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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

3.2.1.概述

?首先对xx年和xx年的全年税收业务量进行了统计，出税收业

务量的增长趋势，

?对xx至xx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。

3.2.2.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，xx年全国税票业务总量大约有2.1

亿笔，xx年全国税票业务总量大约有2.4亿笔；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xx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。

3.2.3.省集中模式性能需求

3.2.3.1.税票业务量分省估算

表3-1xx—xx年税票业务量统计及增长情况估算表

3.2.3.2.用户访问量估算

表3-2用户访问量计算

3.2.3.3.系统处理能力计算

?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：

?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：

高峰日交易量=年业务量/11/3*80%*8