Итерации и уточнение

Составление прогнозов на основе аппроксимации системных и прикладных данных еще не завершает планирование мощностей. Чтобы повысить точность прогнозов, необходимо возвращаться к плану, проводить повторную аппроксимацию и вносить соответствующие поправки.

В идеале прогнозы должны подвергаться периодическому анализу. Проверяйте свои прогнозы мощностей на соответствие реальности еженедельно, или даже ежедневно. Если какой-либо из ресурсов скоро будет исчерпан и вы ожидаете доставки нового оборудования, следите за ним еще внимательнее. Важно помнить, что планирование будет точным только в том случае, если вы будете постоянно анализировать тренды и ставить под сомнение свои прошлые прогнозы.

В качестве примера еще раз проанализируем потребление дискового пространства. Прогноз строился на основании данных, собранных за 15-дневный период, с 26/7/05 по 09/8/05. Мы выяснили, что 30/8/05 (приблизительно через две недели) все дисковое пространство будет заполнено, если в системе не будут развернуты новые носители. А точнее, затраты дискового пространства должны достигнуть 20 446,81 Гбайт и затем превысить общее свободное пространство 20 480 Гбайт.

Насколько точным оказался прогноз? На рисунке показано, что произошло на самом деле.

Как выяснилось, у нас в запасе было примерно на четыре дня больше времени, чем предполагалось, Прогноз, сделанный на основе тренда, оказался неточным, но, по крайней мере, он оставил больше времен и для интеграции новых мощностей. Прогнозы могут как расширять окно ввода мощностей (как в нашем случае), так и сужать его.

Именно по данной причине так важно пересматривать прогнозы — это единственный способ внесения поправок в планирование мощностей со временем. Каждый раз, когда вы обновляете свой план, сделайте шаг назад и оцените, насколько удачными были предыдущие прогнозы.

Так как качество аппроксимации и точность тренда улучшаются с добавлением новых данных, данные для прогноза следует располагать в пределах подвижного временного окна. Ширина окна изменяется в зависимости от продолжительности процесса закупки.

Например, если известно, что заказ, установка и развертывание занимают в среднем три месяца, цель прогнозирования должна быть смещена в будущее не менее чем на три месяца. Желательно учитывать влияние последних событий на данные и пересчитывать прогнозы.