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技术方案建议书客户打印版本
移动数据业务性能管理系统
技术方案建议书
成都德企通信发展有限责任公司
2010年07月3日
成都市天府大道南延线高新孵化园8#楼2010—2013#（610041）
电话：
（028）66322222，传真：
（028）66322249
1.
背景和需求
1.1背景
移动数据业务在日常运营中会存在许多典型现象：
v数据业务应用的处理能力下降，但网络正常，服务器也没有宕机，问题在哪？
v数据业务构筑于计算机系统、网络和软件之上；
v业务种类增多，系统已越来越复杂；
v涉及的供应商、合作商越来越多；
v移动业务的增长使数据业务的重要性日益增强，用户对数据业务服务质量的敏感度增加。
当前移动数据业务日益增长，业务系统日渐庞大，数据业务的发展面临许多挑战，迫切需要从以下几个方面加强建设：
v提升数据业务服务质量，保障移动数据业务健康、稳定增长；
v加强移动数据业务质量保障的实时性、有效性；
v建立科学、公开、公正的数据业务质量度量、评估体系；
v提升数据业务管理效率和管理水平。
以下是一个典型数据业务系统案例：
图1典型数据业务系统流程图
在该系统运营过程中，运营商时常会感到以下困惑：
v用户提交的服务请求是否成功执行？
v用户实际感受到的该服务的响应时间如何？
v整个事务流程的瓶颈在那里？
v如果失败，产生问题的原因在哪？
v事务与子事务如何进行的关联调用（整个事务流程的拓扑是怎么样的）？
v哪些数据业务，每天有多少被用户使用？
v如何调整应用系统和基础环境，使之运行更加快速、稳定？
管理部门对业务系统的了解始终停留在系统建成的一刻，随着时间的增长，系统提供商会更改应用的部署，业务流程，业务管理部门很多时候不能及时掌握这些变化。
1.2需求
建立有效、完整、规范的、适应移动数据业务发展的业务性能管理系统，并以业务性能管理系统为前提采用业务性能管理工具平台完善移动运营商业务性能管理工作，协助数据部门实时监控数据业务运营的有效性、完整性、规范性，提高业务性能管理的可操作性和效率，降低管理成本。
使数据业务性能评估管理的覆盖率得到保证，控制运营风险，提升移动运营商数据业务系统的有效性和稳定性，为业务发展提供强有力的技术支撑。
数据业务性能管理系统的建立，是要对所有移动数据业务系统的运营性能状况进行实时的评估管理，尽早发现潜在的业务性能问题，为提升移动运营商服务质量提供有效支持。
1.2.1功能性要求
数据业务性能管理系统需要对以下功能进行有效支持：
v数据业务系统定义
可以对各种数据业务系统提供统一支持，本地实施时开发工作量小。
v数据业务流程自定义
支持抽象业务流程定义，可以统一处理各数据业务系统实现的流程逻辑，实现以业务流程为粒度的性能监控与评估。
v业务性能实时评估
对各数据业务系统的响应时间、业务完整性等性能指标进行实时评估。
v服务器技术性能指标实时监视
能够对数据业务系统各服务器的技术性能指标进行实时监视，包括操作系统、数据库和中间件等基础软件。
v基础数据明细查询
支持业务性能基础数据的明细查询，为业务性能问题的排查提供基础手段。
v业务性能智能预警
能够对业务性能的异常波动进行自动识别，并提供自动预警功能。
v业务性能数据分析及挖掘
能够对统计分析业务运行的宏观性能状况，相关指标包括：
异常事件发生率，统计异常事件发生的比率；平均无故障运行时间MeanTimeBetweenFailures（MTBF）；故障平均修复时间MeanTimeToRepair（MTTR）；平均用户响应时间MeanTimeToRespondToCustomer（MTTRTC）；完备性，测量运行功能与交付功能需求规模的比值；变更率，测量数据业务实施过程中业务功能发生变更的数量。
