2.軟件環境
軟件環境入表4.
表4軟件環境
3.業務模型
使用單個業務的性能測試腳本，將同一模塊內相近功能的腳本放在同一個測試場景中，平均設定每個交易的比例如表5。
表5 業務模型
4基準測試場景
基準測試場景如表6。
表6 基準測試場景
5.混合業務負載場景
混合業務負載場景如表7。
表7 混合業務負載場景
6.測試工具及使用
本次測試使用HP公司的性能測試工具LOAd Runnerv11.0生成虛擬用戶，通過Load Runner負載運行控制器控制生成的虛擬用戶對被測系統進行壓力負載測試，同時使用sitescopev11.0監控中間件服務器的系統資源和性能指標。
7.基準測試場景執行結果
基準測試場景結果匯總如表8。
表8基準測試場景結果匯總
8.混合場景執行結果
混合場景執行結果如表9。
表9 混合場景執行結果
在一般的壓力測試軟件都會生成單位為TPS(transactions/S)的指標，代表了每秒鐘可以處理的事件數量，如果轉化為以分鐘為單位則與tpmC的單位保持一致。此次混合場景的測試TPS數值為330，tpmC=330 x 60=19800。此數值與我們原來進行估算的數值24720相比，大概存在20%的偏差，基本符合我們的預期，說明此數值對于實際操作還是具備了實際價值，能夠反映出服務器對于資源的需求程度。
四、小結
雖然選擇tpmC進行計算系統資源需求有著比較不錯的效果但是在實際環境中還是面臨很多挑戰以下列出的在實際操作中需要注意的地方:
·在進行性能計算之前一定要對于業務系統進行深入了解，熟悉各種業務模型從而針對不同的場景分別進行計算。不能僵化地使用一種計算方法最好能通過多種方式進行驗證。因為應用系統的其他不同特征也會造成對服務器資源的需求有很大不同，比如應用的類型技術架構和數據量等:
·對于SAP, Siebel等套裝應用軟件，可以采用各自軟件的估算方法，如從SAPS到CPU數量的估算，從用戶數到CPU數量的估算等方法；
·對于各項的取值一定要反復進行評估，因為某一項的參數的細微變化都會對于最后的計算數據產生很大的影響，取值的不謹慎很可能會導致最終計算數據沒有實際意義;
·針對于非數據庫OLTP型的業務應用場景，我們可以參照這種方式進行性能指標的估算，因為每一個壓力測試軟件最終都會生成“事務事件處理/時間單位”的指標值，從單位的角度來說是沒有問題，的但是此時對于一個事務事件的定義會與tpmC有差異，因此相對于典型的OLTP類型應用來說與實際的偏差值會更大;
·根據經驗，很多數值在實際運行后會發生比較大的變化，如果我們排除在人為取值方面的偏差，很多是由于業務系統程序編寫方面的問題，隨著業務系統的不斷優化，相關的性能指標也會發生變化。
·性能指標的預估僅在業務系統未上線的場景下使用，如果應用系統已經上線運行，我們仍然建議使用專業的軟件對業務進行一段時間的監控，獲取相關的數據后進行分析，這樣的相對準確程度更高。
·該計算方法能夠預估資源的大致需求，但是在規劃的時候需要為整個私有云的整體資源留出余量，該部分余量是將原來分散服務器系統的預留資源進行優化，起到節約資源的作用，同時因為該部分預留資源的合理配置，能夠為應對資源需求的增長或性能需求估算不準確而導致的資源不足的情況提供快速調配、快速部署的手段。
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本文標題：量化性能——私有云搭建的關鍵(下)
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