DE102005016572A1 - System zum Schätzen von Verarbeitungsanforderungen - Google Patents

System zum Schätzen von Verarbeitungsanforderungen Download PDF

Info

Publication number
DE102005016572A1
DE102005016572A1 DE102005016572A DE102005016572A DE102005016572A1 DE 102005016572 A1 DE102005016572 A1 DE 102005016572A1 DE 102005016572 A DE102005016572 A DE 102005016572A DE 102005016572 A DE102005016572 A DE 102005016572A DE 102005016572 A1 DE102005016572 A1 DE 102005016572A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
processing devices
configuration
usage
load
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
DE102005016572A
Other languages
English (en)
Inventor
Bhanu Gouda
Arnold Monitzer
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Medical Solutions USA Inc
Original Assignee
Siemens Medical Solutions Health Services Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens Medical Solutions Health Services Corp filed Critical Siemens Medical Solutions Health Services Corp
Publication of DE102005016572A1 publication Critical patent/DE102005016572A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/10Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1001Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
    • H04L67/1004Server selection for load balancing
    • H04L67/1008Server selection for load balancing based on parameters of servers, e.g. available memory or workload
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/10Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1001Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/10Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1001Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
    • H04L67/1004Server selection for load balancing
    • H04L67/1012Server selection for load balancing based on compliance of requirements or conditions with available server resources
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/10Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1001Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
    • H04L67/1031Controlling of the operation of servers by a load balancer, e.g. adding or removing servers that serve requests
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/2866Architectures; Arrangements
    • H04L67/30Profiles
    • H04L67/306User profiles
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/10Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1001Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
    • H04L67/1029Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers using data related to the state of servers by a load balancer

