云性能测试服务 CPTS 

 

云性能测试服务(Cloud Performance Test Service)是一项为应用接口、链路提供性能测试的云服务,支持HTTP/HTTPS/TCP/UDP等协议。CPTS丰富的测试模型定义能力可以真实还原应用大规模业务访问场景,帮助用户提前识别应用性能问题。 100以下并发长期免费使用,最高百万并发支持,包年价格更低

 
 

    python 性能测试 更多内容
  • 性能测试

    性能测试 如下SQL语句为Q1,访问主表且无谓词条件。 mysql> EXPLAIN SELECT * FROM lineitem LIMIT 10000000,10; +----+-------------+----------+------------+------+----

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  • 性能测试

    性能测试 测试方法 测试结果 父主题: 并行查询(PQ)

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  • 性能测试

    性能测试 使用sysbench模型测试。 准备1000w数据。 sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_only.lua --tables=1 --report-interval=10 --table-size=10000000 --mysql-user=root

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  • Python

    Secret等信息,具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包(可使用2.7.9+或3.X),如果未安装,请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后,在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests

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  • Python

    Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x,并完成环境配置。 打开命令行窗口,执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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  • Python

    Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本,要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例,发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中,可能会涉及个人数据的使

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  • Python

    Python 简介 开始工程 构建环境 编辑代码 浏览代码 搜索代码 代码校验 测试 调试 启动配置

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  • Python

    Python 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: pyspark.SparkContext:是Spark的对外接口。负责向调用该类的python应用提供S

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  • Python

    Python 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: pyspark.SparkContext:是Spark的对外接口。负责向调用该类的python应用提

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  • 性能测试方法

    性能测试方法 测试目的 广告RTA业务对广告主的技术要求较高,对于广告主来说,一方面需要满足媒体侧的快速响应要求,另一方面还要求数据存储成本可控。近年来,越来越多的RTA业务使用云数据库GeminiDB Redis做为KV特征库,性能与成本双赢。 本章节基于真实RTA业务做压力测试,评估GeminiDB

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  • Python

    Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x,并完成环境配置。 打开命令行窗口,执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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  • Python

    Python 样例 发送短信(示例1)、发送分批短信(示例1) 发送短信(示例2)、发送分批短信(示例2) 接收状态报告、接收上行短信 环境要求 基于Python 3.7.0版本,要求Python 3.7及以上版本。 引用库 requests 2.18.1(仅示例1引用) 请自行下载安装Python

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  • Python

    2018.3.5或以上版本,可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包(可使用2.7.9+或3.X,包含2.7.9),可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后,在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install

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  • Python

    information. >>> 如果未安装Python,请使用以下命令安装: yum install python Python版的Kafka客户端 执行以下命令,安装推荐版本的kafka-python: pip install kafka-python==2.0.1 生产消息 以下加粗

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  • Python

    Python 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: pyspark.SparkContext:是Spark的对外接口。负责向调用该类的python应用提供S

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  • Python

    用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框,在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句,选择Python脚本。

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  • Python

    Python 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: pyspark.SparkContext:是Spark的对外接口。负责向调用该类的python应用提供S

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  • 性能测试结果

    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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  • 性能测试方法

    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E CS ):规格选择c6.4xlarge.2

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  • 性能测试结果

    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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  • Python

    下载SDK的最新版本。 获取并安装Python安装包(可使用2.7或3.X),如果未安装,请至Python官方下载页面下载。 获取并安装IntelliJ IDEA,如果未安装,请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA中安装Python插件,如果未安装,请按照图1所示安装。

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