建议在开发周期的后期执行渗透测试，使系统功能接近预期发布状态，但也要留有足够的时间来解决发现的问题。 采用结构化流程：使用结构化流程确定渗透测试的范围，基于威胁建模的模型保持场景相关性，以确保全面评估系统的安全性。 自动化测试：利用工具自动执行常见或可重复的测试，以加快渗透测试的速度，并提高效率。

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目的 本文详细描述了ISDP+系统相关的操作，包括注册用户、注册租户、系统登录、系统基础配置、作业对象管理、用户权限管理、任务管理、工作票管理、安全管理、质量管理、巡检管理、问题管理、报告管理、看板管理、作业人员、系统设置、同事圈、审批管理、AI功能、专家经验库、规则库、用例库、

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对外攻击：端口扫描 什么是端口扫描攻击 端口扫描攻击是一种攻击方式，攻击者将请求发送到目标 服务器 或工作站的IP地址，以发现主机开放的端口，并利用端口对应程序中的漏洞进行攻击。 案例 以下为主机被端口扫描攻击的几个案例： 案例一： 此机器正在对外大量扫描6379端口，示例如图1所示。

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程高效运作、语言一致的前提。 当前企业数据面临很多的问题：没有统一的数据标准，各业务系统间数据无法充分共享，关键核心数据无法识别及跨系统无法拉通等。为有效管理企业数据资产，实现数据价值的最大化，急需建立一个完善的 数据治理 框架体系，为企业数字化转型打下坚实的数据基础。 数据治理方法

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性能测试服务测试的时候申请的带宽大小对测试的影响是什么？ 用户压测的请求和响应的模型不一样，所需带宽也不一样。比如说5000TPS，每个请求包大小是1KB，那么总的上行带宽是5000KB，下行带宽也是一样的估算方式。对于带宽的限制是限制上行带宽，因此POST/PUT等带Body的请求会比较消耗带宽资源。

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ults/ports 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户的project_id，获取方法请参见获取项目ID。 最小长度：32 最大长度：32 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String

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性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要

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set, 1 warning (0.00 sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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性能测试 测试方法 测试结果 父主题： 并行查询（PQ）

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count(*) from sbtest1 where id/k in (... ...); 性能对比如下表所示： 表1 性能数据 测试方法 开启转换 关闭转换（不适用range_opt） 性能对比 带索引 0.09 2.48 提升26.5倍 父主题： IN谓词转子查询

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写完成，然后才停止测试。 该参数的值，可以是带单位的数字，比如size=10G，表示读/写的数据量为10GB；也可是百分数，比如size=20%，表示读/写的数据量占该设备总文件的20%的空间。 numjobs 定义测试的并发线程数。 runtime 定义测试时间。 如果未配置，

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单击待设置网卡的 裸金属服务器 的名称。 系统跳转至该裸金属服务器的详情页面。 选择“网卡”页签，单击待设置网卡前的图标。 选择打开或关闭“源/目的检查”开关。 默认情况下，“源/目的检查”状态为“ON”，系统会检查裸金属服务器发送的报文中源IP地址是否正确，否则不允许裸金属服务器发送该报文

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进入镜像会话列表页面。 在镜像会话列表中，单击目标镜像会话所在行的操作列下的“更多 > 更换镜像目的”。 弹出“更换镜像目的”对话框。 在镜像目的列表中，选择镜像目的，并单击“确定”。 更换成功后，返回镜像会话列表页面，可以看到目标镜像的镜像目的列下的信息已更新。 父主题： 镜像会话

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请求的平均时延，代表GeminiDB Redis整体性能表现。 P99 Latency（ms） 请求的P99时延，是比较严格的时延指标，表示99%的请求执行时间都小于该值。 P9999 Latency(ms) 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。

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写完成，然后才停止测试。 该参数的值，可以是带单位的数字，比如size=10G，表示读/写的数据量为10GiB；也可是百分数，比如size=20%，表示读/写的数据量占该设备总文件的20%的空间。 numjobs 定义测试的并发线程数。 runtime 定义测试时间。 如果未配置

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配置workload文件。 按照表2所示的业务模型，配置workload中的“readproportion”、“insertproportion”、“updateproportion”的值。 按照表3所示的预置数据量，配置workload中的“recordcount”的值。 以业务模型workl

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”、“readmodifywriteproportion”的值。 按照表3 预置数据量所示的预置数据量，配置workload中的“recordcount”的值。 以测试模型workload-insert-mostly为例，执行以下命令，准备数据。 sh bin/ycsb.sh load

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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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amp-start 的值与1中生成写入数据时设置的值保持一致。 --timestamp-end：数据生成结束后一秒。 --queries：生成的查询数。 --queries-type：生成的查询类型，具体模型含义参见表1。 执行如下命令，查询性能，获取查询性能数据。 cat /t

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10000000) 测试指标 表2 测试指标 指标缩写 指标描述 QPS 每秒执行的读写操作数，单位为次/秒。 Avg Latency 读写操作的平均时延，单位为毫秒(ms)。 P99 Latency 读写操作的P99时延。 99%的操作可以在这个时延内执行完成，即只有1%的操作时延会超过这个值。

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7ms，P99长尾时延约为1.77ms。 本次测试结果表明，在大规模RTA场景，GeminiDB Redis有稳定的时延性能，同时基于数据压缩和支持计算/存储独立选配的特性，非常适合作为广告业务的KV数据库选型。 父主题： GeminiDB Redis接口广告RTA场景性能数据

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