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

Eine Anwendung schätzt Kalibrierungsinformation und Kapazitätsgrenzen für eine Verarbeitungssystemkonfiguration, indem Lastdaten verwendet werden, die automatisch durch eine Lastbestimmungsanwendung geliefert werden. Ein System unterstützt die Auswahl von Verarbeitungsvorrichtungen für einen bestimmten Benutzer. Mindestens ein Speicher enthält Verwendungsinformation, die eine Verteilung der Verwendung einer Mehrzahl von Funktionen angibt, die von einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen unterstützt werden, und eine Kapazitätsinformation, die Daten enthält, die eine Lastgrenze angeben, die mit einer bestimmten Verwendungsverteilung und einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen in Zusammenhang steht. Ein Schnittstellenprozessor holt aus mindestens einem Speicher Daten, die eine bestimmte Kandidatenkonfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen angeben, in Antwort auf empfangene Daten, die eine bestimmte Verwendungsverteilung angeben.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein System und eine Benutzerschnittstelle zur Verwendung beim Auswählen einer Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen für eine bestimmte Verwendung und zum Erfassen von Kapazitätsinformation für eine Verarbeitungsvorrichtungskonfiguration.
  • Mehrere Probleme existieren bei der Bereitstellung eines Computerverarbeitungssystems, das für eine bestimmte Benutzung oder einen bestimmten Benutzer geeignet ist. Ein Computerverarbeitungssystem kann ein Netzwerk mit einem oder mehreren PCs und Servern enthalten, die Anwendungen ausführen, einschließlich WEB basierte Anwendungen. Existierende Systeme legen die Größe eines Verarbeitungssystems für eine bestimmte Verwendung fest, indem manuelle fehleranfällige Prozesse verwendet werden, um eine Hardwarekonfiguration und eine Softwarekonfiguration abzuleiten. Ferner verwenden existierende Systeme, die die Größe festlegen, Lasttestwerkzeuge, um zu bestätigen, dass die Systemperformance (beispielsweise Antwortzeiten, Durchsatz, etc.) innerhalb bestimmter Anforderungen liegt. Ein maximaler Kapazitätsgrenzschwellenwert von einzelnen Hardwarekomponenten eines Systems wird bestimmt, und eine bestimmte Hardwareimplementation wird größenmäßig basierend auf diesen einzelnen Hardwarekomponentengrenzschwellenwerten festgelegt, um eine erforderliche Systemperformance zu erfüllen. Die Kapazitätsgrenzen sind typischerweise spezifisch für eine bestimmte Version eines Kalibrierwerkzeugs, das von einem technischen Verkaufspersonal verwendet wird, um Hardware für einen bestimmten Kunden (der durch Kundenstatistik charakterisiert ist) zu liefern.
  • Ein Problem besteht in der Inkonsistenz, die auftritt zwischen Versionen eines Kalibrierwerkzeugs, das an geografisch verstreutes technisches Verkaufspersonal verteilt werden muss. Dies hat Diskrepanzen und nicht optimale Kalibrierungsschätzungen von Verarbeitungssystemanforderungen zur Folge. Ferner haben existierende Schätzsysteme, die bei der Verarbeitungssystemkonfigurationskalibrierung, Performanceanalyse und bei der Kalkulation verwendet werden, eine schlechte Genauigkeit, Automation und Adaptivität. Existierende Werkzeuge liefern typischerweise auch einzelne Funktionen, die nicht inhaltsreich sind, und denen es an Integration mangelt, und die ferner fehleranfällige manuelle Prozesse verwenden, um die Kapazitäts grenzen eines Computerverarbeitungssystems zu bestimmen. Die Distribution einer aktuellen Version eines Kalibrierungswerkzeugs an eine weltweite Verkaufsorganisation ist darüber hinaus ein langwieriger Prozess. Aufgabe der Erfindung ist die Schaffung eines Systems, das die oben genannten Nachteile überwindet.
  • Die Lösung dieser Aufgabe ist den unabhängigen Ansprüchen zu entnehmen. Weiterentwicklungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben.
  • Ein zentral zugreifbares automatisches adaptives System gemäß der Erfindung ist mit einer Lasttestanwendung und mit Lasterzeugungsanwendungen integriert ausgebildet, und verbessert die Genauigkeit der Verarbeitungssystemschätzung, der betroffenen Analysefunktionen und der Kalkulation. Ein System gemäß der Erfindung unterstützt die Auswahl von Verarbeitungsvorrichtungen für einen bestimmten Benutzer und enthält mindestens einen Speicher, der Verwendungsinformation enthält, die die Verteilung der Verwendung einer Mehrzahl von Funktionen angibt, die von einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen unterstützt werden, und Kapazitätsinformation enthaltend Daten, die eine Lastgrenze angeben, die mit einer bestimmten Verwendungsverteilung und einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen in Zusammenhang steht. Ein Schnittstellenprozessor gewinnt aus dem mindestens einen Speicher Daten, die eine spezielle Kandidatenkonfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen in Antwort auf empfangene Daten, die eine bestimmte Verwendungsverteilung angeben, identifizieren.
  • 1 zeigt ein Lastsystem zum Bestimmen des Verhaltens eines Verarbeitungssystems bei einem Benutzerlastprofil gemäß der Erfindung;
  • 2 zeigt zwei Beispiele von Benutzerlastprofilen, die von dem Lastsystem gemäß 1 verwendbar sind;
  • 3 zeigt einen Prozess zur Erhöhung einer Last in dem System gemäß 1, bis vorbestimmte Performanceanforderungen nicht länger erfüllt sind;
  • 4 zeigt eine Lastkapazitätsgrenztabelle, die automatisch von einer bestimmten Version einer Verarbeitungskonfigurationsschätzanwendung für ein bestimmtes Benutzerlastprofil erzeugt wird;
  • 5 zeigt eine Struktur einer Verarbeitungsvorrichtungskonfigurationsschätzanwendung und ein Lastkapazitätsbestimmungssystem gemäß der Erfindung;
  • 6 zeigt ein Bildfenster gemäß der Erfindung, das einem Benutzer die Eingabe von Verarbeitungskonfigurationsanforderungen ermöglicht;
  • 7 zeigt eine Kalkulationsinformation (Kosteninformation) einer geschätzten Verarbeitungskonfiguration gemäß der Erfindung;
  • 8 zeigt ein Flussdiagramm eines Prozesses, der von dem System gemäß 1 zur Durchführung eines Lastkapazitätsgrenztests gemäß der Erfindung verwendet wird;
