APP网络性能测试白皮书
RSAS产品白皮书
R S A S产品白皮书 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-绿盟远程安全评估系统产品白皮书【绿盟科技】■文档编号产品白皮书■密级完全公开■版本编号■日期2015-10-19■撰写人尹航■批准人李晨2020 绿盟科技本文中出现的任何文字叙述、文档格式、插图、照片、方法、过程等内容，除另有特别注明，版权均属绿盟科技所有，受到有关产权及版权法保护。
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目录插图索引一. 攻防威胁的变化利用安全漏洞进行网络攻击的互联网安全问题，好像阳光下的阴影，始终伴随着互联网行业的应用发展。
近些年，网络安全威胁的形式也出现了不同的变化，攻击方式从单个兴趣爱好者随意下载的简单工具攻击，向有组织的专业技术人员专门编写的攻击程序转变，攻击目的从证明个人技术实力向商业或国家信息窃取转变。
新攻击方式的变化，仍然会利用各种漏洞，比如：Google极光攻击事件中被利用的IE 浏览器溢出漏洞，Shady RAT攻击事件中被利用的EXCEL程序的FEATHEADER远程代码执行漏洞。
其实攻击者攻击过程并非都会利用0day漏洞，比如FEATHEADER远程代码执行漏洞，实际上，大多数攻击都是利用的已知漏洞。
对于攻击者来说，IT系统的方方面面都存在脆弱性，这些方面包括常见的操作系统漏洞、应用系统漏洞、弱口令，也包括容易被忽略的错误安全配置问题，以及违反最小化原则开放的不必要的账号、服务、端口等。
在新攻击威胁已经转变的情况下，网络安全管理人员仍然在用传统的漏洞扫描工具，每季度或半年，仅仅进行网络系统漏洞检查，无法真正达到通过安全检查事先修补网络安全脆弱性的目的。
网络安全管理人员需要对网络安全脆弱性进行全方位的检查，对存在的安全脆弱性问题一一修补，并保证修补的正确完成。
这个过程的工作极为繁琐，传统的漏洞扫描产品从脆弱性检查覆盖程度，到分析报告对管理人员帮助的有效性方面，已经无法胜任。
网络安全技术白皮书范本
网络安全技术白皮书范本技术白皮书目录第一部分公司简介6第二部分网络安全的背景6第一章网络安全的定义6第二章产生网络安全问题的几个方面72．1 信息安全特性概述72. 2 信息网络安全技术的发展滞后于信息网络技术。
72．3TCP/IP协议未考虑安全性72．4操作系统本身的安全性82．5未能对来自Internet的邮件夹带的病毒及Web浏览可能存在的恶意Java/ActiveX控件进行有效控制82．6忽略了来自内部网用户的安全威胁82．7缺乏有效的手段监视、评估网络系统的安全性82．8使用者缺乏安全意识，许多应用服务系统在访问控制及安全通信方面考虑较少，并且，如果系统设置错误，很容易造成损失8第三章网络与信息安全防范体系模型以及对安全的应对措施83．1信息与网络系统的安全管理模型93.2 网络与信息安全防范体系设计93.2.1 网络与信息安全防范体系模型93.2.1.1 安全管理93.2.1.2 预警93.2.1.3 攻击防范93.2.1.4 攻击检测103.2.1.5 应急响应103.2.1.6 恢复103.2.2 网络与信息安全防范体系模型流程103.2.3 网络与信息安全防范体系模型各子部分介绍 113.2.3.1 安全服务器113.2.3.2 预警123.2.3.3 网络防火墙123.2.3.4 系统漏洞检测与安全评估软件133.2.3.5 病毒防范133.2.3.6 VPN 132.3.7 PKI 143.2.3.8 入侵检测143.2.3.9 日志取证系统143.2.3.10 应急响应与事故恢复143.2.4 各子部分之间的关系及接口15第三部分相关网络安全产品和功能16第一章防火墙161.1防火墙的概念及作用161.2防火墙的任务171.3防火墙术语181.4用户在选购防火墙的会注意的问题：21 1.5防火墙的一些参数指标231.6防火墙功能指标详解231.7防火墙的局限性281.8防火墙技术发展方向28第二章防病毒软件332．1病毒是什么332．2病毒的特征342．3病毒术语352．4病毒的发展的趋势372．5病毒入侵渠道382．6防病毒软件的重要指标402．7防病毒软件的选购41第三章入侵检测系统（IDS）423.1入侵检测含义423.2入侵检测的处理步骤433.3入侵检测功能463.4入侵检测系统分类 483.5入侵检测系统技术发展经历了四个阶段 483.6入侵检测系统的缺点和发展方向 49第四章VPN（虚拟专用网）系统494.1 VPN基本概念494.2 VPN产生的背景494.3 VPN的优点和缺点50第五章安全审计系统505.1、安全审计的概念505.2：安全审计的重要性505.3、审计系统的功能特点50第六章漏洞扫描系统516.1网络漏洞扫描评估系统的作用516.2 网络漏洞扫描系统选购的注意事项：1、是否通过国家的各种认证目前国家对安全产品进行认证工作的权威部门包括公安部信息安全产品测评中心、国家信息安全产品测评中心、解放军安全产品测评中心、国家保密局测评认证中心。
Viavi Solutions 移动网络自动化优化性能白皮书说明书
White PaperMobile Networks:Automation forOptimized PerformanceMobile networks are becoming increasingly important worldwide as people transition to a more transient lifestyle. People now use mobile networks to work remotely, stream video, and access social media applications. Soon, mobile networks will play a major role in areas such as the Internet of Things (IoT), cloud computing, and vehicle communication.This dependency on mobile networks has increased Quality of Experience (QoE) pressures on service providers at a time when bandwidth demands are also at an all-time high. How can service providers keep up with bandwidth needs and keep QoE at high levels?Service providers are doing their best to meet these demands by making macro level adjustments to networks to achieve incremental improvements in performance. But this has come at a cost. Service providers are seeing profits decline as more money and staff are needed to keep networks running in this new, complex environment. Even with the increase in operating expenditures (OpEx), traditional network optimization is not enough to keep up with the dynamic nature of today’s network traffic.What is needed is a way to automate network performance to create major leaps in optimization on a granular level, while also decreasing OpEx and freeing up staff to maintain the infrastructure and plan for expanding the network to deliver greater capacities. Major advancements have been made in recent months to make automated optimization a reality. Let’s take a closer look at the limitations of current network optimization methods, how automated optimization can overcome these limitations, and how this new method of optimizing networks can create a strategic advantage for service providers when the time comes to deploy 5G.Challenges Facing NetworksAs mobile networks continue to evolve, there are three main challenges that service providers face: interdependency, non-uniformity, and complexity. Each is a problem on its own, but together they create a network environment that is nearly impossible to optimize using traditional methods.Many of the metrics used to optimize networks are now interdependent. Changing a parameter, or parameters, to enhance the characteristics in one part of the network can have implications on other characteristics in other parts of the network. For instance, trying to increase data throughput in a certain area could affect voice traffic – either positively or negatively – in the network.This could also have a detrimental effect on design. Current designs that focus on one Key Performance Indicator (KPI) differ from designs that focus on other KPIs. This means that designs that focus on a specific KPI in isolation may or may not be the right choice for the overall performance of the network – especially as networks become increasingly non-uniform.Extreme non-uniformity is the new normal for mobile networks as regular users become power users and the overall subscriber population becomes more mobile. According to the VIAVI Mobile Data Trends report, 50 percent of data is consumed by only one percent of users. In addition, 50 percent of data is consumed in less than one percent of a network area, and this area is constantly