伺服器陣列容量管理計算器的製作方法
2024-03-23 11:00:05
專利名稱：伺服器陣列容量管理計算器的製作方法
技術領域：
本發明涉及計算機系統，尤其涉及伺服器陣列容量管理計算器系統和方法。
背景技術：
諸如遊戲門戶、搜尋引擎等許多基於web的應用從伺服器場被提供至最終用戶。 這些伺服器場包括不同類型的伺服器的陣列，不同類型的伺服器被配置為響應最終用戶的各種類型的請求。隨著服務的用戶數量增長，伺服器場中的伺服器數量也可增長。這樣的伺服器場的管理員所面對的一個困難是隨著用戶基礎的增長，難以估計將需要多少伺服器來滿足用戶請求的負載。部署的伺服器太多是昂貴而且浪費的，而部署的伺服器太少則可能導致性能問題，而且使用戶不滿意，特別是在峰值需求期間。
發明內容
提供了伺服器陣列容量管理計算器系統和方法。例如，提供一種用於基於所觀察的診斷數據估計伺服器陣列容量的系統，該系統包括資料庫和估計器計算設備。估計器計算設備可包括圖形用戶界面和由處理器使用部分存儲器執行的並包括從多個不同伺服器類型的伺服器接收診斷數據以及經由圖形用戶界面接收用戶輸入的指令的容量管理模塊。 響應於用戶輸入且對於各伺服器類型，容量管理模塊可被配置為基於當前伺服器效率估計和已使用的伺服器的當前數量來計算伺服器的當前參考數量，基於用戶的計劃數量和當前並發用戶的計數之比來計算增長倍數，通過將伺服器的當前參考數量與增長倍數相乘產生伺服器的計劃數量，並在圖形用戶界面上顯示伺服器的計劃數量。提供本發明內容是為了以精簡的形式介紹將在以下具體實施方式
中進一步描述的一些概念。本發明內容並不旨在標識出所要求保護的主題的關鍵特徵或必要特徵，也不旨在用於限定所要求保護的主題的範圍。此外，所要求保護的主題不限於解決在本發明的任一部分中提及的任何或所有缺點的實現。
圖1示出了用於根據本發明的實施例計算伺服器陣列容量的估計系統。圖2示出了根據本發明的實施例的圖形用戶界面。圖3示出了圖2所示圖形用戶界面的實施例的一部分。圖4示出了圖2所示圖形用戶界面的實施例的另一部分。圖5示出了根據本發明的實施例的一種方法的流程圖。
具體實施例方式對基於伺服器的網絡計算基礎結構的預測容量計劃可提供一致的用戶體驗而不管服務規模的改變，諸如當服務增長時。在一些服務場景中，服務使用可與伺服器利用率相關。由此，當更多的用戶提出不斷增長的服務需求時，伺服器基礎結構可更努力地工作以支
4持不斷增長的需求。此外，需求可能並非均勻地分布在伺服器基礎結構中；一些伺服器類型可能比其他伺服器類型更努力地工作。例如，在一個場景中，一交互式遊戲服務的峰值並發使用負載可被預測為在即將到來的假日周末可能預計有一百萬用戶，其中估計20%的使用將針對多媒體下載活動， 70%將針對玩遊戲而10%將針對社交網絡。在該場景中，這些活動中的每一個可招致遊戲服務的不同的事務成本。事務成本可以在原子級與伺服器處理器利用率相關，儘管比如伺服器存儲器利用率、伺服器盤速度以及伺服器輪詢速率之類的其他事務成本也可以適用。 例如，與社交網絡活動相比，多媒體下載活動可以具有較大的事務成本，並可以使用更多伺服器處理器時間。儘管這些示例性事務成本可根據活動而變化，但在各種活動之間可以具有一致的關係。例如，歷史數據可以提供多媒體下載活動和社交網絡活動之間的經驗關係， 使得前者中的增量式活動增長通常轉換為後一活動中的相關變化。由此，提供了一種用於基於在服務上所觀察到的診斷數據對於計劃數量的服務用戶計算伺服器陣列容量的估計系統。圖1示出了用於計算伺服器陣列容量的估計系統100的實施例。估計系統100包括伺服器陣列102、收集器計算設備108、估計器計算設備122、顯示器130和資料庫112。