一种电力业务应用的性能评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电力业务应用的性能评估方法及系统，通过构建电力业务应用在

【技术实现步骤摘要】
一种电力业务应用的性能评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力业务应用性能评估
，尤其公开了一种电力业务应用的性能评估方法及系统
。

技术介绍

[0002]随着“配网计算”“数字孪生”“知识图谱计算”等关键数字应用对管控精度和时效性的不断提升，算力需求呈指数级增加，传统的数据中心建设模式和技术架构已无法适应未来需求，而超算平台以融合架构计算系统为平台，以数据为资源，能够以强大算力驱动模型对数据进行深度加工，源源不断地产生各种智能计算服务，并通过网络以云服务形式向电网内部及外部提供高算力资源供应，为新型电力系统下的电网建设提供技术支撑，助力新型电力系统发展
。
[0003]现在大多数电力应用都是运行在
X86
架构的超算平台上，这将可能给我国的能源基础设施建设差生极为不利的重要影响
。
因此我国实现技术“自主可控”的信创战略目标加速推进
。
而能源作为人类文明进步的基础和动力，攸关国计民生和国家安全，电力行业作为能源领域最关键环节，是信创最关注的应用方向之一
。
同时关键信息基础设施作为重要的战略资源，是经济社会运行的神经中枢，其安全稳定运行关系国计民生
、
公共利益和国家安全，加快推进电力行业软硬件国产化，是保障电力关键信息基础设施本质安全的必然要求，也是推进电力行业数字化转型的必由之路
。
[0004]由于电力行业涉及国家工业生产
、
居民生活等各个方面，电力业务应用类型纷繁复杂，不同类型的电力业务应用的运行特征不同，并且对计算资源的需求不同，同时由于基于
X86
架构的超算平台与基于
ARM
架构的国产自主可控超算平台之间，无论是系统架构还是软件生态环境上都存在较大差异，因此电力业务应用的移植不可能是一蹴而就的工作，这就需要对电力业务应用从
X86
架构迁移到
ARM
架构平台的性能优化效果进行评估，从而确定电力业务应用移植的顺序
。
[0005]因此，现有技术没有对电力业务应用从
X86
架构迁移到
ARM
架构平台的性能评估方法，是目前亟待解决的技术问题
。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供了一种电力业务应用的性能评估方法及系统，旨在解决现有技术没有对电力业务应用从
X86
架构迁移到
ARM
架构平台的性能评估方法的技术问题
。
[0007]本专利技术的一方面涉及一种电力业务应用的性能评估方法，包括以下步骤：
[0008]构建电力业务应用在
ARM
架构平台上资源占用量化评价指标体系；
[0009]归纳分析
ARM
架构平台上不同计算资源的关键指标，整理分析采集的数据；不同计算资源的关键指标包括
CPU
计算资源的关键指标
、
内存资源的关键指标
、
存储资源的关键指标和网络带宽资源的关键指标，采集的数据指对不同计算资源的关键指标的重要程度进行对比打分；
[0010]构造比较判断矩阵，计算各层权重结果，并进行一致性检验，若一致性检验不通过则重新归纳分析关键指标，整理分析采集的数据；若一致性检验通过则构造应用类型的指标权重函数，判断应用类型；
[0011]对待迁移的电力业务应用进行基准测试，确定在电力超算平台资源上电力业务应用所占用资源的变更量与应用规模之间的关系；
[0012]根据电力业务应用所占用资源的变更量与应用规模之间的关系，评估设定规模的电力业务应用的资源需求；
[0013]根据电力业务应用的类型
、
以及在
X86
架构和
ARM
架构平台上的资源情况，评估电力业务应用从
X86
架构迁移到
ARM
架构平台上所能获得的性能优化收益
。
[0014]进一步地，构造比较判断矩阵，计算各层权重结果，并进行一致性检验，若一致性检验不通过则重新归纳分析关键指标，整理分析采集的数据；若一致性检验通过则构造应用类型的指标权重函数，判断应用类型的步骤包括：
[0015]对每个层次的元素进行两两比较，判断每个层次的元素之间的相对重要性；
[0016]将比较的结果以比较判断矩阵的形式表示；对比较判断矩阵
A
的每一列向量进行归一化，然后计算权向量并对权向量进行归一化得到
[0017]计算求出最大特征值
λ
max
，最大特征值
λ
max
通过以下公式计算出：
[0018][0019]其中，
λ
max
为最大特征值，
n
为判断矩阵
A
的行维度，
A
为矩阵，为表示权向量归一化后的结果，为表示向量中的第
i
项；
[0020]进而根据求得的最大特征值
λ
max
，计算出