changing. This change can be dramatic. In extreme cases,the amount of data that a cell is expected to support can increase by orders of magnitude over a period of a few minutes.This last data point is an important one. Not only has it become increasingly difficult to optimize networks because of non-uniformity, the non-uniformity is now dynamic. As this trend continues to grow, it will make it impossible to manually optimize networks in the future as this method cannot keep pace with the dynamic changes taking place. This leads to the overall problem with optimizing mobile networks: complexity. Not only are subscribers using networks in new and dynamic ways, technologies such as L TE, VoL TE, and heterogeneous networks (HetNets) have added layers of complexity that mean that changes to a network layer will not only change how that layer responds to the traffic it must convey, but it will also change the way that layer interacts with other layers. For example, changing an L TE layer may make it more or less attractive at a given location to traffic on the 3G network, and vice-versa.The number of tunable parameters is now enormous. For example, tuning just two parameters on each of 100 cells – where each parameter has 10 possible values – creates 10200 different ways these cells could be configured. That’s more than the number of atoms in the observable universe!Limitations of Network-Centric OptimizationThe three main challenges put a spotlight on the limitations of current optimization methods. While networks have become increasingly complex and dynamic, most optimization efforts are still primarily network-centric: a problem is located using network statistics and then adjustments are made to the network parameters to solve the problem. This network-centric approach of characterizing a problem using network statistics and then making macro site parameter adjustments no longer works when optimization is needed on a more granular level. This approach is also less effective when the intention is to change the configuration such that the performance is improved, rather than solve a specific problem.T aking this a step further, most macro-based adjustments create and maintain a baseline for overall network performance, but do little to optimize performance for specific locations within the network at any given time. For example, workers based in an office might tend to use voice services during the morning but then leave their office during lunch hour and go outside. While outside, their usage might migrate away from voice to data services. This illustrates the changing nature of the services demanded from the network and where they need to be delivered. An effective optimization would have to configure the network to deliver an acceptable user experience for this cohort of users, not just during the work hours and lunch break, but also during the commute time, evenings,and weekends. At each of these times the usage profile will be different and the locations will generally change. T aking automation to the limit sees the network able to adapt its configuration as the day progresses in response to the changes in the demands placed on it.But current optimization methods can only see macro locations based on overall network metrics. This creates “blind optimization” where multiple types of users at the various locations around the network are blended into one as the network tries to optimize an entire area. Doing so creates an imbalance where some users will have more resources than they need, while others will experience impaired usability.Another limitation is the iterative approach toward optimization – making small, incremental changes over time – due to the inter-dependent nature of today’s networks. This ensures that changes will not have an adverse effect on the network, but it also means that improvements are small with no major step changes in optimization. Most of these changes are use case driven and analyzed in isolation. If there is a problem with VoL TE performance for instance, current methods typically try to solve the problem in isolation without considering how it will affect other parameters such as data performance or energy consumption.Drive testing is often used in network optimization. However, drive testing uses synthetic data and is OpEx heavy. It can also take a considerable amount of time and effort to come to a network design optimized for the drive test traffic rather than the commercial users of the network.Most of all, today’s network-centric methods only focus on the network itself and have limited ability to measure or enhance the subscriber experience of using a network.Benefits of Automated Subscriber-Centric OptimizationNew methods of optimization take the focus from the network to the subscriber. Subscriber-centric optimization considers where subscribers are located, how are they using the network, and what their current QoE is at any given time. But what must happen behind the scenes to make this happen?Several advancements have made subscriber-centric optimization possible. Solutions can now collect, locate, store, and analyze data from mobile connection events, creating a repository of location intelligence from all subscribers throughout a network. This location intelligence is then transformed to deliver subscriber-centric performance engineering and Radio Access Network (RAN) planning information.Most recently, subscriber-centric