在一個實施例中，如將在下文中更詳細描述的，系統可以實現在在線遊戲服務的伺服器陣列中。伺服器陣列102包括多個伺服器104。伺服器104可根據伺服器類型105被安排在伺服器陣列102中。例如，在線遊戲服務可包括一個或多個用於提供用戶化身的化身伺服器、一個或多個用於提供在線遊戲的遊戲伺服器、一個或多個用於提供在線零售物品的市場伺服器，和/或一個或多個用於提供在線電影的電影伺服器。僅舉數例，其他示例性伺服器類型包括但不限於，在場伺服器、遊戲應用伺服器、web服務伺服器、連接伺服器、安全網關伺服器、統計數據伺服器、高速緩存伺服器，以及診斷伺服器。每一伺服器104包括診斷程序106，用於收集和/或存儲關於伺服器使用的各種診斷數據。例如，在一些實施例中，診斷程序106可以收集當前並發用戶的計數的數據。在一些實施例中，診斷數據可由包括在診斷程序106中的一個或多個工作計數器模塊和/或資源監視模塊來檢測。此外，在一些實施例中，診斷程序106可以測量伺服器效率。例如，診斷程序106 可以為每一伺服器測量規格化的事務效率或處理器效率。此外，在一些實施例中，診斷程序106可為每一伺服器104收集當前事務速率數據，諸如每單位時間所請求的事務數量的計數和/或每單位時間所提供的事務數量的計數。如圖1所示，從每一伺服器104收集的診斷數據被報告給收集計算設備108。收集計算設備108包括用於收集各種診斷數據並將其存儲在資料庫112中的收集器程序110。 在一些實施例中，收集計算設備108也可以將診斷數據報告給資料庫112，診斷數據例如為伺服器陣列102內正被使用的每一伺服器類型105的伺服器104的當前數量以及分配至每一伺服器類型105的伺服器104的當前數量。例如，診斷數據可包括當前專用於化身伺服器的10個伺服器的計數。另外地或另選地，在一些實施例中，可為每一伺服器類型105計算平均當前處理器最大負載數據，並將其包括在存儲於資料庫112中的診斷數據中。
在圖1所示的示例中，資料庫112為每一伺服器類型105，在每伺服器的基礎上以每單位時間當前事務的計數的形式，比如每伺服器當前每秒事務數(TPQ 114、當前處理器利用率116、當前並發用戶的數量的計數118，以及使用的伺服器的當前數量的計數120，來存儲當前事務速錄數據。由此，在一個場景中，資料庫112的檢查可以指示，對於化身伺服器類型，每一伺服器處理每伺服器100TPS ；每一化身伺服器具有30%的處理器利用率；兩百萬並發用戶當前正在使用該服務；以及有10個化身伺服器。資料庫112也可對於一個或多個其他伺服器類型包含類似數據。圖形用戶界面132被呈現在顯示器130上。圖形用戶界面132接收用戶輸入134 和顯示輸出142。用戶輸入134被配置為接收容量計劃所基於的一個或多個參數。用戶輸入134可包括並發用戶的計劃數量138和/或目標伺服器效率136。在一些實施例中，用戶輸入134可包括對應於處理器利用率閾值的處理器閾值輸入135。這可以避免伺服器縮放「曲棍」行為，該行為指示出處理器利用率和事務請求之間不可預測的關係。例如，儘管運行在處理器閾值輸入135以下的伺服器可以展示事務速率和用戶數量之間的可預測的關係(如線性關係)，但是對於許多伺服器，在處理器閾值輸入 135以上的操作可能導致事務速率和用戶數量間不可預測的關係，這可能對伺服器性能和伺服器容量計劃產生不利影響。在一些實施例中，處理器閾值輸入135可根據伺服器類型來指定。例如，用戶可以指定第一伺服器類型的處理器可具有為60%的第一處理器閾值輸入，而第二伺服器類型可具有為90 %的第二處理器閾值輸入。