应用软件在生产环境下的性能预测方法技术

一种基于低端模拟环境性能测试和容量规划的应用软件在生产环境下的性能预测方法，该方法包括：根据业务负载信息，建立被测应用软件的业务负载模型；基于Ｌｉｔｔｌｅ定律实现由被测应用软件的业务负载模型向被测应用软件的业务负载压力模型的转换；根据被测应用软件的业务负载压力模型以及推导出来的场景，制定在低端模拟环境下被测应用软件的性能测试方案；在低端模拟环境下模拟真实业务负载的压力实施被测应用软件的性能测试，并采集被测应用软件的性能数据；以及将采集的被测应用软件的性能数据输入容量规划工具，基于容量规划预测所述应用软件在生产环境下的性能表现。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机应用软件性能测试和性能评估，更具体地说，涉及基于低端模拟环境性能测试和容量规划的应用软件在生产环境下的性能预测方法。
技术介绍
目前软件性能问题越来越受到重视，从事于独立技术市场调查的Newport Group公司2002年报告显示：53％的CIO(首席信息官)会经常关注应用软件性能，这个数字比1999年剧增了近5倍；另外有75％的CIO对应用性能能否达到期望的水平表示担心，这个数字也比1999年上升了30％。考虑到成本等方面诸多原因，许多生产应用软件都缺乏与生产环境部署完全一致的模拟环境，往往模拟环境的设备配置档次要低，而且模拟环境没有生产环境的业务负载压力。因此，如何完成应用软件待发布的新版本的性能验证，成为一大难题。在模拟环境与生产环境配置差异较大，且没有生产环境的负载压力的情况下，目前除本方法外尚缺乏有效的手段进行预测应用软件版本发布后在生产环境的性能表现。未充分测试的软件将对生产造成重大的影响，同时扩散到生产环节的问题如要改进，成本巨大，甚至可能是不可接受的。目前在国内软件性能测试领域，虽有少部分软件开发商会进行产品交付前的集成系统测试，但性能测试的场景设计不甚合理，未通过科学的场景定义方法进行场景设计，导致综合性能测试未能够反映应用软件实际的负载压力模型。在性能预测手段方面更是捉襟见肘，只-->是通过简单的线性计算进行估计，误差很大。现有的容量规划案例均是基于在线生产应用软件的，需要获取生产环境的性能数据，只能满足在线应用软件扩容的设备选型等情况，局限性较大，未能满足新版本应用软件上线前验证、规避性能风险等情况。由前述现有技术可知，在应用系统性能管理方面迫切需要一种更为精确地预测应用软件在生产环境下的性能表现的方法。
技术实现思路
本专利技术提出了一种基于低端模拟环境性能测试和容量规划的生产环境性能预测方法。根据本方面的该方法能够在模拟环境与生产环境配置差异较大，且没有生产环境的负载压力的情况下，通过模拟测试结合容量规划技术的方式，预测应用软件在生产环境下的性能表现。专利技术的目的是进行精准的性能预测，降低应用软件上线后在生产环境出现性能问题的概率，避免无效的硬件投资。本方法是在低端模拟环境对被测应用软件进行模拟实际业务负载的综合压力测试后，运用容量规划的手段，建立排队网络模型，合理预测应用软件在生产环境的性能表现。根据本专利技术，提供了一种基于低端模拟环境性能测试和容量规划的应用软件在生产环境下的性能预测方法，该方法包括：根据业务负载信息，建立被测应用软件的业务负载模型；基于Little定律实现由被测应用软件的业务负载模型向被测应用软件的业务负载压力模型的转换；根据被测应用软件的业务负载压力模型以及推导出来的场景，制定在低端模拟环境下被测应用软件的性能测试方案；在低端模拟环境下模拟真实业务负载的压力实施被测应用软件的性能测试，并采集被测应用软件的性能数据；以及将采集的被测应用软件的性能数据输入容量规划工具，基于容量规划预测所述应用软件在生产环境下的性能表现。-->根据本专利技术的方法解决了目前模拟环境性能测试方法未能有效模拟生产业务负载模型的问题。通过模拟环境性能测试与容量规划方法相结合的手段，提高了通过低配置的模拟环境预测生产环境性能表现的能力。此外，根据本专利技术的方法消除了目前的容量规划过程因基于生产环境实际性能负载数据而造成的无法在上线前进行版本验证和规避性能风险的局限性。本方法能够提高投资有效性，避免对模拟环境的巨额硬件投资，使得低配置的模拟环境也能达到满意的验证效果。附图说明以下附图构成说明书的一部分并提供对本专利技术的进一步说明，说明本专利技术的实施例。图1示出根据本专利技术的基于低端模拟环境性能测试和容量规划的应用软件在生产环境下的性能预测方法的流程图；图2示出容量规划基本原理；图3示出容量规划的一般过程；图4示出计算机系统排队网络模型。具体实施方式在具体描述本专利技术的实施例之前，首先明确以下术语：业务负载模型：指从业务角度对支撑应用软件的负载进行建模的结果，包括影响应用软件性能的关键业务参数及其组合关系，可用于定义性能需求或业务预测分析，建模的主要输入有业务量统计等。容量规划：指为了确保应用软件能在将来高效地工作，将系统负载匹配为支持此负载所需的最合适的服务器硬件的过程，用于指导容量设计和投资，以保证IT花费的合理性。