performance has been taken one step further by automating network performance optimization. This new automated subscriber-centric optimization addresses the network challenges created by interdependency, non-uniformity and complexity, and can keep up with increasingly dynamic traffic patterns.Where traditional network optimization is a manual process and can take up to two weeks per site, automated optimization can optimize multiple sites at a time within hours rather than days. Where the focus of manual optimization must be a single site or a small group of sites, automated network optimization can focus on much larger clusters of hundreds of sites. Not only is the focus on larger clusters of sites possible with an automated approach, it is desirable since the exponential growth in possible parameterizations gives the optimization more scope to find configurations that maximize the performance for the mix of subscribers and applications in that region of the network. Once the area for optimization is selected, goals and success criteria are then established. KPI constraints and trade-off levels are then selected.The optimization task is then scheduled – typically processing tens of millions of events based on subscriber data with granular location intelligence. If the results create the intended improvement, the changes can be actuated into the network. The result is a fast turnaround with major step improvements in optimization without adversely affecting other parts of the network.Because this approach is automated, it also greatly reduces the staffing and OpEx needed to optimize a network.Engineers are typically able to turn around optimized designs for large areas in a very short time. In addition, automated subscriber-centric optimization directly maps revenue to QoE to keep service providers profitable and subscribers happy.In addition, the problems of interdependency and non-uniformity are overcome. Automated optimization can analyze KPIs in parallel and predict the impact of planned changes to make sure other parameters of the network will not be negatively affected. Algorithms calculate effects by predicting gains and the net costs of those gains to the network before any changes are made; and predictive decision making can resolve contradictions before they happen.This more proactive approach saves time and prevents subscribers from experiencing negative events that are common using traditional, reactionary optimization methods. As an added benefit, the ability to use granular data at the subscriber level also allows network optimization to prioritize specific subscriber groups such as VIPs or high-net individuals.In summary , traditional methods focus on network and synthetic data, are OpEx heavy , and take considerable effort and time to come to a conclusion that does not necessarily end up addressing the QoE and capacity issues. However, using subscriber-centric data ensures optimization is aligned with subscriber QoE, is OpEx light, and delivers network designs in a significantly shorter timeframe.Automated Subscriber-Centric Optimization in ActionAutomated optimization sounds good in theory , but does it work with real network traffic? Let’s look at a few real-life examples.A major mobile provider wanted to maximize data coverage and throughput by reducing the number of L TE data users on 3G. The goal was to improve data traffic volumes on an already optimized network while maintaining 3G voice service. The network had 233 cells across two Radio Network Controllers (RNCs).CollectReview areasDrive test prioritized sites Collect PM statsCollectSelect ClustersEstablish Goals & Constraints Schedule T askTIME = 1 HOUR AnalyzeOvershootersDrop Calls, Congestion, Load BalancingAnalyzeProcess Milllions of events Granular Subscriber Data Automatic analysisTIME = 1 HOURActuateOnce manually correlated Then fix all sectors that have the issuesActuateActuate optimization Design into the networkTIME = 1 HOUR ConfirmRe-drive problem areas Make final a djustments Check PM statsConfirmCompare results with predictionsTIME = 1 HOURTraditionalAutomated OptimizationAutomated optimization used subscriber-centric intelligence to analyze the current subscriber usage. Based on this intelligence, power changes were made to 67 cells, and 63 cells received antenna e-tilt changes. The result was a 1.3-point improvement in the L TE quality index and a 24 percent increase in data traffic volume – all without affecting 3G voice services. See diagram on left of page.Another service provider wanted to maximize retainability of VoL TE calls and improve VoL TE throughput while maintaining accessibility. They also wanted to make sure the changes wouldn’t impact data services. Automated subscriber-centric optimization maintained VoL TE accessibility at 99.82 percent while improvingVoL TE retainability from 97.48 percent to 98.03 percent. At the same time, the mean throughput improved by more than 13 percent. This was a major step change improvement without impacting data services. See diagram on right of page.Voice and data are not the only uses of automated optimization. Service providers can also use it to optimize energy consumption to reduce OpEx without affecting subscriber services.One service provider wanted to reduce energy consumption on their 3G network at major sites in a city while ensuring service availability. Automated optimization analyzed subscriber usage at key