性能测试 CodeArts PerfTest

架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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81019 业务模型编号 s6 29286 64882 97377 121071 *OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 *业务模型编号：业务模型编号对应的业务模型，请参见表2。 不同业务模型和实例规格下，针对弱一致性，预置1亿行数据量，测试的OPS

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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。 通过简单的四步操作，您就可以完成一次性能测试。 表1 使用流程 1. 准备资源组 2. 创建测试工程 3. 创建测试任务 4. 查看测试报告 准备运行性能测试的测试资源组。 说明： 测试资源组包含共享资源

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支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚

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规格完成依赖配置编排后，ISV可以在规格上架前，对规格的自动化部署、卸载及系统功能等能力进行测试。您可在“应用管理 > 应用详情 > 应用规格”，点击“部署测试”。点击“开始安装”。安装过程，会根据编排的资源，启动所需要的云资源购买、配置及应用的部署。规格部署成功点击“删除实例”，完成规格卸载验证。

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测试方法 本章基于文档数据库服务社区版3.4、4.0、4.2和4.4版本的通用型规格和增强Ⅱ型规格进行性能测试，具体包括测试环境和测试步骤。 以下测试过程以集群和副本集实例类型为例。 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E CS ）：

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验收测试 使用无线终端现场验收 使用CloudCampus APP现场验收（安卓版） 登录云管理平台验收 父主题： AR+L2SW+AP组网场景

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验收测试 使用无线终端现场验收 使用CloudCampus APP现场验收（安卓版） 登录云管理平台验收 父主题： FW+L2SW+AP组网场景

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应用程序列表 单击操作列的预览图标，进入APP的运行态。 图14 进入应用页面 在运行态，查看页面展示信息是否正确。 按照规划的测试用例数据，进行测试，操作成功，结果正确。 父主题： 开发过程

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呼叫测试 选择“机器人管理”。 单击“添加”，新增接入码。依次填入信息，选择要测试的流程，单击“确定”。 在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中输入信息进行测试。 父主题： 流程发布以及呼叫测试

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JUnit测试 启动配置属性 在启动配置中，您可以选择相应的属性来运行单个测试方法、单个测试类、包中的所有测试或目录中的所有测试。 名称 描述 type 调试器的类型。对于运行和调试Java代码，应将其设置为javadbg。 name 启动配置的名称。 env 额外的环境变量。 skipBuild

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JUnit测试 使用此启动配置来运行JUnit测试。 要快速运行测试而无需手动创建启动配置，请在测试类的代码编辑器中，单击测试类声明旁边的运行按钮（）（以运行类中的所有测试），或者单击测试方法（以仅运行单个测试）。要快速运行一个应用程序而不必手动创建一个启动配置，只需在Main类的代

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TestNG测试 使用此启动配置来运行JUnit测试。 要快速运行测试而无需手动创建启动配置，请在测试类的代码编辑器中，单击测试类声明旁边的运行按钮（）（以运行类中的所有测试），或者单击测试方法（以仅运行单个测试）。要快速运行一个应用程序而不必手动创建一个启动配置，只需在Main类的代

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64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议ECS绑定弹性IP。 测试工具 Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能。了解Sysbench更多详情，请访问https://github

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企业门户有测试地址吗？ 登录企业门户控制台，在待查看测试地址的站点所在行，单击“网站设计”，进入管理后台界面，查看测试 域名 。 通过测试域名您可以查看您的网站内容。 图7 企业门户多终端独立版网站设计 图8 测试域名 如果您已经绑定了您自己的域名，则此时无法查看测试地址。 微信打开测试域名

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对接测试 操作前需进行Jenkins对接GitLab测试，保证Jenkins通过API能够正常访问GitLab。 生成GitLab访问令牌 登录GitLab。 鼠标移动到右上角的账号名上，单击“Edit profile”。 单击“Access Tokens”，输入“Token n

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动采集截屏和性能指标数据，实时展示在软件界面。 在软件界面单击“停止测试”按钮，即可停止测试。在弹出的保存提示窗中点“保存”，软件将提示“保存成功”，此次测试数据即被保存并可继续分析诊断结果。 注：如果单击“不保存”，软件界面将清空该次测试数据。 分析诊断结果 测试完成后，在软件

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06 表2 单节点类型写入性能测试数据 测试实例规格 测试并发数 写入性能（单位：rows/sec） 4U8GB 10 50113 8U16GB 10 108781 16U32GB 20 158744 查询性能测试数据 不同业务模型和实例规格下，查询性能测试数据不同，详情请参见如下表格。

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67290 111540 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 测试模型编号：测试模型编号对应的测试模型，请参见表2 测试模型。 父主题： 性能白皮书

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up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorflow分布式有多种执行模式，mox会通过4次执行50 step记录执行时间，选择执行时间最少的模型。 处理方法 创建训练作业时，在“运行参数”中增加参数“variable_updat

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制作 自定义镜像 用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU）

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