另外，还要能够对多个业务性能指标和技术性能指标进行关联分析和挖掘，提供一些决策支持信息。
v商业上线前压力测试
提供数据业务系统商业上线前的压力测试，除了获取业务性能的相关峰值，还要能够对业务性能调优提供支持。
v性能问题诊断分析知识库
当数据业务系统出现性能问题时，能够为问题诊断提供支持手段。
v组织机构及用户权限管理
v安全控制
有效控制评估系统对各数据业务系统的影响，不能给业务系统的生产引入安全隐患。
v系统配置及监控
能够对系统自身的运行状况进行有效监控。
1.2.2非功能性指标
数据业务性能管理系统还需要支持以下特性：
v直观展现
对于实时评估的各种数据，提供图形化的直观展现。
对分析结果提供灵活的报告和图表显示功能。
可以产生关联的报告，例如显示性能问题极其相关的分析报告等。
v同时支持较多数量的业务系统实时评估
能够同时支持5-10个数据业务系统，系统应具有良好的扩展性，通过扩容可以有效支持更大规模的应用。
v管理灵活方便
当新的数据业务系统引入时，能够方便地加入评估管理系统。
1.3解决方案的总体原则
由运营商标准主导，第三方提供系统构建、运行服务支持的数据业务质量保障体系。
通过该系统可以带来以下主要效益：
v确定问题何时发生于整个移动数据业务运营网络的何处；
v排除来自于不同厂商的、杂乱的测试工具产生的所谓“噪声”干扰；
v基于业务流程全过程的监测，将有利于各个处于不同环节的管理团队消除偏见，并帮助大家更有效的合作，找出问题的根本原因；
v可对竞争性业务类型或业务提供商进行服务级性能（service-levelperformance）对比，改以往粗放型管理手段为指标化、精细化管理手段，进而提高各SP的服务质量。
2.解决方案
2.1.方案概述
1.3.1定位
移动数据业务性能管理系统是数据服务领域的新概念、新产品，其定位是：
提供业务系统上线后运行状况的分析评估，以及待投产系统的业务压力测试及业务性能分析。
1.3.2业务性能评估实现方法
典型数据业务过程如下图：
图2典型数据业务系统
在一次典型业务过程中，各事务时间关系如下：
用户体验：
Ta=T8-T1
应用系统响应：
Tb=T7-T2
业务系统流程：
Tc=T6-T5
子过程：
Td=T4-T3
通过对业务过程中各关键时间点的采集，经过分析处理后可以得到业务性能相关的数据。
宏观上：
通过在时间上的积累，可以统计出各个粒度的业务吞吐量、业务完整性和响应时间分布等指标数据；微观上：
以上每一个时间都有设计指标，通过分析每个具体事务的精确时间可以确定详细的业务性能状况（如业务事件具体响应时间）。
1.3.3目标
业务性能评估要区分于普通网管系统，不强调网络监控，突出对业务性能进行实时分析评估的特点。
重点实现以下几个方面的目标：
v实时性：
实时展现技术性能指标，同时呈现可以实时获得的业务性能指标；
v统计分析：
对积累数据提供多种统计和分析手段，为业务性能分析提供辅助手段；
v预警：
自动分析关键性能指标，对异常波动进行识别，并自动发出提示或者警告；
v整合ARM：
为细粒度的业务性能分析提供支撑手段；
v对待上线系统评估：
利用平台分析评估能力，对待上线业务系统进行压力测试，提供业务性能评估报告。
v业务性能问题诊断：
基于知识库技术，自动进行业务性能分析，为故障排除和预警提供参考方案；
1.3.4规划
随着运营商重组以及3G牌照的发放，新一代移动技术将迅速得到推广，更高的网络带宽将会给数据业务的发展带来前所未有的契机。
与此同时，用户对体验的要求将更加苛刻，激烈的竞争必然要求数据业务系统提供更加可靠的服务，业务性能测试将成为数据业务系统上线前的必须环节。
业务性能评估系统的远景规划是：
