2012-02-10 38 views
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क्या माइक्रोसॉफ्ट क्वेरी रीड/राइट अनुपात, सेकंड में निष्पादित प्रश्न, टेबल और डेटाबेस के गुण, कई PHP इनपुट कॉन्फ़िगरेशन आदि से संबंधित कुछ इनपुट ले कर सिस्टम संसाधन की आवश्यकता की भविष्यवाणी करने के लिए कोई सॉफ़्टवेयर या तरीका है?सिस्टम संसाधन की भविष्यवाणी की भविष्यवाणी कैसे करें?

हां। मुझे पता है कि शायद कोई सही समाधान नहीं है जो एक सॉफ्टवेयर मुझे प्रदान कर सकता है लेकिन मैं एक आदर्श समाधान की तलाश नहीं कर रहा हूं।

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क्या आपके पास अपने ऐप के पैमाने और इस तरह के प्रश्नों के बारे में कोई विचार है जिसे आप चलाने जा रहे हैं? – Mike

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पूर्वानुमान के बारे में पता नहीं है, लेकिन आप सर्वर लोड को जेएमटर जैसे उपकरणों के साथ अनुकरण कर सकते हैं, और आप एक्सपीबग जैसे PHP डिबगर्स की प्रोफाइलिंग सुविधाओं का उपयोग कर सकते हैं ताकि एक PHP स्क्रिप्ट निष्पादित करने में कितनी देर लगती है (हालांकि मेरे प्रोफाइल का अनुभव स्वयं चलने वाली स्क्रिप्ट पर एक उचित मात्रा में ओवरहेड जोड़ सकता है, जबकि कोड ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए इसके अशिष्टता प्रदर्शन की भविष्यवाणी उपयोगिता के रूप में इसकी उपयोगिता सीमित हो सकती है)। – GordonM

उत्तर

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कुछ टूल्स जो काम में आ सकते हैं: एडब्लूएस क्लाउडवॉच, लेकिन केवल ईसी 2 के साथ काम करेगा। एक अलार्म सेटअप करें, सीपीयू उपयोग के लिए कहें, तो जिस क्षण आप पार करते हैं, 75% कहें, अलार्म ईमेल या एसएमएस आपको भेजे जाएंगे, ताकि आप तदनुसार देख सकें।

एडब्ल्यूएस एलसेटिक लोड बैलेंसर, आपको यातायात को और वितरित करने, अस्वास्थ्यकर उदाहरण जारी करने और यातायात को एक स्वस्थ सर्वर पर रूट करने में मदद करेगा।

कुछ निगरानी उपकरण जैसे ... नामों पर लापता ... लेकिन यदि आप स्वयं निगरानी के साथ चीजों का ख्याल रख सकते हैं, जब हम वेबिन जैसे नियंत्रण कक्ष का उपयोग करते हैं, तो आप CPU उपयोग का विवरण प्राप्त कर सकते हैं, राम उपयोग, भंडारण, आदि ...

और आखिरकार, केवल एक अवधारणा है, लेकिन पूरा करने के लिए बहुत कुछ ले जाएगा, और मैं ऊपर वर्णित क्या अलौकिक का पालन करूंगा, गणितीय मॉडल बना सकता हूं जो क्रॉन पर काम कर सकता है, इसलिए हर कोई 5 मिनट अवलोकन को रिकॉर्ड किया जा सकता है, और आवश्यकता होने पर कार्रवाई की जा सकती है।

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मैं सिस्टम संसाधनों के पूर्वानुमान की गणना करने के लिए गणितीय मॉडल तैयार करूंगा। मैं Bayesian आंकड़ों के आधार पर एक अनुभवजन्य संभावना घनत्व अनुमान गणना करेंगे। अधिक औपचारिक रूप से आप की तरह कुछ की गणना करना चाहते हैं:

ई [मेमोरी | सीपीयू = 0.9, QuerySpeed ​​= 0.6, ...]

आप नए संकेत घटनाओं Bayes प्रमेय के प्रयोग पर आधारित वितरण अद्यतन कर सकते हैं:

पी (ए | बी) = पी (बी | ए) पी (ए)/पी (बी)

यह नए अनुभवजन्य साक्ष्य के अनुकूल होगा।

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धन्यवाद लेकिन मैं समझ नहीं पाया। क्या आप इसे सरल बना सकते हैं? –

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एक और विकल्प अमेज़ॅन वेब सेवाओं जैसे एक बड़े पैमाने पर मंच का उपयोग कर रहा है। आप एक माइक्रो इंस्टेंस के साथ शुरू कर सकते हैं और आवश्यकतानुसार अधिक उदाहरणों को आग लगाने के लिए लोड संतुलन को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

एक बार जब आप औसत संसाधन आवश्यकताओं को निर्धारित करते हैं तो आप अपनी आवश्यकताओं के आधार पर अपनी छवि को बड़े या छोटे आकार में बदल सकते हैं।

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