软件需求分析案例性能需求分析案例.docx
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软件需求分析案例性能需求分析案例
性能需求分析
概述
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首先对2003年和2004年的全年税收业务量进行了统计,总结出税收业务量的增长趋势,
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对2005至2009年的全年税收业务量进行了估算
以此为依据,同时结合税收业务量分布特点,按照省集中和全国集中两种模式,对用户访问量、系统处理能力、存储容量、网络流量等4个主要方面进行初步分析估算。
有必要指出的是,网络流量的估算与联网机构的接入方式密切相关,但是哪些联网机构可以集中接入,集中接入的层次,及集中接入机构的业务量在总业务量的占比各地差异很大;从地域上考虑,各联网机构在各省的集中程度也不尽相同,比如说,国税在部分省做到了省集中、而在另一部分省尚未做到省集中,至于地税、财政和部分城市商业银行的情况就更为复杂。
另外,在进行后续的估算中,考虑到税票业务量是本系统处理的主要业务,其他业务与税票相比,业务量相对较小。
因此,我们暂以税票业务量作为估算的基础。
业务量统计
通过对国库局综合业务报表系统提供的全国各省税票业务量进行分析统计,得出如下结论,2003年全国税票业务总量大约有1
亿笔,2004年全国税票业务总量大约有4亿笔;全国税票业务年增长率大约在15%左右。
同时对各地上横向联网后,税票业务量变化趋势进一步考察发现,上横向联网后的第一年,某些地区税票业务量有突发性增长因素(如浙江,在上横向联网后的第一年,税票业务量增长了100%),所以我们假设税票业务量每年增长趋势在20%左右。
税票业务量的大小直接影响到对系统处理能力、存储容量、网络流量等性能指标的高端要求,由于各省经济发达程度和税收体制的差异,造成各省的税票业务量存在很大差异。
为了做到按需投资,合理配备资源,避免浪费,我们将各省根据2004年税票业务量大小分为4类
1.按分库级分类
(1)特大型,税票年业务量达到3500万及以上
包括上海、广州、南京、北京4个分库。
(2)大型,税票年业务量达到1500万及以上,3500万以下
包括石家庄、沈阳、杭州、福州、济南、武汉、成都、大连、宁波、重庆、天津11个分库或营管部管辖分库。
(3)中型,税票年业务量达到1000万及以上,1500万以下
包括太原、呼和浩特、长春、哈尔滨、合肥、南昌、郑州、长沙、南宁、西安、兰州、贵阳、昆明、乌鲁木齐、青岛、海口、深圳、厦门18个分库或营管部管辖分库。
(4)小型,年业务量在1000万以下
包括银川、西宁、拉萨3个分库。
2.按中心支库级分类
(1)特大型,税票年业务量达到1000万及以上
如佛山市中心支库。
(2)大型,税票年业务量达到500万及以上,1000万以下
如苏州市中心支库。
(3)中型,税票年业务量达到100万及以上,500万以下
如常熟市中心支库。
(4)小型,年业务量在100万以下
如安顺市中心支库。
3.按县支库级分类
(1)特大型,税票年业务量达到500万及以上
如广东佛山顺德。
(2)大型,税票年业务量达到100万及以上,500万以下
如江苏苏州吴江。
(3)中型,税票年业务量达到30万及以上,100万以下
如山东淄博淄川。
(4)小型,税票年业务量在30万以下
如陕西咸阳长武县。
省集中模式性能需求
税票业务量分省估算
表3-12004—2009年税票业务量统计及增长情况估算表
用户访问量估算
表3-2用户访问量计算
系统处理能力计算
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省集中模式数据中心处理能力计算
根据以上税票业务量统计及增长情况估算表,同时考虑到扣税业务的发生在时间上分布存在不规则性的特点,作如下假设
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高峰交易日业务量假定
假设全年税票业务量集中在11个月处理,每月处理全年业务量的1/11,每月的业务量平均分布在三旬当中,每旬业务量的80%集中发生在每旬的后三天。
在最不理想的情况下,假定后三天的业务量的80%集中在每旬的最后一天处理。
则高峰交易日业务量计算公式为
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