另外地或另選地，在一些實施例中，對於第一類型伺服器的第一處理器閾值輸入的用戶指定可使對應於不同類型伺服器的不同處理器閾值可通過程序方式來被提供至容量管理模塊128。例如，可以知道第一處理器閾值具有與第二伺服器類型的處理器閾值的可預測的關係。由此，一個處理器閾值的用戶指定可使另一處理器閾值根據該可預測的關係而通過編程方式來被指定。在一些實施例中，用戶輸入134可包括關於容量計劃將基於在用戶指定的時間/ 天/日期範圍140內(例如，最近30天)或用戶指定的日期範圍(例如，從3/1/2010到 5/1/2010)所收集的診斷數據的一個或多個指定。此外，在一些實施例中，用戶可以指定診斷數據將根據包括在時間/天/日期範圍140中的周中的某一天和/或一天裡的某一個時間鍵來進行過濾(例如，使用在周末或某一天晚上所收集的診斷數據，排除在周末的7PM到 IOPM期間所收集的診斷數據，選擇在定義的假期期間所收集的診斷數據，等等)。估計器計算設備122包括存儲在部分存儲器1 中的並在處理器IM上執行的容量管理模塊128。估計器計算設備122從圖形用戶界面132接收用戶輸入134，以及從資料庫112接收診斷數據，並產生容量計劃信息以用於在圖形用戶界面132上顯示。響應於接收到用戶輸入134，容量管理模塊1 基於當前伺服器效率巧4和已使用的伺服器的當前數量120來為每一伺服器類型105計算伺服器的當前參考數量。在一些實施例中，伺服器的當前參考數量可以表示能夠服務用戶需求的伺服器104的理論最小數量。在一些實施例中，容量管理模塊1 可以基於當前處理器利用率116和處理器輸入閾值135來估計當前伺服器效率154。例如，可以通過將當前處理器利用率116除以處理器閾值輸入135來估計當前伺服器效率。由此，在10個化身伺服器中的每一個的當前處理器利用率為30%而處理器閾值輸入為60%的一個場景中，每一化身伺服器將具有的當前化身伺服器效率為50%。在一些實施例中，容量管理模塊1 可以基於當前伺服器效率巧4和每伺服器基礎上的當前事務速率數據來估計每伺服器當前伺服器事務速率閾值。例如，在一些實施例中可以通過將每伺服器當前TPS 114除以當前伺服器效率IM來估計每伺服器當前伺服器事務速率閾值。由此，繼續上面所描述的化身伺服器場景，如果每一化身伺服器處理100 TPS並且當前化身伺服器效率為50%，那麼每化身伺服器當前事務速率閾值為每化身伺服器 200 TPS。每伺服器當前伺服器事務速率閾值然後可以被用於計算伺服器的當前參考數量。 例如，在一個場景中，可以通過將已使用的伺服器的當前數量120和每伺服器當前TPS 114 的乘積除以每伺服器當前伺服器事務速率閾值來計算伺服器的當前參考數量。由此，在化身伺服器場景中，基於當前使用的10個化身伺服器、每化身伺服器當前100 TPS以及每化身伺服器當前事務速率閾值為200 TPS，化身伺服器的當前參考數量將為5。容量管理模塊1 還基於用戶的計劃數量138和當前並發用戶的數量118之比來計算增長倍數。例如，在一些實施例中，可以通過將並發用戶的計劃數量138除以當前並發用戶8的數量118來計算增長倍數。由此，繼續化身伺服器場景，如果當前計數為兩百萬的並發用戶計劃將增長到四百萬並發用戶，那麼增長倍數將為2。容量管理模塊1 進一步通過將伺服器的當前參考數量與增長倍數相乘來產生對於計劃數量的並發用戶138將部署在伺服器陣列102中的伺服器的計劃數量146。伺服器的計劃數量146然後經由圖形用戶界面132被顯示在顯示器130上。例如，對於以上所描述的化身場景，為滿足60%處理器閾值的計劃需求所需要的計劃數量的化身伺服器將為 10個化身伺服器。由此，用戶可以決定不購買另外的化身伺服器，因為10個化身伺服器已被建立。