判断软件集群规模可以从多个角度进行评估，以下是一些常见的方法和考虑因素：

基于硬件资源

内存使用：评估集群中所有节点的总内存使用量。可以使用公式：`Memory capacity used = row data size × no. of registered rows ÷ 0.75 + 8 × no. of registered rows × （assigned index number + 2） ÷ 0.66 （byte）`。

存储容量：计算集群所需的总存储空间，包括数据、日志、缓存等。例如，对于每天产生1亿条日志的数据，每条日志1KB，每天产生的日志总量为100GB，保存3个副本，则总存储需求为300GB。

CPU和带宽：评估集群中所有节点的CPU和带宽使用情况，确保它们能够满足预期的工作负载需求。

基于工作负载

预期负载：根据软件的业务需求，评估预期的用户数量、数据量、请求频率等，从而确定集群需要处理的负载量。

性能指标：考虑可接受的性能水平，如处理延迟、吞吐量等，以确保集群能够满足性能需求。

基于可扩展性和容错性

扩展性：评估集群是否能够根据业务需求进行水平扩展，以应对不断增长的数据量和用户数量。

容错性：确保集群具有足够的容错能力，能够在部分节点故障时继续运行，并且能够容忍一定的硬件故障。

基于预算

成本分析：根据集群所需的硬件资源、软件许可、运维成本等，评估集群的预算需求，确保在预算范围内实现最佳的性能和规模。

基于功能点和数据量

功能点数量：评估软件包含的功能模块数量和复杂度，功能点数量可以作为评估软件规模的一个指标。

数据量：根据软件处理的数据量大小，初步确定集群规模。例如，对于每天处理大量数据的Elasticsearch集群，可以根据数据量来评估所需的节点数量。

基于实际测试

基准测试：在实际环境中进行基准测试，测量集群的性能和资源使用情况，根据测试结果调整集群规模。

基于服务级别协议（SLA）

SLA指标：考虑与客户之间围绕停机时间、延迟和最大吞吐量的服务级别协议，这些指标直接影响集群规模的规划。

综合以上方法，可以根据具体业务需求、硬件资源、性能目标、预算限制等因素，综合评估并确定软件集群的规模。在实际应用中，可能需要结合多种方法，进行详细的容量规划和性能测试，以确保集群能够满足业务需求并提供稳定的服务。