CN101243322A - 用于定量评估计算系统配置的复杂度的系统和方法 - Google Patents

Abstract

用于定量评估配置计算系统的复杂度的技术被公开。作为示例，一种用于定量评估关联于待评估系统的配置的复杂度的技术包括以下步骤/操作。所述待评估系统的配置相关数据被收集。所述配置相关数据的至少一部分被定量分析以便估计所述待评估系统的配置复杂度。所述待评估系统的配置复杂度基于所述定量分析被报告。所述技术可以进一步包括评定所述待评估系统的配置的质量。因而，所述报告步骤/操作可以进一步包括基于所述定量分析和所述质量评定来报告所述待评估系统的配置复杂度。

Description

用于定量评估计算系统配置的复杂度的系统和方法

技术领域

本发明涉及计算系统，并且特别涉及用于定量评估配置所述计算系统的复杂度的技术。

背景技术

配置计算系统的复杂度代表了从手持设备到台式个人计算机到小型商业服务器到企业规模和全球规模的信息技术(IT)骨干的所有规模的计算系统的高效、无误和划算的部署和管理的主要障碍。作为示例，配置计算系统可以包含任意这样的过程，其中，经由所述过程，系统的结构、部件清单、拓扑或运转参数中的任意个被人工操作员或系统管理员永久地修改。

具有高度配置复杂度的计算系统需要人力资源来管理该复杂度，其增加了拥有所述计算系统的总体成本。同样地，复杂度增加了与计算系统交互从而将其配置为实施所希望的功能必须花费的时间量，其再次消耗人力资源并且降低效率和灵活性。最后，配置复杂度导致配置错误，因为复杂度挑战人工推理，并且导致甚至是熟练操作员的错误决策。

由于配置复杂度的负担如此高，因此显而易见，计算系统设计者、体系结构设计者和实现者将试图降低配置复杂度，以及同样地，计算系统的购买者、用户和管理者将试图以最小配置复杂度装配系统。为此，他们必须能够定量评估由特定计算系统所显露的配置复杂度的程度，即，设计者、体系结构设计者和开发者可以评估其建立的系统，并且优化其以达到降低的复杂度；购买者、用户和管理者可以在投资于系统之前针对复杂度评估预期购买。另外，配置复杂度的定量评估可以帮助计算服务提供商和外包商量化为提供给定服务将需要的人力管理的量，以允许其更有效地评估成本和设置价格点。

所有这些场景都需要配置复杂度的标准化、有代表性、精确、易于比较的定量评定，并且激发对用于定量评估任意计算系统的配置复杂度的系统和方法的需求。

计算系统评估的现有技术不包括任何用于定量评估任意计算系统的配置复杂度的系统或方法。充分研究的计算系统评估领域包括系统性能分析、软件复杂度分析、人-计算机交互分析和可靠性评估。

系统性能分析试图计算计算机系统的性能的定量度量，其考虑硬件和软件部件。该系统性能分析是富含分析技术和系统的被充分建立的领域。然而，用于系统性能分析的这些方法和系统中没有任一个考虑待评估系统的配置相关方面，其也不收集或分析配置相关数据。因此，系统性能分析不提供对待评估计算系统的配置复杂度的任何洞察。

软件复杂度分析试图计算一段软件代码的复杂度的定量度量，其考虑所述代码的固有复杂度以及创建和维护所述代码的复杂度。然而，用于软件复杂度分析的过程不收集配置相关统计信息或数据，并且因此不提供对运行被分析软件的计算系统的配置复杂度的任何洞察。

人-计算机交互(HCI)分析试图识别人类用户与计算机系统之间的交互问题，其典型聚焦于识别混淆、易错或低效的交互模式。然而，HCI分析聚焦于检测人-计算机交互中的问题，而非实施对该交互的客观、定量的复杂度分析。HCI分析方法不专门设计用于度量配置复杂度，并且典型不对配置相关数据进行操作。特别地，HCI分析从许多人类用户的观测收集人工性能数据，并且由此不直接从被测试系统收集配置相关数据。

另外，HCI分析典型产生建议用于改进特定用户界面或交互模式的区域的质量上的结果，以及由此不产生独立于所述特定用户界面体验来评估系统的总体配置复杂度的定量结果。用于HCI分析的模型人工处理器(Model Human Processor)方法不提供客观、定量的结果；然而，这些结果量化像移动鼠标或点击屏幕上的按钮的运动功能任务的交互时间，并且由此不提供对计算机系统配置复杂度的洞察。