  • 9 zeigt ein Flussdiagramm eines Prozesses zum Bestimmen eines Kapazitätslastgrenzschwellenwerts gemäß der Erfindung; und
  • 10 zeigt ein Flussdiagramm eines Prozesses zum Auswählen von Verarbeitungsvorrichtungen und zum Erfassen von Kapazitätsinformation für eine bestimmte Konfiguration der Verarbeitungsvorrichtungen für einen bestimmten Benutzer gemäß der Erfindung.
  • 1 zeigt ein Lastsystem zum Bestimmen des Verhaltens eines Computerverarbeitungssystems für ein Benutzerlastprofil. Die Systeminformation und die Kapazitätsgrenzen werden von einer Lasttestanwendung exportiert und von einer Verarbeitungsvorrichtungskonfigurationsschätzanwendung importiert. Die Schätzungsanwendung speichert Information, die erforderlich ist, um die Konfigurationen basierend auf Benutzerstatistiken zu schätzen, und beobachtet Verarbeitungsvorrichtungskonfigurationsangebote, die von einem Verkaufspersonal erzeugt werden. Das System analysiert die gespeicherten Verkaufsdaten, um Daten für eine Verwendung in einer Verfeinerungsschätzungsoperation zu bestimmen. Benutzerspezifische Lastprofildaten werden automatisch an ein Lastsystem geliefert. Ein automatisiertes adaptives System, auf das zentral zugegriffen wird, wird verwendet, um eine Verarbeitungsvorrichtungskonfiguration zu schätzen (zu bestimmen), für eine Verwendung bei der Unterstützung bestimmter Funktionen und ausführbarer Anwendungen. Das System verwendet Lasttestanwendungen und Lasterzeugungsanwendungen, und verbessert die Genauigkeit der Verarbeitungsvorrichtungsschätzung, der zugehörigen Analysefunktionen und der Kalkulation. Die bestimmten Lastkapazitätsgrenzen werden automatisch an die ausführbare Verarbeitungskonfigurationsschätzungsanwendung geliefert. Auf die Verarbeitungskonfigurationsschätzungsanwendung kann über das Internet vorzugsweise zentral zugegriffen werden, wodurch einem Verkaufspersonal oder einem techni schen Supportpersonal Zugriff auf eine einzelne augenblickliche Version der Anwendung ermöglicht wird.
  • Eine ausführbare Anwendung, wie sie hier verwendet wird, enthält Code oder maschinenlesbare Anweisungen zur Implementierung vorbestimmter Funktionen, beispielsweise eines Betriebssystems, eines Gesundheitsweseninformationssystems oder eines anderen Informationsverarbeitungssystems, in Antwort auf einen Benutzerbefehl oder eine Eingabe. Eine ausführbare Prozedur ist ein Codesegment (maschinenlesbare Anweisung), eine Sub-Routine oder ein anderer eindeutiger Codeabschnitt oder Bereich einer ausführbaren Anwendung zur Durchführung eines oder mehrerer bestimmter Prozesse, und kann Operationen mit empfangenen Eingabeparametern durchführen (oder in Antwort auf empfangene Eingabeparameter) und resultierende Ausgabeparameter bereitstellen. Ein Prozessor gemäß der Erfindung, ist eine Vorrichtung und/oder ein Satz von maschinenlesbaren Anweisungen zum Durchführen von Aufgaben (Tasks). Ein Prozessor enthält beispielsweise Hardware, Firmware und/oder Software. Ein Prozessor bearbeitet Information durch Manipulieren, Analysieren, Modifizieren, Konvertieren und Übertragen von Information zur Verwendung durch eine ausführbare Prozedur oder ein Informationsgerät, und/oder durch Weiterleiten der Information an eine Ausgabevorrichtung. Ein Prozessor kann beispielsweise die Fähigkeit einer Steuerung oder eines Mikroprozessors verwenden oder enthalten. Ein Anzeigeprozessor oder Generator ist ein allgemein bekanntes Element, das elektronische Schaltungen oder Software oder Kombinationen aus beidem enthält, um Anzeigebilder oder Bereiche davon zu erzeugen. Eine Benutzerschnittstelle enthält ein oder mehrere Anzeigenbilder, die eine Benutzerinteraktion mit einem Prozessor oder einer anderen Vorrichtung ermöglichen.
  • 1 zeigt einen Lastgenerator 1, der verwendet wird, um ausgewählte Systemfunktionen zu starten, um den Systemdurchsatz (beispielsweise Routing) oder eine Systemantwort (beispielsweise Transaktion-Antwort) zu verwenden, um das Systemverhalten über einem Systemlastbereich zu bestimmen. Der Lastgenerator 1 legt eine bestimmte Last 5 an eine Verarbeitungsvorrichtungskonfiguration 10 an. Die Last 5 kann eine bestimmte Benutzergemeinschaft darstellen, oder ein bestimmtes Clientsystem, das mit der Verarbeitungsvorrichtungskonfiguration 10 verbunden ist. Die Einheit 10 erscheint als Black Box aus Sicht des Lastgenerators 1, und eine Messeinheit 22 misst die Antwort oder den Systemdurchsatz der Einheit 10. Die Verarbei tungsvorrichtungskonfiguration 10 liefert verschiedene Funktionen, die für einen externen Benutzer sichtbar sind (dargestellt durch den Lastgenerator 1) und diese können selektiv ausgeführt werden durch den Lastgenerator 1, in Abhängigkeit von dem gewünschten Analysedetaillevel der Performance der Einheit 10. Die Ausführung von speziellen Funktionen der Einheit 10 kann eine oder mehrere Hardwarekomponenten (HW-Komponenten) der Einheit 10 mit einbinden.
  • In einem beispielhaften Betrieb verwendet der Lastgenerator 1 einen ersten Satz und einen anderen zweiten Satz von Funktionen der Einheit 10. Der erste Satz von Funktionen umfasst ein Anwenden der Hardwarekomponenten 15, 20 und 35, und der zweite Satz von Funktionen umfasst ein Anwenden von Hardwarekomponenten 15, 25, 30 und 40. In ähnlicher Weise kann unterschiedliches Benutzerverhalten simuliert werden, indem verschiedene Funktionen angewendet werden, die unterschiedliche Bedingungen (Zustände) von Komponenten enthalten. Das Benutzerverhalten kann vorteilhafterweise beschrieben werden durch die Häufigkeit der Verwendung spezieller Systemfunktionen.
