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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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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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性能测试数据 不同业务模型和实例规格下，针对弱一致性，预置1000万行数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1中加粗内容。 表1 测试数据 实例规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 业务模型编号 s1 35263 69490 75332

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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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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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性能测试数据 不同测试模型下，不同规格且预置相当数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1 测试数据中加粗内容。 表1 测试数据 节点规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 客户端并发数 32 64 128 256 预置数据量 50GB 100GB

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性能测试数据 写入性能测试数据 表1 集群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） 4U16GB 20 123648.75 8U32GB 40 221034.80 16U64GB 80 348762.25 32U128GB 160 496511

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测试自建MySQL性能 登录华为云管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域“华南-广州”。 单击页面左上角，选择“计算 > 弹性云服务器 E CS ”。 单击“ecs-client”弹性 云服务器 后的“远程登录”。 在弹出的远程连接界面中单击“CloudShell”。 输入弹性云

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怎样测试磁盘的性能 操作须知 测试性能时，若分区的初始磁柱编号是非4KB对齐，则对性能影响较大，请先确保分区的初始磁柱编号已经4KB对齐，再开始测试。 测试共享云硬盘性能时，必须满足以下要求： 共享云硬盘必须同时挂载至多台云 服务器 （弹性云服务器或者 裸金属服务器 ）。 当共享云硬盘挂

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环境资源准备 创建测试工程 创建测试任务 查看测试报告 02 购买 性能测试服务提供按需计费模式和按套餐包计费模式。 计费方式和价格详情 计费项 计费模式 价格详情 04 使用 根据实际业务场景，在性能测试服务中创建测试工程，进行性能压测，并输出测试报告。 测试资源管理 创建私有资源组

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创建PerfTest测试任务

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准备PerfTest的资源组

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创建PerfTest测试工程

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IOPS=min(4000000,50000×容量) 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

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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 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）

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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 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

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推理性能测试 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）

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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动

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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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