最后，人工感知可靠性评估合并了聚焦于配置相关问题的HCI分析技术的客观、可再现性能标准检查(benchmark)的各方面，参见例如Brown等人的“Experience with Evaluating Human-Assisted RecoveryProcesses”，Proceedings of the 2004 International Conference onDependable Systems and Networks，Los Alamitos，CA，IEEE，2004。该方法包括由人类用户实施的用于度量配置质量的系统，但不度量配置复杂度，以及不提供可再现性或客观度量。

发明内容

本发明提供用于定量评估配置计算系统的复杂度的技术。

作为示例，在本发明的一方面中，一种用于定量评估关联于待评估系统的配置的复杂度的技术包括以下步骤/操作。待评估系统的配置相关数据被收集。所述配置相关数据的至少一部分被定量分析以便估计待评估系统的配置复杂度。待评估系统的配置复杂度基于所述定量分析被报告。

所述技术可以进一步包括评定待评估系统的配置的质量。因而，所述报告步骤/操作可以进一步包括基于所述定量分析和所述质量评定来报告待评估系统的配置复杂度。

所述收集待评估系统的配置相关数据的步骤/操作可以进一步包括捕获一个或更多配置过程。这可以包括以下的一个或更多：监视一个或更多人工操作员的行为；分析文档或脚本；允许配置过程的直接手动输入；以及加载配置过程的一个或更多明确规范。进一步地，所述收集待评估系统的配置相关数据的过程/操作可以进一步包括收集关于一个或更多配置控制的数据。这可以包括收集包括参数、可执行操作、状态显示和配置储存库中的一个或更多的数据。

所述定量分析配置相关数据的至少一部分以便估计待评估系统的配置复杂度的步骤/操作可以进一步包括计算一个或更多配置复杂度得分。所述一个或更多配置复杂度得分可以包括以下的一个或更多：人工完成时间得分、错误率得分、指定数量的具有指定技术水平的人工操作员的错误严重性得分，以及基于所收集的配置相关数据的统计概括的原始复杂度得分。进一步地，所述定量分析配置相关数据的至少一部分以便估计待评估系统的配置复杂度的步骤/操作可以进一步包括使用人工配置成本模型。

所述报告待评估系统的配置复杂度的步骤/操作可以进一步包括以人类可读格式和机器可读格式中的一个或更多报告所述复杂度分析的结果。进一步地，所述报告待评估系统的配置复杂度的步骤/操作可以进一步包括经由计算指定配置过程的财政影响的算法产生报告。

有利地，本发明的步骤/操作可以可用于动态地使一个或更多配置界面适应于最小化配置复杂度。其还可以可用于经由选择最小化配置成本的一个或更多系统配置来优化提供一个或更多托管服务的财政成本。

从下面将结合附图阅读的对本发明示例性实施例的详细描述中，本发明的这些和其它目的、特征和优点将变得显而易见。

附图说明

图1是示出根据本发明的实施例的配置复杂度评估系统及其关联的环境的框图。

图2是示出根据本发明的实施例的配置复杂度评估方法的流程图。

图3是示出根据本发明的实施例的配置相关数据收集器部件的框图。

图4是示出根据本发明的实施例的配置相关数据收集器方法的流程图。

图5是示出根据本发明的实施例的复杂度分析器部件的框图。

图6是示出根据本发明的实施例的报告器部件的框图。

图7是示出根据本发明的实施例的配置质量评定器部件的框图。

图8是示出根据本发明的实施例的用于实现配置复杂度评估系统的计算机系统的框图。

具体实施方式

如将在下面示例性描述的，本发明的原理提供用于定量评估配置计算系统的复杂度的技术，其中，所述计算系统例如是集中式、分布式和嵌入式计算系统。作为示例，配置计算系统可以包括任意这样的过程，其中，经由所述过程，系统的结构、部件清单、拓扑或运转参数中的任意个可以被人工操作员或系统管理员永久地修改。示例包括但不限于：安装、提供、升级或解除软件或硬件；调整两个或更多系统上的设置从而其能够相互通信；调整系统参数从而更改系统性能或可用性；以及修复对由安全事故或部件故障产生的系统状态的破坏。

