一种信息系统性能效率的评估方法技术方案

本发明专利技术公开了一种信息系统性能效率的评估方法。评估方法包括步骤1：建立信息系统性能效率的评估指标体系；步骤2：评估指标体系中的各评估指标主客观权重的计算；步骤3：使用皮尔逊相关系数法，计算主客观权重之间满足协同性的程度；根据满足协同性的程度，选择协同型组合赋权或离散型组合赋权，以求取评估权重的最优解；步骤4：信息系统性能效率评估模型构建：结合所求取的评估权重，建立信息系统性能效率评估指标的直观和模糊双维度评估模型。本发明专利技术能够为信息系统的性能效率评估提供更科学的途径，以提升信息系统性能效率评估在常态化测试中的应用。试中的应用。试中的应用。

【技术实现步骤摘要】
一种信息系统性能效率的评估方法


[0001]本专利技术涉及一种信息系统性能效率的评估方法。

技术介绍

[0002]信息系统性能效率测试是指采用性能效率测试工具(如LoadRunner、JMeter等)最大限度模拟信息系统正常、异常以及峰值负载状态，测试平均响应时间、处理器平均占用率、用户访问量等性能效率指标，分析并评估指标，判断信息系统满足性能效率程度。
[0003]在国家标准GB/T25000.10
‑
2016《系统与软件工程系统与软件质量要求和评价(SQuaRE)第10部分:系统与软件质量模型》中，性能效率被划分为评估软件质量八大特性之一，2021年，性能效率测试被单独撰写成国家标准——GB/T39788
‑
2021《系统与软件工程性能测试方法》，标准文件详细描述了大型信息系统性能效率质量测度指标、测试过程和需求模型，信息系统性能效率测试重要性不明而喻。基于信息系统性能效率测试的评估结果，评估信息系统的执行效率、资源占用、系统容量等系统能力；分析评估信息中指标的异常状态，定位性能效率的时间特性、资源利用性、容量等系统瓶颈，为改善信息系统性能效率提供依据；根据评估信息多次试验，调整，验证信息系统的较优秀配置，实现信息系统的调优。因此，评估信息系统性能效率具有重要意义。
[0004]但目前信息系统性能效率评估方面还存在以下诸多问题：(1)评估模型简单，现有的信息系统性能效率测试模型过分依赖于专家的专业知识和经验，或对客观的测试数据简单地线性加权，模型简单，评估结果不够合理、科学；(2)展示信息系统评估结果单一，缺乏从直观、模糊等多维角度描述评估结果，可能导致评估信息表达不完整。这些缺陷限制了信息系统性能效率评估在常态化测试中的应用。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术的主要目的是提供一种信息系统性能效率的评估方法，为信息系统的性能效率评估提供更科学的途径，以提升信息系统性能效率评估在常态化测试中的应用。
[0006]本专利技术的主要目的是通过以下技术措施实现的。
[0007]一种信息系统性能效率的评估方法，其包括：
[0008]步骤1：建立信息系统性能效率的评估指标体系；
[0009]1.1)信息系统性能效率的评估指标集的确定；
[0010]1.2)评估指标集中的评估数据的规范化：正向规范化逆向数据、顶峰数据和区间数据，使指标数据的数据性质统一规范为指标值越大性能越优；
[0011]1.3)评估指标集中的评估数据的标准化：经数据的离散化、模型化模型的优化后，采用改进的功效系数法将评估数据标准化到同一数量级；
[0012]步骤2：评估指标体系中的各评估指标主客观权重的计算；
[0013]步骤3：使用皮尔逊相关系数法，计算主客观权重之间满足协同性的程度；根据满
足协同性的程度，选择协同型组合赋权或离散型组合赋权，以求取评估权重的最优解；
[0014]步骤4：信息系统性能效率评估模型构建：结合所求取的评估权重，建立信息系统性能效率评估指标的直观和模糊双维度评估模型；4.1)采用数值展示、权重占比展示、评估对比展示对评估结果进行直接展示，以直观、客观地反映信息系统性能效率的综合评估结果；4.2)运用云模型理论，以自然语言描述性能效率评估数值转换的综合定性评估，模糊展示性能效率的综合评估结果。
[0015]在一些实施方式中，步骤4.1具体包括如下：
[0016]4.1.1)数值展示：采用线性加权综合法，结合所求取最优解的评估权重系，对测试结果的量化数据线性加权组合成直观反映性能效率综合评估结果的评估数值；
[0017]4.1.2)权重占比展示：运用饼状图、环形图这类型的占比可视化图形，直观表示指标权重大小及占总体的比例；
[0018]4.1.3)评估对比展示：使用雷达图、柱状图和指标卡这类型的对比可视化图形，直观对比多指标评估数据，突出多指标评估数据间的异常值，以定位系统性能瓶颈和实现系统性能调优。
[0019]在一些实施方式中，步骤4.2具体包括如下：
[0020]4.2.1)模糊评估集的构建：根据信息系统所满足性能效率的程度，构建自然语言描述性能效率综合评分的模糊评语集，并按照评语集划分指标的评价值为多个等级区间，再采用云特征计算公式求出等级区间的云模型特征值；
[0021]4.2.2)标准模型的绘制：基于等级区间云模型特征值的期望值、熵和超熵，采用正向云发生器从定性概念映射到特征云滴，基于特征云滴的坐标值，绘制出信息系统性能效率的标准模型以作为评价的衡量尺度；
[0022]4.2.3)模糊评估结果的生成：采用逆向云发生器计算评估数据，结合最后组合赋权的权重，转换为云模型；基于熵和超熵确定评估的模糊性和稳定性，基于期望值与标准模型对比，结合模糊评估集，以自然语言描述性能效率评估数值转换的综合定性评估，生成评估结果。
