“计算机网络与计算机系统的性能评价”
计算机网络中的网络性能评估与调优
计算机网络中的网络性能评估与调优计算机网络的性能评估和调优对于保障网络的高效运行和提供优质的网络服务至关重要。
本文将介绍网络性能的评估指标、评估方法以及调优策略，帮助读者了解如何提升计算机网络的性能。
一、网络性能评估指标在评估网络性能时，我们需要考虑以下指标：1. 带宽：指网络中能够传输数据的最大速度，通常以Mbps（兆位每秒）为单位。
带宽越高，网络传输速度越快。
2. 延迟：指数据从发送端到接收端所需要的时间。
延迟越低，网络响应越迅速。
3. 丢包率：指在数据传输过程中丢失的数据包的比例。
丢包率越低，网络可靠性越高。
4. 吞吐量：指在特定时间内网络能够传输的数据量。
吞吐量越大，网络数据处理能力越强。
5. 网络拥塞：指网络中出现过多的数据流量导致性能下降的情况。
拥塞问题会导致延迟增加和丢包率上升。
二、网络性能评估方法针对网络性能评估，常用的方法有以下几种：1. 基准测试：通过在网络中传输已知量级的数据，来评估网络的性能。
可以使用网络性能测试工具进行基准测试，如Iperf、Ping等。
2. 实时监测：使用网络监测工具对网络流量、延迟、丢包率等进行实时监测，以获取网络性能的实时数据。
3. 流量分析：通过对网络流量进行分析，了解网络中的瓶颈和性能问题。
可以使用流量分析工具，如Wireshark、tcpdump等。
4. 模拟仿真：通过使用网络仿真工具，在虚拟环境中模拟真实的网络场景，评估网络性能并进行调优。
三、网络性能调优策略为了提升网络性能，可以采取以下调优策略：1. 网络拓扑优化：优化网络拓扑结构，合理规划网络设备的位置和连接方式，减少网络传输路径的长度和复杂度。
2. 带宽管理：合理分配带宽资源，根据网络使用情况进行调整，避免网络拥塞。
可以使用带宽管理工具进行带宽控制和限制。
3. 缓存和负载均衡：通过使用缓存技术和负载均衡策略，将网络负载分散到多个服务器上，提高网络性能和响应速度。
4. 优化传输协议：选择合适的传输协议，如TCP、UDP等，并根据具体需求进行协议参数的调优。
计算机网络的性能评估与优化方法
计算机网络的性能评估与优化方法计算机网络的性能评估与优化是提升网络效率和稳定性的重要工作。
在不同的应用场景下，网络性能评估可以包括带宽利用率、传输速度、延迟等指标的评估和优化。
本文将介绍一些常见的计算机网络性能评估与优化方法。
一、性能评估方法1. 带宽利用率评估带宽利用率是衡量网络资源利用情况的重要指标。
可以通过统计网络流量、分析数据包的传输情况来评估网络中每条链路的带宽利用率。
一种常见的方法是使用网络监测工具，例如SNMP（Simple Network Management Protocol）来实时监测网络链路的带宽利用率，并生成带宽利用率报告。
2. 传输速度评估传输速度也是网络性能评估的重要指标之一。
可以通过测试从源节点到目的节点的数据传输时间来评估网络的传输速度。
常用的测试方法包括Ping命令和速度测试工具，例如iPerf。
Ping命令可以测试两个节点之间的往返时间（RTT），从而评估网络的延迟；而iPerf则可以测试节点之间的实际传输速度。
3. 延迟评估延迟是指从发送数据到数据被接收的时间间隔。
在一些对时间要求较高的应用中，如实时视频通信、在线游戏等，延迟是一个重要的性能指标。
可以通过Ping命令或者专门的网络延迟测试工具，例如pingplotter，来评估网络的延迟性能。
另外，一些网络管理工具也可以提供更详细的延迟分析报告。
二、性能优化方法1. 带宽优化带宽优化旨在提高网络资源的利用率，减少带宽的浪费。
一种常见的带宽优化方法是使用压缩算法对网络数据进行压缩，减少传输的数据量，从而节省带宽资源。
另外，使用带宽管理工具，如Traffic Shaping等，可以对网络流量进行合理的调度和管理，优化带宽利用。