为运营商提供标准的业务性能测试环境以及生产系统实时评估服务，同时为数据服务开发商提供专业的业务性能测试及调优服务。
由于需要管理的业务系统具有相当复杂性，评估系统进行结构设计时要充分考虑架构的灵活性，在设计时要提供具有相当高度和前瞻性的基础架构，具体实施过程中则根据实际情况分梯度实现。
软件平台开发的指导原则是：
先进架构，立足创新，扎实稳妥，分步实施。
为此，从长远建设看，数据业务性能管理的团队建设需要从以下几点考虑：
v打造专业的性能测试团队，重点培养问题诊断及性能调优的技术骨干；
v加强数据业务相关知识积累，培养数名数据业务领域的性能评估专家。
2.2.系统整体架构
应用规模初期为同时评估10～20套业务系统，50～100台服务器。
2.2.1.系统的整体架构
系统分为数据采集、分析处理和门户展现三大基本部分。
一、数据采集
数据采集主要完成各业务系统原始数据收集。
该部分要考虑几十到一百台服务器数据汇集能力，同时还要提供可靠的服务，避免影响数据业务系统自身的功能。
由于各业务系统的复杂性，数据采集由4个相对独立的采集引擎实现：
v基础技术指标采集：
被动采集操作系统、数据库、中间件等的标准性能数据；
vARM实时采集：
采集实现了ARM绑定的业务系统自定义事务数据；
v接口数据采集：
通过在接口中置入采集代理在业务系统主动采集实时数据，通过规则引擎的方式支持扩展，使代理标准化；
v自定义采集：
根据业务系统的不同，自定义相关业务数据采集（如日志信息提取）。
数据分析和展现均来自于采集到的业务系统基础数据，对基础数据进行准确分类就可以确定采集的对象。
经过仔细分析，基础数据分为以下两大类：
v技术指标：
包括操作系统、数据库、中间件的标准性能数据；
v事务起始时间点：
根据事务的粒度可以分为完整业务（用户体验）、数据服务系统业务（从应用系统接收外部请求到响应）、数据服务子业务（业务实现流程）和数据服务子过程（代码过程级），对不同粒度事务均采集其开始和结束时间点。
不同粒度的事务共同构成了完整业务的纵向解析，通过采集业务系统每个事务的起始时间，计算一定时间的积累量，可以统计出业务吞吐量、业务完整性和业务响应时间等指标。
二、分析处理
分析处理主要完成对原始数据实时处理及分析挖掘。
分析是为数据系统业务性能评估提供决策支持数据。
处理结论：
对业务系统的好与坏做出基本判断，并提供相关理由。
设计原则为：
尽量与业务系统隔离，不涉及业务系统相关术语。
由于基础数据的复杂以及数据规模的庞大，分析处理分为实时处理和历史记录分析两部分。
数据分析及挖掘实现难度大，采用单独的分析引擎实现。
具体功能如下：
v实时处理：
对数据采集部分取得的原始数据进行初步处理，提取相关信息供实时性能评估使用，同时根据规则引擎过滤掉冗余或没有记录价值的数据，将其余数据记录到历史库；
v历史记录分析：
对历史库中的数据进行深度分析及挖掘；
v分析引擎：
该模块同时提供对实时处理和历史记录分析的算法支持。
三、门户展现
门户展现通过Portal的方式完成所有信息的集中展现。
在以数据业务系统为单位的展现页面中，需要将网络拓扑、实时性能数据、业务指标评估数据和历史明细等信息集中展现，强调客户端的交互性，为用户提供良好体验。
2.2.2.系统逻辑层次
系统各逻辑部件层次结构如下图所示。
图3系统逻辑层次
2.2.3.网络拓扑
系统网络拓扑如下图所示。
图4系统网络拓扑
2.3.业务功能
本系统实现了数据业务系统注册、流程定义、数据采集、业务性能分析与评估的功能。
配合专业的压力测试工具，可以实现数据业务系统从开发、上线前测试、商用期实时性能评估到下线绩效考核的全生命周期业务性能管理。
2.4.技术设计
本系统采用J2EE架构开发，在J2EE环境支持下，实现了本系统使用的支持构架，如业务性能分析引擎、数据业务系统业务流程模型、统一数据采集器等。