sites outside of normal hours and analyzed handset carrier capability. The solution also determined the optimal carrier configuration per site to optimize energy consumption while maintaining service levels. The result was a reduction in energy costs by 25 percent, saving the provider an estimated $2.4 million annually.These step changes in optimization were all possible because real subscriber-centric intelligence was being used instead of traditional synthetic data. This allowed the service providers to see what the true results would be once the changes were actuated. Automated optimization allows engineers to establish specific goals to optimize aspects such as capacity, throughput, service drops or energy savings. Service providers can also focus on a select set of parameters for the most cost effective improvements such as only changing power or e-tilt parameters.Automated Optimization and 5GSubscriber-centric automation will become even more important as mobile networks become more complex.An analysis of a number of third-party industry resources shows that networks will see several major changes by 2025:y 720 percent increase in video trafficy 700 Billion things will be connected to the Internet y 66 times increase in wireless traffic y 2000 times increase in cloud objectsy 620 times increase in data analyzed in the cloudFor mobile networks, service providers are looking to 5G to keep up with this changing demand. Although a lot of progress has been made, the standards for 5G have not been finalized. But the capabilities 5G must have to keep up with demand are staggering. According to the GSMA, 5G must accomplish: y 1G to 10G connections to end points in the field y Have 99.999 percent availability y Reduce energy usage by 90 percentA key characteristic of 5G is the expectation that it will be able to deliver connectivity to an even wider range of devices than are seen today. This will include public safety , and a plethora of Io T devices such as connected cars, smart meters and asset trackers. These devices will have a vast range of different requirements in terms of bandwidth, latency , jitter, reliability , and dynamics that will require a network to tailor the service to each set of subscribers and devices. The specific requirements for each group further compounds the problem of network-centric optimization as it’s unable to discern the impact on each device and how it needs to change to meet QoE targets.There will also be a trend towards RAN centralization and virtualization with the functionality of a traditional base station being split between centralized units and distributed units. In many cases these will need to be configured, managed and optimized in the context of their topology and transport constraints, and the subscribers they are serving. Advanced, coordinated radio transmission and reception schemes will be available which will provide better resilience to adverse radio conditions such as poor coverage and interference, but will come at a cost by placing more demands on the transport network.10 10 10101010WIRELESS FIBER© 2017 VIAVI Solutions Inc.Product specifications and descriptions in this document are subject to change without notice.mobilenetworks-wp-maa-nse-ae 30186254 900 1017Contact Us +1 844 GO VIAVI (+1 844 468 4284)To reach the VIAVI office nearest you, visit /contacts.The advent of 5G will also bring more use of Network Function Virtualization (NFV) and Software Defined Networks (SDN) to deliver network infrastructure. This will also require configuration, management andoptimization. Other inflections such as Mobile Edge Computing will mean that functionality can be distributed and configured to meet constraints such as service latency and usage of transmission bandwidth.5G will need to coexist and interwork with older technologies such as 2, 3 and 4G. Networks will gain another layer that must work optimally with the older technologies so that devices are still able to achieve their QoE targets. Any system that automates network optimization must perform effectively by taking advantage of all the layers, managing the selection of each layer, and transitions between them such that it sweats the assets and drives performance.T aken together, these various developments make tomorrow’s network more powerful by allowing devices more ways to achieve their various QoE needs. But this also creates a problem for management and optimization since there will be many more parameters to tune, the number of possible configurations explodes exponentially , and finding the optimal configurations becomes much harder.The other impact of this increased configurability is the interdependency between different parts of the network. If changes are made in the RAN to address an interference problem, this may change the backhaul demands on a network. This issue is further compounded as some subscribers may derive service from different cells. The relationship between a 5G network and the 2/3/4G layers may change as subscribers derive a service from these other layers in addition to – or instead of – the 5G layer. In addition, more devices may be attracted to the 5G layer. The network load could change as a result and place more demands on virtualized core elements. Any optimization solution must be able to consider the holistic impact of configuration changes that are under consideration, as well as their ability to deliver the variety of QoE