  • 2 zeigt zwei Beispiele von Benutzerlastprofilen (Benutzerprofil-1 (50) und Benutzerprofil-2 (58)), die von dem Lastsystem gemäß 1 verwendbar sind. Unterschiedliche HW-Komponenten der Konfiguration 10 sind erforderlich für das Benutzerprofil-1 (50) und für das Benutzerprofil-2 (58), da Funktionen mit unterschiedlicher Verwendungshäufigkeit durch unterschiedliche Benutzer verwendet werden. Speziell werden in dem Benutzerprofil-1 (50) die Funktionalität-3 und die Funktionalität-4 (Bereich 56) am häufigsten angewendet, und in dem Benutzerprofil-2 (58) wird die Funktionalität-1 (Bereich 60) am häufigsten angewendet. Die Verarbeitungsvorrichtungskonfiguration 10 in 1 verwendet Komponenten (15, 20, 25, 30, 35 und 40), die für das Benutzerprofil-1 (50) anders kalibriert sind, als für das Benutzerprofil-2 (58). Eine Benutzerprofiltabelle (Bezugszeichen 105 in 5, wie später diskutiert wird) speichert vorteilhafterweise eine charakteristische Häufigkeit von Funktionen, die von bestimmten Benutzern verwendet werden. Diese Information kann in einer Tabelle gespeichert sein, bei der die Spaltendaten Funktionen darstellen, und die Reihendaten verschiedene Benutzerprofile darstellen. Die Werte in der Tabelle geben die Häufigkeit für eine spezielle Funktion und ein spezielles Benutzerprofil wieder. Der Lastgenerator 1 ist automatisch konfiguriert, um das Benutzerprofil während eines Lasttests widerzuspiegeln, um die Lastkapazitätsgrenzen zu bestimmen.
  • 5 zeigt eine Struktur einer Verarbeitungskonfigurationsschätzungsanwendung, die Lastkapazitätsgrenzen von individuellen Hardwarekomponenten verwendet, die nicht intrusiv von der Messeinheit 22 durch einen Lasttest für ein bestimmtes Benutzerprofil bestimmt werden. Die Messeinheit 22 spürt die Performance (90) von individuellen Hardwarekomponenten auf, beispielsweise die Verwendung (CPU, Speicher) und die Ansprechempfindlichkeit (Durchsatz, Antwortzeiten) während eines Lasttests. Eine bestimmte Version der Verarbeitungskonfigurationsschätzungsanwendung 125 erfasst Lastkapazitätsinformation von den Hardwarekomponentenkapazitätstabellen 115 und liefert eine Analyse und Datenexportfähigkeit, die verwendet werden, um die Benutzerprofiltabellen 105 zu pflegen.
  • 5 verdeutlicht eine Integration der Verarbeitungskonfigurationsschätzungsanwendung 125 mit der Lastkapazitätsbestimmungsanwendung 100 und der Datenbank 112. Die Datenbank 112 kann einen einzelnen Speicher oder mehrere verteilte Datenbanken enthalten. Die Benutzerprofildaten können innerhalb der Verarbeitungskonfigurationsschätzungsanwendung 125 gespeichert sein, oder innerhalb des Performancetestwerkzeugs 100, anstatt beispielsweise in dem individuellen Speicher 112. In einem derartigen Ausführungsbeispiel mit verteilten Datenbanken stellt die Anwendung 125 sicher, dass die einzelnen Datenbanken synchronisiert und aktualisiert sind, um zu gewährleisten, dass die Datenbanken konsistente aktuelle Daten enthalten. Die Anwendung 125 liefert auch eine WEB-Schnittstelle 145 für einen Intranet weiten Zugriff für technisches Verkaufspersonal über Kommunikationskanäle 150 und 155. Sie ermöglicht einem Benutzer auf die jüngste und genaueste Kalibrierungsinformation weltweit zuzugreifen. In einer Lastsimulation erhöht der Lastgenerator 1 automatisch linear die Last (oder alternativ gemäß einer nicht linearen Funktion) für Benutzerprofile, die in den Benutzerprofiltabellen 105 gespeichert sind. Der Lastgenerator 1 verwendet vorzugsweise die Profile, die in den Benutzerprofiltabellen 105 gespeichert sind, um einen Satz von Lastkapazitäten für die Hardwarekomponenten zu bestimmen, die gerade getestet werden. Die Messeinheit 22 erfasst eine Liste von Performancezählern und Lastkapazitätsgrenzschwellenwerten für Hardwarekomponenten in einer Verarbeitungsvorrichtungskonfiguration, die zu testen ist, von Anforderungstabellen 110.
  • Die Messeinheit 22 vergleicht die tatsächlichen Performancezähler der Hardwarekomponenten mit Lastgrenzschwellenwerten, und erzeugt eine Lastkapazitätsgrenztabelle 80, wie in 4 gezeigt, für die augenblickliche Hardwareimplementation, und für die Softwareversion der Anwendung 125 für verschiedene getestete Benutzerprofile. 4 zeigt eine Lastkapazitätsgrenztabelle 80, die automatisch von einer bestimmten Version der Verarbeitungskonfigurationsschätzungsanwendung 125 für ein spezifisches Benutzerlastprofil erzeugt worden ist. Die Lastkapazitätsgrenzen sind für individuelle Hardwarekomponenten 84 und verschiedene Benutzerprofile (beispielsweise 82) gezeigt. Gemäß einem anderen Ausführungsbeispiel enthält die Tabelle 80 Datensätze, die unterschiedliche Hardwareimplementationskomponentenattribute angeben (beispielsweise verschiedene Anbieter oder Versionen einer Hardwarekomponente). Gemäß einem anderen Ausführungsbeispiel sind die Lastgrenzschwellenwertergebnisse in einer temporären Tabelle der Hardwarekomponentenkapazitätstabellen 115 (5) gespeichert, um mit einer Endergebnistabelle vermischt zu werden, nachdem bestimmt worden ist, dass ein Lasttest gültig ist. Die Messeinheit 22 folgt auch Netzwerkbandbreitenanforderungen, indem sog. Network-Sniffing Messungen durchgeführt werden, um die Bandbreitenanforderungen zu analysieren. Die Tabellen (105, 110, 115, 120, 122) werden beispielsweise in der Datenbank 112 gespeichert.
  • Die Verarbeitungskonfigurationsschätzungsanwendung 125 liefert eine integrierte WEB-Schnittstelle 145 über eine Kommunikationsverbindung 155. Dies ermöglicht einen weltweiten Zugriff durch Webbrowser über ein Firmenintranet 150, oder über eine lokale Benutzerschnittstelle 157. 6 zeigt ein Bildfenster 180, das eine Benutzereingabe von Verarbeitungskonfigurationsanforderungen für eine medizinische Applikation ermöglicht. Ein Verkäufer gibt beispielsweise über das in 6 gezeigte Anzeigenbild benutzerspezifische Statistiken (beispielsweise 182) oder Benutzerprofilinformation ein. Ein Benutzer wählt die Fortsetzungsschaltfläche 184, um die Erzeugung nachfolgender Bilder zu starten, die die Eingabe weiterer benutzerspezifischer Statistiken ermöglichen. Ein Kalibrierungsalgorithmus 135 (5) erfasst die aktuellsten Kapazitätsgrenzen und die Hardwareinformation aus den Hardwarekomponentenkapazitätstabellen 115 und topologische Information aus den Konfigurationstopologietabellen 107, um die Hardwarekomponentenverarbeitungskapazität (Größe) zu bestimmen, die für einen bestimmten Benutzer erforderlich ist. Die Komponentenverarbeitungskapazität und andere Eigen schaften, die für einen Benutzer durch die Schätzungsanwendung 125 bestimmt werden, werden in Kundenstatistik/Angebots-Tabellen 120 gespeichert. Die Kundenstatistiken und Angebotsblätter