2. 数据传输优化数据传输优化旨在提高数据的传输速度和稳定性。
一种常见的优化方法是使用数据分发技术，如CDN（内容分发网络），将数据分布在多个服务器上，从而提高用户访问数据的速度和稳定性。
网络与系统性能评估与优化
网络与系统性能评估与优化随着信息技术的快速发展，网络和系统性能的评估与优化变得越来越重要。
无论是企业的网络通信系统，还是个人设备的操作系统，都需要经过评估和优化，以提高性能和效率。
本文将从网络和系统两个层面来探讨网络与系统性能的评估与优化方法。
一、网络性能评估与优化网络的性能评估主要包括带宽、延迟、丢包率等指标的测量和分析。
在评估过程中，可以采用各种工具来对网络进行监测和测试，比如ping命令、速度测试工具等。
通过对这些指标的分析，可以了解网络的运行状况，找出瓶颈和问题所在。
针对网络性能问题，可以采取以下优化方法：1. 增加带宽：如果网络带宽不足，可以通过增加网络带宽来提高网络性能。
2. 优化路由：合理优化网络路由，减少包丢失和延迟，提高网络数据传输的效率。
3. 增加缓存：在网络的关键节点增加缓存，可以减少网络延迟，提高数据传输速度。
4. 负载均衡：对于负载较高的服务器，可以采用负载均衡的方式，将请求分散到多个服务器上，提高网络性能和响应速度。
二、系统性能评估与优化系统性能评估主要关注计算机硬件和软件的性能，包括计算速度、响应时间、资源利用率等指标的评估。
在系统性能评估过程中，可以采用一些性能测试工具进行测试和监测，比如系统监视器、性能分析工具等。
针对系统性能问题，可以采取以下优化方法：1. 硬件升级：对于老旧的计算机硬件，可以考虑升级或更换，以提高系统的计算能力和响应速度。
2. 软件优化：对于系统运行过程中的瓶颈，可以通过软件优化来提高系统性能，比如优化算法、减少资源占用等。
3. 清理系统垃圾：定期清理系统中的垃圾文件和无用程序，释放存储空间，提高系统的运行效率。
4. 安全防护：合理设置系统的安全防护措施，防止病毒和恶意软件对系统性能造成影响。
网络与系统性能的评估与优化是一个不断迭代的过程，需要根据不同的需求和实际情况进行定期的评估和优化。
只有不断分析和改进，才能提高网络和系统的性能，提供更好的使用体验和服务质量。
计算机系统性能评估的性能指标与评估方法
计算机系统性能评估的性能指标与评估方法计算机系统性能评估是指通过一定的指标和评估方法来衡量计算机系统的性能表现。
准确评估计算机系统的性能对于优化系统设计、提高计算效率以及保证系统稳定性至关重要。
本文将探讨计算机系统性能评估中常用的性能指标以及评估方法。
一、性能指标1. 响应时间：响应时间指的是计算机系统响应用户请求所需的时间，也称为系统响应速度。
一般来说，响应时间越短，系统性能越好。
常用的衡量方法包括平均响应时间、最大响应时间等。
2. 吞吐率：吞吐率是指在一定时间段内计算机系统能够完成的任务量。
通常以每秒钟能完成的请求数量来衡量，单位为TPS （Transactions per Second）。
吞吐率越高，系统处理能力越强。
3. 并发性能：并发性能表示计算机系统在单位时间内能够同时处理的请求数量。
高并发性能意味着系统能够有效处理大量并发请求，提高用户的访问效率。
4. 可用性：可用性是指计算机系统在规定时间内一直处于正常运行状态的能力。
可用性通常以百分比来表示，越高代表系统越可靠。
常用的可用性指标有平均无故障时间（Mean Time Between Failures，MTBF）和平均修复时间（Mean Time To Repair，MTTR）。
5. 可扩展性：可扩展性是指计算机系统在面对不同负载时，能够有效地增加硬件或软件资源以满足需求。
高可扩展性意味着系统具备较好的适应性和灵活性。
二、评估方法1. 负载测试：负载测试是通过模拟真实用户行为，对系统进行压力测试，以评估系统的性能表现。