在一些實施例中，容量管理模塊1 可以基於當前伺服器效率巧4和伺服器的計劃數量144來估計計劃伺服器效率。例如，對於以上所描述的場景計劃化身伺服器效率將為100%。此外，在一些實施例中，容量管理模塊1 可以經由圖形用戶界面132顯示警告 152，警告當前伺服器效率IM和/或計劃伺服器效率是在目標伺服器效率136以內的或是超出目標伺服器效率136 —預定義的控制界限137。在一些實施例中，容量管理模塊1 可以基於包括在用戶輸入134中的處理器閾值輸入135、並發用戶的計劃數量138和增長被修改的處理器估計來計算對於伺服器陣列 102中每一不同伺服器類型105可服務的並發用戶的最大數量144。該增長被修改的處理器估計可以基於每一伺服器類型的平均當前處理器最大負載數據和增長倍數來產生。並發用戶的最大數量144然後可經由圖形用戶界面132被顯示在顯示器130上。圖2中示出了圖形用戶界面132的示例性實施例。在本示例中，用戶已在時間/天 /日期範圍140指定當在計劃將要部署的伺服器數量時，3/1/2010和5/1/2010之間的所有天數的診斷數據都將被使用。此外，在目標伺服器效率136和並發用戶的計劃數量138輸入處，用戶已指定伺服器陣列102將運行在60%效率等級並在計劃伺服器數量所針對的時間服務290萬並發用戶。圖形用戶界面132還呈現包括伺服器的計劃數量136、計劃處理器負載148和計劃TPS/伺服器150的輸出142。在一些實施例中，輸出142也可以包括並發用戶的最大數量 144和/或警告152。示例性輸出142呈現在圖2的表IA和IB中，並分別在附圖3和4中詳細示出。 在一些實施例中，輸出142可以根據預定優先級來呈現。例如，圖3示出了多個優先級標識符301，用於向用戶標識一個或多個伺服器類型105的伺服器104的相對優先級。在圖 3所示的示例中，根據本示例中有狀態和無狀態伺服器的相對優先級，第一優先級標識符 301A(標記為有狀態的)優先於第二優先級標識符301B(標記為無狀態的)。但是，可以理解，在一些實施例中，可以不同地配置優先級區分或可根本不提供優先級區分。此外，在一些實施例中，相對優先級區分可以是用戶可配置的或可以通過程序方式來配置。例如，對於每一伺服器類型105，圖3示出了以下輸出當前伺服器效率154(標記為效率)、對分配給每一伺服器類型105的伺服器104的當前數量的已分配伺服器計數 302 (標記為已分配的伺服器)、對所使用的伺服器104的當前數量的已使用伺服器計數 120(標記為已使用的伺服器)、在當前伺服器以其最滿容量被使用的情況下將服務當前負載的伺服器的計算出的當前參考數量304(標記為所需的當前伺服器)、用於服務計劃數量的並發用戶138的計劃伺服器負載的伺服器的計劃數量146(標記為所需的增長被修改的伺服器)，以及每伺服器當前TPS114 (標記為當前TPS/伺服器)。如以上所描述的，伺服器效率154、已分配的伺服器計數302和已使用的伺服器計數由診斷程序106確定。伺服器的當前參考數量304由容量管理模塊1 來計算，並表示如果組中的每一伺服器都以其最滿容量被使用那麼將用於服務每伺服器當前TPS負載的伺服器的估計數量。例如，以下等式可以被用於計算伺服器的當前參考數量。伺服器的當前參考數量=「每伺服器當前TPS」/ 「TPS伺服器閾值」* 「已使用的伺服器」每伺服器當前TPS 114通常由配置在每一伺服器上的計數器來測量，該計數器測量每秒或每其他單位時間接收到的請求、每秒接收到的批處理請求等。根據以下等式，伺服器的計劃數量146可以通過首先按等式來計算每秒增長被修改的事務，然後將結果乘以增長倍數來計算。每秒增長被修改的事務=「當前TPS/伺服器」 * 「增長倍數」伺服器的計劃數量=「當前TPS/伺服器」 / 「TPS/伺服器閾值」 * 「已使用的服務
