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    app压力稳定性测试 更多内容
  • RES11-01 混沌测试

    故障数量相比上年减少数量:本年度故障数量相比上年度减少多少。 相关云服务和工具 MAS-CAST故障注入服务:针对云应用提供测试工具和注入手段,支持故障和业务流程编排的可靠性评估测试压力负荷测试、CHAOS随机故障注入、生产环境故障演练等能力。 云运维中心 COC:支持混沌演练,为用户提供一站

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  • 增强有限内存下的稳定性

    增强有限内存下的稳定性 配置场景 当前Spark SQL执行一个查询时需要使用大量的内存,尤其是在做聚合(Aggregate)和关联(Join)操作时,此时如果内存有限的情况下就很容易出现OutOfMemoryError。有限内存下的稳定性就是确保在有限内存下依然能够正确执行相关

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  • 增强有限内存下的稳定性

    增强有限内存下的稳定性 配置场景 当前Spark SQL执行一个查询时需要使用大量的内存,尤其是在做聚合(Aggregate)和关联(Join)操作时,此时如果内存有限的情况下就很容易出现OutOfMemoryError。有限内存下的稳定性就是确保在有限内存下依然能够正确执行相关

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  • SSB性能测试

    SSB性能测试 SSB测试结果 SSB测试环境 SSB测试过程

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  • 性能测试方法

    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E CS ):规格选择通用计算型s3.2xlarge

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  • 性能测试方法

    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

    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

    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

    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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  • 方案概述

    3月份进行年度申报。 以上情况均对一网通办的系统有较高的性能要求。 方案架构 针对当前现状,为避免流量高峰期使用出现系统崩溃,而给生活带来不便,性能测试服务通过模拟相关实际场景,快速构造压力模型,发现不同压力模型下服务的性能瓶颈,避免宕机。 一网通办系统场景压测模板提供以下几种实际场景模拟。

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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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  • 性能测试方法

    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

    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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  • 训练性能测试

    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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  • RES09-03 重试需要避免造成流量压力

    RES09-03 重试需要避免造成流量压力 对于链路闪断等原因导致的临时性故障,客户端进行一定的重试,可取得较好的效果;对于流量过载等原因导致的故障,重试可能会导致情况进一步恶化,因此需要避免这种影响。 风险等级 高 关键策略 客户端进行重试处理时,建议: 增加指数回退和抖动方法

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  • 测试

    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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  • 测试应用

    应用导航”,找到安装的APP。 图13 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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  • 测试

    测试测试框架集成到项目中 Create tests创建测试 运行测试 父主题: Java

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  • 测试

    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

    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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  • app

    app_key、开发者账号、固话号码和CallEnabler业务号码(bindNbr)有什么特定的数量关系吗? 开发者账号、app_key、bindNbr的关系: 一个开发者账号最多可添加五个app_key; 一个app_key可以绑定多个bindNbr,一个bindNbr只能绑定一个app_key;

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