通过控制用户数量和并发请求，可以了解系统在不同负载下的响应情况、吞吐率和稳定性等。
2. 基准测试：基准测试是指将计算机系统在特定环境下的性能表现作为参考标准，并与其他系统进行比较。
通过在相同的环境中运行同一套测试用例，可以评估系统在不同配置下的性能改进效果。
3. 静态分析：静态分析是通过对系统的代码、配置文件等静态信息进行分析，来评估系统的性能。
计算机系统性能评价的认识和理解
计算机系统性能评价的认识和理解计算机系统性能评价是指对计算机系统进行全面的性能分析和评估的过程，以确定计算机系统的各项指标和参数是否能满足需求，并找出系统中可能存在的瓶颈和优化空间。
该评价从硬件、软件和网络等多个方面对计算机系统的性能进行评估，以便进一步的改进和优化。
首先，计算机系统的性能评价可以帮助用户了解系统的功能和性能特点，并做出明智的决策。
通过性能评价，用户可以了解到一个计算机系统的处理能力、存储容量、传输速度等性能指标。
这些指标对于使用计算机系统的用户来说非常重要，他们可以通过评价结果选择合适的计算机系统，满足自己的需求。
另外，对于计算机系统的管理员和维护人员来说，性能评价可以帮助他们发现和解决系统中的问题，提高系统的稳定性和可用性。
其次，计算机系统的性能评价可以帮助发现和解决系统中的瓶颈和性能瓶颈。
在进行性能评价时，对系统的各个组成部分进行测试和分析，可以确定系统中的性能瓶颈并进行改进。
例如，通过对CPU的性能进行测试，可以发现是否存在CPU使用率过高的问题或者不足的情况；通过对内存的性能评价，可以判断系统是否存在内存泄露或者内存不足的问题。
通过对硬盘读写速度的测试，可以发现是否存在硬盘性能瓶颈。
通过这些评价结果，可以对系统进行相应的优化和改进，提高系统的性能。
另外，计算机系统的性能评价也可以帮助用户了解系统的可扩展性和可靠性等方面。
在进行性能评价时，可以模拟系统负载和压力测试，以了解系统在高负载情况下的表现。
这可以帮助用户判断系统的可靠性、稳定性和扩展性。
例如，在进行并发测试时，可以测试系统在多个用户同时访问时的性能表现，判断系统是否能够快速响应和处理多个用户的请求。
通过这些评价结果，用户可以了解系统的可靠性和稳定性，并根据需要进行相应的优化和调整。
总之，计算机系统的性能评价是一个全面的过程，涉及到系统的各个方面和模块。
通过性能评价，可以发现系统中的问题和瓶颈，并进行相应的优化和改进，提高系统的性能和可用性。
计算机系统性能评估
计算机系统性能评估计算机系统性能评估是一项关键的工作，它涉及到计算机系统的各个方面，包括硬件、软件、网络、数据存储等。
通过对系统的性能进行评估，我们可以了解系统的性能指标，以便优化系统的设计和运行。
一、性能评估的背景和意义计算机系统性能评估是为了评估系统的各项性能指标，包括性能瓶颈、响应时间、吞吐量等。
这些指标直接关系到系统的效率和可靠性，对于提高系统的性能和用户体验非常重要。
通过性能评估，我们可以了解系统在不同负载下的表现，并根据评估结果做出相应的优化和改进。
二、性能评估的方法和指标性能评估可以采用多种方法和指标，下面介绍一些常用的评估方法和指标：1. 负载测试：通过模拟真实用户的访问行为和数据量来测试系统的性能。
可以使用各种工具和技术进行负载测试，如Apache JMeter、LoadRunner等。
2. 响应时间：评估系统对用户请求做出响应的时间。
响应时间短意味着系统反应迅速，用户体验好。
3. 吞吐量：指单位时间内系统处理的请求数量。
吞吐量大表示系统处理能力强，性能好。
4. 并发用户量：指同时使用系统的用户数量。
并发用户量大时，系统容易出现性能问题。
5. 瓶颈分析：通过对系统进行压力测试，找到系统的性能瓶颈，进而优化系统。
三、性能评估的步骤和流程性能评估通常包括以下几个步骤和流程：1. 确定评估目标：明确评估的目标和重点，如系统的吞吐量、响应时间等。