werden vorteilhafterweise in Kundenstatistik- und Angebotstabellen 120 nachverfolgt, und von einem Analyseprozessor 140 verwendet, um Kundenprofile zu erzeugen, die in Benutzerprofiltabellen 105 zurückgeliefert werden. Der Kalibrierungsalgorithmus 135 extrapoliert Hardwarekomponentenverarbeitungskapazitätsanforderungen aus existierenden Messpunkten, beispielsweise indem eine lineare Extrapolation von Speicheranforderungen verwendet wird, eine lineare Extrapolation von Speicherplatzanforderungen und eine bekannte Warteschlangen basierte Extrapolation von Prozessorgeschwindigkeitsanforderungen. Eine derartige bekannte Warteschlangenextrapolation enthält einen Algorithmus, der Faktoren verarbeitet, einschließlich Datenpaketankunftszeiten und Bedienzeiten, eine Anzahl von beteiligten Servern, eine Anzahl von verwendeten Puffern, eine Anzahl von Benutzern, und nimmt eine „First Come First Serve" Verarbeitung an, wie beispielsweise eine bekannte M/M/1 Queuing Extrapolation.
  • Ein Verkäufer kann Daten ausdrucken, die eine erforderliche Hardwareverarbeitungsvorrichtungskonfiguration angeben, ohne eine Kalkulation oder Angebotsdaten für eine Benutzerkonfiguration zu erzeugen. Eine Benutzerkalkulation oder ein Angebot wird mit der neuesten Kalkulationsinformation erzeugt, für eine geschätzte Verarbeitungsvorrichtungskonfiguration in Antwort auf einen eingegebenen Befehl. Ein Angebotserzeugungsmodul 130 erfasst Kalkulationsinformation aus Kalkulationstabellen 122 für Hardwarekomponenten, die basierend auf einer Verarbeitungsvorrichtungskonfiguration vorgeschlagen worden sind, die durch Verwendung des Kalibrierungsalgorithmus 135 geschätzt worden ist, und bereitet eine detaillierte Rechnung mit Teilenummern und Listenpreisen für einen Benutzer vor. 7 zeigt Kalkulationsinformation für eine geschätzte Verarbeitungskonfiguration in der Form eines aufgeschlüsselten Angebotsblatts 190. Das aufgeschlüsselte Angebotsblatt kann als Dokument an einen lokalen Computer übertragen werden, indem die Schaltfläche 194 betätigt und über ein Scrollelement 192 gescrollt wird. Ein Benutzer verlässt das in 7 gezeigte Menü über die Schaltfläche 196.
  • Ein Marktprognoseanalysierer 140 analysiert die Kundeninformation, die in den Kundenstatistik/Angebotstabellen 120 gespeichert sind, um neue Kundenprofile zur Speicherung in den Be nutzerprofiltabellen 105 zu detektieren für eine Inbetrachtziehung während eines nachfolgenden Verarbeitungsvorrichtungskonfigurationslasttests. Die Lastkapazitätsschwellengrenzen individueller Hardwarekomponenten werden während einer linearen Zunahme der Last bestimmt, enthaltend ein Inkrementieren einer Last zu periodischen Zeitintervallen. Der Prozess der Lasterhöhung wird fortgesetzt, bis vorbestimmte Performancezähler (Anforderungen) nicht länger erfüllt sind.
  • 3 zeigt einen Prozess zur Erhöhung einer Last, bis vorbestimmte Performanceanforderungen nicht länger erfüllt sind, wie von dem System gemäß 1 verwendet. Die Last 5 wird linear erhöht, bis ein Wert eines Performancezählers 72 einen vorbestimmten Schwellenwert 74 überschreitet (eine vorbestimmte Benutzeranforderung). Mehrere Performancezähler werden für eine individuelle Hardwarekomponente überwacht und gleichzeitig mit einem Anforderungsschwellenwert verglichen. Ein Lastkapazitätsgrenzschwellenwert (Kapazität) 76 einer individuellen Hardwarekomponente wird in Antwort auf einen ersten Performancezählerschwellenwert, der überschritten ist, bestimmt. In 3 verdeutlicht ein Graph, dass verschiedene Kapazitätsgrenzen auftreten bei einer anderen Auswahl von Einrichtungen (Hardwarekomponenten) und anderen Anbieteroptionen, die zur Realisierung einer individuellen Hardwarekomponente verwendet werden. Unter Verwendung des Systems gemäß 1 wird ein erster Lastkapazitätsgrenzschwellenwert für eine Hardwarekomponente von einem ersten Anbieter bestimmt, und ein zweiter Lastkapazitätsgrenzschwellenwert wird für eine Hardwarekomponente von einem zweiten Anbieter bestimmt.
  • 9 zeigt ein Flussdiagramm eines Prozesses (Algorithmus), der von dem System gemäß 1 verwendet wird, um einen Lastkapazitätsgrenzschwellenwert, wie in 3 gezeigt, zu detektieren. Der Lastgenerator 1 (1) wird in Schritt 305, der dem Startschritt 300 folgt, zurückgesetzt. In Schritt 310 erhöht der Lastgenerator 1 die Last 5 auf das System 10 um eine Schrittweite, und in Schritt 315 vergleicht die Messeinheit 22 die Performancezähler 72 (3) mit Lastkapazitätsgrenzschwellenwerten 74, die aus der Datenbank 110 (5) erfasst werden. Der Lastgenerator 1 inkrementiert die Last 5, und die Einheit 22 führt Vergleiche in iterativ ausgeführten Schritten 310320 durch, bis in Schritt 320 bestimmt wird, dass ein Lastkapazitätsgrenzwert überschritten ist. In Antwort auf eine Schwellenwertüberschreitung wird ein augenblicklicher Lastwert in Schritt 325 als eine maximale Lastkapazität für eine bestimmte Hardwarekomponente und ein Benutzerprofil in der Komponentenkapazitätstabelle 115 (5) gespeichert. Der Prozess gemäß 9 wird in Schritt 330 beendet.
  • Anforderungstabellen 110 (5) werden von der Verarbeitungskonfigurationsschätzungsanwendung 125 verwendet, und enthalten Performancezähler (beispielsweise eine Systemantwortzeit) und einen Lastkapazitätsgrenzschwellenwert für eine bestimmte Hardwarekomponente in der Konfiguration (beispielsweise die maximale garantierte Antwortzeit). Anforderungstabellen 110 enthalten eine Liste von Performancezählern und maximale akzeptable Lastkapazitätsgrenzen für diese Zähler. Beispielsweise enthalten die Tabellen 110 für das System gemäß 1 eine Tabelle für eine HW-Komponente 15, eine Tabelle für eine HW-Komponente 20, und so weiter. Die Hardwarekomponentenanforderungen sind unabhängig von einer bestimmten Komponentenimplementierung. Die Hardwarekomponentenkapazitätstabellen 115 enthalten Kapazitätsergebnisse, die während eines Lasttests gefunden wurden. Die Messeinheit 22 verbindet vorzugsweise einen Wert eines Performancezählers mit erforderlichen akzeptablen Lastkapazitätsgrenzen, die aus den Anforderungstabellen 110 abgeleitet werden.
