服务测试 操作场景 完成服务开发后，您需进行服务测试，包括新增测试用例，执行测试用例等。 图1 服务测试流程图 前提条件 已获取开发人员及以上权限用户的账号和密码。 操作步骤 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据服务 > 聚合服务编排”，进入“聚合服务编排”页面。 单击目标服

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或者访问在线服务（APP认证）。 了解服务的输入参数 针对您部署上线的服务，您可以在服务详情页面的“调用指南”中，了解本服务的输入参数，即上文提到的输入请求类型。 图1 查看服务的调用指南 调用指南中的输入参数取决于您选择的AI应用来源： 如果您的元模型来源于自动学习或预置算法，

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测试实例性能 测试RabbitMQ生产速率和消费速率

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测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS

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测试实例性能 使用memtier_benchmark测试Redis性能 使用redis-benchmark测试Redis性能 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

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测试实例性能 测试4.8.0版本RocketMQ实例性能 测试5.x版本RocketMQ实例性能

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策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径，

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FPGA加速云服务器（FPGA Accelerated Cloud Server，FA CS ）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类： 高性能架构 基于

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Mongo副本集4.0版本，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）：规格选择通用计算型s3.2xlarge

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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ECS）：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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SSB性能测试 测试结果 测试环境 测试过程

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本章节基于真实RTA业务做压力测试，评估GeminiDB Redis的数据压缩能力、QPS、带宽、时延等各项性能指标表现。 测试环境 本次测试使用的GeminiDB Redis集群规格和弹性云服务器（Elastic Cloud Server，简称ECS）规格如下： GeminiDB Redis规格 局点 上海一 可用区类型

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高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。

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从0到1，快速学习移动应用测试服务。 快速入门 快速上手移动应用测试 04 实践 通过实际案例操作，分析查看测试报告信息，准确定位应用问题。 实践案例 交易软件APP测试 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门问题 什么是移动应用测试？ 如何使用移动应用测试？ 智能客服

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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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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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HammerDB性能测试 HammerDB是一款开源的图形化据库负载测试和基准测试工具，可以测试任意操作系统上运行的多种数据库系统，目前有Windows和Linux版本。HammerDB支持自动化、多线程和可扩展的动态脚本。您可以使用HammerDB创建一个测试schema，加载数据，并针对OLTP（online

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ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的

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