CI
，
CI
通过以下公式计算出：
[0021][0022]其中，
CI
为计算一致性指标，
λ
max
为最大特征值，
n
表示判断矩阵
A
的行维度；
[0023]根据
CI
，计算出
CR
，
CR
通过以下公式计算出：
[0024][0025]其中，
CR
表示计算一致性比例，
CI
为计算一致性指标，
RI
表示平均随机一致性指标，
RI
的值通过查层次分析法提供的表可知；
[0026]若
CR
＜
0.1
时，则表示则该判别矩阵通过一致性检验
。
[0027]进一步地，构造比较判断矩阵，计算各层权重结果，并进行一致性检验，若一致性检验不通过则重新归纳分析关键指标，整理分析采集的数据；若一致性检验通过则构造应用类型的指标权重函数，判断应用类型的步骤中，计算电力业务应用的指标权重函数结果，其中值最大的即为所属的应用类型；电力业务应用的指标权重函数形式如下，根据不同的准则结构有所不同：
[0028][0029]其中，
Y1为电力业务应用的指标权重函数，
m
表示所要考虑的不同计算资源的数量，
n
j
表示第
j
种计算资源的指标数量；
θ
表示准则层权向量，
θ
j
则表示准则层权向量
θ
中的第
j
项元素取值；
W
ij
表示第
j
种计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电力业务应用的性能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：构建电力业务应用在
ARM
架构平台上资源占用量化评价指标体系；归纳分析
ARM
架构平台上不同计算资源的关键指标，整理分析采集的数据；所述不同计算资源的关键指标包括
CPU
计算资源的关键指标
、
内存资源的关键指标
、
存储资源的关键指标和网络带宽资源的关键指标，所述采集的数据指对不同计算资源的关键指标的重要程度进行对比打分；构造比较判断矩阵，计算各层权重结果，并进行一致性检验，若一致性检验不通过则重新归纳分析关键指标，整理分析采集的数据；若一致性检验通过则构造应用类型的指标权重函数，判断应用类型；对待迁移的电力业务应用进行基准测试，确定在电力超算平台资源上电力业务应用所占用资源的变更量与应用规模之间的关系；根据所述电力业务应用所占用资源的变更量与应用规模之间的关系，评估设定规模的电力业务应用的资源需求；根据所述电力业务应用的类型
、
以及在
X86
架构和
ARM
架构平台上的资源情况，评估电力业务应用从
X86
架构迁移到
ARM
架构平台上所能获得的性能优化收益
。2.
如权利要求1所述的电力业务应用的性能评估方法，其特征在于，所述构造比较判断矩阵，计算各层权重结果，并进行一致性检验，若一致性检验不通过则重新归纳分析关键指标，整理分析采集的数据；若一致性检验通过则构造应用类型的指标权重函数，判断应用类型的步骤包括：对每个层次的元素进行两两比较，判断每个层次的元素之间的相对重要性；将比较的结果以比较判断矩阵的形式表示；对所述比较判断矩阵
A
的每一列向量进行归一化，然后计算权向量并对权向量进行归一化得到计算求出最大特征值
λ
max
，所述最大特征值
λ
max
通过以下公式计算出：其中，
λ
max
为最大特征值，
n
为判断矩阵
A
的行维度，
A
为矩阵，为表示权向量归一化后的结果，为表示向量中的第
i
项；进而根据求得的所述最大特征值
λ
max
，计算出
CI
，所述
CI
通过以下公式计算出：其中，
CI
为计算一致性指标，
λ
max
为最大特征值，
n
表示判断矩阵
A
的行维度；根据所述
CI
，计算出
CR
，所述
CR
通过以下公式计算出：其中，
CR
表示计算一致性比例，
CI
为计算一致性指标，
RI
表示平均随机一致性指标，
RI
的值通过查层次分析法提供的表可知；若
CR<0.1
时，则表示则该判别矩阵通过一致性检验
。3.
如权利要求1所述的电力业务应用的性能评估方法，其特征在于，所述构造比较判断
矩阵，计算各层权重结果，并进行一致性检验，若一致性检验不通过则重新归纳分析关键指标，整理分析采集的数据；若一致性检验通过则构造应用类型的指标权重函数，判断应用类型的步骤中，计算电力业务应用的指标权重函数结果，其中值最大的即为所属的应用类型；电力业务应用的指标权重函数形式如下，根据不同的准则结构有所不同：其中，
Y1为电力业务应用的指标权重函数，
m
表示所要考虑的不同计算资源的数量，
n
j
表示第
j
种计算资源的指标数量；
θ
表示准则层权向量，
θ
j
则表示准则层权向量
θ
中的第
j
项元素取值；
W
ij
表示第
j
种计算资源的第
i
项指标的权重值；
A
ij
表示第
j
种计算资源的第
i
项指标的取值
。4.
