一种基于统计分析的存储系统性能调优方法

计算机系统参数的合理配置能有效提升应用程序的性能。以nfs网络存储系统为例，提出了一种基于统计分析的存储系统性能调优方法，该方法分为关键系统参数识别和关键参数性能优化两个子阶段。阶段一采用方差分析(anova)来建模系统参数的性能灵敏度，识别出对应用性能有显著影响的关键系统参数;然后在此基础上，阶段二采用响应面分析(rsm)来考察各关键参数对性能响应的影响，并综合前两个子阶段给出了性能调优算法，通过该算法找出系统的最优配置，从而最终达到性能调优的目的。最后，用实验评价了文中方法在web,e-mail,fileserver,linux实用程序以及微基准测试等多种重要应用场景下的性能调优结果，实验结果证实了该调优方法的有效性和实用性。