  • 8 zeigt ein Flussdiagramm eines Prozesses, der von dem System gemäß 1 verwendet wird, um einen Lastkapazitätsgrenztest durchzuführen. Der Prozess gemäß 8 gewährleistet, dass gültige Performanceergebnisse in die Datenbank 115 (5) übertragen werden. Der Lastgenerator 1 erhöht in Schritt 205, der dem Start in Schritt 200 folgt, linear die Last auf das System 10 (1) für ein bestimmtes Benutzerprofil, das aus den Tabellen 105 (5) erfasst worden ist. In Schritt 210 detektiert die Messeinheit 22 (1) automatisch Lastkapazitätsgrenzen von Hardwarekomponenten (15, 20; 25, 30, 35, 40), indem Performanceanforderungsschwellenwerte verwendet werden, die aus den Tabellen 110 erfasst worden sind, die ein akzeptables Systemverhalten beschreiben. Die Messeinheit 22 speichert Lastkapazitätsgrenzen (Last, die von dem Generator 1 an einem Schwellenwert erzeugt wird, wenn ein Performanceschwellenwert von der Datenbank 110 überschritten ist), und speichert auch in Zusammenhang stehende Daten, enthaltend Hardwarekomponenteninformation, wie etwa eine Anbieteridentifizierung, einen Servertyp, eine CPU Taktgeschwindigkeit und eine Speicherverwendung. Diese Daten werden in einer temporären Tabelle innerhalb der Hardwarekomponentenkapazitätstabellen 115 gespeichert. In Schritt 215 überträgt die Performanceeinheit 100 (5) in Antwort auf eine Bestimmung, dass ein durchgeführter Lastkapazitätsmesstest gültig ist, automatisch die Lastkapazitätsgrenzen und die in Zusammenhang stehenden Daten aus den temporären Tabellen innerhalb der Komponentenkapazitätstabellen 115 an die Dauertabellen innerhalb der Tabellen 115, auf die die Verarbeitungskonfigurationsschätzungsanwendung 125 zugreifen kann. Ein Benutzer muss einen Akzeptierungsbestätigungsbefehl einzugeben, wenn die Übertragung existierende Daten in den Tabellen 115 ersetzt. Der Prozess gemäß 8 endet in Schritt 220.
  • 10 zeigt ein Flussdiagramm eines Prozesses zum Auswählen von Verarbeitungsvorrichtungen und zum Erfassen von Kapazitätsinformation für eine bestimmte Konfiguration der Verarbeitungsvorrichtungen für einen bestimmten Benutzer. In Schritt 702, der dem Startschritt in Schritt 701 folgt, erfasst der Speicher 112 (speziell die Tabelle 105 gemäß 5) Benutzerprofilinformation, enthaltend mehrere unterschiedliche Profile, die individuell eine relative Verwendung mehrerer Funktionen angeben, die von einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen unterstützt werden. Eine bestimmte Verwendungsverteilung gibt eine relative Verwendung von mehreren ausführbaren Anwendungen an, oder mehrere Eigenschaften einer bestimmten ausführbaren Anwendung. Eine bestimmte Verwendungsverteilung kann auch eine relative Verwendung als Bruchteil einer Gesamtverwendung oder als Prozentsatz einer Gesamtverwendung angeben. Die Performanceeinheit 100 erfasst in Schritt 704 Kapazitätsinformation für eine bestimmte Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen, indem eine Kapazitätsgrenze für die bestimmte Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen hergeleitet wird. Dies erfolgt basierend auf einem Detektieren einer Lastgrenze, entsprechend einer Beeinträchtigung eines vorbestimmten Performancekriteriumschwellenwerts, die aus einer Zunahme einer Last auf die bestimmte Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen gemäß der erfassten Verwendungsverteilung resultiert. Eine Lastgrenze kann eine Anzahl von gleichzeitigen Benutzern, eine Anzahl von Benutzern einer bestimmten ausführbaren Anwendung, eine Anzahl von Benutzern einer bestimmten Verarbeitungsvorrichtung, eine Bandbreitengrenze, eine Signalverzögerungsdauer, eine CPU Ressourceverwendung und eine Systemantwortzeitdauer enthalten. Ein vorbestimmter Performancekriteriumschwellenwert in anderen Ausführungsbeispielen kann auch eine Signalverzögerungsdauer enthalten, eine CPU Ressourceverwendung, eine Systemantwortzeitdauer oder Speicherressourceverwendung. Die erfasste Lastkapazitätsinformation wird automatisch empfangen und in Schritt 706 in Tabellen 115 im Speicher 112 gespeichert.
  • In Schritt 708 holt die Verarbeitungskonfigurationsschätzungsanwendung 125 aus mindestens einem Speicher (beispielsweise der Speicher 112) Daten zur Verwendung bei der Identifizierung einer potentiellen bestimmten Konfiguration (Kandidatenkonfiguration) von Verarbeitungsvorrichtungen in Antwort auf empfangene Daten, die eine bestimmte Verwendungsverteilung angeben. Die Daten, die eine bestimmte Kandidatenkonfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen bestimmen, enthalten Topologieinformation in den Tabellen 107 des Speichers 112, die eine Netzanordnung von Verarbeitungsvorrichtungen der bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen angeben. In Schritt 710 wählt die Anwendung 125 eine bestimmte Kandidatenkonfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen aus (von mehreren Kandidatenkonfigurationenverarbeitungsvorrichtungen), indem die erfasste Kapazitätsinformation in Antwort auf empfangene Daten verwendet wird, die eine bestimmte Verwendungsverteilung angeben. Die Anwendung 125 enthält eine Kalkulationsschätzfunktion für ein Herleiten eines Angebotspreises für eine ausgewählte bestimmte Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen, basierend auf einer Kalkulationsinformation, die in den Tabellen 122 des Speichers 112 gespeichert ist. Der Prozess gemäß 10 endet in Schritt 721.
  • Das System und die Prozesse gemäß den 1 bis 10 sind nicht ausschließlich. Andere Systeme und Prozesse können gemäß den Prinzipien der Erfindung hergeleitet werden, um gleiche Aufgaben zu erfüllen. Obwohl die Erfindung unter Bezugnahme auf bevorzugte Ausführungsbeispiele beschrieben wurde, ist es selbstverständlich, dass die Ausführungsbeispiele und Modifikationen, die gezeigt und beschrieben worden sind, lediglich zur Verdeutlichung dienen. Modifikationen des gegenwärtigen Designs können von einem Fachmann auf diesem Gebiet vorgenommen werden, ohne den Schutzbereich der Erfindung zu verlassen. Ferner können irgendwelche der Funktionen, die von dem System gemäß den 1 und 5 bereitgestellt werden, in Hardware und/oder Software oder einer Kombination aus beidem implementiert sein.