如权利要求1所述的电力业务应用的性能评估方法，其特征在于，所述根据所述电力业务应用所占用资源的变更量与应用规模之间的关系，评估设定规模的电力业务应用的资源需求的步骤中，评估电力业务应用规模为
Scale
时所需的资源，假设某一电力业务应用规模为
Scale1时，占用的
CPU
资源数量为
T
cpu
、
内存资源数量为
T
mem
、
存储资源数量为
T
storage
、
网络带宽资源数量为
T
net
，对于规模为
c
的电力业务应用，需要占用
CPU
资源
、
内存资源
、
存储资源和网络带宽资源如下公式所示：
X
cpu
＝
(T
cpu
/Scale1)
×
ScaleX
mem
＝
(T
mem
/Scale1)
×
ScaleX
storage
＝
(T
storage
/Scale1)
×
ScaleX
net
＝
(T
net
/Scale1)
×
Scale
其中，
X
cpu
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的
CPU
资源，
X
mem
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的内存资源，
X
storage
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的存储资源，
X
net
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的网络带宽资源，
T
cpu
为
CPU
资源数量，
Scale1为基准测试的电力业务应用的业务规模，
Scale
为待移植的电力业务应用的业务规模，
T
mem
为内存资源数量，
T
storage
为存储资源数量，
T
net
为网络带宽资源数量
。5.
如权利要求1所述的电力业务应用的性能评估方法，其特征在于，所述根据所述电力业务应用的类型
、
以及在
X86
架构和
ARM
架构平台上的资源情况，评估电力业务应用从
X86
架构迁移到
ARM
架构平台上所能获得的性能优化收益的步骤中，当识别到所述电力业务应用的类型为数据事务密集型应用时，则性能的决定性因素为
CPU
资源和内存资源的有效数量提升，性能优化收益
λ
的取值为：其中，
λ
为性能优化收益，
X
cpu
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的
CPU
资源，
X
cpu_x86
为电力业务应用在原始平台上有效利用的
CPU
资源，
α
cpu
为
CPU
资源在
X86
架构和
ARM
架构平台上性能的对比，
X
mem
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的内存资源，
X
mem_x86
为电力业务应用在原始平台上有效利用的内存资源，
α
mem
为内存资源在
X86
架构和
ARM
架构平台上性能的对比，
P
为电力业务应用的并行度；当识别到所述电力业务应用的类型为资源稳健型应用时，则性能的决定性因素为各类资源的有效数量提升的最小值，性能优化收益
λ
的取值为：
其中，
λ
为性能优化收益，
X
cpu
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的
CPU
资源，
X
cpu_x86
为电力业务应用在原始平台上有效利用的
CPU
资源，
α
cpu
为
CPU
资源在
X86
架构和
ARM
架构平台上性能的对比，
X
mem
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的内存资源，
X
mem_x86
为电力业务应用在原始平台上有效利用的内存资源，
α
mem
为内存资源在
X86
架构和
ARM
架构平台上性能的对比，
X
storage
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的存储资源，
X
storage_x86
为电力业务应用在原始平台上有效利用的存储资源，
α
storage
为存储资源在
X86
架构和
ARM
架构平台上性能的对比，
X
net
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的网络带宽资源，
X
net_x86
为电力业务应用在原始平台上有效利用的网络带宽资源，
α
net
为网络带宽资源在
X86
架构和
ARM
架构平台上性能的对比，
P
为电力业务应用的并行度；当识别到所述电力业务应用的类型为数据流吞吐型应用时，则性能的决定性因素为
CPU
资源的有效数量提升，性能优化收益
λ
的取值为：其中，
λ
为性能优化收益，
X
net
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的网络带宽资源，
X
net_x86
为电力业务应用在原始平台上有效利用的网络带宽资源，
α
net
为网络带宽资源在
X86
架构和
ARM
架构平台上性能的对比，
P
为电力业务应用的并行度；当识别到所述电力业务应用的类型为计算密集型应用时，则性能的决定性因素为
CPU
资源的有效数量提升，性能优化收益
λ
的取值为：其中，
λ
为性能优化收益，
X
cpu
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的
CPU
资源，
X
cpu_x86
为电力业务应用在原始平台上有效利用的
CPU
资源，
α
cpu
为
CPU
资源在
X86
架构和
ARM
架构平台上性能的对比，
P
为电力业务应用的并行度；当识别到所述电力业务应用的类型为交互密集型应用时，则性能的决定性因素为内存资源和网络带宽资源的有效数量提升，性能优化收益
λ
的取值为：其中，
λ
为性能优化收益，
X
mem
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的内存资源，
X
mem_x86
为电力业务应用在原始平台上有效利用的内存资源，
α
mem
为内存资源在
X86
架构和
ARM
架构平台上性能的对比，
X
net
为电力业务应用在
ARM
架构平台上有效利用的网络带宽资源，
X
net_x86
为电力业务应用在原始平台上有效利用的网络带宽...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘斌，刘珺，粟海斌，詹柱，徐毅，
申请(专利权)人：方心科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：