服务器平台计算性能工具Linpack服务器性能测试利器_一_
性能测试培训——基础知识
性能测试培训（一） ——基础知识 1.软件性能测试的概念 1.1软件性能与性能测试 软件性能：覆盖面广泛，对一个系统而言，包括执行效率、资源占用、稳定性、安全性、兼容性、可扩展性、可靠性等。 性能测试：为保证系统运行后的性能能够满足用户需求，而开展的一系列的测试组织工作。 1.2不同角色对软件性能的认识 用户眼中的软件性能： ?软件对用户操作的响应时间 如用户提交一个查询操作或打开一个web页面的链接等。 ?业务可用度，或者系统的服务水平如何 管理员眼中的软件性能：
开发人员眼中的软件性能： 1.3性能测试的对象 服务器端： ?负载均衡系统； ?服务器（单机、双机热备、集群）； ?存储系统、灾备中心； ?数据库、中间件。 网络端： ?核心交换设备、路由设备； ?广域网络、专线网络、局域网络、拨号网络等； 应用系统： 由此可见，性能测试是一个系统性的工作，被测对象包括系统运行时使用的所有软硬件。但在实际操作时，将根据项目的特点，选择特定的被测对象。 1.4性能测试的目标 评价系统当前的性能：
?系统刚上线使用，即处于试运行时，用户需要确定当前系 统是否满足验收要求； ?系统已经运行一段时间，如何保证一直具有良好的性能。分析系统瓶颈、优化系统： ?用户提出业务操作响应时间长，如何定位问题，调整性能； ?系统运行一段时间后，速度变慢，如何寻找瓶颈，进而优 化性能。 预见系统未来性能、容量可扩充性： ?系统用户数增加或业务量增加时，当前系统是否能够满足 需求，如果不能，需要进行哪些调整？提高硬件配置？增 加应用服务器？提高数据库服务器的配置？或者是需要对 代码进行调整？ 1.5性能测试的分类 按照测试压力级别： ?负载测试； ?压力测试； 按照测试实施目标： ?应用在客户端的测试； ?应用在网络的测试； ?应用在服务器端的测试； 按照测试实施策略：
网络教学平台的系统性能测试与分析
网络教学平台的系统性能测试与分析 现在世界范围内远程教育和网上大学正在蓬勃兴起，网上教育支撑系统也层出不穷。作业和考试是保证大学教学质量的重要一环。近年来，授课、答疑等教学环节在网络教育技术的推动下发生了很大变化，但是作业和考试依旧没有大的变化。实现无纸化网上考试是教学现代化的一个勇敢尝试。 作业与考试管理工具是“十五”国家科技攻关计划——网络教育关键技术及示范工程项目组下的一个课题，该课题是开发一个与课件联系紧密和基于WEB的多媒体作业管理工具和考试管理工具，将支持大规模的在线学习和考试。作业与考试系统将主要面对使用者不同的需求，力争在提高远程教育系统，提高学生的积极性，加快教学信息的反馈，推动教育质量的提高等方面发挥重要的作用。但在我国现有和可预见未来网络条件下，作业与考试管理工具如何能够支持大规模密集并发访问的、在线多媒体考试与作业传输方案?这就需要通过性能测试技术来评估和优化，达到预期的性能指标。论文主要从五个方面进行了论述和分析，包括性能测试目标主体的选择，软件性能测试的理论基础，目标主体的实际性能状况的分析与测试，对目标主体性能的优化和回归测试，软件测试管理的理论基础和重要性。 在性能测试目标主体部分的选择方面，将现代软件测试技术和作业与考试管理工具对性能的高度要求结合起来，作为本文的研究重点；在软件性能测试的理论基础方面，详细说明了性能测试的概念、目的、分类、方法和步骤以及性能测试工具的选择，为以后网络教学平台的性能测试打好基础；在目标主题的性能需求分析和测试中，从目标主体的系统架构出发，选择交互性强的在线作业模块作为测试和优化系统整体运行环境的研究主体，设计出详细的性能测试用例，并搭建出合适的性能测试环境；在实际性能测试时，详细介绍了性能测试的每一个步骤，并对测试数据进行深入的分析，找出性能瓶颈，并对影响性能的因素做出假设，利用性能优化技术对目标主体的性能进行调整。在做适当调优后进行回归测试，从而达到提高系统性能的目的。为了更好的进行网络教学平台的性能测试工作，性能测试管理理论基础部分从四个方面进行了详细的分析，包括测试模型的选。
xxx大数据性能测试方案-V1.0-2.0模板
编号： 密级： XXX大数据平台 性能测试方案 [V1-2.0] 拟制人： 审核人： 批准人： [2016年06月08日]
文件变更记录 *A - 增加M - 修订D - 删除 修改人摘要审核人备注版本号日期变更类型 （A*M*D） V2.0 2016-06-08 A 新建性能测试方案