2. 设计评估方案：根据评估目标制定评估方案，包括负载测试的策略、工具的选择等。
3. 进行评估实验：按照评估方案进行负载测试和性能数据的采集。
4. 数据分析和报告：对采集到的性能数据进行分析，总结评估结果并撰写评估报告。
5. 优化改进：根据评估结果提出优化和改进的建议，实施相应的优化方案。
四、性能评估的挑战和解决方法性能评估可能面临一些挑战，如复杂的系统架构、真实业务场景的模拟等。
针对这些挑战，我们可以采取以下解决方法：1. 合理选取评估工具和技术：根据系统的特点和评估需求选择合适的评估工具和技术，例如负载测试工具、性能监控工具等。
计算机系统性能评估与测试
计算机系统性能评估与测试计算机系统性能评估与测试是指通过一系列定量和定性的方法，对计算机系统的各项性能指标进行测试和评估的过程。
这一过程主要涉及到计算机硬件、软件和网络等方面的测试，以确定系统的可靠性、稳定性和高效性。
本文将介绍计算机系统性能评估与测试的重要性、评估方法和测试指标，帮助读者更好地理解和应用于实际工作中。
一、计算机系统性能评估与测试的重要性计算机系统作为现代社会运行和信息处理的核心，其性能是保障系统正常运行的基础。
对于企业和组织而言，计算机系统的正确性、可靠性和高效性是其生产经营的关键，而性能评估与测试则可以帮助他们确保系统的稳定和可靠。
此外，计算机系统性能评估与测试还可以提供性能改进的方向和策略，为系统的优化提供依据，提高系统的效率和用户体验。
二、计算机系统性能评估与测试的方法计算机系统性能评估与测试主要包括实测和模拟两种方法。
1. 实测方法实测方法是指通过对计算机系统进行真实运行环境下的测试和观察，收集和分析系统的性能数据。
常用的实测方法包括性能监测、压力测试和负载测试等。
性能监测是对计算机系统运行时各项性能指标进行实时监控和记录，以了解系统运行的状态和性能瓶颈。
常用的监测工具包括性能监控指标收集器和日志分析工具等。
压力测试是通过模拟并发用户访问系统的情况，对系统进行强度测试，以验证系统在高负载情况下的性能表现。
常用的压力测试工具包括JMeter和LoadRunner等。
负载测试是通过模拟不同规模的用户访问，对系统进行逐渐增加负载的测试，以确定系统的最大负载能力。
常用的负载测试工具包括Apache Bench和wrk等。
2. 模拟方法模拟方法是指通过建立数学模型或使用模拟软件对计算机系统的性能进行评估和预测。
常用的模拟方法包括系统建模、性能仿真和时序分析等。
系统建模是通过对计算机系统的结构和行为进行建模，构建系统的性能模型，以定量分析和预测系统的性能。
常用的系统建模工具包括UML和Petri网等。
如何评估计算机系统的性能指标
如何评估计算机系统的性能指标计算机系统的性能指标评估是指对计算机系统进行全面、准确地测量和分析，以便对其性能进行评估和改进。
在计算机发展的今天，我们对计算机系统的性能要求越来越高，因此评估性能指标是非常重要的。
一、性能指标的定义计算机系统的性能指标包括响应时间、吞吐量、并发性和可靠性等。
响应时间是指用户触发一个操作到操作得到反馈所需的时间；吞吐量是指单位时间内计算机系统完成的工作量；并发性是指系统处理多个任务或请求的能力；可靠性是指系统在指定时间内正常运行的概率。
二、性能指标评估的常用方法1. 实验评估法：通过设计一系列实验来模拟真实的工作负载，并测量系统在不同负载下的性能指标。
这种方法可以直观地反映系统的性能，但是需要花费大量时间和资源来设计和执行实验。
2. 分析仿真法：利用模型和仿真技术对计算机系统进行性能评估。
通过模拟系统的各种操作和行为，可以得到系统在不同情况下的性能指标，而不需要花费过多的时间和资源进行实际实验。
3. 客户评估法：根据用户的需求和反馈来评估计算机系统的性能指标。
这种方法可以直接了解用户对系统性能的感受和满意度，但是可能受到用户主观因素的影响，评估结果不够客观。
