安娜 張明 左延智

針對復雜網(wǎng)絡(luò)和多樣化業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)效能和健康度提出的高要求，總結(jié)了幾種典型的效能評估方法，包括層次分析法、模糊綜合評判法、模塊分析法和熵值法，對比分析了各種效能評估方法的優(yōu)缺點：層次分析法適合指標體系分層，模糊綜合分析法適合大系統(tǒng)的綜合評估，模塊分析法適合軟件模塊，熵值法適合評判準則客觀性較強的評估。在具體應用過程中，根據(jù)實際需要選擇合適的評估算法或者將評估算法組合運用。

通信網(wǎng)的效能評估研究始于60年代，70年代才開始受到重視。由于通信網(wǎng)的效能評估研究是一個復雜而且范圍廣泛的課題，迄今為止尚未形成公認的標準。從已有的大量文獻資料來看，目前通信網(wǎng)效能評估的研究大都是將通信網(wǎng)抽象為一個由節(jié)點和鏈路組成的圖形，利用數(shù)學模型，從不同角度出發(fā)，建立或選擇不同的評估指標體系開展效能評估研究，并已取得了大量的成果。

下面對比分析幾種常見的典型效能評估方法，針對每種方法的優(yōu)缺點進行對比。

層次分析法

系統(tǒng)效能評估和分析方法包括很多種，層次分析法是其中之一，層次分析法是一種集人的主觀認知和客觀實際數(shù)據(jù)相結(jié)合的評估方法。一般針對復雜巨系統(tǒng)進行分析評估：首先將復雜問題分解分層，劃分為第一階層，如果第一階層的因素仍然復雜，可以繼續(xù)分解，分解為第二階層第三階層，直到各層因素單一不可分。因此確定每個評估元素的重要性權(quán)值是層次分析法的核心點和關(guān)鍵點，矩陣中每一個元素的重要性代表了人們對評估元素相對重要性（和優(yōu)劣、強度等）的排序，一般采用自然數(shù)1～9及其倒數(shù)的標度方法。

通過層次分析法確定各評估元素的相對重要程度，即比較2個元素和，確定2個值，，引入1～9比率標度，

，的確定依據(jù)如下原則：（假定ωj的相對值為1）①當2個元素和同等重要時，==1；

②當元素比另一個元素略微重要時，=3；③當元素比另一個元素重要時，=5；

④當元素比另一個元素很重要時，=7；⑤當元素比另一個元素j絕對重要時，=9；

=2，4，6，8是介于上述情況的中間取值。

第一步將系統(tǒng)分解為不可再分的因素；第二步，確定每一層因素的權(quán)重，可以通過兩兩比較判斷的方式確定，權(quán)重系數(shù)小于1，權(quán)重系數(shù)之和等于1。

模糊綜合評判法

通常系統(tǒng)效能評估一般劃分為宏觀的幾大能力，其中每個大的評估能力又可以細分為具體的能力指標，同時具體的能力指標根據(jù)需要還可以進一步細化為更多層指標，通常單個評估指標只代表整個系統(tǒng)效能的一個維度，因此通過單一指標進行系統(tǒng)效能評估缺乏全面性和整體性。

模糊綜合評判法有2個要素；一是模糊，二是綜合。模糊強調(diào)的是評估環(huán)境是模糊的，綜合一是指待評估系統(tǒng)受到多種因素影響和制約，二是做出一個總體綜合評價，是一種十分有效的模糊多因素綜合評估決策方法，模糊綜合評判通常包括6個基本評估步驟：

①由各評判因素組成評估指標體系；

②通過分級評語形成評判等級論域；

③進行單因素評價，由單因素評價結(jié)果組成模糊綜合評判矩陣；

④通過被評估對象中相對重要程度，形成權(quán)重向量集；

⑤由權(quán)重向量集與綜合評判矩陣合成為模糊算子；

⑦通過評判結(jié)果向量生成綜合評判向量。

熵值法

熵值法是一種客觀賦權(quán)方法，借鑒了信息熵思想，通過計算指標的信息熵，根據(jù)指標的相對變化程度對系統(tǒng)整體的影響來決定指標的權(quán)重，即根據(jù)各個指標標志值的差異程度來進行賦權(quán)，從而得出各個指標相應的權(quán)重，相對變化程度大的指標具有較大的權(quán)重熵越大說明系統(tǒng)越混亂，攜帶的信息越少，權(quán)重越?。混卦叫≌f明系統(tǒng)越有序，攜帶的信息越多，權(quán)重越大熵值法優(yōu)點更突出：