required by the different devices. Doing this effectively in the complex and configurable network will require advanced modelling of radio, RAN, transport and core elements along with mature configuration optimization capability to optimize the infrastructure and spectrum assets while delivering the required service.The only way for this to happen is to automate optimization using subscriber-centric methods as a starting point and then add more automated features as they become available. Eventually , networks will need to have the capabilities of self-configuration, self-optimization and self-healing to keep up with subscriber demand and maintain a high level of QoE.This may sound like science fiction, but it must happen and time is not on the industry’s side. Currently , most service providers are planning mass deployments of 5G by 2020. Some service providers are already planning to make smaller deployments in 2018 and 2019. This means that automated subscriber-centric optimization is not a “nice to have” feature, but a vital step toward future networks. It’s the only way service providers will be able to keep up with the complexity of networks and the dynamic traffic patterns of the future.。
IT运维_网络质量监测系统(PMS)白皮书
一、前言随着信息技术的迅速发展，IT系统的建设以高于30%的速度逐年递增。
通讯、金融、教育、交通、政府、企业等各个行业的迅猛发展都越来越密切的依赖于现代化的IT信息网络平台。
但是高速发展的同时，各行业巨大的IT维护和管理成本也在与日俱增，IT系统建设的健康性和可管理性越来越让人担忧。
目前，IT系统中的故障诊断通常采用被动监测的方法，这种被动采集、后续处理的方法论在简单的网络拓扑结构中，诊断由于配置错误、硬件和线路故障所造成的IT系统基础架构问题，通常能够满足运维的需求。
然而，现在的企业运维人员经常面临许多由于4-7层协议所引起的业务可用性、响应性能问题，由于缺乏系统的方法和便于操作、部署的业务、网络质量监测分析系统，对于业务、应用层面问题的诊断往往会花费大量时间且不得要领，一般情况下，还需要多次现场人工测试才能发现并解决问题。
随着企业IP网络和业务的日益融合，IT系统运维工作对于能够诊断业务可用性、响应性能下降和故障的管理方法论和管理工具的需求变得越来越迫切。
运维人员需要快速发现、隔离和修复各种复杂、间歇性的网络、业务问题，并准确地将不同层面的问题转交给合适的部门或供应商处理。
东华软件的ForceView IT运维PMS网络质量监测系统可以帮助企业运维人员在IT系统中任意节点、任意节点间快速发起准确、可靠的业务层和网络层的可用性、性能主动测量、动态监测、诊断分析，而无需派遣现场工程师到现场进行检测，提高运维工作效率，大大减少解决问题所需的时间。
二、系统概览ForceView IT运维体系是东华软件经过多年经验积累、维护实践、自主研发和技术创新的结晶。
该运维体系产品采用基于Web的集中管理模式，遵循面向对象的设计结构，实现SOA模块化管理，具有先进性、安全性、开放性、可扩展性、高效性、高可靠性等特点。
该体系融合了综合监控系统、服务管理系统、流量管理系统、桌面管理系统，以实现运维工作的可用性目标、流程化目标、有效性目标、合规性目标。
SpeedStack白皮书_中文_021007
为您所需尽显优势Array 加速堆栈™ 技术白皮书概述单点网络解决方案用于管理TCP/IP和解析HTTP请求上的时间很多，最多会占到其总处理时间的80%。
而这个过程对于每个解决方案来说都是重复要做的，也就加重了网络及性能的负担。
Array 加速堆栈™技术实现了TCP/IP和HTTP处理，一种方式只处理一次的做法，从而杜绝了重复性作业。
具体如下所述：独立网络解决方案的内嵌功能效率低下Array 加速堆栈™背后的技术加速堆栈™ 技术的实际应用1371 McCarthy Blvd.苗必达市，加州95035了解 Array NetWorks 加速堆栈™技术Array 网络 加速堆栈™架构架构通过永通过永通过永无重复无重复无重复性性作业，能显著提高网络及网络及网络应用应用应用的的性能性能。
想像一下，你与一家公司签订合约，雇请了他们来建造一幢房子。
房子的设计蓝图已经通过，现在你还需要的就是通过城市规划部门的最后盖章许可。
不过，这就要花点时间了，因为项目经理必须拿着这份规划奔走于一个政府官员到另一个政府官员间，直到所有相关官员都签字同意才能开工。
于是，施工队被迫这一天的大部分时间里都无所事事，什么都不能干。
直到最后项目经理拿到了完全盖好章的同意书，工程才能开工。
而开工后一两小时后天色就日渐昏暗到晚上了，施工队也就收工了。
第二天黎明，施工队再来到现场，但忽然又不能开工。
因为项目经理不得不在开工前再跑一趟相同流程，以获得第一天所做的同意书。
这项工作日复一日，不断重复，迫使施工队将大量时间花在干等上。
而仅这段重复工作时间省下来就够再盖一幢房子了。
当然，这并不是现实生活的一个写造。
然而，这却是迄今为止运行于基于Web 的内外网上的大量“单点”或单任务解决方案的长期运行方式。
举个例子来说，我们假设一个网络管理者想要为一个基于Web 的网络添加一个服务器负载均衡(SLB)功能以管理日益增多的数据卷。
而所增加的SLB 软件对数据包流所做工作中，许多都是之前由其它网络组件已执行过的重复性步骤。
天境移动应用安全检测系统白皮书(纯方案,34页)
目录目录 (1)第一章背景和行业分析 (3)1.1 移动应用安全检测背景 (3)1.2 行业分析 (4)1.2.1金融 (4)1.2.2政企 (4)1.2.3互联网 (5)1.2.4运营商 (5)1.2.5 IOT (6)第二章天境移动应用安全检测规范和原则 (6)2.1天境移动应用安全检测规范 (6)2.2天境移动应用安全检测服务原则 (7)第三章天镜移动应用安全检测系统 (8)3.1自动化安全检测服务 (8)3.1.1自动化安全检测技术 (8)3.1.2自动化安全检测范围 (14)3.1.3自动化安全检测流程 (19)3.2人工安全检测服务 (20)3.2.1 适用范围 (20)3.2.2核心逻辑调用跟踪 (21)3.2.3注意事项 (21)3.2.4测试用例评级说明 (22)3.2.5测试过程介绍 (26)3.2.6 Android客户端应用安全测试 (28)3.2.7 iOS客户端应用安全测试 (28)3.2.8 常用安全检测模块 (29)3.3漏洞挖掘服务 (29)3.3.1敏感数据漏洞挖掘 (29)3.3.2漏洞挖掘维度 (30)3.3.3 漏洞挖掘工具 (33)第四章 xx服务收益 (34)4.1 产品价值 (34)4.2 技术优势 (34)术语及缩略语第一章背景和行业分析1.1 移动应用安全检测背景随着移动互联网产业蓬勃发展， APP在企业中扮演了越来越重要的角色。
有资料显示，工信部发布2017年上半年我国互联网业务运行情况报告，移动互联网应用数量已超402万款。
越来越多的企业己经通过APP应用实现企业业务逻辑、核心经营业务逻辑等部署，完成了从PC向手机PAD等智能移动设备的迁移。
移动办公、移动交易己经成为企业必须部署的新方式。
具不完全统计，企业APP开发市场规模将突破百亿人民币。
企业APP给各大企业带来很大的经济效益的同时，核心的APP安全方面不容忽视，多数使用者都已经经历着流量无缘无故就没了、广告弹出、甚至不知何时就被安装了一些无关的APP应用，有的甚至被木马控制，发生自己淘宝等平台账号资金被盗。
WLAN技术白皮书-802.11n D2.0
WLAN技术白皮书802.11n Draft2.0福建星网锐捷网络有限公司未经本公司同意，严禁以任何形式拷贝 修订记录日期 修订版本 修改章节 修改描述 作者0.9 Draft 黄赞福建星网锐捷网络有限公司未经本公司同意，严禁以任何形式拷贝 目录1. 概述 (4)1.1. 技术背景 (4)1.2. 技术特点 (4)1.3. 本书阅读说明 (5)2. 名词解释 (5)3. 技术分析 (6)3.1. 帧格式变更 (6)3.1.1. MPDU帧格式变更 (6)3.1.2. PPDU帧格式变更 (7)3.2. MAC效率提升 (9)3.2.1. 帧聚合（Aggregation） (10)3.2.2. 块确认（Block Acknowledgement） (12)3.2.3. RIFS（Reduced InterFrame Space） (13)3.3. MIMO技术 (14)3.3.1. MIMO基本概念 (14)3.3.2. MIMO系统组成 (15)3.3.3. 空间复用 (17)3.3.4. 信道探测评估 (18)3.3.5. 波束成形（BeamForming） (19)3.4. OFDM改进 (22)3.4.1. 副载波增加 (22)3.4.2. FEC编码速率提高 (23)3.4.3. 短防护间隔（SGI） (23)3.5. 带宽扩充 (24)3.6. PHY保护机制 (25)4. 附录 (26)4.1. 各种技术对速率提升的贡献 (26)4.2. 802.11nMCS一览表 (27)1.概述1.1. 技术背景802.11n是IEEE802.11协议族中的一部分，提供了MAC子层的部分修改和全新的PHY子层。
目的是在802.11旧有技术基础上改进射频稳定性、传输速率和覆盖范围。
在802.11g标准化之后，IEEE 802.11成立了任务n工作组——TGn。
在过去几年时间里，TGn 的提案一直未能完成标准化，主要原因是以芯片厂家主导的TGnSync阵营和以设备制造厂家主导的WWiSE阵营的争端无法达成一致。
软件测试体系白皮书(BAT文档目前最全)
九.线上监控和风险预警
监控和风控的定义和目的 监控和风控该怎么做 服务端系统监控 业务监控 前端监控 外部接口监控 不可抗拒因素的提取预警
十.故障演练和降级
故障演练 系统降级方案定义 自动化快速恢复哪里？
三.冒烟测试
价值与意义 规范 开发协同的思考
四.缺陷治理
缺陷的定义 缺陷的生命周期 缺陷编写规范 缺陷报告和质量
五.接口测试
接口测试的定义 接口测试的策略分析 接口测试用例整理 接口测试工具 实践 接口测试的持续集成 接口测试的性价比，输入和输出 接口测试的未来思考
六.性能测试
性能测试定义 性能测试策略分析 性能测试工具和平台 实战 客户端，H5，服务端性能测试分析 性能测试的未来思考
七.产品预验收
产品预验收的目的 产品预验收的策略和方向
八.项目发布
发布计划整理 发布过程的质量协同 发布的回滚 发布后的质量验收标准 发布的风险和预警
软件测试体系建设白皮书
2019-08-22
一.软件测试计划与测试策略制定
概述 内容与范例 关键内容说明 测试策略制定的方法与范例 实战
二.用例设计与测试分析方法
测试用例设计理论方法介绍 测试用例编写通用规范 测试点的分析方法和分析思维（客户端，服务端，H5） 实战
华为NQA技术白皮书
缩略语：
缩略语 NQA
英文全名 Network Quality Analyzer
中文解释 网络质量分析
杭州华三通信技术有限公司
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NQA技术白皮书
目录