Claims (14)

  1. System, das die Auswahl von Verarbeitungsvorrichtungen für einen bestimmten Benutzer unterstützt, enthaltend mindestens einen Speicher (112), der enthält Verwendungsinformation, die eine Verteilung der Verwendung einer Mehrzahl von Funktionen angibt, die von einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen unterstützt werden, und Kapazitätsinformation, enthaltend Daten, die eine Lastgrenze angeben, die in Zusammenhang steht mit einer bestimmten Verwendungsverteilung und einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen; und einen Schnittstellenprozessor, um aus dem mindestens einen Speicher (112) Daten zur Verwendung bei der Ermittlung einer bestimmten Kandidatenkonfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen in Antwort auf empfangene Daten, die eine bestimmte Verwendungsverteilung angeben, zugewinnen.
  2. System nach Anspruch 1, enthaltend einen Kommunikationsprozessor zum automatischen Empfangen der Kapazitätsinformation und zum Speichern der Kapazitätsinformation in dem mindestens einen Speicher (112).
  3. System nach Anspruch 1 oder 2, bei dem der Schnittstellenprozessor Daten aus dem mindestens einen Speicher (112) holt, die eine bestimmte Kandidatenkonfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen angeben, in Antwort auf empfangene Daten, die eine Lastgrenze angeben, und die Lastgrenze mindestens (a) eine Anzahl von gleichzeitigen Benutzern, (b) eine Anzahl von Benutzern einer bestimmten ausführbaren Anwendung, (c) eine Anzahl von Benutzern einer bestimmten Verarbeitungsvorrichtung, (d) eine Bandbreitengrenze, (e) eine Signalverzögerungsdauer, (f) eine CPU Ressourcenverwendung und/oder (g) eine Systemantwortzeitdauer enthält.
  4. System nach einem der Ansprüche 1 bis 3, bei dem eine bestimmte Verwendungsverteilung eine relative Verwendung angibt von mindestens (a) einer Mehrzahl von ausführbaren Anwendungen und/oder (b) einer Mehrzahl von Merkmalen einer bestimmten ausführbaren Anwendung.
  5. System nach einem der Ansprüche 1 bis 4, bei dem eine bestimmte Verwendungsverteilung eine relative Verwendung als mindestens (a) ein Verhältnis einer Gesamtverwendung und/oder (b) als Prozentsatz einer Gesamtverwendung angibt, und der mindestens eine Speicher (112) Topologieinformation enthält, die eine Netzwerkanordnung der Vorrichtungen der bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen angibt.
  6. System nach einem der Ansprüche 1 bis 5, bei dem der mindestens eine Speicher (112) Performanceinformation enthält, die in Zusammenhang steht mit der bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen, und die Kapazitätsinformation für die bestimmte Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen in Antwort auf die Performanceinformation bestimmt wird, und die Performanceinformation mindestens (a) eine Signalverzögerungsdauer, (b) eine CPU Ressourceverwendung, (c) eine Systemantwortzeitdauer und/oder (d) eine Speicherressourcenverwendung enthält.
  7. System nach einem der Ansprüche 1 bis 6, enthaltend eine Testeinheit (100) zum Erfassen von Kapazitätsinformation durch Auswählen einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen, Auswählen einer bestimmten Verwendungsverteilung, die eine relative Verwendung einer Mehrzahl von Funktionen enthält, die von der bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen unterstützt werden, Erhöhen der Last auf die gesamte Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen gemäß der ausgewählten bestimmten Verwendungsverteilung, und Ableiten einer Kapazitätsgrenze für die bestimmte Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen in Antwort auf das Detektieren einer Last entsprechend einer Beeinträchtigung eines vorbestimmten Performancekriteriumschwellenwerts.
  8. System nach einem der Ansprüche 1 bis 7, bei dem der mindestens eine Speicher (112) Kalkulationsdaten enthält, die mit der bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen in Zusammenhang stehen, und enthaltend einen Kalkulationsschätzer zur Verwendung der Kalkulationsdaten zum Erzeugen von Kalkulationsinformation für die bestimmte Kandidatenkonfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen.
  9. System zum Erfassen von Kapazitätsinformation für eine bestimmte Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen, enthaltend eine Benutzerschnittstelle, die einem Benutzer ein Auswählen einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen, und ein Auswählen einer bestimmten Verwendungsverteilung enthaltend eine relative Verwendung einer Mehrzahl von Funktionen, die von der bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen unterstützt werden, erlaubt; eine Lasteinheit zum Erhöhen der Last auf die bestimmte Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen, und einen Datenanalysierer zum Herleiten einer Kapazitätsgrenze für die bestimmte Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen in Antwort auf das Detektieren einer Last, die einer Beeinträchtigung eines vorbestimmten Performancekriteriumschwellenwerts entspricht.
  10. System zur Unterstützung der Auswahl von Verarbeitungsvorrichtungen für einen bestimmten Benutzer, enthaltend mindestens einen Speicher (112), der enthält Verwendungsprofilinformation enthaltend eine Mehrzahl von unterschiedlichen Profilen, die individuell eine relative Verwendung einer Mehrzahl von Funktionen angeben, die von einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen unterstützt werden, und Kapazitätsinformation, die Daten enthalten, die eine Lastgrenze angeben, die in Zusammenhang steht mit einem bestimmten Verwendungsprofil und einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen; und einen Schnittstellenprozessor zum Identifizieren einer bestimmten Kandidatenkonfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen in Antwort auf empfangene Daten, die ein Verwendungsprofil angeben.
  11. System nach Anspruch 10, bei dem das individuelles Verwendungsprofil eine relative Verwendung angibt von mindestens (a) einer Mehrzahl von ausführbaren Anwendungen und/oder (b) einer Mehrzahl von Merkmalen einer bestimmten ausführbaren Anwendung.
  12. System zur Unterstützung der Auswahl von Verarbeitungsvorrichtungen für einen bestimmten Benutzer, enthaltend mindestens einen Speicher (112), der enthält Verwendungsinformation, die eine Verteilung einer Verwendung einer Mehrzahl von Funktionen angibt, die von einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen unterstützt werden, Performanceinformation, die in Zusammenhang steht mit einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen, und Kapazitätsinformation, die Daten enthält, die eine Lastgrenze angeben, die in Zusammenhang steht mit einer bestimmten Verwendungsverteilung und einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen; und einen Datenprozessor zur Verwendung des mindestens einen Speichers zum Bestimmen der Kapazitätsinformation für eine bestimmte Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen in Antwort auf ein Detektieren einer Last, die einer Beeinträchtigung eines vorbestimmten Performancekriteriumschwellenwerts entspricht.
  13. System nach Anspruch 12, enthaltend einen Schnittstellenprozessor zum Identifizieren einer bestimmten Kandidatenkonfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen in Antwort auf empfangene Daten, die eine bestimmte Verwendungsverteilung angeben.
  14. Verfahren zur Auswahl von Verarbeitungsvorrichtungen für einen bestimmten Benutzer, mit den Schritten Erfassen von Verwendungsinformation, die eine Verteilung der Verwendung einer Mehrzahl von Funktionen angibt, die von einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen unterstützt werden; Speichern von Kapazitätsinformation enthaltend Daten, die eine Lastgrenze angeben, die in Zusammenhang steht mit einer bestimmten Verwendungsverteilung und einer bestimmten Konfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen; und Auswählen einer bestimmten Kandidatenkonfiguration von Verarbeitungsvorrichtungen, indem die Kapazitätsinformation in Antwort auf empfangene Daten verwendet wird, die eine bestimmte Verwendungsverteilung angeben.
DE102005016572A 2004-04-13 2005-04-11 System zum Schätzen von Verarbeitungsanforderungen Withdrawn DE102005016572A1 (de)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US56192204P 2004-04-13 2004-04-13
US60/561,922 2004-04-13
US10/897,924 US20050228875A1 (en) 2004-04-13 2004-07-23 System for estimating processing requirements
US10/897,924 2004-07-23