目录 目录................................................................................................................................................................... I 1 引言 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2测试目标 (1) 1.3读者对象 (1) 1.4 术语定义 (1) 2 环境搭建 (1) 2.1 测试硬件环境 (1) 2.2 软件环境 (2) 3 测试范围 (2) 3.1 测试功能点 (2) 3.2 测试类型 (2) 3.3性能需求 (3) 3.4准备工作 (3) 3.5 测试流程 (3) 4.业务模型 (4) 4.1 基准测试 (4) 4.1.1 Hadoop/ Spark读取算法的基准测试 (4) 4.1.2 Hadoop/ Spark写入算法的基准测试 (5) 4.1.3 Hadoop/ Spark导入算法的基准测试 (6) 4.1.4 Hadoop/ Spark导出算法的基准测试 (7) 4.2 负载测试 (8) 4.2.1 Hadoop/ Spark并行读取/写入算法的负载测试 (8) 4.2.2 Hadoop/ Spark并行导入/导出算法的负载测试 (9) 4.3 稳定性测试 (10) 4.3.1 Hadoop/ Spark并行读取/写入/导入/导出算法，7*24小时稳定性测试 (10) 5 测试交付项 (12) 6 测试执行准则 (12) 6.1 测试启动 (12) 6.2 测试执行 (12) 6.3 测试完成 (13) 7 角色和职责 (13) 8 时间及任务安排 (13) 9 风险和应急 (14) 9.1影响方案的潜在风险 (14) 9.2应急措施 (14)
公安大数据的应用
“大数据”的深度应用，开启了公安警务工作的新纪元。传统方式的治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心的信息化新技术所取代，信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。本文为大家介绍一下公安大数据的应用。 目前公安工作的应用 目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： （一）统计查询：这是对大数据基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 （二）数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 （三）预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方
服务器性能测试典型工具介绍
服务器性能测试典型工具介绍 https://www.360docs.net/doc/9318270098.html,/ 2008-11-17 16:42 IT168 我要评论(2) ?摘要：本文介绍了几个比较典型的服务器评测软件，无论什么评测工具，基本的技术都是利用线程技术模仿和虚拟用户，在这里主要的难点在于测试脚本的编写，每种工具使用的脚本都不一样，但是大多数工具都提供录制功能就算是不会编码的测试人员同样可以测试。 ?标签：服务器评测测试工具 ? Oracle帮您准确洞察各个物流环节众所周知，服务器是整个网络系统和计算平台的核心，许多重要的数据都保存在服务器上，很多网络服务都在服务器上运行，因此服务器性能的好坏决定了整个应用系统的性能。 现在市面上不同品牌、不同种类的服务器有很多种，用户在选购时，怎样从纷繁的型号中选择出所需要的，适合于自己应用的服务器产品，仅仅从配置上判别是不够的，最好能够通过实际测试来筛选。而各种的评测软件有很多种，你应该选择哪个软件测试？下面就介绍一些较典型的测试工具： （一）服务器整机系统性能测试工具 一台服务器系统的性能可以按照处理器、内存、存储、网络几部分来划分，而针对不同的应用，可能会对某些部分的性能要求高一些。 Iometer（https://www.360docs.net/doc/9318270098.html,）：存储子系统读写性能测试 Iometer是Windows系统下对存储子系统的读写性能进行测试的软件。可以显示磁盘系统的最大IO能力、磁盘系统的最大吞吐量、CPU使用率、错误信息等。用户可以通过设置不同的测试的参数，有存取类型(如sequential ,random)、读写块大小(如64K、256K)，队列深度等，来模拟实际应用的读写环境进行测试。
性能测试测试方案
性能测试详细测试方案 、八、- 前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”，这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1 被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统（注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件，后台应用了Oraclellg数据库， 该系统包括主要功能有:XXX 等。在该系统中都存在多用户操作，大数据量操作以及日报、周报、年报的统计，在本次测试中，将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。1.1.1 功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。 1.1.2 性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中，系统能够支持的最多的客户端的数量。