JJJl 」
益現在轉向圖4，對於表內各行中每一伺服器類型105，表IB示出了每伺服器計劃事務速率148 (標記為增長被修改的TPS/伺服器)、每伺服器當前事務速率閾值402 (標記為 TPS/伺服器閾值)、平均當前處理器最大負載404(標記為當前平均最大CPU)、計劃處理器負載148 (標記為增長被修改的CPU)、處理器閾值輸入135 (標記為CPU閾值)、以及並發用戶的最大數量144 (標記為最大可支持⑶)。每伺服器計劃事務速率148可以如以上所描述的對每秒增長被修改的事務來計算。每服器事務速率閾值402可以根據以下公式來計算。每伺服器事務速率閾值=("CPU閾值，，/ 「平均最大CPU+1STDEV」)* 「當前TPS/ 伺服器」其中CPU閾值是對相關伺服器類型標識的度量，而當前TPS/伺服器是由為伺服器類型105的每個伺服器部署的計數器測量的每伺服器每秒平均當前事務。如這裡和本發明的其他地方所使用的，平均最大+1標準差(ISTDEV)表示某一度量的最大值的平均與同一度量的樣本的標準差相加。由此，如以上所描述的，平均最大CPU 使用+ —個標準差表示在已觀察的時間段中的平均最大CPU使用+ —個標準差。例如，如果五個伺服器的最大CPU使用為50 %、55 %、50 %、50 %和75 %，那些伺服器的平均最大CPU 使用將為56%而那些伺服器的最大CPU使用的標準差將大約為10. 8 %，使得平均最大CPU 使用+ —個標準差將大約為66. 8%。該方法可以提供比替換方法更好的利用率度量，替換方法例如為將利用率設定為那些伺服器的絕對最大CPU使用的定義比例(在一些示例中例如為95% )。例如，對於以上所描述的五個伺服器，絕對最大為75%，因而絕對最大的95% 為(在本示例中，75%的95%大約為)71. 2%。由此，可以理解，可能是離群值的值75%，按照平均最大+—個標準差的方法比按照絕對最大的定義比例的方法對利用率度量造成的偏斜更小。但是，可以理解，平均最大+ —個標準差的方法僅是一個示例性方法，而且其他適當的示例(包括絕對最大的定義比例的方法)可以用於本實施例的範圍內。平均當前處理器最大負載404 (標記為當前平均最大CPU)可以根據以下等式來計算當前平均最大CPU = 「處理器、％處理器時間、總數」的最大值的平均+1STDEV，其計算了所測量的處理器使用、處理器時間的最大值的平均，並加在相關測量的一個標準差的所選平均上。計劃處理器負載148 (標記為增長被修改的CPU)可以計算如下增長被修改的CPU = 「當前平均最大CPU」* 「增長倍數」，其中當前平均最大CPU和增長倍數如以上所描述的來計算。處理器閾值輸入135(標記為CPU閾值)通常為由用戶輸入至圖形用戶界面132 的處理器閾值輸入域中的值，如圖2所示，其指示了所需的最大處理器效率，用戶希望伺服器陣列中特定伺服器類型的伺服器運行在該最大處理器效率上。可以理解，處理器閾值輸入135對於每一伺服器類型105可以不同，例如如表IB的第一行和第二行中不同的處理器閾值輸入值所示。並發用戶的最大數量144可以由容量管理模塊1 根據以下等式來計算。該值表示在每一伺服器以其最滿容量來被使用的情況下計劃數量的伺服器能夠支持的用戶的最大數量。最大可支持並發用戶=「在該時間段內的最大並發用戶」 / 「所需的當前伺服器」 * 「已使用的伺服器」。圖5示出了用於為不同伺服器類型的伺服器陣列計算伺服器陣列容量的一種方法500的實施例。例如，在一個場景中，伺服器陣列中的伺服器類型可以包括化身伺服器、 遊戲伺服器、市場伺服器或電影伺服器中的兩種或更多。儘管方法500在以下參考以上所描述的硬體和軟體來描述，但可以理解的是，方法500可以使用任何適當的硬體和軟體來實現。方法500包括，在502，在執行於估計器計算設備上的容量管理模塊處，經由圖形用戶界面接收用戶輸入，該用戶輸入包括用戶的計劃數量。在一些實施例中，在502處接收用戶輸入可包括，在504，經由圖形用戶界面接收
