性能度量，用公式表示推理(参数估计)问题；把事务的端到端响应时间和服务器利用率(utilization)数据输入推理问题公式中；求解模型参数(每个服务器每个事务的服务要求)的推理问题，从而使模型产生的性能度量(performance metrics)到测量的性能度量的距离降至最小。本专利技术的另一实施例致力于不存在闭合式表达式的情况。在这种情况下，离散事件模拟器以及一组巨集式启发式(meta-heuristic)搜索方法可被用于获得优化的性能参数。巨集式启发式搜索方式将引导搜索产生下一候选参数设置。模型的模拟器将被用于评估候选参数设置的性能度量。巨集式启发式搜索方式将被再次用于根据当前和过去的候选设置的性能度量，产生下一候选参数设置。重复该过程，直到指定的停止标准被满足为止。该程序的输出是参数设置的当前最佳估计。在优选实施例的下述详细说明中，将说明本专利技术的这些及其它特征和优点，并且鉴于优选实施例的下述详细说明，对本领域的普通技术人员来说，本专利技术的这些及其它特征和优点将变得显而易见。附图说明参考附图，根据本专利技术的优选实施例的下述详细说明，将更好地理解前述及其它例证特征、方面和优点，其中图1图解说明其中可实现本专利技术的数据处理系统的网络；图2是根据本专利技术的一个实施例，可实现成服务器的数据处理系统的方框图；图3是图解说明其中可实现本专利技术的数据处理系统的方框图；图4图解说明例证的电子商务站点及其对应的排队模型；图5图解说明和图4中描述的电子商务站点对应的例证排队模型；图6图解说明本专利技术一个实施例的方法的方框图；图7图解说明例证的电子商务站点体系结构；图8表示封闭的排队网络模型的例子。具体实施例方式现在参见附图，说明本专利技术的一个优选实施例。本领域的普通技术人员会认识到本专利技术不受公开的实施例，或者申请文件中用于描述公开实施例的附图的任何方式的限制。本专利技术提供一种起因于IT基础结构和应用程序的性能模型的自动参数化方法和设备。所提出的一套方法中的一个新思想是排队网络模型和先进推理技术的集成。这种方法使用系统测量数据和端到端响应时间测量数据作为输入，来推断系统的排队参数。本专利技术提供和常规方法相比，有吸引力的许多特征和优点。首先，本专利技术利用排队网络模型的长度，排队网络模型有助于捕捉性能和容量之间的基本关系。其次，通过依赖于基于观察利用率和端到端性能数据的推理技术，本专利技术的方法回避了传统的排队网络建模工作的问题，传统的排队网络建模工作需要大量低级的系统监视和数据收集。由于本专利技术的系统接收端到端数据测量结果，建模过程变成自动化的。尤其对于复杂系统，本专利技术的建模方法允许快速并且准确地建立性能模型。和基于手动参数调整的常规性能建模方法相比，本专利技术的使用能够显著地节省时间。另外，本专利技术还允许根据系统监视信息，本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种为具有第一数量的服务器并执行第二数量种事务的信息技术系统自动建立性能模型的方法，所述方法包括：接收系统的性能数据；接收事务流程和系统布局的数据；和根据接收的数据，推断服务要求参数。
【技术特征摘要】
...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘震，彼塔莫姆希洛维克，夏红辉，张立，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]
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