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3.1 预测陷阱
2013-09-04 13:57:20     我来说两句
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本文所属图书 > Oracle性能预测

本书共10章。第1章介绍了性能预测的基本概念和范畴,分析了预测提供的信息及其价值;第2章介绍了基本的性能预测概念,深入研究了如何组合及建模性能预测;第3章介绍了提高预测精度的一些有效手段,通过选择合适的...  立即去当当网订购

尽管在第2章我们做了有效且有针对性的介绍,但如果不小心的话,你的预测仍然会偏离事实,甚至更糟糕的是,它将产生误导。我曾巧妙地避开了许多预测陷阱。下面列出的是一些最常见的陷阱。

少量的工作负载样本:第2章的所有练习和案例研究都是以单个的工作负载的数据样本为基础的。现在的问题是,Oracle系统是非常动态的,任何一个活动的快照都不可能代表它的复杂性。所以,数据收集的频率应该是多少以及我们如何能够最好地汇总这些数据呢?这两个问题将在本章和第7章中重点介绍。

频繁的工作负载的采样:快速采样数据的优点是,你得到了大量的数据而不太可能错过一些重要的东西。但是,因为Oracle系统的波动很快速,所以专注于任何一个持续时间较短的快照都不可能很好地表示一个系统。不要忘了,对系统的探测越频繁,就越可能影响正在调查中的系统。在本章后面的3.4.2节中,将介绍如何将多个样本合并成一个具有代表性的样本。不要太受拥护快速数据采样优点的鼓吹者的影响。请记住采样总是需要成本的。

未经验证的预测:预测未经验证是一件危险的事情。如果你有一支枪,无论是要使用它还是要存储它,你都需要确定它是否装有子弹。如果你计划面对你的同事及管理层,那么你最好知道,你的预测精度究竟是应该加或减一个CPU还是5个CPU。大多数预测模型都具有内在的精度能力,所能达到的精度取决于模型本身,通常你有机会通过统计确定其精度。

简单工作负载描述:在第2章的案例研究和实例中,我们完全是基于CPU利用率和Oracle内部统计信息中的用户调用(数量)来描述系统的工作负载的。那是非常简单化的。但是一旦你获得了预测经验,你就会认识到有些最简单的工作负载描述也能产生惊人的预测精度。增加复杂性并不总是等同于增加精度。永远不要假设一个复杂的工作负载描述将产生高精度的预测,除非它已被验证。

组件预测模型:在这本书中介绍的所有模型都将集中在计算机系统的一个子系统上。例如,我们在第2章中介绍的基础预测公式不是集中在CPU子系统就是集中在IO子系统,但不能同时集中在两个子系统。因为子系统不断地彼此相互作用,所以单组件预测模型在本质上没有多组件预测模型精确。也许单组件预测模型的精度足以满足你的需求。如果是这样,那么你就万事大吉了。为了反映子系统的相互作用,大多数预测产品使用的是多组件预测模型。

关于如何避免和妥善处理上述每个陷阱及许多其他陷阱的方法将在本书中介绍。意识到陷阱是避免它们的第一步!

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