9日期範圍輸入、周中的某一天輸入、一天裡的某一個時間輸入、並發用戶的計劃數量輸入、 預定義控制界限輸入、目標伺服器效率輸入和/或處理器閾值輸入。在506，方法500包括從伺服器陣列中的不同伺服器類型的多個伺服器接收診斷數據。對於每一伺服器類型，診斷數據可以包括已使用的伺服器的當前數量、當前並發用戶的計數和當前處理器利用率數據。例如，在一個場景中，診斷數據可以由執行於伺服器陣列中每一伺服器上的工作計數器模塊和/或資源監視模塊來檢測，並存儲在資料庫中。在一些實施例中，在506處接收診斷數據可以包括，在508，針對日期範圍輸入、周中的天輸入和/或一天中的時間輸入過濾診斷數據。在510，方法500包括，響應於用戶輸入以及對於每一伺服器類型，基於當前伺服器效率估計和已使用的伺服器的當前數量來計算伺服器的當前參考數量。在一些實施例中，在510處計算伺服器的當前參考數量可以包括，在512，基於當前伺服器效率估計和當前事務速率數據估計當前伺服器事務速率閾值。例如，在一個場景中，當前事務速率數據可以包括每單位時間所請求的事務數量的計數和/或每單位時間所服務的事務數量的計數。在514，方法500包括，響應於用戶輸入以及對於每一伺服器類型，基於用戶的計劃數量和當前並發用戶的計數之比計算增長倍數。在516，方法500包括，響應於用戶輸入以及對於每一伺服器類型，通過將伺服器的當前參考數量與增長倍數相乘產生將為計劃數量的用戶部署在伺服器陣列中的伺服器的計劃數量。在一些實施例中，方法500可以包括，在518，基於包括於用戶輸入中的處理器閾值輸入、用戶的計劃數量和增長被修改的處理器估計來計算對於伺服器陣列中每一不同伺服器類型能夠被服務的並發用戶的最大數量。例如，在一個場景中，增長被修改的處理器估計可以基於每一伺服器類型的平均當前處理器最大負載數據並基於增長倍數來產生，其中平均當前處理器最大負載數據包括在診斷數據中。繼續，在520，方法500包括在圖形用戶界面上顯示伺服器的計劃數量。在一些實施例中，方法500可以包括，在522，在圖形用戶界面上顯示並發用戶的最大數量。以上所描述的系統和方法可以被實現來高效地管理伺服器陣列的容量計劃，從而滿足伺服器負載期望，同時潛在地避免了伺服器資源的過部署或部署不足。可以理解，此處所描述的計算設備和伺服器可以是被配置成執行此處所描述的程序的合適的計算設備。例如，計算設備可以是大型計算機、個人計算機、膝上型計算機、可攜式數據助理(PDA)、啟用計算機的無線電話、聯網計算設備，或其他合適的計算設備，並可以經由諸如網際網路等計算機網絡彼此連接。這些計算設備通常包括處理器和相關聯的易失性和非易失性存儲器，以及諸如硬碟驅動器等大容量存儲設備。這些計算設備被配置為使用部分易失性存儲器和處理器來執行存儲在非易失性存儲器中的程序，以實現此處所描述的功能。例如，計算設備可以配置有比如鍵盤、滑鼠和觸控螢幕之類的用戶輸入設備，並進一步可以配備有顯示器。此外，如此處所使用的，術語「程序」和「模塊」表示可以由此處描述的一個或多個計算設備執行或利用的軟體或固件組件，並且意味著包括下述一項或多項可執行文件、數據文件、庫、驅動程序、腳本、資料庫記錄等。