计算机系统性能评价是研究计算系统的生产率、利用率、响应特性等性能指标，以选择或设计性能价格比高的计算机系统的过程。性能评价技术将性能转化为数量化的、可度量和比较的指标，同时提供获取系统性能信息的方法。性能评价与成本分析相结合，帮助设计和改进新型计算机系统，包括计算机应用系统的设计与改进，如选择计算机类型、型号和确定系统配置。

随着计算机系统的不断发展，系统性能问题变得日益复杂，促使研究硬件和软件监测工具、系统分析模型以及数字模拟技术。在60年代初期，用于描述离散事件的模拟语言得到问世。从60年代中期起，研究计算机系统性能评价的概念、方法和工具逐渐形成计算机科学的一个分支学科。

系统性能指标分为两类：可用性和工作能力。工作能力主要指系统在正常工作状态下所具备的能力。常用的工作能力指标包括系统生产率、利用率和响应特性。

系统生产率指单位时间内系统处理的信息量。系统或其一部分的利用率是指评价期间内实际使用时间所占的比例。响应特性则通过系统从输入到产生响应之间的时间来衡量。

描述生产率的指标有指令执行速度、吞吐率等。吞吐率单位为每秒事务数或每秒作业数，是研究和确定性能评价使用的工作负载的一项重要而困难的任务。

响应特性通常用响应时间、周转时间等度量。响应时间是从用户输入一个作业或事务结束至输出开始之间的间隔时间。周转时间则是从用户开始输入一个作业或事务至输出结束之间的间隔时间。

除了系统性能指标，还有输入输出子系统数据传输率等其他性能指标。测量技术是系统性能评价的基本手段，它通过测试设备输入测试信息并收集原始输出，进行选择、处理、记录、分析和综合，解释结果。测量工具包括硬件工具和软件工具，硬件测量工具可以测量微观事件，软件测量工具则更灵活且适用范围广。

模拟技术在系统设计、优化、验证和改进过程中十分重要，通过构造模拟模型来近似目标系统，进而了解其特性。模拟模型包括系统模型和工作负载模型，可以采用通用模拟语言或专用模拟语言进行描述。模拟模型建立后，需要进行合理性、准确度的检验，设计模拟试验，对感兴趣的输出值进行统计分析和误差分析。

分析技术通过数学方程式表示计算机系统模型，计算在给定输入条件下的性能特性。这为计算机系统性能评价提供了一种定量的方法，帮助理解系统在不同工作负载下的行为和性能。