在此基础上本系统实现了数据业务性能全生命周期管理功能需要的功能模块，最后一层软件是EOS实习的管理中心，提供了类似业务性能管理门户的功能。
2.5.数据采集部分
2.5.1.总体功能结构
该部分完成对所有数据业务系统原始性能数据的有效采集，为数据分析及实时展现提供基础数据。
本系统数据采集部分具有以下特点：
v采用的技术成熟、先进，并具有较强的可扩充性；
本系统拥有成熟而先进的采集软件，能够提供更稳定的服务。
具有良好的扩展性使得日后的扩展，如增加新的业务系统等无缝的扩展。
v支持客户目前的所有异构环境；
运营商的IT环境具有很大的异构性，采集软件充分考虑到IT环境的这种异构性，充分支持其IT环境中的各个IT要素，能够针对各个系统进行全面的数据采集。
v实现文件系统数据、操作系统数据、多种应用/数据库数据的采集；
所选用的采集软件应该是一个全面的解决方案，充分满足客户在各个层次上的采集需求。
v能够比较智能化的制定管理配置上的策略，并将这些策略非常容易地部署下去；
v采集软件应保证在不停数据库和应用的前提下对数据进行采集，也就是应该保证应用和数据库7x24的使用性能；
v对多种操作系统平台的支持，如UNIX、LINUX、WINDOWS等；
v能够智能识别并过滤冗余信息；
根据网络资源的特性，采集的过程要考虑对业务系统的影响，过多的冗余信息会影响采集过程的效率，并占用大量网络资源；识别并过虑冗余信息能够降低用户投资并提高系统资源利用率，提高可靠性。
2.5.2.智能代理
智能代理负责在数据业务系统各服务器上采集业务性能数据及技术指标数据。
2.5.3.采集控制器
采集控制器负责接收智能代理获取的数据，首先将数据进行缓存处理，然后对数据进行初步分析过滤。
2.5.4.数据汇集平台
由于各业务系统数据分布在不同的采集控制器中，通过数据汇集平台，可以有效、快速地将业务数据指标汇集到本地数据服务器，供数据分析使用。
2.6.数据分析部分
2.6.1.总体结构
该部分完成对采集到的基础业务性能数据的分析处理，形成直观的统计数据。
2.6.2.实时分析模块
实时分析模块完成性能数据的实时分析，提供业务性能实施评估数据。
2.6.3.统计分析模块
统计分析模块完成历史数据统计分析，提供业务性能个统计指标。
2.6.4.分析引擎
分析引擎为两个分析模块提供算法支持。
2.6.5.挖掘模块
业务性能数据挖掘模块对积累的历史数据进行深度分析，为业务性能有效管理提供多维分析数据。
2.7.门户展现
2.7.1.总体结构
门户展现部分采用EOS平台作为基础架构，除了提供基本的组织机构管理、用户权限控制和工作流管理等功能，重点提供了各数据业务系统的注册、业务定义和业务性能分析评估。
在交互展现部分，采用FLEX+LCDS实现，提供良好的可操作性。
图5门户展现总体结构
2.7.2.实时技术指标
采用网络拓扑与仪表盘相结合的展现方式，提供直观全面技术指标监视。
图6实时技术指标展现
2.7.3.实时业务性能
以图形化的方式展现业务流程，同时将业务性能的实时信息融合到该交互应用中。
图7实时业务性能展现
2.7.4.数据明细
提供技术指标和业务性能数据的明细查询。
图8数据明细查询
2.7.5.系统配置
提供数据业务系统注册、业务流程定义、采集控制器接入和系统参数配置功能。
2.7.6.系统监控
提供各采集节点、分析引擎及系统运行状况的监控
2.7.7.业务分析与预警
提供业务完整性、响应时间等数据的分析展现和预警。
图9业务性能分析展现
2.7.8.挖掘
提供多种业务性能指标的关联分析和多维挖掘。
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