[0023]在一些实施方式中，步骤4.2.1)中所构建的模糊评估集如下：
[0024][0025]其中，Ex为期望值，En为熵，He为超熵。
[0026]在一些实施方式中，步骤1.1)具体包括如下：
[0027]1.1.1)以时间特性、资源利用性、容量以及性能效率的依从性为一级指标，并将至少部分一级指标进行细化为多个具有代表性的二级指标；
[0028]其中，时间特性的二级指标包括平均响应时间、响应时间的充分性、平均周转时间、周转时间的充分性和平均吞吐量；资源利用性的二级指标包括处理器平均占用率、内存平均占用率、I/O设备平均占用率、带宽占用率；容量的二级指标包括事务处理容量、用户访问量、用户访问增长的充分性；
[0029]1.1.2)特定评估指标的补充：以度量信息系统的处理能力和稳定性为目的，在时间特性这个一级评估指标下补充单位时间内完成定义事务的事务成功率和由于超时或系统内部错误而导致事务失败的超时错误率这两个二级指标。
[0030]在一些实施方式中，步骤1.2)评估数据的规范化具体包括如下：
[0031]1.2.1)针对平均响应时间、响应时间的充分性、平均周转时间和超时错误率这类逆向数据采用倒数一致化方法，使其完成正向规范化；
[0032]1.2.2)针对I/O设备平均占用率和带宽占用率这类顶峰数据进行设置最佳占用率为顶峰值，并采用二元函数法推导、分解和计算，使其完成正向规范化；
[0033]1.2.3)针对处理器平均占用率和内存平均占用率这类区间数据进行选取最佳区间作为顶峰区间，并采用离散化方程下降区间数据，使其完成正向规范化。
[0034]在一些实施方式中，步骤1.3评估数据的标准化具体包括如下：
[0035]1.3.1)基于预期目标点离散化评估指标数据到固定标准化区域；
[0036]1.3.2)将固定标准化区域映射到不同档次，并一一对应不同的功效系数值[G
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息系统性能效率的评估方法，其特征在于，包括：步骤1：建立信息系统性能效率的评估指标体系；1.1)信息系统性能效率的评估指标集的确定；1.2)评估指标集中的评估数据的规范化：正向规范化逆向数据、顶峰数据和区间数据，使指标数据的数据性质统一规范为指标值越大性能越优；1.3)评估指标集中的评估数据的标准化：经数据的离散化、模型化模型的优化后，采用改进的功效系数法将评估数据标准化到同一数量级；步骤2：评估指标体系中的各评估指标主客观权重的计算；步骤3：使用皮尔逊相关系数法，计算主客观权重之间满足协同性的程度；根据满足协同性的程度，选择协同型组合赋权或离散型组合赋权，以求取评估权重的最优解；步骤4：信息系统性能效率评估模型构建：结合所求取的评估权重，建立信息系统性能效率评估指标的直观和模糊双维度评估模型；4.1)采用数值展示、权重占比展示、评估对比展示对评估结果进行直接展示，以直观、客观地反映信息系统性能效率的综合评估结果；4.2)运用云模型理论，以自然语言描述性能效率评估数值转换的综合定性评估，模糊展示性能效率的综合评估结果。2.如权利要求1所述的信息系统性能效率的评估方法，其特征在于：步骤4.1具体包括如下：4.1.1)数值展示：采用线性加权综合法，结合所求取最优解的评估权重系，对测试结果的量化数据线性加权组合成直观反映性能效率综合评估结果的评估数值；4.1.2)权重占比展示：运用饼状图、环形图这类型的占比可视化图形，直观表示指标权重大小及占总体的比例；4.1.3)评估对比展示：使用雷达图、柱状图和指标卡这类型的对比可视化图形，直观对比多指标评估数据，突出多指标评估数据间的异常值，以定位系统性能瓶颈和实现系统性能调优。3.如权利要求1所述的信息系统性能效率的评估方法，其特征在于：步骤4.2具体包括如下：4.2.1)模糊评估集的构建：根据信息系统所满足性能效率的程度，构建自然语言描述性能效率综合评分的模糊评语集，并按照评语集划分指标的评价值为多个等级区间，再采用云特征计算公式求出等级区间的云模型特征值；4.2.2)标准模型的绘制：基于等级区间云模型特征值的期望值、熵和超熵，采用正向云发生器从定性概念映射到特征云滴，基于特征云滴的坐标值，绘制出信息系统性能效率的标准模型以作为评价的衡量尺度；4.2.3)模糊评估结果的生成：采用逆向云发生器计算评估数据，结合最后组合赋权的权重，转换为云模型；基于熵和超熵确定评估的模糊性和稳定性，基于期望值与标准模型对比，结合模糊评估集，以自然语言描述性能效率评估数值转换的综合定性评估，生成评估结果。4.如权利要求3所述的信息系统性能效率的评估方法，其特征在于：步骤4.2.1)中所构建的模糊评估集如下：
其中，Ex为期望值，En为熵，He为超熵。5.如权利要求1所述的信息系统性能效率的评估方法，其特征在于：步骤1.1)具体包括如下：1.1.1)以时间特性、资源利用性、容量以及性能效率的依从性为一级指标，并将至少部分一级指标进行细化为多个具有代表性的二级指标；其中，时间特性的二级指标包括平均响应时间、响应时间的充分性、平均周转时间、周转时间的充分性和平均吞吐量；资源利用性的二级指标包括处理器平均占用率、内存平均占用率、I/O设备平均占用率、带宽占用率；容量的二级指标包括事务处理容...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄文财，钟远生，朱晓鹏，
申请(专利权)人：广东产品质量监督检验研究院国家质量技术监督局广州电气安全检验所，广东省试验认证研究院，华安实验室，
类型：发明
国别省市：