可以理解，可提供具有存儲在其上的程序指令的計算機可讀介質，當由計算設備執行時，所述指令使得計算設備執行上述方法，並且使得上述系統工作。計算機可讀介質可以包括存儲器設備，例如隨機存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、硬碟、緊緻盤(CD)、數字視頻盤(DVD)等。此處所描述的程序和模塊中的一些或全部可以是軟體模塊或硬體組件，例如存儲器設備。可以理解，如此處所使用的「服務」可以是在多個用戶會話之間可執行的應用程式，而且對於其他作業系統組件和應用來說是可用的。服務可以響應於客戶端的請求而運行在伺服器上。應該理解，此處所述的配置和/或方法在本質上示例性的，且這些具體實施例或示例不是局限性的，因為多個變體是可能。此處所述的具體例程或方法可表示任何數量的處理策略中的一個或多個。由此，所示出的各個動作可以按所示順序執行、按其他順序執行、並行地執行、或者在某些情況下省略。同樣，可以改變上述過程的次序。本發明的主題包括各種過程、系統和配置的所有新穎和非顯而易見的組合和子組合、和此處所公開的其它特徵、功能、動作、和/或特性、以及其任何和全部等效物。
權利要求
1.一種用於計算伺服器陣列容量的估計系統(100)，包括資料庫(112)，用於存儲由執行在伺服器陣列(10 的每一伺服器(104)上的工作計數器模塊(106)和資源監視模塊(106)所檢測的診斷數據；以及估計器計算設備(122)，包括圖形用戶界面(13 和由處理器(124)使用部分存儲器 (126)執行的容量管理模塊(1 )，所述容量管理模塊(128)包括執行以下操作的指令從伺服器陣列中的不同伺服器類型的多個伺服器接收診斷數據，對於每一伺服器類型，所述診斷數據包括已使用的伺服器的當前數量(120)和當前並發用戶的計數(118)；經由所述圖形用戶界面接收用戶輸入(134)，所述用戶輸入包括用戶的計劃數量 (138)；以及響應於所述用戶輸入以及對於每一伺服器類型基於當前伺服器效率估計(154)和所述已使用的伺服器的當前數量來計算伺服器的當前參考數量，基於所述用戶的計劃數量和所述當前並發用戶的計數的比率來計算增長倍數，通過將所述伺服器的當前參考數量與所述增長倍數相乘，產生對於所述計劃數量的用戶將被部署在所述伺服器陣列中的伺服器的計劃數量(146)，以及在所述圖形用戶界面上顯示所述伺服器的計劃數量。
2.如權利要求1所述的系統，其特徵在於，計算伺服器的當前參考數量的指令進一步包括基於所述當前伺服器效率估計和包括在所述診斷數據中的當前事務速率數據來估計當前伺服器事務速率閾值的指令。
3.如權利要求2所述的系統，其特徵在於，所述當前事務速率數據包括每單位時間所請求的事務數量的計數和/或每單位時間所服務的事務數量的計數。
4.如權利要求1所述的系統，其特徵在於，所述診斷數據包括當前處理器利用率數據， 所述診斷數據由執行在所述伺服器陣列中的每一伺服器上的工作計數器模塊和資源監視模塊來檢測並被存儲在資料庫中。
5.如權利要求1所述的系統，其特徵在於，所述伺服器陣列中的伺服器類型包括以下中的兩種或多種化身伺服器、遊戲伺服器、市場伺服器或電影伺服器或其他類型的伺服器至客戶端連接陣列。
6.如權利要求1所述的系統，其特徵在於，所述容量管理模塊進一步包括對於每一伺服器類型執行以下操作的指令基於包括在所述用戶輸入中的處理器閾值輸入、基於所述用戶的計劃數量和基於增長被修改的處理器估計來計算對於所述伺服器陣列中每一不同伺服器類型能夠被服務的並發用戶的最大數量；以及在所述圖形用戶界面上顯示所述並發用戶的最大數量。
