P-FLV/MQTT等协议构建的云应用提供性能测试的服务。服务支持快速模拟大规模并发用户的业务高峰场景，可以很好的支持报文内容和时序自定义、多事务组合的复杂场景测试，测试完成后会为您提供专业的测试报告呈现您的服务质量。 通过性能测试服务，希望将性能压测本身的工作持续简化，将更多的

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SDRS性能测试 SAP应用层性能测试 HammerDB性能测试 父主题： 华为云SAP SDRS容灾最佳实践

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等待出现TPM峰值 停止SDRS容灾服务。 再次运行HammerDB性能测试。 运行HammerDB测试，直到出现稳定TPM峰值。 TPM：每分钟内系统处理的TPCC标准模型下模拟订单的个数。 结论：通过比较SDRS开启前后测试的TPM值可以得出，在开启SDRS容灾服务时，SQL Server数据库的性能影响相比下降3

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M006-性能测试 上料装配 【操作说明】 扫描批号，可使用扫码枪进行扫码，对应回显出该工位操作员所在工位的相关信息； 扫描物料批号进行； 行选中左边的物料上料网格，在右边网格会出现对应领料明细批号，即已上料的领料号； 【已上料数/上料总数】根据该工位总上料数情况进行累加，初始为

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授权使用CodeArts PerfTest

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TPC-H性能测试 TPC-H测试结果 TPC-H测试环境 TPC-H测试过程

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TPC-DS性能测试 TPC-DS测试结果 TPC-DS测试环境 TPC-DS测试过程

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其中，容量单位为TB 通用测试配置样例 以下提供的预估值为单台弹性 云服务器 E CS 测试的结果。建议使用多台ECS测试，以达到弹性文件服务的性能指标。 本文以SFS Turbo性能型，云 服务器 规格如下为例说明。 规格：通用计算增强型 | c3.xlarge.4 | 4vCPUs | 16GB

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其中，容量单位为TB 通用测试配置样例 以下提供的预估值为单台弹性云服务器ECS测试的结果。建议使用多台ECS测试，以达到高性能弹性文件服务的性能指标。 本文以SFS Turbo性能型，云服务器规格如下为例说明。 规格：通用计算增强型 | c3.xlarge.4 | 4vCPUs |

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参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。上面命令中使用vllm举例。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tok

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benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。

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benchmark_serving.csv --backend：服务类型，如tgi，vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径。

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benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。

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--backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --t

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推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为100

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性能测试常见问题 压测任务执行机CPU占用率一直较高的原因？ 性能测试服务测试的时候申请的带宽大小对测试的影响是什么？ 为什么用JMeter软件设置请求头content-type为utf-8，请求返回正常，使用性能测试服务请求返回乱码？ 性能测试服务分析报告中的TPS和其他工具测试的系统处理能力是否相同？

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参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --to

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推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。如果需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为10

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推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为100

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benchmark_parallel.csv 参数说明： --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：API接口公网地址与"/v

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