三、性能指标评估的要点1. 实际任务：性能指标评估应该基于实际的任务需求，而不是简单地进行技术性能测量。
只有了解真实的工作量和负载条件，才能对系统的实际性能进行准确评估。
2. 综合指标：性能评估应该综合考虑各个方面的性能指标，不能只注重某一方面的指标。
只有全面评估系统的性能，才能找到问题所在并进行改进。
3. 可重复性：性能评估要求测量结果具有可重复性，即相同条件下多次测量得到的结果相近。
只有具备可重复性的评估结果，才能准确判断系统的性能。
四、性能指标评估的意义与应用1. 帮助系统设计与开发：通过对计算机系统进行性能评估，可以了解系统在不同负载下的性能状况，为系统的设计与开发提供参考，使系统能够更好地满足用户需求。
2. 优化资源配置与管理：性能评估可以帮助优化计算机系统的资源配置与管理，合理分配计算资源，提高资源利用率，从而提高系统的性能。
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计算机网络与计算机系统的性能评价”1 背景计算机网络和计算机系统目前已经成为现代信息社会最重要的基础设施之一，其应用遍布社会的各个领域，成为国家发展和社会进步的基本需求，是知识经济的基本载体和支撑环境。
性能评价是计算机网络和计算机系统研究与应用的重要理论基础和支撑技术，是通信和计算机科学领域的重要研究方向，也是一门理论与实践紧密相连、内容丰富、体系完整的学科。
许多IEEE的权威会刊也都有专门的性能评价专栏，还有许多关于性能评价的国际学术年会。
此外，性能评价也是国外计算机、通信、信息科学等专业大学高年级学生和研究生的必修课程之一。
长期以来，虽然学习数学系开设的纯数学有利于夯实研究生的基础理论，但要在计算机和网络系统建模分析的具体研究中应用随机观念解决实际问题，偏重理论体系完备性和严密性的纯数学略显抽象，不容易被深刻理解，进而阻碍学生在实际系统与抽象的理论方法之间建立自然联系。
为此清华大学计算机科学与技术系于 2000 年开设“计算机网络与计算机系统的性能评价”课程，任课教师为林闯教授，笔者于 2012 年加入课程建设队伍，开始承担部分教学任务； 2014 年独立承担课程教学。
十多年来，课程在林闯教授及其教学团队的努力下，多次荣获清华大学研究生精品课程。
2课程定位计算机网络与计算机系统的性能评价”属于专业基础理论课程，强调用工程数学解决实际问题，是基础理论课和学科专业课之间的桥梁。
课程教学强调培养研究生对计算机网络和计算机系统的性能模型方法和性能分析的直观理解，熟悉基本思路，通晓性能建模与分析的一般方法，熟练并尽可能创造性地应用随机过程、排队论、随机 Petri 网等方法开展计算机网络与系统性能评价的相关研究。
课程着重培养研究生应用随机概念分析和评价计算机系统性能的基本研究能力。
此外，课程建设也致力于以学生能力培养为核心，注重理论深度，体现研究型教学的特色。
3课程建设3.1用“领会方法精髓”的思想指导教学课程内容按照系统性能评价的模型技术与方法分为3个部分：第一部分讲解基本概念和基础理论，包括随机变量及期望的相关定理、马尔可夫过程和更新过程等随机过程以及随机稳定性分析等。
第二部分是排队论，包括各种典型单节点排队模型以及乘积解 / 非乘积解排队网络。
第三部分是随机Petri 网与性能评价，主要内容有 Petri 网和各种随机 Petri 网及其在系统性能评价中的应用。
我们在教学实践中强调数学基础理论中的相关概念、定义和定理等在描述实际物理系统如计算机和计算机网络系统）时的映射关系，注意用简单的模型和示例讲述基础理论在描述和刻画实际系统时的本质。
课程讲授过程中采用幻灯讲义，但对较难的数学推导和分析内容则采用板书方式，同时在讲解详细的分析推导过程之前增加了轮廓性的介绍，之后注意总结主要结论的本质，并结合实际系统阐述理论所揭示的物理意义，适当增加应用举例，力图将抽象的数学理论讲解得直观而易理解，启发同学思考和领会方法的精髓。
