判断软件集群规模通常需要综合考虑多个因素，以下是一些关键步骤和考虑点：
预期工作负载
确定集群需要处理的任务量和计算需求。
评估每个任务的计算和存储需求。
可用硬件资源
评估现有的CPU、内存、存储和网络带宽资源。
确保硬件资源能够满足预期的工作负载需求。
可接受的性能水平
确定集群需要满足的性能标准，如处理延迟、吞吐量等。
根据性能需求选择合适的硬件配置和集群规模。
可扩展性和容错性
集群应能够灵活扩展和收缩，以适应不断变化的工作负载。
设计应包括容错机制，以容忍硬件故障。
预算限制
在预算范围内选择最适合的集群规模。
考虑长期和短期的成本效益。
数据量
对于需要处理大量数据的软件（如Elasticsearch），根据数据量初步确定集群规模。
考虑数据保留时间和热 tier 需求。
用户量和访问模式
对于高流量的应用（如在线游戏），需要根据预期的同时在线用户数和访问模式来设计集群规模。
考虑负载均衡和容错机制，确保高可用性和流畅的用户体验。
测试和验证
在实际部署前进行性能测试和验证，确保集群能够满足性能需求。
根据测试结果调整集群规模。
示例计算
以Storm集群为例，假设有以下数据：
每台服务器的磁盘容量为8TB，内存为128GB。
每天日活跃用户100万，每人每天平均产生100条记录。
每天日志数据量约为1GB。
半年内不扩张服务器，数据保存3副本。
计算过程如下：
每天产生的日志数据量：1亿条 * 1GB = 100GB。
半年内产生的数据量：100GB * 180天 = 18TB。
保留3副本后的总数据量：18TB * 3 = 54TB。
预留20%~30%的缓冲空间：54TB / 0.7 ≈ 77TB。
所需服务器数量：77TB / 8TB ≈ 10台。
建议
详细规划：在确定集群规模前，进行详细的规划和测试，确保所有需求都得到满足。
监控和调优：部署后持续监控集群性能，根据实际情况进行调优和扩展。
灵活设计：设计时考虑未来的扩展性，以便在需求增加时能够迅速扩展集群。
通过以上步骤和考虑点，可以更加准确地判断软件集群的规模，并确保集群能够满足预期的性能和可用性需求。