配置复杂度是指由尝试在计算系统上实施配置任务的人工操作员、系统管理员或用户所感知的简单或困难程度。计算机系统的配置复杂度的量化跨计算相关学科的广泛集合都是有用的，其中，所述计算相关学科包括但不限于：计算系统体系结构、设计和实现；自动化系统管理的实现；例如外包服务的计算相关服务的打包和定价；产品选择；销售和营销；以及系统操作/管理训练程序的开发。

本发明的原理提供一种用于产生计算机系统的配置复杂度的标准的、可再现的评估的系统和方法。应当指出，我们说明性地将系统的配置定义为：影响计算系统的行为、功能、性能和非功能属性的所有状态、参数设置、选项和控制。我们还说明性地将配置复杂度定义为：由尝试更改计算系统的配置从而达到特定配置目标的人工操作员、系统管理员、用户或自动化工具所感知的简单或困难的程度。

另外，本发明的原理解决了客观、可再现地量化计算系统的配置复杂度的问题，所述问题之前在分布式和企业计算系统的域中还未被完成。根据说明性实施例，一种用于基于标准检查观点解决以上问题的系统和方法被提供，所述系统和方法提供全部以较低的运转成本的、可以跨系统被比较的量化的、可再现的、客观结果。我们提出使能客观的、可再现的、低成本方式的配置复杂度的量化的、用于从计算系统收集配置相关数据的说明性方法。

如将在下面进一步详细描述的，本发明的说明性体系结构包括配置数据收集器、配置质量评定器、复杂度分析器和报告器，它们每个对应于量化计算机系统的配置复杂度的整体过程中的一个阶段。应当理解，尽管这些阶段的每个在下面作为离散的阶段被描述，但各个阶段潜在地可以重叠(例如，在分析较老数据的同时收集新的配置相关数据的连续系统)。

在第一阶段中，所述配置数据收集器从所述计算系统收集配置相关数据。配置相关数据提供关于所述计算机系统的配置的信息，即，所述数据描述系统的当前配置、可用于更改其配置的选项、那些选项对系统的配置和行为的影响、以及系统的配置可以被人工操作员或自动化工具更改所经由的过程。特别地，配置相关数据可以包括由专家级人工管理员在计算系统上实施的配置过程的跟踪，以及还可以包括关于人类可见配置控制的集合、其可能值以及不同控制之间的依赖性的数据。

接下来，在所述配置复杂度量化过程的第二阶段中，所述配置质量评定器分析待评估计算系统以便确定其配置的质量。在该阶段期间，待评估系统假定为处于所希望的配置中。特别地，如果所收集的配置相关数据包括配置过程的跟踪，则这些过程应当已在待评估系统上被实施。配置质量以任意这样的度量标准被度量，其中，所述度量标准是评定待评估系统的配置有多么好地满足对其提出的配置目标所需的。典型地，配置质量将在待评估系统提供的功能、性能、正确性、可用性和服务质量方面被评定。

来自所述配置数据收集器和配置质量评定器的结果馈入所述系统的第三个部件，即复杂度分析器。该部件分析所述提供的配置相关数据和质量评定，并且计算一个或更多配置复杂度得分。配置复杂度得分是量化外部感知的配置复杂度的各方面的数字结果，其包括但不限于：(i)为达到配置目标而必须被花费的时间和努力的量；(ii)为在无错误的情况下达到所述目标所需的技术水平(或反过来在给定的不充分技术水平处的可能错误率)；(iii)配置错误将导致对所述系统的破坏的可能性以及该破坏的严重性；(iv)为达到配置目标而必须被运用的外部信息的量以及获取该信息的难度；(v)实施配置任务对人工操作员的各种认知能力的需求，例如记忆力；以及(vi)配置相关数据或过程之间的相互依赖程度。

所述说明性配置复杂度得分是定量的；其是在给定相同输入数据的情况下可再现的；以及其是客观的、仅基于输入数据加上预定义复杂度算法和模型的。

最后，所述配置复杂度评估过程中的最后一个阶段涉及所述系统的报告器部件。该部件取得由所述复杂度分析器产生的复杂度得分，并且产生可被人工系统管理员和受配置复杂度影响的其他人所使用的报告、以及例如可被试图自动优化配置从而降低复杂度的工具所使用的机器可读报告。所述报告器部件可以应用将复杂度得分映射到例如商业成本估计的更高级度量标准的模型，以及可以使用用户提供的参数表示在直接报告它们或将它们汇聚为报告时为复杂度得分指派合适的权重。