2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的数据量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、T PS每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP青求数。 5、系统的响应能力：即在各种负载压力情况下，系统的响应时间，也就是从客户端请求发起，到服务器端应答返回所需要的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流 程也完全一致的。不过，由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构，包括：硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。 1.2.2功能模块 本次性能测试中各类操作都是由若干功能模块组成的，每个功能都根据其执行特点分成 了若干操作步骤，每个步骤就是一个功能点（即功能模块），本次性能测试主要涉及的功能 模块以及所属操作如下表
公安视频大数据平台
公安大数据平台视频大数据平台 1.1.1.Hadoop基础平台 系统设计和实现基于Hadoop为基础平台，采用分布式文件系统、分布式列式数据库对数据进行存储，融合流式计算、批处理计算及即席查询多种计算模式，实现数据快速处理的同时极大提高了系统的可扩展性。 1、HDFS HDFS (Hadoop Distributed File System) 是Hadoop项目的核心子项目；是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。它可以运行于廉价的商用服务器上。总的来说，可以将HDFS的主要特点概括为以下几点。 (1) 处理超大文件 这里的超大文件通常是指数百GB、甚至数百TB大小的文件。在Yahoo!, Hadoop集群也已经扩展到了4000个节点, 用来存储管理PB ( PeteBytes)级的数据。 (2) 流式地访问数据 HDFS的设计建立在更多地响应“一次写入、多次读取”任务的基础之上。一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。对HDFS来说，请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。 (3) 运行于廉价的商用机器集群上
Hadoop设计对硬件需求比较低，只须运行在廉价的商用硬件集群上，而无须昂贵的高可用性机器上。 2、MapReduce MapReduce是一个高性能的批处理分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。与传统数据仓库和分析技术相比，MapReduce适合处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。MapReduce广泛应用于日志分析、海量数据排序、在海量数据中查找特定模式等场景中。 在Hadoop中，每个Mapreduce任务都被初始化成为一个job。每个job又可以分为两个阶段：Map阶段和Reudce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示，即Map函数和Reduce函数。Map函数接收一个
WEB服务器性能测试基本指标
WEB服务器性能测试基本指标 1说明 随着公司业务的发展，公司网站、管理后台、app服务器的访问量在不断增加，但通常在软件设计开发的时候很难模拟出大量用户同时访问系统的实际情况，因此，当Web网站遇到访问高峰时，容易发生服务器响应速度变慢甚至服务中断。为了避免这种情况，需要一种能够真实模拟大量用户访问Web应用系统的性能测试工具进行压力测试，来测试静态HTML页面的响应时间，甚至测试动态网页（包括PHP、JSP 等）的响应时间，为服务器的性能优化和调整提供数据依据。 Web性能测试的部分概况一般来说，一个Web请求的处理包括以下步骤： （1）客户发送请求 （2）web server接受到请求，进行处理； （3）web server 向DB获取数据； （4）web server生成用户的object(页面)，返回给用户。给客户发送请求开始到最后一个字节的时间称为响应时间（第三步不包括在每次请求处理中）。
2网络拓扑图 3系统配置