如讲授离散时间马尔可夫链模型时，首先剖析单机双核 CPU共享内存系统的建模，然后扩展到多机多核计算机系统的建模，使同学们由浅入深、循序渐进地理解并掌握应用离散时间马尔可夫链建立计算机系统分析模型的关键一一结合实际系统的工作过程，分析、抽象和定义恰当的系统状态，进而确定状态之间的转移概率。
3.2将科研成果融入教学教学与科研从来都是相辅相成的。
我们精选了授课教师近年的研究成果，如网络协议的性能评价、计算机网络的性能模型与性能评价、多服务器多队列系统的模型与性能评价等。
通过对这些实例的分析，让学生了解如何对各种计算机和网络系统进行模型化描述及性能分析。
例如，笔者在讲授排队网络模型的基础理论知识时，轮廓性地介绍了大延时带宽积环境下最优拥塞窗口大小的理论分析工作，在加深同学们对闭环排队网络乘积解理论知识理解的同时，也使大家对个优秀研究成果与扎实的基础理论知识之间的关系有了生动且深刻的认识。
同时，我们也穿插介绍本领域历史上有影响力的研究成果和最新的研究进展，目的在于通过具体事例提高研究生对好的研究成果的鉴赏力。
如在讲授到相关知识点和基础理论时，简要介绍计算机性能评价领域获得ACM SIGMETRIC跌生成就奖的学者及其获奖工作的主要贡献等。
3.3以热点问题驱动教学课程主要采用教师课堂授课的方式。
此外，还根据教学内容需要，分配一定的课堂时间，安排利用本课程方法在性能评价方面取得成果的同学在课堂上分享成功经验，具体讲解和分析如何将相关理论应用到研究实践中，更直接地让学生体会到课堂学习内容的使用方法和技巧，有利于启发和开阔思路，加深对所学内容的理解。
在教学过程中，笔者会适时结合最新的研究热点，推荐些带有挑战性的研究课题（如 MapReduce 和 Spark 等新的计算模式与系统、云存储系统和分布式机器学习系统的建模分析等），供学有余力的同学凭热情和兴趣选择研究，并在学生的研究过程中尽可能地给予指导和建议。
虽然不是所有选择该项任务的同学最终都会有相应的研究成果输出，但此过程对加深课堂内容的理解无疑是有帮助的。
通常，在期末教学安排中，为说明本课程内容的可扩展性，开阔同学们的思路，也安排讲授部分课程内容在新的热点领域的研究和应用进展，以启发同学们在未来的研究工作中有意识地应用课程所学内容提高自己研究工作的水平3.4灵活开放的考核方式采用形式灵活多样的考核方式，考试题目从实际中来，开放性强，答案形式多样，鼓励同学多角度思维。
3.5 教材与讲义建设课程教材选用主讲教师林闯教授编写的《计算机网络和计算机系统的性能评价》（清华大学出版社出版），此教材是国内第一本有关多种计算机网络系统性能评价理论基础的教材，在教学过程中广泛收集学生反馈和意见，为再版修正做充分准备。
目前，该教材现已有超过 50 所大学用作信息专业研究生必读教材或参考书，在 CNKI 数据库中被引用已达500 余次。
课程主要参考书之一的《随机 Petri 网和系统性能评价》（清华大学出版社出版） 2005 年出版第 2 版，在 CNKI 材和最新的研究成果，不断完善课程内容的系统性和时效性。
中的引用达千余次。
同时，笔者也注意结合经典教例如，在讲义中引入 R.Nelson经典教材《TheMathematics of Computer Performance Modeling 》中介绍随机数学的框架体系，使同学更深刻地理解随机数学如何描述客观物理世界的系统性，拓展了本科所学概率与数理统计知识的外延，加深了对随机概念的更为全面的理解与认识。
笔者在引入飘逸稳定性分析时，结合李雅普诺夫随机稳定性分析与优化在计算机网络中的应用等最新研究成果，使同学了解和掌握了一种常用的研究分析方法。
上述举措为下一版教材的更新与修订，准备了充分的素材。