本发明的原理可适用于许多不同用例，仅作为示例：

(1)用于做出涉及计算/IT技术的购买决策。定量配置复杂度评估提供一种用于在不同竞争产品之间基于其配置复杂度进行选择的工具，其中，所述配置复杂度是影响拥有该产品的总成本的一个因素。通过已适当构造的报告器部件，本发明的原理可以提供两个竞争产品之间的成本差别通过其配置复杂度得出的量化。

(2)用于由服务提供商在为服务设定价格时使用。IT系统的定量配置复杂度评估可以预测所需的人力管理的量以及所需的系统管理员的技术水平。通过该信息，服务提供商可以甚至在服务被部署到生产使用中之前基于复杂度评估计算提供服务的成本。所述为设定服务提供的价格提供有价值的输入。

(3)用于由外包提供商在计算成本时使用。打算接管客户的IT环境的运转的外包提供商可以使用本发明的原理对该环境实施定量复杂度评估。该评估所报告的结果可以用于比现有方法更精确地估计该基础设施的人力管理成本。所述允许外包提供商更精确地对外包雇佣出价以及更高效地分配用于运行所述客户的环境的资源。

(4)用于由系统体系结构设计者和开发者使用。计算机系统体系结构设计者和开发者可以使用定量配置复杂度评估来帮助做出和验证潜在影响配置复杂度和管理成本的设计决策。例如，与开发者可以使用代码剖析器(profiler)识别性能瓶颈相类似地，本发明的原理可以用于识别复杂度瓶颈。修理这些瓶颈然后可以用作对将来的开发的要求。

(5)用于由系统管理者使用。除其在做出购买决策时的角色(见上面)之外，系统管理者/管理员通常构造其自己的自动化机制来简化配置任务。对由管理员管理的所有系统的定量配置复杂度评估将提供下述有价值的洞察，所述洞察关于对于将自动化努力聚焦在哪里以及将对非可自动化配置问题的训练的目标设定在哪里。

首先参考图1，框图示出了根据本发明的实施例的配置复杂度评估系统及其关联的环境。

如所示的，待评估系统100表示配置复杂度正被评定的计算系统。该待评估系统包括组成该计算系统的硬件部件和软件部件。该待评估系统由其人工管理人员101配置和维护，其中，该人工管理人员101包括一个或更多人工操作员/管理员或以管理地位进行操作的用户。

配置相关数据收集器102从待评估系统及其与其管理人员的交互中提取包括控制控制和过程103的配置相关信息。在本发明的一实施例中，该数据经由如下面在图3和4中描述的那样捕获由待评估系统的管理人员实施的配置过程来收集。

所收集的数据被复杂度分析器104使用，其中，复杂度分析器104通过对所述配置相关数据的分析导出一组低级配置复杂度度量。所述复杂度分析器另外使用人工配置复杂度成本模型105来将所述低级度量映射到如配置复杂度度量标准和得分106所表示的对人类感知的配置复杂度和人工配置成本的预测。

作为其分析的一部分，复杂度分析器104可以利用由度量待评估系统的配置的质量的配置质量评定器109产生的配置质量评估110。

由所述复杂度分析器产生的所述度量标准和得分被报告器107使用，其中，该报告器107将其合并和格式化为人类可读和/或机器可读的配置复杂度评估108。

现在参考图2，流程图示出了根据本发明的实施例的配置复杂度评估方法。更特别地，图2示出了可以由图1的评估系统实现的方法。

如所示的，在步骤200中，包括配置过程和控制的配置相关数据如下面在图3和4中详细描述的那样从待评估系统被收集。在步骤201中，待评估系统的配置可以针对质量被评定。在一个实施例中，该评定可以采取例如标准性能标准检查的服务质量标准检查测试的形式。应当理解，如所示，所述系统可以绕过步骤201。

在步骤202中，所收集的配置相关数据如下面和图5中描述的那样被分析，从而产生配置复杂度度量标准和得分，其中，所述配置复杂度度量标准和得分然后被步骤203使用，其中，该步骤203产生关于待评估系统的配置复杂度的人类可读和/或机器可读报告。

现在参考图3，框图示出了根据本发明的实施例的配置相关数据收集器部件。更特别地，图3示出了配置相关数据收集器102的示例。

如所示，部件的第一集合300至303收集关于需要在待评估系统上实施的配置过程的信息。这些过程经由四个不同部件(其任意子集可以在所述配置相关数据收集器部件中出现，其中出现的那些部件的任意子集可以在收集任意特定过程时被涉及)来收集。