4主要指标 4.1事务（Transaction） 在web性能测试中，一个事务表示一个“从用户发送请求->web server接受到请求，进行处理-> we b server向DB获取数据->生成用户的object(页面)，返回给用户”的过程，一般的响应时间都是针对事务而言的。 4.2请求响应时间 请求响应时间指的是从客户端发起的一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，这个过程所耗费的时间，在某些工具中，响应通常会称为“TTLB”，即"time to last byte"，意思是从发起一个请求开始，到客户端接收到最后一个字节的响应所耗费的时间，响应时间的单位一般为“秒”或者“毫秒”。一个公式可以表示：响应时间＝网络响应时间+应用程序响应时间。标准可参考国外的3/5/10原则： （1）在3秒钟之内，页面给予用户响应并有所显示，可认为是“很不错的”； （2）在3~5秒钟内，页面给予用户响应并有所显示，可认为是“好的”； （3）在5~10秒钟内，页面给予用户响应并有所显示，可认为是“勉强接受的”； （4）超过10秒就让人有点不耐烦了，用户很可能不会继续等待下去； 4.3事务响应时间 事务可能由一系列请求组成,事务的响应时间主要是针对用户而言,属于宏观上的概念，是为了向用户说明业务响应时间而提出的.例如:跨行取款事务的响应时间就是由一系列的请求组成的.事务响应时间是直接衡量系统性能的参数. 4.4并发用户数 并发一般分为2种情况。一种是严格意义上的并发，即所有的用户在同一时刻做同一件事情或者操作，这种操作一般指做同一类型的业务。比如在信用卡审批业务中，一定数目的拥护在同一时刻对已经完成的审批业务进行提交；还有一种特例，即所有用户进行完全一样的操作，例如在信用卡审批业务中，所有的用户可以一起申请业务，或者修改同一条记录。 另外一种并发是广义范围的并发。这种并发与前一种并发的区别是，尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作，但是这些请求或者操作可以是相同的，也可以是不同的。对整个系统而言，仍然是有很多用户同时对系统进行操作，因此也属于并发的范畴。 可以看出，后一种并发是包含前一种并发的。而且后一种并发更接近用户的实际使用情况，因此对于大多数的系统，只有数量很少的用户进行“严格意义上的并发”。对于WEB性能测试而言，这2种并发情况一般都需要进行测试，通常做法是先进行严格意义上的并发测试。严格意义上的用户并发一般发生在使用比较频繁的模块中，尽管发生的概率不是很大，但是一旦发生性能问题，后果很可能是致命的。严格意义
性能测试测试方案
性能测试详细测试方案 前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”,这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统(注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件,后台应用了Oracle11g数据库，该系统包括主要功能有:XXX等.在该系统中都存在多用户操作,大数据量操作以及日报、周报、年报的统计,在本次测试中,将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。 1.1.1功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述. 1.1.2性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。
1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中,系统能够支持的最多的客户端的数量。 2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力.事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率:即应用系统在单位时间内完成的数据量,也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、TPS：每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP请求数。 5、系统的响应能力:即在各种负载压力情况下，系统的响应时间,也就是从客户端请求发起,到服务器端应答返回所需要的时间,包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流程也完全一致的。不过,由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同. 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构，包括：硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构. 1.2.2功能模块 本次性能测试中各类操作都是由若干功能模块组成的，每个功能都根据其执行特点分成了若干操作步骤,每个步骤就是一个功能点（即功能模块），本次性能测试主要涉及的功能模块以及所属操作如下表
