Hue开源增强特性 Hue开源增强特性 存储策略定义。HDFS文件存储在多种等级的存储介质中，有不同的副本数。本特性可以手工设置HDFS目录的存储策略，或者根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间，自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件，以便充分利用存储的性能和容量。

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开源知识库 开源知识库提供已治理的开源软件数据资产信息，包含元数据信息、漏洞信息、依赖信息等内容。 操作步骤 登录开源治理服务控制台。 在左侧导航栏，单击“开源知识库”。 单击“开源知识库”页面搜索框左侧，在下拉框中选择“软件”或“组件”，在搜索框中输入对应名称，支持模糊搜索，单

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开源Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kaf

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功能总览 全部 测试计划 测试设计 手工测试用例 接口自动化用例 测试用例相关配置 测试执行 测试报告 测试设置 测试计划 测试计划服务是一站式云端测试平台，整合功能测试和接口测试，高效协同，支持不同规模团队敏捷测试流程。 标准的测试过程包括测试计划、测试设计、测试管理、测试执行、测试报告几个主要阶段。

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续执行性能自动化用例时如无指定则默认使用该分组参数。 图11 新建性能自动化指标参数 执行性能自动化用例 性能自动化用例设计完成后，用例执行人可开始执行性能自动化用例。点击性能自动化用例后的【更多】-【执行】，进行执行界面。 前提：已购买云性能测试服务套餐，以便能启动性能自动化工程。

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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 将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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的快速、高效发布。 测试计划：覆盖测试计划、测试设计、测试用例、测试执行和测试评估等全流程，旨在帮助企业协同、高效、可信的开展测试活动，保障产品高质量上市。 制品仓库：用于管理源代码编译后的构建产物，支持Maven、Npm等常见制品包类型。可以与本地构建工具和云上的持续集成、持续

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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 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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64位版本。 被测试集群实例的配置：每个实例包含3个节点。 被测试集群实例的规格：4U16G、8U32G、16U64G、32U128G。 测试工具 本次测试采用了开源社区的Time Series Benchmark Suite (TSBS)。 测试指标 写入性能测试关注每秒写入点数（points/sec）。

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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E CS ）：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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功能自动化用例 新建功能自动化用例 支持用例设计人新建功能自动化用例。 在用例管理页面，点击【功能自动化】->【新建】按钮 图1 用例管理页面-功能自动化 进入到用例新建页面，填写用例的相关内容（红色*号的为必填项），完成后点击确定 表1 功能自动化用例新建参数说明 参数 说明 需求描述

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自动化部署 部署环境准备 使用CodeArts托管函数代码 deploy.py代码示例 cam.yaml解析

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停止自动化任务 自动化任务暂不使用时，可停止自动化任务。 停止自动化任务 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 单击页面右上角的，进入自动化页面。 在自动化列表中，单击已启动自动化任务后的。

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到社区的支持。 系统演进变得更加困难。当系统需要增加新特性，引入新开发工具时，老版本更难与新开发工具兼容。 还有很多的故障，可能在新版本已经修复，新版本在代码可维护性、性能等方面也都优于老版本。 因此，在开源软件选型问题上 ，最佳方案就是选择社区提供维护升级的开发分支或者维护分支

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过程会根据多个基线和测试来验证代码。然后，它向提交者提供有关这些测试状态的反馈。如果基线检查和测试进展顺利，集成过程将生成并暂存部署更新软件的资产。这些资产包括编译的代码和容器映像。 持续集成可以通过执行以下操作更快地交付高质量的软件： 针对代码运行自动化测试，以便尽早检测到重大更改。

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内存 32GiB 操作系统 CentOS 8.2 64bit 测试工具 本次测试采用Redis Labs推出的多线程压测工具memtier_benchmark，具体使用方法请参见memtier_benchmark。 测试指标 本次模拟的广告业务场景（RTA）业务规模大致抽象为：1TB数据量、160w

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OPS03-03 进行性能压测 风险等级 高 关键策略 性能压测主要通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。通常把性能测试、负载测试、压力测试等统称为性能压测。广义而言，是为保证系统运行后的性能可以满足用户需求，而开展的一系列测试组织工作。 在

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性能测试服务分析报告中的TPS和其他工具测试的系统处理能力是否相同？ 性能测试服务中TPS的统计规则为每个统计周期（10s内），平均每秒获取到响应的请求报文数量。比如10s内共有1000个请求获取到了响应，那么TPS即为100 TPS。有些测试工具统计的是每秒发出的请求数量，这样

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