做容量规划需要相应的技术手段来预测应用软件在增加负载或用户数量时、在假定的硬件配置下-->能够提供的服务水平，这往往借助容量规划工具建立容量分析模型来实现。图1示出根据本专利技术的基于低端模拟环境性能测试和容量规划的应用软件在生产环境下的性能预测方法的流程图。如图1所示，在步骤S1中，建立被测应用软件的业务负载压力模型，该步骤包括利用Little定律及CLOSED(封闭)型QN(排队网络)模型理论，实现真实业务负载模型向针对在低端模拟环境下的性能测试的业务负载压力模型的转换(下文中描述)。在建立了被测应用软件的针对在低端模拟环境下的性能测试的业务负载压力模型后，过程进行到步骤S2。在步骤S2中，制定在低端模拟环境下应用软件的性能测试方案。在低端模拟环境下应用软件的性能测试方案制定完成之后，过程进行到步骤S3。在步骤S3中，实施低端模拟环境下的应用软件的性能测试。在步骤S4中，采集性能数据。在采集性能数据完成之后，过程进行到步骤S5。在步骤S5中，执行基于容量规划的在生产环境的负载压力下的应用软件性能预测。下面，针对附图1中的各步骤进行详细的描述。建立被测应用软件的业务负载压力模型在附图1描述的步骤S1中，建立被测应用软件的业务负载压力模型。为了得到准确的容量规划结果，必须得到准确的被测应用软件的业务负载模型。可以通过如下获取的业务负载信息，建立业务负载模型：获取的旧版应用软件的现状信息，包括各种业务统计，历史业务量和工作量统计(包括前、后台)、历史业务操作方式和操作统计，由此整理得到各主要业务的并发数，各业务的吞吐量及各业务吞吐量的比例关系，在此基础上可以形成真实业务负载模型；同时根据各种业务交易量随时间的变化关系，可以针对不同的使用场景生成相应的-->业务负载模型(例如，针对平时和高峰时期，分别计算出不同的负载模型)。根据上述信息得到业务负载模型对于本领域技术人员是公知的，在此不再赘述；或者，可以根据获取的用户组织对新的应用软件的使用计划作为业务负载信息，建立业务负载模型。根据上述信息得到的业务负载模型主要由多个场景(例如平时场景、高峰场景等)构成，每个场景包括各个事务的并发数及其相对比例关系、吞吐速率等关键信息。由于建立的真实业务负载模型是面向真实生产环境的，不适合用于性能测试，所以可以根据CLOSED(封闭)型QN(排队网络)模型理论对业务负载模型的事务并发数信息进行转换，转换成实际性能测试的“并发数”以及“迭代间间隔”等信息，因为在低端模拟环境下的实际性能测试的“并发数”以及“迭代间间隔”等与实际生产环境的“在线用户数”和“操作间隔时间”是不同的，即实现真实业务负载模型向针对在低端模拟环境下的性能测试的业务负载压力模型的转换。在此，提出一种基于Little定律的转换方法，以实现上述的转换：假定X是吞吐速率，Z是操作间隔时间，R是服务器响应时间，Z’是迭代间间本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于低端模拟环境性能测试和容量规划的应用软件在生产环境下的性能预测方法，该方法包括：根据业务负载信息，建立被测应用软件的业务负载模型；基于Ｌｉｔｔｌｅ定律实现由被测应用软件的业务负载模型向被测应用软件的业务负载压力模型的 转换；根据得到的被测应用软件的业务负载压力模型以及场景，制定在低端模拟环境下被测应用软件的性能测试方案；在低端模拟环境下模拟真实业务负载的压力实施被测应用软件的性能测试，并采集被测应用软件的性能数据；以及将采集的被测 应用软件的性能数据输入容量规划工具，基于容量规划预测所述应用软件在生产环境下的性能表现。

【技术特征摘要】
1.一种基于低端模拟环境性能测试和容量规划的应用软件在生产环境下的性能预测方法，该方法包括：根据业务负载信息，建立被测应用软件的业务负载模型；基于Little定律实现由被测应用软件的业务负载模型向被测应用软件的业务负载压力模型的转换；根据得到的被测应用软件的业务负载压力模型以及场景，制定在低端模拟环境下被测应用软件的性能测试方案；在低端模拟环境下模拟真实业务负载的压力实施被测应用软件的性能测试，并采集被测应用软件的性能数据；以及将采集的被测应用软件的性能数据输入容量规划工具，基于容量规划预测所述应用软件在生产环境下的性能表现。2.根据权利要求1的方法，其中所述性能测试方案包括：环境搭建方案、数据准备方案、压力模拟方案和负载监控方案。3.根据权利要求1的方法，其中根据获取的旧版应用软件的现状信息作为业务负载信息，建立被测应用软件的业务负载模型。4.根据权利要求1的方法，其中根据获取的用户组织对新的应用软件的使用计划作为业务负载信息，建立被测应用软件的业务负载模型。5.根据权利要求1的方法，其中基于容量规划预测所述应用软件在生产环境下的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨润华，宋平波，蔡坚铮，徐雄，张玉忠，胡欣欣，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]