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102005016572A1 true DE102005016572A1 (de) 2005-11-03

Family

ID=35061830

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102005016572A Withdrawn DE102005016572A1 (de) 2004-04-13 2005-04-11 System zum Schätzen von Verarbeitungsanforderungen

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20050228875A1 (de)
DE (1) DE102005016572A1 (de)

Families Citing this family (53)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7346751B2 (en) 2004-04-30 2008-03-18 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for generating a storage-related metric
US8266406B2 (en) 2004-04-30 2012-09-11 Commvault Systems, Inc. System and method for allocation of organizational resources
US7707575B2 (en) * 2004-09-20 2010-04-27 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System and method for selecting a portfolio of resources in a heterogeneous data center
JP4707376B2 (ja) * 2004-11-29 2011-06-22 富士通株式会社 情報処理方法及びプログラム
US20060253472A1 (en) * 2005-05-03 2006-11-09 Wasserman Theodore J System, method, and service for automatically determining an initial sizing of a hardware configuration for a database system running a business intelligence workload
US7769735B2 (en) * 2005-05-03 2010-08-03 International Business Machines Corporation System, service, and method for characterizing a business intelligence workload for sizing a new database system hardware configuration
US20070046282A1 (en) * 2005-08-31 2007-03-01 Childress Rhonda L Method and apparatus for semi-automatic generation of test grid environments in grid computing
US7657550B2 (en) 2005-11-28 2010-02-02 Commvault Systems, Inc. User interfaces and methods for managing data in a metabase
US7651593B2 (en) 2005-12-19 2010-01-26 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for performing data replication
US8930496B2 (en) 2005-12-19 2015-01-06 Commvault Systems, Inc. Systems and methods of unified reconstruction in storage systems
US8661216B2 (en) 2005-12-19 2014-02-25 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for migrating components in a hierarchical storage network
US20200257596A1 (en) 2005-12-19 2020-08-13 Commvault Systems, Inc. Systems and methods of unified reconstruction in storage systems
US20110010518A1 (en) 2005-12-19 2011-01-13 Srinivas Kavuri Systems and Methods for Migrating Components in a Hierarchical Storage Network
US7606844B2 (en) 2005-12-19 2009-10-20 Commvault Systems, Inc. System and method for performing replication copy storage operations
CA2632935C (en) 2005-12-19 2014-02-04 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for performing data replication
US8572330B2 (en) * 2005-12-19 2013-10-29 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for granular resource management in a storage network
US8924335B1 (en) 2006-03-30 2014-12-30 Pegasystems Inc. Rule-based user interface conformance methods
US8726242B2 (en) 2006-07-27 2014-05-13 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for continuous data replication
US8677091B2 (en) 2006-12-18 2014-03-18 Commvault Systems, Inc. Writing data and storage system specific metadata to network attached storage device
US8250525B2 (en) * 2007-03-02 2012-08-21 Pegasystems Inc. Proactive performance management for multi-user enterprise software systems
US8065429B2 (en) * 2007-06-28 2011-11-22 Nokia Corporation System, apparatus and method for associating an anticipated success indication with data delivery
US9178842B2 (en) 2008-11-05 2015-11-03 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for monitoring messaging applications for compliance with a policy
US9495382B2 (en) 2008-12-10 2016-11-15 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for performing discrete data replication
US8204859B2 (en) 2008-12-10 2012-06-19 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for managing replicated database data
US8843435B1 (en) 2009-03-12 2014-09-23 Pegasystems Inc. Techniques for dynamic data processing
US8468492B1 (en) 2009-03-30 2013-06-18 Pegasystems, Inc. System and method for creation and modification of software applications
US8504517B2 (en) 2010-03-29 2013-08-06 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for selective data replication
US8725698B2 (en) 2010-03-30 2014-05-13 Commvault Systems, Inc. Stub file prioritization in a data replication system
US8504515B2 (en) 2010-03-30 2013-08-06 Commvault Systems, Inc. Stubbing systems and methods in a data replication environment
WO2011150391A1 (en) 2010-05-28 2011-12-01 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for performing data replication
US8880487B1 (en) 2011-02-18 2014-11-04 Pegasystems Inc. Systems and methods for distributed rules processing
US8782215B2 (en) * 2011-05-31 2014-07-15 Red Hat, Inc. Performance testing in a cloud environment
US9195936B1 (en) 2011-12-30 2015-11-24 Pegasystems Inc. System and method for updating or modifying an application without manual coding
US20130227225A1 (en) * 2012-02-27 2013-08-29 Nokia Corporation Method and apparatus for determining user characteristics based on use
US8892523B2 (en) 2012-06-08 2014-11-18 Commvault Systems, Inc. Auto summarization of content
US10379988B2 (en) 2012-12-21 2019-08-13 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for performance monitoring
US20140013308A1 (en) * 2013-04-20 2014-01-09 Concurix Corporation Application Development Environment with Services Marketplace
US20140013306A1 (en) * 2013-04-20 2014-01-09 Concurix Corporation Computer Load Generator Marketplace
US10469396B2 (en) 2014-10-10 2019-11-05 Pegasystems, Inc. Event processing with enhanced throughput
US10275320B2 (en) 2015-06-26 2019-04-30 Commvault Systems, Inc. Incrementally accumulating in-process performance data and hierarchical reporting thereof for a data stream in a secondary copy operation
US10176036B2 (en) 2015-10-29 2019-01-08 Commvault Systems, Inc. Monitoring, diagnosing, and repairing a management database in a data storage management system
US10698599B2 (en) 2016-06-03 2020-06-30 Pegasystems, Inc. Connecting graphical shapes using gestures
US10698647B2 (en) 2016-07-11 2020-06-30 Pegasystems Inc. Selective sharing for collaborative application usage
US10540516B2 (en) 2016-10-13 2020-01-21 Commvault Systems, Inc. Data protection within an unsecured storage environment
US10831591B2 (en) 2018-01-11 2020-11-10 Commvault Systems, Inc. Remedial action based on maintaining process awareness in data storage management
US20190251204A1 (en) 2018-02-14 2019-08-15 Commvault Systems, Inc. Targeted search of backup data using calendar event data
US10642886B2 (en) 2018-02-14 2020-05-05 Commvault Systems, Inc. Targeted search of backup data using facial recognition
US11048488B2 (en) 2018-08-14 2021-06-29 Pegasystems, Inc. Software code optimizer and method
US20200192572A1 (en) 2018-12-14 2020-06-18 Commvault Systems, Inc. Disk usage growth prediction system
US11042318B2 (en) 2019-07-29 2021-06-22 Commvault Systems, Inc. Block-level data replication
US11567945B1 (en) 2020-08-27 2023-01-31 Pegasystems Inc. Customized digital content generation systems and methods
US11809285B2 (en) 2022-02-09 2023-11-07 Commvault Systems, Inc. Protecting a management database of a data storage management system to meet a recovery point objective (RPO)
US12056018B2 (en) 2022-06-17 2024-08-06 Commvault Systems, Inc. Systems and methods for enforcing a recovery point objective (RPO) for a production database without generating secondary copies of the production database

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6574661B1 (en) * 1997-09-26 2003-06-03 Mci Communications Corporation Integrated proxy interface for web based telecommunication toll-free network management using a network manager for downloading a call routing tree to client
US6779030B1 (en) * 1997-10-06 2004-08-17 Worldcom, Inc. Intelligent network
US6434513B1 (en) * 1998-11-25 2002-08-13 Radview Software, Ltd. Method of load testing web applications based on performance goal
US6578068B1 (en) * 1999-08-31 2003-06-10 Accenture Llp Load balancer in environment services patterns
US7068992B1 (en) * 1999-12-30 2006-06-27 Motient Communications Inc. System and method of polling wireless devices having a substantially fixed and/or predesignated geographic location
US20030046396A1 (en) * 2000-03-03 2003-03-06 Richter Roger K. Systems and methods for managing resource utilization in information management environments
GB2365556B (en) * 2000-08-04 2005-04-27 Hewlett Packard Co Gateway device for remote file server services
CA2455079A1 (en) * 2001-08-06 2003-02-20 Mercury Interactive Corporation System and method for automated analysis of load testing results

Also Published As

Publication number Publication date
US20050228875A1 (en) 2005-10-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102005016572A1 (de) System zum Schätzen von Verarbeitungsanforderungen
US7472037B2 (en) System and methods for quantitatively evaluating complexity of computing system configuration
Subraya et al. Object driven performance testing of Web applications
US20080046348A1 (en) Analytically determining revenue of internet companies using internet metrics
US20060277080A1 (en) Method and system for automatically testing information technology control
JP2011008375A (ja) 原因分析支援装置および原因分析支援方法
DE10306294A1 (de) Vorrichtung und Verfahren zur Unterstützung der Benutzerfreundlichkeits-Evaluierung
DE112012005559T5 (de) Software-Installation
EP1484684B1 (de) Verfahren und Rechnersystem für Kostenschätzung eines Rechnersystems
US7369967B1 (en) System and method for monitoring and modeling system performance
CN117291690B (zh) 一种基于数据分析的产品销售智能推荐方法
JP2008512784A (ja) 顧客サービスレベルの測定
JP2019197252A (ja) 空室率推計装置及び方法並びにコンピュータプログラム
CN107181607A (zh) 一种基于端到端的应用系统故障定位方法及装置
US7617313B1 (en) Metric transport and database load
US7035772B2 (en) Method and apparatus for calculating data integrity metrics for web server activity log analysis
CN117221148A (zh) 多类型网络应用服务质量评估系统和方法
CA2513944A1 (en) E-business operations measurements reporting
US8504995B2 (en) Process flow analysis based on processing artifacts
US11552862B2 (en) Method for measuring operation performance of intelligent information system
JP4843379B2 (ja) 計算機システムの開発プログラム
US20110078102A1 (en) System and method for detecting system relationships by correlating system workload activity levels
GB2409542A (en) Assessing user frustration with a load-tested system
Rao et al. CoSL: A coordinated statistical learning approach to measuring the capacity of multi-tier websites
Wallace Practical software reliability modeling

Legal Events

Date Code Title Description
8127 New person/name/address of the applicant

Owner name: SIEMENS MEDICAL SOLUTIONS USA,INC.(N.D.GES.D.S, US

8139 Disposal/non-payment of the annual fee