1 概述 .......................................................................................................................................3 2 特性介绍 ................................................................................................................................3
数，可以计算出到目的IP地址的响应时间及丢包率，从而反映出当前的网络性能及
网络情况。
杭州华三通信技术有限公司
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2.2.2 UDP-echo处理机制
NQA技术白皮书
UDP-echo主要用于探测网络可达性和时延。使用UDP报文探测网络可达性和时 延，需要NQA server端打开对应的UDP端口。RFC 2925中规定7号端口用于UDPecho，但是一般厂商都未实现。所以当前的UDP-echo测试已经没有端口号这个限 制了。
NQA客户端会根据设置的探测时间及频率向探测的目的IP地址发送UDP报文，目 的地址收到UDP探测报文后，直接利用该报文进行回复。NQA客户端根据接收到 UDP报文的情况，计算到达目的IP地址所需的时间及丢包率，以反映当前的网络性 能及网络情况。
UDP-echo功能的测试结果和历史记录将记录在测试组中，可以通过命令行来查看 探测结果和历史记录。
移动游戏运营数据分析指标白皮书
移动游戏运营数据分析指标白皮书移动游戏的运营数据分析是整个游戏运营过程中的一个关键环节，而移动游戏的运营数据指标就是在此基础上展开的具体工作。
随着市场竞争的加剧和用户需求的不断变化，移动游戏的运营数据分析也需要不断地更新，才能够更好地发现游戏运营中存在的问题，提高用户留存率和收入增长。
在本文中，我们将会分析当前流行的移动游戏运营数据分析指标，并探讨它们的相关应用。
一、DAU（日活跃用户）DAU是指每日活跃用户的数量，是游戏运营数据分析中最常用的指标之一。
通过DAU，我们可以了解游戏的日活跃情况，通过对每日的DAU数据进行对比，可以得出游戏受欢迎的时间段和季节，为游戏的运营决策提供基础数据。
二、MAU（月活跃用户）MAU是指每月活跃用户的数量，与DAU类似，是衡量游戏受欢迎程度的重要指标。
与DAU不同的是，MAU可以更全面地了解整个月内的游戏用户活跃情况，通过对MAU数据的分析，我们可以更好地掌握用户的留存情况。
三、ARPU（每用户平均收入）ARPU是指每个用户的平均收入，是移动游戏收入情况的重要指标之一。
通过ARPU，我们可以了解不同游戏之间用户的消费情况，从而针对不同游戏类型和用户群体，优化游戏的运营策略。
四、ARPDAU（每日活跃用户平均收入）ARPDAU是指每日活跃用户的平均收入，是ARPU与DAU的结合指标，常被用于分析游戏的具体收入情况。
ARPDAU的分析可以指导运营人员积极推广付费活动，提高游戏收入。
五、LTV（用户生命周期价值）LTV是指用户生命周期价值，是指用户在游戏中的价值总和。
通过对LTV的分析，我们可以了解游戏每个用户对游戏收入的贡献情况，从而开展更具针对性的用户运营活动，提升用户留存率和游戏收入。
六、留存率留存率是指用户在游戏中持续参与活跃的比例，是衡量游戏用户留存状况的重要指标之一。
通过对不同游戏环节的留存情况进行分析，我们可以了解用户对游戏的喜好程度，对游戏内容进行不断优化，提高用户的游戏体验和留存率。
接口测试白皮书
淘宝（中国）软件有限公司接口测试白皮书V0.1淘宝网平台测试组（）2009/8/31目录1 接口测试的背景31.1 什么是接口测试 (3)1.2 为什么做接口测试 (3)1.3 接口测试的适用范围 (4)2 接口测试的目的52.1 战略方针 (5)2.2 发展各阶段和目标 (6)3 接口测试的定位73.1 人员能力定位 (7)3.2 职责定义 (7)3.3 工作内容定位 (7)4 接口测试的流程94.1 项目工作流程 (9)4.2 日常工作流程 (9)4.3 流程步骤详解 (10)4.3.1 需求分析和设计评审 (10)4.3.2 测试框架和技术选型 (10)4.3.3 测试计划制定 (10)4.3.4 测试环境搭建 (10)4.3.5 测试用例设计和评审 (11)4.3.6 测试实现和执行 (11)4.3.7 持续集成 (11)4.4 质量评估标准 (11)5 接口测试的技术简介135.1 Junit (13)5.2 DbUnit (13)5.3 Spring TestContext Framework (13)5.4 Unitils (14)5.5 TestNG (15)5.6 CruiseControl (15)5.7 Clover (16)5.8 Mock (17)6 接口测试的方向187 参考资料208 作者介绍211接口测试的背景1.1什么是接口测试接口测试是测试系统组件间接口的一种测试。
接口测试主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。
测试的重点是要检查数据的交换，传递和控制管理过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等。
1.2为什么做接口测试在淘宝网系统的历史上，首先出现的是功能测试和性能测试，然后是自动化测试，但发展到今天，淘宝网的架构已经不再是传统的MVC结构，系统不断向着分布式、业务中心化和高可用性的方向发展，如今的系统架构纷繁复杂，系统间的接口庞杂繁多，传统的功能测试、性能测试和自动化测试已经难以满足系统发展的需求，迫切需要一种更加有效实用且可以持续进行的测试方式来保证系统的质量。
淘宝性能测试白皮书 V1.0
二零零九，岁在己丑，秋末冬初，会于产品研发之测试，修性能书也，群贤毕至，少长咸集。
此地有系统框架，API 接口；又有Web 应用，无线性能，分布式各大中心，列坐其次。
虽无丝竹管弦之盛，一书一典，亦足以畅叙幽情。
是日也，天朗气清，惠风和畅。
仰观系统之大，俯察测试之盛。
所以游目骋怀，足以极性能之娱，信可乐也。
测试之相与，俯仰淘宝，或接口功能，测试一室之内；或安全性能，放浪形骸之外。
虽用例万殊，方法不同，当其欣于所遇，暂得于己，怏然自足，曾不知新人倍增；及其所之未知，能力各异，感慨系之矣。
向之所能，俯仰之间，已为陈迹，犹不能不以之兴怀。
况系统复杂，调优艰难。
马云曰：“系统之不稳。
岂不痛哉！”每览昔人性能测试成就之由，若合一契，未尝不临技能嗟叹，不能喻之于怀。
固知技术名利为虚诞，齐知识业绩为妄作。
后之视今，亦犹今之视昔。
憾夫！故列叙性能理论实践，录其指标模型策略，虽世殊事异，性能技术，其致一也。
后之览者，亦将有感于斯性能白皮书。
郭芙淘宝网测试掌门人2009 年11 月18 日于杭州序言 (2)目录 (3)引言 (5)性能测试指标 (5)Vuser虚拟用户 (5)Transaction事务 (5)TPS每秒事务数 (6)PV Page View (6)Peak PV 高峰Page View (6)Concurrency并发 (7)Scenario场景 (7)Response Time响应时间 (7)Think Time思考时间 (7)CPU资源 (8)Load负载 (9)Std. Deviation标准差 (10)性能测试模型 (10)PV计算模型 (10)PV->TPS转换模型 (12)TPS波动模型 (12)共享中心性能测试模型 (13)前端页面性能测试模型 (14)性能测试策略 (15)性能测试评估 (16)关键业务 (17)日PV量 (17)逻辑复杂度 (17)运营推广计划 (17)其它 (17)性能测试类型 (18)性能测试压力变化模型 (18)性能测试类型 (18)1. 性能测试 (18)2. 负载测试 (19)3. 压力测试 (19)4. 稳定性测试 (19)性能测试执行方法 (19)单场景 (19)混合场景 (20)性能监控 (20)监控指标 (20)监控工具 (21)监控步骤 (23)性能分析 (24)分析原则 (24)分析信息来源 (24)分析标准 (24)分析工具 (24)性能测试通过标准 (27)性能测试流程 (28)性能测试流程图 (28)性能测试流程主要活动 (29)性能测试文件模版 (30)结束语 (30)参考文献 (31)版本更新说明 (32)作者介绍 (32)引言淘宝网自创立以来，除了对功能的要求很高以外，对性能的要求也越来越高。
移动应用数据传输稳定性测试说明
移动应用数据传输稳定性测试说明移动应用数据传输稳定性测试说明一、背景随着移动互联网的快速发展，移动应用已成为人们日常生活和工作中必不可少的工具。
而移动应用的数据传输稳定性，则直接关系到用户的使用体验和数据的安全性。
因此，对移动应用的数据传输稳定性进行测试成为了非常重要的一项工作。
二、目的移动应用数据传输稳定性测试的目的是为了确保移动应用在数据传输过程中具有良好的稳定性和可靠性，能够在各种网络环境下正常运行，及时传输数据，并保证数据的完整性和安全性。
三、测试内容1. 数据传输速度测试：通过模拟不同网络环境下的数据传输，测试移动应用的数据传输速度，包括上传速度和下载速度。
2. 数据传输稳定性测试：通过模拟网络延迟、丢包等情况，测试移动应用在不稳定网络环境下的数据传输稳定性，确保数据传输不会因网络问题而中断或丢失。
3. 数据传输安全性测试：测试移动应用在数据传输过程中是否加密和解密，以及是否对敏感数据做了合理的保护措施，确保数据传输过程中的数据不会被非法获取或篡改。
四、测试方法1. 环境准备：搭建不同网络环境的测试环境，包括稳定网络环境、高延迟网络环境、丢包网络环境等。
2. 功能测试：通过模拟用户实际的使用场景，测试移动应用在数据传输过程中的各种功能是否正常。
3. 性能测试：通过不同规模的数据传输测试，测试移动应用的数据传输速度和稳定性。
4. 安全性测试：通过模拟非法攻击和数据篡改等情况，测试移动应用的数据传输安全性。
五、测试步骤1. 确定测试目标和测试策略：明确要测试的移动应用和数据传输相关的功能，并确定测试的重点和测试方法。
2. 搭建测试环境：搭建不同网络环境的测试环境，并配置相应的硬件设备和测试工具。
3. 进行功能测试：根据测试策略，进行移动应用的功能测试，验证数据传输过程中的各项功能是否正常。
4. 进行性能测试：使用性能测试工具，进行数据传输速度和稳定性的测试，记录测试结果。
5. 进行安全性测试：使用安全测试工具，进行数据传输安全性的测试，检测是否存在安全漏洞和风险。
正版和盗版软件能耗对比白皮书
正版和盗版软件能耗对比白皮书内容背景概述 (3)验证方案 (3)硬件环境： (3)软件环境： (4)测试内容： (4)统计数据： (4)1.能耗对比 (4)2.带宽占用对比 (6)3.性能对比 (7)结论总结 (8)背景概述办公电脑的能耗正在得到越来越多人的关注，根据USA EPA的调查显示，办公电脑和打印机占35-50%企业IT设备总能耗。
和传统电器设备不同，电脑的能耗和安装的软件以及使用者有很大关系，很难用统一的计量设备如电表，去衡量办公电脑的能耗，而采用一台电脑一部高精度测电仪器的成本又会很高，对企业来说得不偿失且并不能找着能耗高的原因。
Greentrac®的出现解决了这些问题，从软件角度计量电脑的能耗、能效以及使用过程中的详细参数，从而得到电脑和软件以及使用者之间关系的详细信息。
这份白皮书通过一组实验测量正版软件和盗版软件在相同硬件设备和相同用户上的不同表现，并分析引起这些变化的原因。
验证方案对于此次实验，我们按照以下步骤进行。
硬件环境：首先是选择两组完全一致的硬件，分别编号为001，002到020号，其中001号到010号属于正版组，011到020属于盗版组。
硬件的设备的配置如下：软件环境：选择Windows 7，Windows XP和Office 2010作为软件评测对象，在两组电脑上分别安装2台Windows 7和8台Windows XP操作系统，并在操作系统之上安装Office 2010软件。
其中，正版的操作系统和软件以及产品授权License来自微软公司，盗版的操作系统和软件由网络上下载获得。
能耗和相关信息的计量采用Greentrac DMA软件，DMA是客户端的简称，服务器端使用SonarLogic的云服务器进行数据的采集和分析。
测试内容：采用脚本模拟用户使用，包括如下动作：打开浏览器访问网站；打开Windows Media Player播放歌曲，打开Office 2010新建文档；每天零点重新启动电脑，并定时循环执行上述操作。
判定表通常由四个部分组成条件桩C...