一个部件是人交互监视器300，其记录待评估系统与其人工管理人员的成员之间的、当那些人工成员实施配置过程时的交互。所述监视器300可以采取视频记录、屏幕上内容的“屏幕录制(screencam)”捕获或与系统的界面的交互的自动化收集等等形式。

接下来是过程文档分析器301，其从过程的已归档版本中提取组成配置过程的步骤、顺序和参数，其中，所述过程的已归档版本例如是但不限于：诸如安装手册的人类可读文档和诸如可执行脚本的机器可读文档。

接下来是直接输入界面302，该直接输入界面302允许人手动输入特定配置过程的步骤、顺序和参数，而不必非要在待评估系统上实施其或在文档中表示其。

最后是预提供过程的加载器303，其允许这种可能：待评估系统的配置过程已用合适的机器可读格式被归档，并且仅需要被加载到收集器102中。

部件的下一集合304至306收集关于待评估系统中出现的配置控制的信息。配置控制是定义和更改系统的配置的参数、可执行操作、状态显示和可修改状态块。再次地，这些部件(304至306)的任意子集可以出现在所述配置相关数据收集器中，以及出现的那些部件的任意子集可以用于任意给定的复杂度分析。配置控制提取器(extractor)304分析待评估系统的界面以便识别可用配置控制的集合。直接输入界面305实施与部件302类似的功能，其允许关于配置控制的信息的手动输入。最后，预提供控制的加载器306类似于部件303，以及允许预定义的、机器可读表示的配置控制被加载到所述配置相关数据收集器中。

过程析取器(distiller)和提炼器(abstractor)307从部件300至302中获得所述收集的信息。其将多数据源合并在一起，以及经由将专用于待评估系统的元素映射到配置过程的一般模型308的元素来提炼产生的过程。在一个实施例中，所述模型由定义过程元素并指定其可以怎样被汇总在一起的可扩展标记语言(XML)方案来描述。

控制析取器和提炼器309除了使用配置控制的一般模型310来处理配置控制而非配置过程外，其实施与所述过程析取器和提炼器相同的功能。应当指出，所述控制析取器和提炼器和所述过程析取器和提炼器进行通信以便允许以下情况，其中，控制的存在在过程析取期间中被推断出、以及在控制析取期间识别的控制暗示出过程的存在。

最后，配置数据编码器311取得所述已析取和已提炼的过程和控制，并且将其编码为配置相关数据的标准表示。在一个实施例中，该表示基于所述抽象控制和过程模型用遵循XML方案的XML来捕获。应当指出，所述过程和控制的加载器(303和306)允许绕过所述析取器和提炼器对预存在的已析取和已提炼过程和控制的直接加载。

图4示出了基于图3中的配置相关数据收集器部件的过程。第一个步骤400用于选择哪个(哪些)方法将被用于收集关于配置过程的数据。步骤401至404中的方法的任意子集可以被使用，或者所述过程收集步骤可以被整个忽略掉。在所述四个方法中，第一个方法401经由前面提到的人交互监视器300通过监视待评估系统的管理人员与该系统其自身之间的人交互来收集数据。第二个方法402经由过程文档分析器301通过分析文档或脚本来收集配置过程。第三个方法403使用直接输入界面302而允许过程被人工操作员手动输入。最后，第四个方法404直接使用预提供过程的加载器303加载预指定的过程。

所述配置相关数据收集过程中的下一步骤是从子方法406至408中选择哪个(哪些)方法(如果有的话)将被用于收集关于配置控制的数据。一个选项406使用配置控制提取器304来识别配置控制。另一选项407允许关于配置控制的数据经由直接输入界面305的手动输入。最后，配置控制数据的预指定集合可以经由预提供控制的加载器306被加载408。

一旦所述配置控制和过程被收集，则接下来的步骤409是使用控制析取器和提炼器309析取和提炼所收集的数据，然后用配置数据编码器311编码那些结果。

现在参考图5，框图示出了根据本发明的实施例的复杂度分析器部件。更特别地，图5示出了复杂度分析器部件104的示例。该部件使用来自所述配置相关数据收集器的已编码的配置控制和过程103。

所述复杂度分析器部件首先分析该信息以便提取所述配置控制和过程的定量特征表示(500)。例如，该复杂度分析器可以识别顺序并且计算所述配置过程中不同类型配置活动的分布，或计算控制类型的分布和控制依赖性图的复杂度，或者可以应用人类精神处理方面的仿真来计算由配置过程对人的精神能力施加的负担。

