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3.2.1 要问的问题
2013-09-04 14:07:22     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

正如你在第2章中所了解的,在每一个预测工作的核心都有一个必须回答的核心问题。这就是所谓的研究课题。商定好研究课题后,无论是正式的还是非正式的,你就会开始思考选择最合适的预测模型。在我选择预测模型的过程中,我会问自己很多问题,这有助于系统化地选择最佳的一种模型或多种模型。存在多种适当的模型是很常见的。

以下是需要考虑的问题。

组件还是多组件:每一个预测模型都专注于一个或多个子系统。在这本书中提出的模型都是单组件模型。但大多数预测产品使用的是多组件模型。

模型输入数据:所有的预测模型都需要输入数据,但有些模型需要的是以应用程序为中心的数据,而另一些模型需要的则是更多的以Oracle内部为中心的数据。如果你研究的问题与一个特定的业务流程或业务活动相关,并且此种预测模型可以接收这种类型的数据作为输入,那么最好了。如果不是这样,那么在业务过程或活动和更技术性的工作负载(例如,用户调用)之间必须做出数据转化。而数据转化或转换总是会降低预测精度。如果可能的话,使用一个能够直接接收最相关的数据而不必转化或转换的模型。例如,假设在响应时间陡升前,你被要求确定订单输入系统每小时可以处理的订单量。这个问题的答案与订单和响应时间有关。使用Oracle内部统计信息,可能在技术上更方便,但因为这个问题的答案要求与订单量相关,那么使用一个可以接收订单数据的模型将更简单,也可能更精确。

生产还是规划的系统:某些模型要求类似生产环境的数据。而其他的模型则能够运行在良好的猜测、广泛的范围或事务样本之上。

模型的精度能力:每一个预测模型都有提前预知预测精度的能力。预测模型的潜在精度与所需的预测精度相匹配对确保财务、时间和精度的预期都得到满足是非常重要的。在一个低精度的预测上花3个月和在一个高精度的预测上花三个小时一样是灾难性的。如果研究的问题与服务水平或响应时间密切相关,这将需要更精确的模型。相反,当进行预算或探索各种架构选择时,使用低精度模型就可以了。好的策略是,首先以低精度的预测开始,然后,如果有必要或考虑到适当性,才引入更精确的预测。

项目周期:模型往往和所参与的项目具有类似的持续时间。例如,低精度模型往往用于非常短的项目(也许只运行几分钟),而高精度的模型更可能被用于对精度要求更严格的项目。但是,如果你将整个预测过程自动化,或使用供应商提供的产品,即使是精确的预测也可以相对迅速地完成运行。

为了帮助你巩固这些比较抽象的模型选择准则,让我们来看一个简单的例子。例3-1显示了如何在一个具体实例中应用这些准则。在本书接下来的部分,首先将介绍所提出的预测模型。然后,将再次通过这个例子引导你学习,最后附加一个以选择最合适的预测模型为目标的额外练习。

例3-1  适用模型选择的评价标准

假设我们公司的Oracle制造业系统下个月要增加250多个用户,我们的经理想知道CPU是否可以承受这样的负载。下面展示的是这种情况是如何映射到5个模型选择的考虑的。

单组件还是多组件:因为我们只关心CPU活动,所以我们只需要一个单组件预测模型。在这一点上,本书中提到的任何一种预测模型都将有资格。

模型输入数据:我们已知增加的用户数量,并知道他们要使用Oracle制造业产品。这是以应用程序为中心的典型。既然我们需要知道CPU子系统是否可以处理这个增加的负载,那么我们至少需要预测CPU的利用率。我们需要这样的一个模型,此模型以应用程序的相关数据作为输入,并输出与CPU子系统相关的信息。

生产规划的系统:因为该系统已经应用在生产中,所以我们已有工作负载数据这个潜在的资源。这使我们能使用许多预测模型(选项)。

模型的精度能力:没有明确的响应时间要求,也没有涉及具体的服务水平,甚至是响应时间。我们只需要知道某事“是否”会发生。如果我们在预测中非常保守,并允许存在大量的潜在预测错误,那么我们可以使用低精度的预测模型。同样,这个标准使我们可以选择许多预测模型。

项目周期:对于项目周期,我们没有任何的具体信息。因此,我们必须通过提问来了解它。不要假设你有一个月的时间或只有一个小时。因为我们不知道该项目的持续时间,所以在选择时不能排除任何预测模型。

在这个例子中,唯一涉及对模型的选择的约束是以应用程序为中心的输入数据。正如你所看到的,这个约束仍然给我们留下了两个预测模型选项。

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