功能测试及性能测试技术白皮书一、软件测试的概念软件测试定义：在软件投入运行前对软件前对软件需求分析、软件设计规格说明和软件编码进行的查错（包括代码执行活动和人工活动）。
也可以说，软件测试是为了发现错误而执行程序的过程。
或者说，软件测试是根据软件开发各个阶段的规格说明和程序的内部结构而精心设计一批测试用例（即输入数据及其预期的输出结果），并利用这些测试用例去运行程序，以发现程序的错误，这是在软件投入运行前，对软件需求分析、软件设计规格说明和软件编码的最终复审，是软件质量保证的关键步骤。
二、软件测试的前提软件的可测试性：是一个计算机程序能够被测试的容易程度软件可测试性表：可操作性――运行的越好，被测试的效率越高可观察性――所看见的，就是所测试的可控制性――对软件的控制越好，测试越能够被自动执行与优化可分解性――通过控制测试范围，能够更好的分解问题，执行更灵巧的再测试简单性――需要测试的内容越少，测试的速度越快稳定性――改变越少，对测试的破坏越小易理解性――得到的信息越多，进行的测试越灵巧三、软件测试的目的G len Myers在他的软件测试著作中就软件测试的目的提出下列观点。
（1）测试是一个为了寻找错误而运行程序的过程。
（2）一个好的测试用例是指很可能找到迄今为止尚未发现的错误的用例。
（3）一个成功的测试是指揭示了迄今为止尚未发现的错误的测试。
正确认识测试的目的是十分重要的，只有这样，才能设计出最能暴露错误的测试方案。
测试的目的应从用户角度出发，通过软件测试暴露软件中潜在的错误和缺陷，而不应从软件开发者的角度出发，希望测试成为表明软件产品不存在错误，验证软件已正确实现用户的要求的过程。
否则，开发者测试时会选择不易测试出错误和缺陷的用例，这与上述测试目的相违背。
测试的目标是能够以耗费最少时间与最小工作量找出软件系统中潜在的各种错误与缺陷。
另外，应该认识到：测试只能证明程序中错误的存在，但不能证明程序中没有错误。
移动应用数据分析白皮书
移动应用数据分析白皮书移动应用数据分析白皮书移动应用数据分析是一种通过对应用程序的数据进行分析和评估来提高应用程序性能和用户体验的过程。
这项分析可以帮助开发人员了解用户使用应用程序的方式、行为和喜好，并在此基础上进行改进和优化。
在这份白皮书中，我们将详细介绍移动应用数据分析领域的相关知识，并提供一些实用的技巧和建议。
1. 移动应用数据分析的重要性移动应用市场是一个竞争激烈的行业，每天都有大量的新应用推出。
为了确保在这个市场中取得成功，开发人员需要了解他们的用户和潜在用户，并通过改进和优化应用程序来满足他们的需求。
数据分析是这一过程的关键。
与其他行业一样，移动应用行业也需要利用数据来指导决策和创新。
2. 移动应用数据分析的挑战移动应用数据分析与传统的网站数据分析有所不同。
由于应用程序是安装在移动设备上的，因此开发人员需要考虑到一系列因素，例如移动设备的连接性、不同设备类型的差异、应用程序版本的变化等。
此外，移动数据的收集和处理也面临一些挑战，例如数据安全、隐私保护等问题。
3. 移动应用数据分析的流程移动应用数据分析的流程包括数据收集、数据处理、数据分析和数据应用四个环节。
在数据收集阶段，开发人员可以利用各种工具和技术来收集数据，例如使用Google Analytics等流行移动应用分析工具。
在数据处理阶段，开发人员需要对收集的数据进行清洗和转换，以便进行进一步的数据分析。
数据分析是最为关键的环节，通过对数据进行分析和可视化，开发人员可以了解用户行为和喜好，以及应用程序的性能和潜在问题。
最后，在数据应用阶段，开发人员需要将数据分析的结果应用到应用程序的改进和优化中，从而提高用户体验和应用程序性能。
4. 移动应用数据分析的技巧和建议为了开展移动应用数据分析，开发人员需要了解一系列技巧和建议。
以下是一些重要的建议：- 定义关键指标：开发人员应该选择一些关键指标，例如应用程序使用频率、用户留存率等，用来衡量应用程序的性能和用户体验。
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APP网络性能测试白皮书
资源类性能中，磁盘、内存、CPU是本地资源，但是除了这些之外，还有一个特别的存在——网络，之所以特别是因为它是外部资源。
对于移动互联网来说，优化网络的性能非常重要。
而我们优化网络性能无非看三个问题：业务成功率、业务网络时延、业务宽带成本。
基本概念
业务成功率
有两个真实的场景是用户可能遇到的：一个是点外卖时进了电梯，一个是听演唱会时上传照片。
就大家的体验来说，这是最有可能发送失败的场景。
刚好，这两个场景分别代表两种典型的网络差的场景，进电梯代表弱信号网络，而演唱会则代表拥塞网络，处理不当都会直接影响业务的成功率。
弱信号，可以简单看成当手机信号只有一两格的时候，这时不仅仅是信令（无线网络其实通信的都是一个个信令）发出去困难，而且还有可能导致不断切换网络、切换基站。
App 能做的，就是在应用层做重试，因为很有可能这个弱信号是一时的。
另外一个是拥塞网络，简单地理解就是，堵车、排队，数据包排队，信令也在排队。
这时App不断重试，只会使得拥塞更为严重。
最多能做的就是让自己的非核心业务不要捣乱，不要也去排队，让核心业务的数据量更少，协议来回更少。
业务网络延时
比起成功率，网络延时虽然影响没这么直接，但是慢带来的不爽，也是会流失用户的。
这个慢就必须从一个数据包的发送历程开始说起，如图所示。
以下我们来对业务网络延时的原因作逐个分析。
DNS解析，简单来说就是域名换IP。
这一步看似简单却是充满陷阱，10分钟的DNS Cache过期时间，200～2000ms不等的DNS解析耗时，就像猪一样的队友，坑了无数应用。
解决无非有三个策略：IP直连、域名重用、HttpDNS（简单来说就是利用自定义的协议获取域名对应的IP地址，甚至是列表）。
建立连接，大多数应用都是基于TCP的，所以无非就是三次握手建立TCP连接。
这一步的耗时，如果是长连接的话，就是一次消耗，短连接则是每次都会有这个消耗。
要维护长连接就必须要心跳包，心跳包多，会耗电，特别是当心跳间隔等于移动网络状态机Active-Idle切换间隔时，简直就是悲剧，同时对于移动网络来说还会增加信令通道的负担；心跳包少了，会让连接在NAT中超时，导致长连接断开。
在建立连接的过程中，TCP会进行一些商定，其中影响网络时延最明显的就是窗口。
接收窗口，用于拥塞控制。
