2.软件环境
软件环境入表4.
表4软件环境
3.业务模型
使用单个业务的性能测试脚本，将同一模块内相近功能的脚本放在同一个测试场景中，平均设定每个交易的比例如表5。
表5 业务模型
4基准测试场景
基准测试场景如表6。
表6 基准测试场景
5.混合业务负载场景
混合业务负载场景如表7。
表7 混合业务负载场景
6.测试工具及使用
本次测试使用HP公司的性能测试工具LOAd Runnerv11.0生成虚拟用户，通过Load Runner负载运行控制器控制生成的虚拟用户对被测系统进行压力负载测试，同时使用sitescopev11.0监控中间件服务器的系统资源和性能指标。
7.基准测试场景执行结果
基准测试场景结果汇总如表8。
表8基准测试场景结果汇总
8.混合场景执行结果
混合场景执行结果如表9。
表9 混合场景执行结果
在一般的压力测试软件都会生成单位为TPS(transactions/S)的指标，代表了每秒钟可以处理的事件数量，如果转化为以分钟为单位则与tpmC的单位保持一致。此次混合场景的测试TPS数值为330，tpmC=330 x 60=19800。此数值与我们原来进行估算的数值24720相比，大概存在20%的偏差，基本符合我们的预期，说明此数值对于实际操作还是具备了实际价值，能够反映出服务器对于资源的需求程度。
四、小结
虽然选择tpmC进行计算系统资源需求有着比较不错的效果但是在实际环境中还是面临很多挑战以下列出的在实际操作中需要注意的地方:
·在进行性能计算之前一定要对于业务系统进行深入了解，熟悉各种业务模型从而针对不同的场景分别进行计算。不能僵化地使用一种计算方法最好能通过多种方式进行验证。因为应用系统的其他不同特征也会造成对服务器资源的需求有很大不同，比如应用的类型技术架构和数据量等:
·对于SAP, Siebel等套装应用软件，可以采用各自软件的估算方法，如从SAPS到CPU数量的估算，从用户数到CPU数量的估算等方法；
·对于各项的取值一定要反复进行评估，因为某一项的参数的细微变化都会对于最后的计算数据产生很大的影响，取值的不谨慎很可能会导致最终计算数据没有实际意义;
·针对于非数据库OLTP型的业务应用场景，我们可以参照这种方式进行性能指标的估算，因为每一个压力测试软件最终都会生成“事务事件处理/时间单位”的指标值，从单位的角度来说是没有问题，的但是此时对于一个事务事件的定义会与tpmC有差异，因此相对于典型的OLTP类型应用来说与实际的偏差值会更大;
·根据经验，很多数值在实际运行后会发生比较大的变化，如果我们排除在人为取值方面的偏差，很多是由于业务系统程序编写方面的问题，随着业务系统的不断优化，相关的性能指标也会发生变化。
·性能指标的预估仅在业务系统未上线的场景下使用，如果应用系统已经上线运行，我们仍然建议使用专业的软件对业务进行一段时间的监控，获取相关的数据后进行分析，这样的相对准确程度更高。
·该计算方法能够预估资源的大致需求，但是在规划的时候需要为整个私有云的整体资源留出余量，该部分余量是将原来分散服务器系统的预留资源进行优化，起到节约资源的作用，同时因为该部分预留资源的合理配置，能够为应对资源需求的增长或性能需求估算不准确而导致的资源不足的情况提供快速调配、快速部署的手段。
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本文标题：量化性能——私有云搭建的关键(下)
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