接下来，所述复杂度分析器基于在前一步骤中提取的定量特征表示向待评估系统指派复杂度得分(501)。该步骤可以涉及例如经由合并和加权所述定量特征表示的简单数据规约，或者可以涉及其中复杂度根据所述定量特征表示被预测的基于模型的方法。

接下来，如果如此被希望的话，则所述复杂度得分可以被映射到所期望的人工级别行为(502)。该映射可以利用人工配置复杂度成本模型105，所述模型对于在501中产生的复杂度分数如何影响到人类感知的复杂度属性进行建模。这些属性的示例包括但不限于：所期望的完成时间、错误率、典型配置任务的错误严重性、以及实现这些时间和错误率所需的人工管理员的数量和技术水平。

最后，如果如此被希望的话，则所述复杂度分析结果可以基于配置质量评定(如果可用)被调整(503)。该调整可以采取通过由待评估系统的配置的所度量的质量对所述复杂度分析结果进行加权的形式。其还可以仅仅是门控函数，其中，如果所评定的质量不充分，则所述复杂度分析结果被用待评估系统尚未完成所述配置复杂度评估的指示所代替。

现在参考图6，框图示出了根据本发明的实施例的报告器部件。更特别地，图6示出了报告器部件107的示例。

该报告器部件将被表示为配置复杂度度量标准和得分106的所述复杂度分析器部件的结果当作输入。该报告器实施两个功能。

第一，该报告器应用、合并和加权由所述复杂度分析器提供的各个度量标准和得分(600)。该步骤利用复杂度加权算法和参数601，其中，所述复杂度加权算法和参数601可以是预定义的、由该报告器工具的用户提供的或被自动开发的。作为示例，一种可能的加权算法是：基于下述参数为由所述复杂度分析器产生的每个类型的度量标准和得分指派金钱-成本的函数，所述参数指定了人力时间的实际成本和由待评估系统提供的服务上的配置错误所产生的预期金钱影响。该算法产生对于待评估系统上的配置任务怎样影响拥有其的总成本的估计。

所述报告器的下一步骤(602)是使用来自前一步骤的数据和利用用于确定评估报告的格式的输出格式规范库603而生成配置复杂度评估报告。可能的输出格式规范可以包括用于待评估系统的人类可读评估的文档结构和模板，以及例如被表示为XML方案的结构化机器可读报告方案。

现在参考图7，框图示出了根据本发明的实施例的配置质量评定器部件。更特别地，图7示出了配置质量评定器109的示例。如所示，所述配置质量评定器包括三个子部件：测试生成器700、响应收集器701和质量计算器702。

测试生成器700对待评估系统应用配置质量测试。这些测试可以包括：用于对像功能、正确性和性能的质量方面的检查的仿真的用户事务；用于对负载和压力下的质量的检查的完全的仿真工作负载；用于测试非正常情况下的质量的干扰(例如故障、负载峰值、仿真的安全事故)；以及其它质量相关的测试。响应收集器701收集待评估系统对所应用的质量测试的响应。质量计算器702基于对所应用的质量测试的所述响应计算待评估系统的配置质量。所述质量计算器产生随后被复杂度分析器104使用的配置质量评定110。

最后参考图8，框图示出了根据本发明的实施例的用于实现配置复杂度评估系统的计算机系统。即，图8示出了一种计算机系统的说明性实现，其中，根据所述实现，配置复杂度评估系统的一个或更多部件/方法(例如在图1至7的上下文中描述的部件/方法)可以被实现。例如，图8的计算机系统可以实现关联于图1的配置复杂度评估系统的部件以及实现这里描述的方法。同样，图8的计算机系统可以表示图1的待评估系统100的实现。再进一步地，图8的计算机系统可以表示被例如管理人员、用户等的关联于图1的环境的一个或更多个体所使用的计算机的实现。

应当理解，所述各个部件/方法可以在一个所述计算机系统上或在多于一个的所述计算机系统上实现。在分布式计算系统的实现的情况下，所述各个计算机系统和/或设备可以经由例如因特网或万维网的合适网络连接。然而，所述系统可以经由私有或本地网络实现。本发明不限于任何特定网络。

