性能测试方法 本章基于GeminiDB Cassandra，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1+可用区2+可用区3（跨3个可用区部署） 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）：规格选择h3

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性能测试结果 本章介绍GeminiDB Redis性能测试结果，根据上述测试方法操作，展示在各种数据模型、测试场景、Workload模型组合下的性能指标。当前性能白皮书仅呈现中小规格并发能力下的数据库性能数据，如需更高的并发能力，可水平或垂直升级数据库规格。 总数据量小于内存场景下的测试数据请参见表1。

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续执行性能自动化用例时如无指定则默认使用该分组参数。 图11 新建性能自动化指标参数 执行性能自动化用例 性能自动化用例设计完成后，用例执行人可开始执行性能自动化用例。点击性能自动化用例后的【更多】-【执行】，进行执行界面。 前提：已购买云性能测试服务套餐，以便能启动性能自动化工程。

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请求的P9999时延，是非常严格的时延指标，表示99.99%的请求执行时间小于该值，仅少量尾部请求超过该值。 测试步骤 注入测试数据 测试前，生成并注入数据库测试数据。基于测试模型三种类型的分布，对三种数据类型进行如下配置： hash类型 key：34位字符，使用字符串前缀+9位数字

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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train

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修复问题。 全自动化测试 您只需上传Android、HarmonyOS应用文件提交扫描任务，即可输出详尽专业的测试报告。 支持工信部等4部委的合规要求进行检测，主要检测内容包括隐私声明和行为一致性检测、权限检测、隐私检测、安全问题检测等内容的自动化检测。 详细的测试报告 详尽的在

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NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask

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NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn

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NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask

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停止自动化任务 自动化任务暂不使用时，可停止自动化任务。 停止自动化任务 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 单击页面右上角的，进入自动化页面。 在自动化列表中，单击已启动自动化任务后的。

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功能自动化用例 新建功能自动化用例 支持用例设计人新建功能自动化用例。 在用例管理页面，点击【功能自动化】->【新建】按钮 图1 用例管理页面-功能自动化 进入到用例新建页面，填写用例的相关内容（红色*号的为必填项），完成后点击确定 表1 功能自动化用例新建参数说明 参数 说明 需求描述

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自动化部署 部署环境准备 使用CodeArts托管函数代码 deploy.py代码示例 cam.yaml解析

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测试 CodeArts IDE集成了pytest和unittest测试框架，让您可以轻松运行和调试Python测试用例。 将测试框架集成到项目中 运行测试 启动配置 父主题： Python

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Influx实例，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区一 弹性 云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择内存优化型m6.2xlarge.8，8

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性能测试方法 本章介绍GeminiDB Redis性能测试的方法，具体包括测试环境，测试工具，测试指标，测试模型，以及测试步骤。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1 弹性云 服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择c6.4xlarge.2

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性能测试结果 基于上述样本，预先注入1TB+数据并进行压力测试，测试结果如下： 数据压缩率： 写入1.1TB数据(约38亿条)，压缩后数据占用约为155GB，数据压缩比约为13.8%； 性能表现： 维持业务总QPS达到约160w，此时读请求总流量约为1.5Gb/s，实例CPU利用率在60%-70%。

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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train

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单击页面右上角的，进入自动化页面。 在自动化列表中，单击未启用自动化任务后的。 图1 编辑自动化任务 在自动化任务设计页面，单击右上角的“已关闭”，即可启用自动化任务。 “已关闭”状态变为“运行中”，表明自动化任务启用成功。 图2 启用自动化任务 测试自动化任务 自动化任务启用成功后，

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删除自动化任务 删除自动化任务前，需要先停止自动化任务。 删除自动化任务 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 单击页面右上角的，进入自动化页面。 在自动化列表中，单击未启用自动化任务后的，选择“删除”。

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测试 简介 申请沙箱环境（可选） 授权沙箱环境 安装已订阅的资产 部署应用到沙箱环境 调测应用/移动端 调测大屏 调测端侧设备 父主题： 用户指南

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测试 使用此Source Action为具有选定测试框架的生产类生成测试类。 有关测试Java代码的更多详细信息，请参阅调试。 在Create Test对话框中，提供测试类参数： Testing library：选择要使用的测试库。 Class name：提供测试类的名称，并根据选定的框架选择其超类。

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