如何对大数据软件产品进行测试
如何对大数据软件产品进行测试 前言 本文仅考虑大数据产品的系统以及验收阶段的测试，而不考虑单元及集成阶段的测试，我认为大数据产品在单元及集成阶段的测试应该与普通产品的测试没有多大区别。 案例 本文以该案例作为讨论对象：小x网是专门从事儿童用品的网上超市，随着大数据的 普及，小x网决定在网站内推出一个新功能：即根据某人的历史购物情况以及购买同类产 品人的购物情况，对单一用户进行定向产品推荐。这个功能的实现无疑需要用到大数据的 技术，但是作为一门黑盒测试工程师，我们无需了解开发人员是如何用什么技术实现的， 而我们只需要考虑的问题是：对这个客户推荐的产品是否合理。比如这个用户家里有个男孩，经常在小象网上买一些男孩类的产品，而你推荐的产品而是一条裙子，这显而易见是 不合适的。 对产品刚下线时的测试： 这个时候我们需要基于场景简单的设计一些测试用例，进行测试，比如： 1.顾客王斌曾经为他的宝宝购买十个汽车模型玩具，其他产品从来没有购买过。现在 添加一条新的汽车模型玩具产品，测试是否可以推荐给了顾客王斌； 2.顾客李湘在大象网上曾经购买了一条连衣裙给她的宝贝女儿，而购买这条连衣裙的 其他4名顾客还给他们家公主购买了芭比娃娃玩具。当顾客李湘再次登录大象网，看看我们是否给李湘推荐了芭比娃娃玩具。 3.然后我们可以逐步增加难度，比如顾客李悦在大象网上为她公主购买衣服，玩具， 幼儿食品三类产品；顾客张蕾和顾客李悦在网上购买的产品类型差不多。检查系统能否把 张蕾和李悦归为一类人群，即把张蕾购买的一些产品介绍给李悦；而把李悦购买的一些产 品介绍给张蕾。 4.最后我们逐步增加用户以及产品的数量来，设计更加复杂的测试用例，在这里希望 大家自己考虑。 5.当产品的数量与客户的数量达到一定的数量级别，我们可以把系统放在正式环境下 进行测试（当然需要用到云），用户数据来自于正式的用户环境，但是这时在页面上的接 口不要放开，在正式环境下来进行测试，这个时候我们可能会发现一些软件缺陷。 6.当我们通过以上5步，认为产品可以正式上线了，通过网页上打开这个功能。给用 户提供一个使用该功能的反馈渠道，用户在实际使用过程中使用会遇到一写问题，通过反 馈渠道反馈给我们，我们客户以及时修复。 对升级产品进行测试： 大数据产品往往有两种部署场景： 1）处理出来的数据放在本地，而云端仅仅用来计算，存储log等信息； 2）所有处理都在云端进行处理，处理出来的数据也放在云端 首先让我们来看看情形1）如何来进行测试和版本更新。
分析：公安大数据应用的构建方式与难点
分析：公安大数据应用的构建方式与难点 来源：苏州科达 公安行业一直是安防技术应用的前沿市场，在安防领域，目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： 1、统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 2、数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 3、预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智
能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。 公安大数据应用的构建方式与难点 以车辆分析系统为例，介绍如何在平安城市大数据平台上构建应用： 1、数据的来源与构成 基于大数据平台的车辆分析系统，其数据可分为静态数据与动态数据。静态数据主要来源于车驾管库、盗抢库、布控车辆库、涉案车辆库等公安业务系统的资源情报类数据库，这些数据构成了车辆数据仓库的核心库。动态数据主要是来源于卡口联网平台，其数据可分为结构化的卡口通行数据与非结构化的卡口过车图片，这些数据随着时间的推移而不断增长，构成了车辆数据仓库的中心库。来自于其他设备如枪机、球机等视频监控设备抓拍或截取的车辆图片，来自于系统外的车辆图片，构成了车辆数据仓库的外围库。 2、数据的存储 对于核心库的车辆静态数据，通常都是存储于关系型数据库中。对于中心库的卡口通行数据，则存放在面向列的高可靠高性能分布式数据库HBase中，其中实时过车记录部分，因其查询量大且更新速度快，放置在内存中以优化吞吐量，降低系统I/O负荷。外围库的车辆图片数据，则存储在类似于IPSAN这样的普通存储空间内。 3、数据的结构化与搜索查询 对于卡口过车图片这样的海量非结构化数据而言，为了实现数据的检索，必须通过智能分析技术对其进行结构化并入库，从卡口图片中提取出车牌颜色、车身颜色、车标、细分车型等传统卡口前端不能提供的结构化信息并存储在HBase 中。
服务器性能测试指标介绍