7.如權利要求6所述的系統，其特徵在於，所述增長被修改的處理器估計是基於每一伺服器類型的平均當前處理器最大負載數據和所述增長倍數來產生的，所述平均當前處理器最大負載數據包括在所述診斷數據中。
8.如權利要求1所述的系統，其特徵在於，所述容量管理模塊進一步包括經由所述圖形用戶界面接收日期範圍輸入、周中的天輸入和/或一天中的時間輸入的指令，所述接收所述診斷數據包括針對所述日期範圍輸入、周中的天輸入和/或一天中的時間輸入過濾所述診斷數據。
9.一種用於計算伺服器陣列的容量的方法(500)，包括，在執行於估計器計算設備上的容量管理模塊上從伺服器陣列中的不同伺服器類型的多個伺服器接收(506)診斷數據，對於每一伺服器類型，所述診斷數據包括已使用的伺服器的當前數量和當前並發用戶的計數；經由圖形用戶界面接收(50 用戶輸入，所述用戶輸入包括用戶的計劃數量；以及響應於所述用戶輸入以及對於每一伺服器類型基於當前伺服器效率估計和所述已使用的伺服器的當前數量來計算(510)伺服器的當前參考數量，基於所述用戶的計劃數量和所述當前並發用戶的計數的比率來計算(514)增長倍數，通過將所述伺服器的當前參考數量與所述增長倍數相乘，產生(516)對於所述計劃數量的用戶將被部署在所述伺服器陣列中的伺服器的計劃數量，以及在所述圖形用戶界面上顯示(520)所述伺服器的計劃數量。
10.如權利要求9所述的方法，其特徵在於，計算伺服器的當前參考數量進一步包括基於所述當前伺服器效率估計和包括在所述診斷數據中的當前事務速率數據來估計當前伺服器事務速率閾值。
11.如權利要求10所述的方法，其特徵在於，所述當前事務速率數據包括每單位時間所請求的事務數量的計數和/或每單位時間所服務的事務數量的計數。
12.如權利要求9所述的方法，其特徵在於，進一步包括，對於每一伺服器類型基於包括在所述用戶輸入中的處理器閾值輸入、基於所述用戶的計劃數量和基於增長被修改的處理器估計來計算對於所述伺服器陣列中每一不同伺服器類型能夠被服務的並發用戶的最大數量；以及在所述圖形用戶界面上顯示所述並發用戶的最大數量。
13.如權利要求12所述的方法，其特徵在於，所述增長被修改的處理器估計是基於每一伺服器類型的平均當前處理器最大負載數據和所述增長倍數來產生的，所述平均當前處理器最大負載數據包括在所述診斷數據中。
14.如權利要求9所述的方法，其特徵在於，進一步包括經由所述圖形用戶界面接收日期範圍輸入、周中的某一天輸入和/或一天中的某一時間輸入，接收所述診斷數據包括針對所述日期範圍輸入、周中的天輸入和/或一天中的時間輸入過濾所述診斷數據。
15.如權利要求9所述的方法，其特徵在於，所述診斷數據包括當前處理器利用率數據，所述診斷數據由執行在所述伺服器陣列中的每一伺服器上的工作計數器模塊和資源監視模塊來檢測並被存儲在資料庫中。
全文摘要
本發明涉及伺服器陣列容量管理計算器。提供了用於基於診斷數據估計容量的伺服器陣列容量計算器系統和方法。例如，一種系統，包括資料庫和估計器計算設備，該估計器計算設備包括圖形用戶界面(GUI)和存儲在存儲器中並執行在處理器上的容量管理模塊，該容量管理模塊包括指令用於從不同伺服器類型的多個伺服器接收診斷數據，經由GUI接收用戶輸入，並響應於該用戶輸入以及對於每一伺服器類型，從當前伺服器效率和已使用的伺服器的當前數量計算伺服器的當前參考數量；從用戶的計劃數量和當前並發用戶的計數之比計算增長倍數；通過將伺服器的當前參考數量與增長倍數相乘產生伺服器的計劃數量，並在GUI上顯示伺服器的計劃數量。
文檔編號H04L29/08GK102263659SQ201110170750
公開日2011年11月30日 申請日期2011年6月13日 優先權日2010年6月14日
發明者G·霍根, R·Y·馬 申請人:微軟公司