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capacity-planning

capacity-planning

github.com/dralgorhythm云与 DevOps12957 次安装14 周前更新
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关于 capacity-planning

capacity-planning 面向基础设施容量规划，依据当前用量和增长预期估算资源需求，并提供指标、计算公式和规划文档提纲。

主要功能

  1. 01用量基线与增长预测
  2. 02计算、存储和网络指标
  3. 03Little 定律估算
  4. 04CPU、内存与连接数计算
  5. 05扩容触发条件与阈值

适用场景

  1. 01预测未来流量的资源需求
  2. 02估算数据库连接需求
  3. 03规划内存与 CPU 容量
  4. 04对照预测跟踪实际用量

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/dralgorhythm/claude-agentic-framework --skill capacity-planning

安装后在 Claude Code 中输入/capacity-planning确认已加载。

详细介绍

容量规划

工作流

  • 基线：测量当前资源使用情况
  • 预测：预测未来增长
  • 规格：计算所需资源
  • 缓冲：为流量峰值预留余量
  • 监控：跟踪实际值与预测值

关键指标

计算
  • CPU 利用率（目标：60-70%）
  • 内存使用量
  • 请求延迟（P50、P95、P99）
存储
  • 磁盘 IOPS
  • 吞吐量（MB/s）
  • 容量增长率
网络
  • 带宽利用率
  • 连接数
  • 丢包率

估算框架

Little 定律
L = λ × W

L = Average number of items in system
λ = Average arrival rate
W = Average time in system
计算示例
Given:
- 1000 requests/second
- 100ms average response time

Required concurrent connections:
L = 1000 × 0.1 = 100 concurrent connections

资源规格

数据库连接
connections = (requests_per_second × avg_query_time) × 1.5
内存
memory = (concurrent_users × memory_per_user) + base_overhead
CPU 核心数
cores = (peak_rps × cpu_time_per_request) / target_utilization

增长规划

流量增长
  • 历史增长率
  • 计划中的营销活动／发布
  • 季节性模式
数据增长
  • 每日记录数
  • 记录大小
  • 保留策略

容量规划文档

  1. 当前状态指标
  2. 增长假设
  3. 资源预测（3、6、12 个月）
  4. 成本估算
  5. 扩展触发条件和阈值

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