服务器性能测试指标介绍 当前业界常见的服务器性能指标有: TPC-C TPC-E TPC-H SPECjbb2005 SPECjEnterprise2010 SPECint2006 及SPECint_rate_2006 SPECfp2006 及SPECfp_rate_2006 SAP SD 2-Tier LINPACK RPE2 一、TPC (Transaction Processing Performance Council) 即联机交易处理性能协会, 成立于1988年的非盈利组织,各主要软硬件供应商均参与,成立目标: 为业界提供可信的数据库及交易处理基准测试结果,当前发布主要基准测试为: TPC-C : 数据库在线查询(OLTP)交易性能 TPC-E : 数据库在线查询(OLTP)交易性能 TPC-H : 商业智能/ 数据仓库/ 在线分析(OLAP)交易性能 1.TPC-C测试内容：数据库事务处理测试, 模拟一个批发商的订单管理系统。实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现. 正规TPC-C 测试结果发
布必须提供tpmC值, 即每分钟完成多少笔TPC-C 数据库交易(TPC-C Transaction Per Minute), 同时要提供性价比$/tpmC。如果把TPC-C 测试结果写成为tpm, TPM, TPMC, TPCC 均不属正规。 2.TPC-E测试内容：数据库事务处理测试，模拟一个证券交易系统。与TPC-C一样，实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现。正规TPC-E测试结果必须提供tpsE值，即每秒钟完成多少笔TPC-E数据库交易（transaction per second），同时提供$/tpsE。测试结果写成其他形式均不属正规。 对比：TPC-E测试较TPC-C测试，在测试模型搭建上增加了应用服务器层，同时增加了数据库结构的复杂性,测试成本相对降低。截止目前，TPC-E的测试结果仅公布有50种左右，且测试环境均为PC服务器和windows操作系统，并无power服务器的测试结果。除此之外，TPC官方组织并未声明TPC-E取代TPC-C，所以，说TPC-E取代TPC-C并没有根据。 附TPC-C与TPC-E数据库结构对比 3.TPC-H测试内容：对大型数据仓库进行决策支持（decision support)的基准测试。TPC-H包含一组复杂的业务查询及修改操作，属于商业智能/数据仓库/在线分析（OLAP）
【CN109960619A】一种性能测试平台及方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910112366.0 (22)申请日 2019.02.12 (71)申请人 众安在线财产保险股份有限公司 地址 200002 上海市黄浦区圆明园路169号 协进大楼4-5楼 (72)发明人 李德宝 张招 安太伟 童博林 牛子春 时光南 高德森 (74)专利代理机构 北京市万慧达律师事务所 11111 代理人 顾友 (51)Int.Cl. G06F 11/22(2006.01) G06F 11/34(2006.01) (54)发明名称 一种性能测试平台及方法 (57)摘要 本发明公开了一种性能测试平台及方法，包 括配合使用的性能测试控制台和后台服务平台， 性能测试控制台至少包括：测试需求管理模块， 用于对提测需求进行管理，获取标准化的项目提 测信息；机器资源管理模块，用于对接资源池管 理系统，向资源池管理系统申请机器资源；测试 报告管理模块，用于对接收到的测试数据进行实 时分析处理后，展示相应数据并将最终结果存储 至数据库。本发明从项目提测开始，对提测需求 进行管理，通过标准化模板使提测信息更加准 确，通过平台的机器资源管理模块协助，直接配 置所需要的机器资源，缩短了性能测试准备周 期，省时省力，并且支持测试报告生成功能，方便 测试人员尤其是非专业测试人员查看相关数据。权利要求书2页 说明书9页 附图2页CN 109960619 A 2019.07.02 C N 109960619 A
权 利 要 求 书1/2页CN 109960619 A 1.一种性能测试平台，包括配合使用的性能测试控制台和后台服务平台，其特征在于，所述性能测试控制台至少包括： 测试需求管理模块，用于对提测需求进行管理，获取标准化的项目提测信息； 机器资源管理模块，用于对接资源池管理系统，向所述资源池管理系统申请机器资源； 测试报告管理模块，用于对接收到的测试数据进行实时分析处理后，展示相应数据并将最终结果存储至数据库。 2.根据权利要求1所述的性能测试平台，其特征在于，所述性能测试控制台还包括： 测试脚本管理模块，用于上传或者在线编辑脚本，获取可执行的压测脚本。 3.根据权利要求1或2所述的性能测试平台，其特征在于，所述性能测试控制台还包括： 测试流程管理模块，用于对提测项目以及项目参与人进行管理。 4.