3.6 师资队伍建设课程的大部分内容涉及随机过程，是一般计算机专业师生较为生僻的数学基础知识。
教学组注重教师队伍建设，通过主讲教师林闯教授的示范和言传身教，笔者已经逐渐熟悉了课程的基本内容，可以独立承担全部教学内容，并能结合实际研究进展，不断完善课程体系，扩展针对性和时效性强的教学内容。
4主要特色与教学成果本课程旨在为计算机系统结构及相关方向的研究生提供一种基于随机模型的方法认识和理解系统性能的工程数学工具。
强调在计算机系统和计算机网络系统的背景下，应用随机概念，量化分析和评价系统及其组成系统的单元组件M卜台匕性能。
基于模型的系统性能分析主要研究应用数学理论与方法来描述系统性能参数与负载等状态之间的函数关系，方便全面而深刻地认识影响系统关键性能参数的环节或因素，有事半功倍之效。
另一方面，为数学描述与计算的方便，系统建模中往往要进行必要的简化与假设，与纯粹的数学研究不同，做合理假设是本课程强调工程数学环节中项需要重点训练的基本能力。
计算机与网络系统已经逐渐演化成为人造的复杂巨系统，其庞杂性和复杂性使系统建模与性能评价问题变得越来越复杂，并越来越引起人们的重视。
提供有效的数学理论工具、直观的模型描述方法和有效的模型分析方法以及实用的辅助分析软件，是系统性能评价所面临的迫切需要解决的问题，这也是该研究领域旗舰会议ACMSIGMETRIC一直持续关注的主要问题。
本课程在讲授的系统性能评价基本概念和基础方法同时，不断引进相对较新且成熟的研究成果，如随机稳定性分析和网络演算等，拓展选课研究生的视野，使他们及早了解计算机与网络系统性能评价领域新近有影响力的研究成果。
在介绍数学概念时强调直观性和物理背景，注意阐明定理和结论的意义和作用，强调方法和模型在实际计算机网络和计算机系统中的应用，课堂讲授注重讲解思路，剖析出每一个模型的本质，将数学理论推导化繁为简，注重推导的逻辑性讲解。
对于每一种形式定义和推导，都给出模型例子进行引导。
强调对于研究对象物理属性的观察与理解，重视合理假设与概括的工程数学思想。
通过本课程学习，在授课教师指导下，部分同学选择性地完成了与本课程内容相关的带有研究性质的开放性课程作业，做出了不错的研究成果，完成多篇学术论文，分别发表在领域权威会议和期刊上，如 IEEE INFOCOM、IWQoS、ICDCS、IEEE Trans.on Computers》《 IEEETrans.on Parallel and Distributed System 》等。
课程主讲教师林闯教授获得了 2008 年北京市教育教学成果（高等教育）一等奖。
4 学生评价课程建设和教学实践得到了选课学生的鼓励与肯定。
在清华大学网络学堂的教学评估中学生给出了正面的反馈，如：高校唯一的一门计算机性能评价方面的课程。
涵盖的内容较广泛，难度较大。
”“全国仅此一家的课程，但是确非常实用，使用范围也很广。
”“一种解决问题方法的传授，提供种用于解决多种现实问题的思路。
”“性能评价这门课给我现在的研究项目提供了强有力的理论支持，提高了我们项目的研究深度。
”“授课思路清晰，重点突出，讲课由浅入深，热情投入。
”“该课程开拓了我的视野，着实使我从中获益良多，对相关知识的探研产生了更加浓厚的兴趣。
同时，也对课程的完善给出了建设性的意见和建议，如建议以数学建模为先导课程，将该门课程由目前的 1 学期改为 1 学年”。
5下一步课程建设规划在今后本课程的教学中，除继承已形成的特色和风格，还需在以下两个方面进行加强和完善：1）改善教学方式，注重“学以致用”的能力培养。
世界一流大学，如美国 CMU、UCB MIT和UCLA 加拿大University of Waterloo，以及瑞士 EPFL（瑞士洛桑联邦理工学院）的计算机系都开设内容相似的课程，所培养的研究生每年在ACM SIGMETRI（等领域顶级会议上有出色研究成果，间接说明他们灵活应用所学方法的能力较我们的学生强。