如所示，所述计算机系统可以根据经由计算机总线805或可替换的连接装置进行耦合的处理器801、存储器802、I/O设备803和网络接口804来实现。

应当理解，这里所使用的术语“处理器”旨在包括任意处理设备，例如包括CPU(中央处理单元)和/或其它处理电路的处理设备。还应当理解，术语“处理器”可以指多于一个的处理设备，以及关联于处理设备的各个单元可以被其它处理设备共享。

这里所使用的术语“存储器”旨在包括关联于处理器或CPU的存储器，例如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、固定存储器设备(例如硬盘驱动器)、可移除存储器设备(例如磁盘)、闪存等。

另外，这里所使用的短语“输入/输出设备”或“I/O设备”旨在包括例如：用于向处理单元输入数据的一个或更多输入设备(例如键盘、鼠标等)，和/或用于呈现关联于处理单元的结果的一个或更多输出设备(例如扬声器、显示器等)。

再进一步地，这里所使用的短语“网络接口”旨在包括例如用于允许所述计算机系统经由合适的通信协议与另一计算机系统通信的一个或更多收发器。

相应地，包括用于实施这里描述的方法的指令或代码的软件部件可以被存储在一个或更多关联的存储器设备(例如只读存储器、固定或可移除存储器)中，以及当所述软件部件即将被使用时，可以被CPU部分或完整地加载(例如加载到随机存取存储器中)并执行。

在任意情况下，应当理解，这里描述和在附图中示出的本发明的技术可以用各种形式的硬件、软件或其组合来实现，例如一个或更多具有关联的存储器的操作上可编程的通用数字计算机、实现专用的集成电路、功能电路等。在给出这里提供的本发明的技术的情况下，本领域的普通技术人员将能够设想本发明的技术的其它实现。

相应地，如上面说明性地阐述的，本发明的实施例提供一种用于对计算机系统的配置复杂度的标准的、可再现的评估的系统和方法。所述方法有利地可以包括用于从计算系统收集配置相关数据、分析配置相关数据从而计算配置过程的复杂度、以及报告计算机系统配置复杂度的技术。所述系统有利地可以包括配置数据收集器、复杂度分析器、配置质量评定器和报告器。所述数据收集器可以从实际配置过程的跟踪或从计算系统所显露的配置控制的集合中收集配置信息。所述质量评定器可以例如在其向其用户递送的服务质量方面评估特定计算机系统配置的质量。所述配置复杂度分析器可以使用所述收集的配置数据和质量评定来计算配置复杂度的低级方面的定量度量以及人类所感知复杂度的高级预测。最后，所述报告器可以基于所述配置复杂度分析的结果产生计算系统的配置复杂度的人类可读和机器可读的评估报告。

另外，尽管上面的说明性实施例描述了以自动化方式实施的本发明的步骤/操作的性能，但本发明不限于此。即，作为进一步的示例，收集配置相关数据、分析配置相关数据和报告复杂度可以完全手动地实施、或者通过手动活动、自动化和基于计算机的工具的混合来实施(例如使用电子表格进行所述分析，或者手动收集配置数据并将其馈送到自动化复杂度分析器)。

尽管本发明的说明性实施例在这里已参考附图被描述，但应当理解，本发明不限于那些确切的实施例，以及在不脱离本发明的范围或精神的情况下，本领域的技术人员可以做出各种其它改变和修改。

Claims (30)

1.一种用于定量评估关联于待评估系统的配置的复杂度的方法，包括以下步骤：

收集所述待评估系统的配置相关数据；

定量分析所述配置相关数据的至少一部分，从而估计所述待评估系统的配置复杂度；以及

基于所述定量分析来报告所述待评估系统的配置复杂度。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括评定所述待评估系统的配置的质量的步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述报告步骤进一步包括基于所述定量分析和所述质量评定来报告所述待评估系统的配置复杂度。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述收集待评估系统的配置相关数据的步骤进一步包括捕获一个或更多配置过程。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述捕获一个或更多配置过程的步骤进一步包括以下步骤的一个或更多：