根据权利要求1或2所述的性能测试平台，其特征在于，所述性能测试控制台还包括 测试计划管理模块，用于控制关联项目、资源申请功能，对测试计划进行管理，执行压测，触发任务分发模块，发消息给任务执行服务平台发起执行，启动应用监控服务平台实时收集应用数据。 5.根据权利要求1或2所述的性能测试平台，其特征在于，所述后台服务平台包括： 资源管理系统，用于控制资源池的上线及下线操作，压测机的初始化、释放以及启动操作。 6.根据权利要求1或2所述的性能测试平台，其特征在于，所述后台服务平台还包括： 应用指标监控服务平台，用于采集被测服务器的测试数据，并将所述测试数据实时返回给所述性能测试控制台。 7.根据权利要求1或2所述的性能测试平台，其特征在于，所述后台服务平台还包括： 任务执行服务平台，用于实时从所述性能测试控制台获取提测项目的相关数据，执行相关测试计划。 8.根据权利要求7所述的性能测试平台，其特征在于，所述后台服务平台还包括： 任务分发服务平台，用于触发所述任务执行服务平台执行相关测试计划。 9.根据权利要求1或2所述的性能测试平台，其特征在于，所述后台服务平台还包括： 脚本解析服务平台，用于解析所述上传或在线编辑的脚本，生成可执行的压测脚本，并将所述压测脚本发送至所述性能测试控制台。 10.一种性能测试方法，其特征在于，所述方法基于权利要求1至9任意一项所述性能测试平台，所述方法包括如下步骤： S1：获取项目提测信息，所述项目提测信息至少包括提测需求信息； S2：根据所述项目提测信息新建测试计划，所述测试计划包括测试所需机器信息； S3：根据所述测试计划申请机器资源，所述机器执行所述测试计划，对所述待测服务器进行测试； S4：获取测试数据，对所述测试数据进行实时分析处理，生成测试报告。 11.根据权利要求10所述的性能测试方法，其特征在于，所述根据所述项目提测信息新建测试计划还包括： 上传或者在线编辑脚本，获取可执行的压测脚本。 12.根据权利要求10或11所述的性能测试方法，其特征在于，所述方法还包括： 2
几款主流云测试工具比较
几款云测试工具比较 现在移动APP的开发和更新速度越来越快，APP的测试方式也要与之相适宜。区别与传统的测试方式，云测试平台可以为APP开发项目提供全套的测试方案，可以提高测试效率和测试覆盖率，节省测试成本。以下是一些国内主流的云测试工具，各有特色，而且都有免费体验部分。 一、Testin Testin是现在做的比较大的一个云测试平台，功能覆盖面广，如：兼容性（适配）测试，功能测试，性能测试。提供测试的设备也比较全，除了手机还有Pad和盒子。测试人员只要将APK上传到Testin 测试平台上，选择想要的测试类型和测试设备，就可以完成测试，并产出测试报告。 特色：设备种类多样，手游测试，流量变现功能和社区讨论专区。 二、易测云 易测云网站面向个人开发者和企业级用户，提供安卓应用程序的测试服务。和Testin一样可以让用户随传随测；包含多种测试类型，如适配测试、性能测试、功能测试、遍历测试等，完善的测试报告。同时也提供多款设备，真机测试也没问题的。 易测云的特色： 1.易测云除了为个人开发者服务外，还可以根据企业级用户的 特殊需求进行深度定制。可以部署独立云服务，还可以在现 有的网站上开辟测试专区。
2.自动化录制工具Radar，易测云自主研发的录制工具，以下是 我试用后感觉还不错的地方。 ●支持WebView、无ID控件、和自定义控件操作的录制回放 ●录制生成的脚本，可以 Eclipse 中直接编辑 ●支持输入内容参数化，可在不同的测试设备上输入不同的内 容 ●支持使用用户 keystore进行脚本录制和回放 ●录制完成的脚本支持提交云端测试，可在易测云所有设备或 不同分辨率的其他安卓上运行测 ●支持 Windows、Ubuntu、及Mac主流OS版本 三、百度移动云测试中心MTC 通常的功能就不介绍了，主要介绍各家的特色。 特色： 1.百度云众测平台：可以将开发者提供的应用进行用户评测并 收集反馈，可以将开发者与用户联系起来。 2.强调了Android App安全漏洞扫描，测试速度还可以，不用 等太长时间。但是目前只支持100M一下的APK文件。 3.应用推广：如果你已经拥有一款移动应用，可以快速通过百 度移动应用中心的渠道进行推广。 4.提交上架：无需进行系统切换，快速提交，快速进行审核， 缩短上架时间。 四、移动终端池·远程测试系统
大数据中心建设方案a
工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案