以发送图片为例，服务器的接收窗口就像你告诉客户端，我的池子有多大，你就放多少水给我，客户端放多少水涉及同一时间发送多少TCP数据包，当前的带宽有没有被充分利用，直接影响发送的速度。
而让窗口太少的原因无非几个：①服务器的ReceiveBuffer太小；②因为慢启动，而包又太小，刚刚连接，慢启动会逐步放大窗口，没有等放大完，数据就发完了；③Window size scaling factor失效，这里最有可能的原因是网络代理，失效的结果就是窗口最大只有65536字节。
业务宽带成本
如果说一定要考虑流量的原因，除了流量大对业务成功率和网络时延的影响外，就应该是宽带成本了。
对于视频、图片这些富媒体业务，每天在宽带成本上的投入，跟烧钱没什么区别。
如何节省这些成本，同时也为用户带来好处呢？策略有压缩、增量、去重复三种。
先说压缩，图片用WebP压缩、PNG压缩，还可以用progressive jpeg的不同程度压缩来替代大中小图，视频用H264、H265压缩，文本用gzip压缩和其他ZIP压缩方案。
除此之外还有一些细节可以说说：①图片的尺寸在不同分辨率的屏幕上要下载不同的尺寸，设计时要注意；②WebP图片的编码和解码对于手机是有压力的，CPU消耗是JPEG的3
倍以上，编码耗时也比JPEG要长不少。
所以使用的时候要注意，千万不要是性能压力大的场景。
建议解码后在本地保存成JPEG，以降低下次解码的压力。
增量，要做增量，协议的复杂度会上升不少。
因此也不要强求，关键要看业务是不是经常变化与业务的规模。
最后是去重复，表面上这看是最简单的问题，但是却最常见。
如压缩包里面的图片和没有压缩的内容重复，CSS里面的内嵌图片与压缩包里面的图片重复。
网络测试要点
各个网络下功能测试
各个网络下的功能测试建议将整体的功能测试用例在弱网环境下进行一轮测试，相同模块下的功能可以分多个网络条件进行测试。
这部分发现的问题可能会有：页面图片在弱网环境下加载不出来（图片加载逻辑需优化）、需要模版的页面版式结构混乱（模版文件在弱网环境的加载需优化）、页面响应时间较长没有任何显示（页面显示逻辑待优化、重试机制加入）等。
无网测试
无网状态测试则是在切断网络的情况下进行的测试，主要关注页面的显示与交互、本地数据的存储、断网功能的使用等。
通常来说需要注意下面几点：
1、断网情况下请求一个非本地数据的页面需要设定一定的时间等待上限，及时提示网络异常以及提示重试；
2、断网情况下请求一个部分本地数据的页面需要观察本地数据的部分是否加载显示正常，待请求的部分是否符合交互给的缺省样式；
3、断网情况下请求一个完全本地数据的页面是否显示正常。
这里还需考虑本地数据存储的情况，有些需要联网后上报服务器的数据本地是否正确存储，联网后这些数据能否正常上报。
无网状态测试建议按照页面划分进行，针对每个页面单独测试无网状态的显示，页面间跳转的显示，页面内功能的点击和显示，同时关注无网到有网时的页面恢复显示状态、数据上报情况是否正常。
网络切换测试
这部分主要是进行几个不同网络场景的切换，包括wifi-2G/3G/4G、wifi-无网、
2G/3G/4G-wifi、2G/3G/4G-无网、无网-2G/3G/4G、无网-wifi等。
主要关注页面的显示与交互，尤其是弱网到wifi，wifi到弱网的情况，是否会有页面的crash以及显示的错乱、session是否一致、请求堆积处理等。
用户体验关注
弱网测试的目的就是尽可能保证用户体验，关注的关键点包括：
页面响应时间是否可接受，关注包括热启动、冷启动时间，页面切换，前后台切换，首字时间，首屏时间等。
页面呈现是否完整一致。
超时文案是否符合定义，异常信息是否显示正常。
是否会有超时重连。
安全角度：是否会发生dns劫持、登录ip更换频繁、单点登录异常等。
大流量事件风险：是否会在弱网下进行更新apk包、下载文件等大流量动作。
弱网测试
什么样的网络属于弱网
低于2G速率的时候都属于弱网，3G也可划分为弱网，一般Wi-Fi不划入弱网测试范畴。
如何进行弱网测试
SIM卡的网络切换（手机-设置-移动网络设置-网络类型选择，3G、4G卡都可以设置关闭3G/4G，只走2G网络）
具体弱网场景测试，常见场景包括：地铁/巴士、电梯、楼梯间、停车场
使用虚拟机模拟网络速度，如用树莓派搭建的弱网测试仪
使用软件进行网络代理，模拟不同的网络带宽、延时率、丢包率
弱网模拟常用工具
方法一：利用抓包工具charles进行弱网设置，适用PC端和移动端（IOS／Android）
配置参数解析：
bandwidth ——带宽，即上行、下行数据传输速度。
utilisation ——带宽可用率，大部分modern是100%。
round-trip latency ——第一个请求的时延，单位是ms。
MTU ——最大传输单元，即TCP包的最大size，可以更真实模拟TCP层，每次传输的分包情况。
Releability ——指连接的可靠性。
这里指的是10kb的可靠率，用于模拟网络不稳定。
Stability ——连接稳定性，也会影响带宽可用性，用于模拟移动网络，移动网络连接一般不可靠。
具体网络设置参考：
方法二：使用chrome浏览器的开发者工具，适用web端打开开发者工具，打开Network，点击No throttling下拉框
方法三：使用手机自带的限速功能，只适用iOS设备打开iOS设备，设置->开发者->NETWORK LINK CONDITIONER，系统已经内置常见网络配置，也可以增加自定义配置。
（我们集团内部有个叫网络大师的应用可以在iOS和Android手机上直接通过VPN 设置网络状态）
案例分析
从公司大数据平台中可以看出我们的应用在各网络类型的分布，其中2G和3G用户仍然占有不小的比重，所以弱网络下的性能更需要关注和优化，尤其当低端机碰上弱网络，情况更糟糕。
我们分别在高、中、低三种类型的设备上进行了在不同弱网环境下的测试，大致发现存在下面的一些问题：
在弱网、高延时等网络环境下定位时间过长
在弱网下部分H5页面加载失败率较高
无网络状态下显示加载失败状态时间过长
在WiFi/2G/3G/4G切换到无网状态时，首页UI呈现有问题，卡在加载状态
基于上面发现的问题进行针对性修复，特别是当检测到当前无网络，最好降低请求超时时间或者停止网络请求（如果最终大概率会加载失败，那最好不要让用户等待太长时间）
总结：通过以上分析，不通过弱网进行测试，这些问题不易被发现，用户量极大的APP 应用，网络性能测试是必须要做的，这样才能有效地保证用户体验。