- 定义评估指标
- 可用性指标
- 可用性百分比：这是最常见的指标，计算公式为“可用性百分比=(可用时间/总时间)×100%”。例如，一个系统在一个月（假设30天，即720小时）内，总共停机了2小时，那么可用时间为718小时，可用性百分比为(718/720)×100%≈99.72%。这个指标直观地反映了系统在一段时间内可供使用的程度。
- 平均故障间隔时间（MTBF）：指系统两次故障之间的平均时间间隔。对于一个可靠性较高的系统，MTBF的值会较大。例如，一个服务器在过去一年中发生了3次故障，运行总时间为8760小时（假设一年按365天计算），那么MTBF = 8760/3 = 2920小时。MTBF可以帮助评估系统的稳定性和故障频率。
- 平均修复时间（MTTR）：表示从系统发生故障到恢复正常运行所需的平均时间。如果一个系统的MTTR较短，说明在出现故障后能够快速恢复，对用户的影响较小。例如，一个软件系统每次故障后的修复时间分别为2小时、3小时和1小时，那么MTTR=(2 + 3 + 1)/3 = 2小时。
- 可用性指标
- 收集数据的方法
- 服务器日志分析
- 服务器日志记录了系统的各种活动信息，包括用户请求、系统响应、错误信息等。通过解析这些日志，可以确定系统的故障时间和正常运行时间。例如，当日志中出现大量的“500 Internal Server Error”或“503 Service Unavailable”等错误代码时，可能表示系统在该时间段出现故障。可以使用日志分析工具，如ELK Stack（Elasticsearch、Logstash和Kibana）来高效地收集、存储和分析服务器日志。
- 监控工具数据收集
- 安装专业的监控工具，如Nagios、Zabbix或Prometheus等，这些工具可以实时监测系统的各种参数，如服务器的CPU使用率、内存占用、网络连接状态、服务的响应时间等。当某个参数超出预设的阈值时，如CPU使用率持续超过90%或者服务响应时间超过5秒，监控工具会记录相关事件，并可以根据这些事件来判断系统是否出现故障或性能下降的情况。这些工具还可以生成详细的报告，为评估系统可用性提供数据支持。
- 用户反馈和调查
- 用户是直接体验系统可用性的群体，通过收集用户反馈，如用户投诉、用户在社交媒体上的评论、客服记录等，可以获取系统故障的实际情况。不过用户反馈可能存在信息不准确、不及时等问题，需要结合其他数据进行综合分析。此外，还可以通过问卷调查的方式，询问用户对系统可用性的主观感受，例如让用户对系统的稳定性、响应速度等方面进行评分，以了解用户满意度和系统可用性的实际效果。
- 服务器日志分析
- 综合评估方法
- 基于不同业务场景的权重评估
- 对于一个复杂的系统，不同的业务功能可能对可用性有不同的要求。例如，在一个电商系统中，订单处理功能可能比商品评论功能的可用性要求更高。可以为不同的业务功能设置权重，然后分别评估每个功能的可用性，最后通过加权计算得到系统的整体可用性。假设订单处理功能的权重为0.6，可用性为99.5%，商品评论功能的权重为0.4，可用性为98%，那么系统的整体可用性 = 99.5%×0.6 + 98%×0.4 = 98.9%。
- 与行业标准或历史数据对比评估
- 将评估得到的系统可用性指标与同行业的标准进行比较，了解系统在行业中的位置。例如，金融行业对系统可用性的要求通常较高，一般要求达到99.99%以上。如果一个金融系统的可用性只有99%，就需要分析原因并进行改进。同时，还可以与系统自身的历史数据进行对比，观察可用性是在提升还是下降。如果一个系统的可用性从99.8%下降到99%，需要查找近期的系统变更（如软件更新、硬件更换等）是否是导致可用性下降的原因。
- 基于不同业务场景的权重评估