1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一 是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服 务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和 增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据 ISO 17025 相关要求开展。测试评价服务涉及 2 个 自有实验室、8 个自有户外试验场和超过 20 个合作户外试验场。见图 1 广 州 显 微 分 析 实 广 州 腐 蚀 分 析 实 广 州 花 都 户 外 试 海 南 琼 海 户 外 试 新 疆 吐 鲁 番 户 外 内 蒙 海 拉 尔 户 外 西 藏 拉 萨 户 外 试 武 汉 户 外 试 验 场 西 沙 户 外 试 验 场 沙 特 吉 达 户 外 试 海 南 三 亚 户 外 试 山 东 青 岛 户 外 试 美 国 凤 凰 城 试 验 美 国 弗 罗 里 达 试 其 它 合 作 试 验 场 验 室 验 室 验 场 验 场 试 验 试 验 验 场 验 场 验 场 验 场 场 验 场 场 场 图 1 环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关 信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括 但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定；
华为公安大数据解决方案
华为公安大数据解决方案
公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析，把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解，全面覆盖大数据领域关键技术，推出了智能融合的公安大数据解决方案，提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务，并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作，打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。 背景 随着信息化技术的飞速发展，大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息，大信息产生大价值，大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代，基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。 应用场景
通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术，将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析，挖掘数据隐藏的价值和内在关联，同时通过人物、车辆、行为分析等 模型进行数据筛选，为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智 慧 高达百万维度的全量建模，深度刻画；高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值 高 效数据分析加速，响应实时查询；实时数据流，在线处理 开 放开放的编程和数据服务接口，联合行业ISV 提供多种大数据服务
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软件性能测试报告
Official Test Report正式的测试报告 测试项目：软件性能测试 Project Information项目信息: Project Code: 项目代码 072V24S Project Phase: 项目阶段 研发 Software Version: 软件版本 V1.2 Sample Information样品信息: Sample Level: 样品类型 BMS Quantity: 数量 1 Serial Number: 序列号 020151025 Test Operation Information测试信息: Location: 地点上海博强 Start Date: 开始日期 2015-12-18 Finish Date: 完成日期 2015-12-21 Conclusion结论: Pass通过Fail 不通过 Other其它: Performed by测试: 樊佳伦Signature Date: 2015-12-22 Written by撰写: 邓文签名：日期：2015-12-23 Checked by核查: 董安庆2015-12-24 Approved by批准: 穆剑权2015-12-25
Revision History修订履历 SN 序号Report No. 报告编号 Report Version 报告版本 Contents 变更内容 Release Date 发行日期 1 BQ-72V-BMS-0007 V1.0 New release. 2015-12-25 2 BQ-72V-BMS-0007 V1.1 RTC时间再次验证2015-1-7