什么可能包含所需的平均响应时间和平均请求率作为一个因素？
我不会说有一个algorithm，至less我知道这个algorithm太复杂了。
您需要的服务器数量范围很广，取决于您的网站所做的事情，获得的stream量，网站的重要性以及您需要的可靠性。
没有服务器端代码的小型小型站点可以处理大量的stream量，并且在服务器不堪重负之前可能会耗尽带宽。
如果您的网站非常复杂，处理项目数量很多或者需要100％的运行时间，则您需要很多服务器。
杰夫是正确的，这里的variables数量太大，以至于难以把握。 如果你运行一个将video转换成MP3的networking服务，CPU将会变得非常快。 如果您运行的网站stream式传输video或音乐，带宽将饱和。 那么你有什么语言你写的，你的编码器有多好…..
当然 – 每个网站及其所有组件都会有所不同：服务器的硬件（假设它们完全相同），所有networking链接的速度（外部和内部，如果数据库很重）。
因此，对于您的代码，您可以使用LoadRunner之类的工具将活动从一个服务器增加到一个服务器，并获得请求率（同时用户）和响应时间的graphics。 根据符合直线或曲线的数据制作一个等式。
现在添加第二台服务器，并执行完全相同的testing。 看看方程是否相同。 现在加倍用户数量，看看图表是否在相同的方程上继续，或者如果它不同。
继续这样做，你有你的algorithm。 但是，在某些时候，您将不能添加Web服务器来提高响应时间。 你已经find了一个不是你的networking服务器数量的瓶颈。 确定是什么并修复它。
啊哈 – 现在你已经改变了另一个variables，除了请求的数量。 重新做你所有的工作。 每次更改代码时，还要重新执行所有工作，或者为数据库添加索引，或者改进硬件，甚至在SAN中放入更多caching（例如）。
另外 – 对于用户，请记住，有不同types的活动 – 想想亚马逊。 一些用户是否浏览了很多，有些用户花了很多时间在评论或留言板上，做一些加载购物车，然后结账？ 您必须从您的生产系统中测量用户活动的types，以便在您的testing中使用用户类，以希望模仿生产负载的比例。
这样的build模系统存在，但是它们很昂贵。 看看Hyperformix和Opnet作为你的问题的解决scheme。 有一件事要记住，所有的模型都包含一定程度的假设，在未来的某个时刻，您将需要对您的模型/build议的模型进行实际的性能testing，以确定这些假设是否正确，预料到的。 通常情况下，实际性能testing会导致新的信息被用来更新模型，使其成为实际应用程序性能的更好预测。