目的

作为使用第三方（阿里云）的我司来说，我个人觉得很多钱是浪费了。在知乎上有人讨论自建和上云哪个省钱，其实还是要看在公有云上怎么用，公有云很多资源具有召之即来挥之即去的特性，实际上是可以最大限度的去压榨的。做容量规划的目的，很简单，向规划要资源利用率、投入产出比，算的是笔经济账。对个人而言，替公司节约几十甚至上百万的费用，这种贡献自然会得到丰厚的回报。对企业而言，节约了费用和开支，资源可以使用到其他地方，继而可以提高竞争力。所以，容量规划是必须而且重要的。

容量规划步骤

我个人构思的步骤有如下，虽不成熟，但是独立思考所得。容量规划有个前置条件，即系统的性能瓶颈已经或者大部分都被识别，在做规划的时候尽量保守一些。大致步骤和关键点：

确定系统资源消耗类型（计算密集耗cpu、数据密集吃内存、网络或读写密集吃io），掌握系统在某资源配置情况下，能够支持的并发数。建立各系统的并发模型。
掌握系统当前线上环境日常流量特征，并基于该特征制定一个流量模型。
基于流量模型定制一个资源的基准水位，以达到支持日常访问较合理的资源利用率。
核心服务的流量监控报警方案及自动扩容、缩容方案。

系统并发压测方案

采集线上流量特征，建立流量模型、生成压测模型；

笔者是电商行业，所以对于高频的营销工具也需要单独压测，比如拼团购、限时折扣、拉人应用等。这些工具都是高并发、突发性流量的主要来源。

资源利用率的判定

理论上，在系统不崩溃、响应正常的前提下，资源利用率的平均值在80-90%，是最优的利用率，它最大限度的压榨了机器的价值。但是很明显，人工构建的系统，想要达到这种级别的利用率而系统一切ok的话，可能要投入更多的研发资源来优化，对于中小企业来说，可能就有点缘木求鱼了，毕竟业务才是王道。退而求其次的话，资源利用率降低一个档次，在60-80%，就是一个比较合理的利用率(压榨)了。