如何准确计算所需服务器数量和使用时间

　　计算所需服务器数量和使用时间是云计算和IT基础设施规划中重要的一环。准确的计算可以在节约时间和成本方面带来极大的好处。本文将从四个方面详细阐述如何准确计算所需服务器数量和使用时间。

　　

1、统计业务需求

在计算服务器数量和使用时间之前，必须仔细了解业务需求。在这方面，需要回答以下问题：

　　- 业务流量预测

　　- 业务数据传输速度预测

　　- 数据中心位置排布

　　- 业务开展的时间

　　统计业务需求的目的是识别使用服务器的最复杂地方。通常来说会员管理、报告制作和检测都需要比较大的资源才能实现。因此，业务需求能够识别使用最复杂的业务并预测未来的状态。在这个过程中，我们还需要了解架构的类型，例如哪些应用程序需要高可用性，哪些应用程序要求大规模水平扩展。

　　在这个过程中，获取准确的数据是至关重要的。唯有了解业务需求可以更好地为未来规划云基础设施。

　　

2、预测未来的业务需求

在了解业务需求之后，还必须预测未来的业务需求。不幸的是，这个过程比较困难。

　　许多公司会采用两种技术，分别是数据拟合和数据挖掘。数据拟合方法采用线性或非线性模型，以拟合历史数据并进行预测。数据挖掘方法则基于机器学习和模式识别技术，尝试从大量数据中提取出规律，并进一步预测未来结果。

　　这又带来了一个难题：如何确定所采用方法的可信度。为了确定方法可信度，必须采用一种叫做“回归分析”的方法。回归分析使用统计方法来确定模型的精度，并给出可靠的统计数据。回归分析可以基于线性或非线性统计模型，通常采用众多不同的测量方法来确定模型的精度。

　　总之，在这一个阶段，重要的是预测未来可能出现的业务需求。

　　

3、预留适当的资源

不断的创新变化和产业发展也让服务器的需求不断变化。为了应对服务器需求的不断变化，在计算所需服务器数量和使用时间之前，必须预留适当的资源。

　　在这一过程中，重要的一点是要确定所使用的服务器类型。服务器的类型主要有两种。

　　- 物理服务器：作为许多企业传统的技术方案，这种服务器提供了处理速度和高级别访问权限。但它们的数量和单元大小受到物理限制，需要大量人工操作。

　　- 虚拟服务器：多款云平台上的虚拟服务器，由于提供了更大的弹性和自由度，成为目前很多企业首选。它们不需要人工互动，但处理能力稍差。

　　必须考虑的因素包括CPU核心数、磁盘空间和网络带宽等指标。预留适当的资源可以在日后适应变化，满足业务的迅速发展。

　　

4、使用工具增加可靠性

云计算和IT基础设施规划的复杂度每年都在增加。为了提高计算的可靠性，可以使用下列工具：

　　- 虚拟化和隔离技术：通过虚拟化技术可以创建一组虚拟服务器，每个虚拟服务器属于独立的业务或组。这个技术可以大大简化基础架构，以面对未来的扩展。

　　- 进行基准测试：在进行云计算规划之前，可以使用基准测试确定应用程序的性能。这可以避免过度的规划和过量的资源分配。

　　- 云计算管理工具：这些工具可以用于确定服务器的数量和资源规划方案。例如OpenStack可以帮助快速创建、配置、管理企业级云环境和私有云数据中心。

　　- 自动化工具：这个工具可以帮助快速且安全地设置服务器，如Chef和Puppet。

　　总之，在计算所需服务器数量和使用时间之前，必须了解业务需求并预测未来的业务需求。此外，预留适当的资源和使用工具可以大大提高计算的可靠性。

　　作为企业在发展中对于构建云基础设施的一个必经之路，计算所需服务器数量和使用时间的准确性实在是一种重要的体现。这四个方面的具体内容，我们对每一个大中小企业都应该进行认真思考。这一文中的建议，对应各自场景的企业，均可形成相应的信息蓝图，从而为未来的云计算和IT基础规划做好充分的准备，满足业务发展的需要，同时降低额外的成本和时间浪费。

　　在实际中，计算所需服务器数量和使用时间是一项比较复杂的工作。唯有通过了解业务需求、预测未来的业务需求以及预留适当的资源和使用工具，才能够准确地计算所需服务器数量和使用时间。

　　作为一种工具，云计算为企业提供了许多新的机遇和挑战。而准确的计算所需服务器数量和使用时间，将帮助企业在这个快速变化的行业中占据优势。