①無量綱化方法得當，由于熵權(quán)法采用的是歸一法，這種方法具有魯棒性強、單調(diào)性好、數(shù)據(jù)信息恒定和縮放無關(guān)性等優(yōu)點；

②熵權(quán)法根據(jù)客觀真實的數(shù)據(jù)，運用差異驅(qū)動原理嘗試求得最佳權(quán)重，力求全面真實地反映指標數(shù)據(jù)所包含的信息；

③賦權(quán)過程具有很高的信度和效度。

模塊分析法

模塊分析法的步驟如下：

①將軟件分解為模塊；

②建立每個模塊的可靠性增長模型；

③確定每個模塊的模型參數(shù)；

④進行可靠性疊加；

⑤在系統(tǒng)測試中驗證與修正可靠性增長模型參數(shù)。

在設(shè)計階段，軟件通常被按照功能或體系架構(gòu)分解為多個模塊，如果想求出整個軟件系統(tǒng)的可靠性，可以通過求解每個軟件模塊的可靠性，進而獲得整個軟件的可靠性。對于管理類軟件可以將一個軟件系統(tǒng)分解為數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊以及前臺呈現(xiàn)模塊等多個功能模塊。對于分布式軟件系統(tǒng)，由于軟件部署運行在多個計算機上，因此將軟件分解為運行在不同計算機上的獨立模塊。網(wǎng)絡(luò)管理軟件一般分為四大模塊：人機接口模塊、前臺界面呈現(xiàn)模塊、數(shù)據(jù)庫模塊和后臺通信服務(wù)模塊。后臺通信服務(wù)模塊是網(wǎng)絡(luò)管理功能實現(xiàn)的主體部分，又可以分為拓撲管理、態(tài)勢管理、性能管理、故障管理和安全管理軟件?？臁?/p>

軟件模塊分析法聚焦的是部分，所以與具有整體特性的層次分析法和模糊綜合評判法相比較，軟件模塊分析方法具有以下優(yōu)點：

①傳統(tǒng)的分析方法需要基于系統(tǒng)測試收集的可靠性數(shù)據(jù)進行軟件可靠性分析，而模塊分析法可以先于軟件系統(tǒng)測試開始；

②傳統(tǒng)分析方法不能利用軟件的測試信息，而模塊分析法可以充分利用軟件的歷史信息，每一個軟件的生命周期必須進行單元測試、合格性測試和系統(tǒng)測試，每個測試階段收集的數(shù)據(jù)都可以用于計算軟件模塊的可靠度；

③軟件模塊分析法中的計算大都依賴于軟件生命周期中的可靠性數(shù)據(jù)，簡單靈活；

④軟件模塊分析法主要數(shù)據(jù)來源于軟件生命周期中的測試數(shù)據(jù)，比較客觀，而層次分析法法和模糊綜合評判法人主觀參與的成分較多，客觀性弱。

除此之外，軟件模塊分析方法在使用中考慮了軟件測試用例的運行順序，不同的運行順序是基于不同的軟件測試策略和運行剖面進行的，對軟件可靠性有很大影響。合理的測試策略能夠發(fā)現(xiàn)軟件幾乎運行不到的錯誤分支，而常規(guī)軟件測試是很難發(fā)現(xiàn)的。

通過上述介紹幾種典型評估方法，下面通過表格進行各種評估方法的優(yōu)缺點以及適用場景對比，如表1所示。

效能評估是關(guān)系系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)整體性能和可用性的重要工作，是網(wǎng)絡(luò)健康度評估的重要因素，是系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)整體運行態(tài)勢的晴雨表，而效能評估最重要的2個步驟：一是評估指標體系的確定，二是評估方法和算法的選擇。文章針對典型評估方法進行了對比分析，尤其針對每種方法的優(yōu)點和缺點進行了論述。隨著大數(shù)據(jù)人工智能新技術(shù)的產(chǎn)生和迅猛發(fā)展，指標體系的選擇建立也會日臻精準和完善，同時智能評估算法也會逐漸出現(xiàn)和完善，對于提升效能評估的完備性和精準性有重大支撐作用。