监视一个或更多人工操作员的行为；

分析文档或脚本；

允许配置过程的直接手动输入；以及

加载配置过程的一个或更多明确规范。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述收集待评估系统的配置相关数据的步骤进一步包括收集关于一个或更多配置控制的数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述收集关于一个或更多配置控制的步骤进一步包括收集包括参数、可执行操作、状态显示和配置储存库中的一个或更多的数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述定量分析所述配置相关数据的至少一部分从而估计待评估系统的配置复杂度的步骤进一步包括计算一个或更多配置复杂度得分。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述一个或更多配置复杂度得分包括人工完成时间得分、错误率得分、指定数量的具有指定技术水平的人工操作员的错误严重性得分和基于所收集的配置相关数据的统计概括的原始复杂度得分中的一个或更多。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述定量分析所述配置相关数据的至少一部分从而估计待评估系统的配置复杂度的步骤进一步包括使用人工配置成本模型。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述报告待评估系统的配置复杂度的步骤进一步包括用人类可读格式和机器可读格式中的一个或更多报告所述复杂度分析的结果。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述报告待评估系统的配置复杂度的步骤进一步包括经由计算指定配置过程的财政影响的算法产生报告。

13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述自动化方法可用于动态地使一个或更多配置界面适应于最小化配置复杂度。

14.根据权利要求1所述的方法，其中，所述自动化方法可用于经由选择最小化配置成本的一个或更多系统配置来优化提供一个或更多托管服务的财政成本。

15.用于定量评估关联于待评估系统的配置的复杂度的装置，包括：

存储器；以及

至少一个处理器，其耦合到所述存储器，并且可运转用于：(i)收集所述待评估系统的配置相关数据；(ii)定量分析所述配置相关数据的至少一部分从而估计所述待评估系统的配置复杂度；以及(iii)基于所述定量分析来报告所述待评估系统的所述配置复杂度。

16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述至少一个处理器进一步可运转用于评定所述待评估系统的配置的质量。

17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述报告操作进一步包括基于所述定量分析和所述质量评定来报告所述待评估系统的配置复杂度。

18.根据权利要求15所述的装置，其中，所述收集待评估系统的配置相关数据的操作进一步包括捕获一个或更多配置过程。

19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述捕获一个或更多配置过程的操作进一步包括以下的一个或更多：

监视一个或更多人工操作员的行为；

分析文档或脚本；

允许配置过程的直接手动输入；以及

加载配置过程的一个或更多明确规范。

20.根据权利要求15所述的装置，其中，所述收集待评估系统的配置相关数据的操作进一步包括收集关于一个或更多配置控制的数据。

21.根据权利要求20所述的装置，其中，所述收集关于一个或更多配置控制的数据的操作进一步包括收集包括参数、可执行操作、状态显示和配置储存库中的一个或更多的数据。

22.根据权利要求15所述的装置，其中，所述定量分析所述配置相关数据的至少一部分从而估计待评估系统的配置复杂度的操作进一步包括计算一个或更多配置复杂度得分。

23.根据权利要求22所述的装置，其中，所述一个或更多配置复杂度得分包括人工完成时间得分、错误率得分、指定数量的具有指定技术水平的人工操作员的错误严重性得分和基于所收集的配置相关数据的统计概括的原始复杂度得分中的一个或更多。

24.根据权利要求15所述的装置，其中，所述定量分析所述配置相关数据的至少一部分从而估计所述待评估系统的配置复杂度的操作进一步包括使用人工配置成本模型。

25.根据权利要求15所述的装置，其中，所述报告所述待评估系统的配置复杂度的操作进一步包括用人类可读格式和机器可读格式中的一个或更多报告所述复杂度分析的结果。

26.根据权利要求15所述的装置，其中，所述报告所述待评估系统的配置复杂度的操作进一步包括经由计算指定配置过程的财政影响的算法产生报告。

27.根据权利要求15所述的装置，其中，由所述装置实施的所述操作可用于动态地使一个或更多配置界面适应于最小化配置复杂度。

28.根据权利要求15所述的装置，其中，由所述装置实施的所述操作可用于经由选择最小化配置成本的一个或更多系统配置来优化提供一个或更多托管服务的财政成本。

29.一种用于定量评估关联于待评估系统的配置的复杂度的制品，包括一种机器可读媒体，所述机器可读媒体包含当被执行时实现以下步骤的一个或更多程序：

收集所述待评估系统的配置相关数据；

定量分析所述配置相关数据的至少一部分从而估计所述待评估系统的配置复杂度；以及

基于所述定量分析来报告所述待评估系统的配置复杂度。

30.一种用于定量评估关联于待评估系统的配置的复杂度的系统，包括：

配置相关数据收集器，用于收集所述待评估系统的配置相关数据；

复杂度分析器，用于定量分析所述配置相关数据的至少一部分从而估计所述待评估系统的配置复杂度；以及

报告器，用于基于所述定量分析来报告所述待评估系统的配置复杂度。

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