云性能测试服务 CPTS 

 

云性能测试服务(Cloud Performance Test Service)是一项为应用接口、链路提供性能测试的云服务,支持HTTP/HTTPS/TCP/UDP等协议。CPTS丰富的测试模型定义能力可以真实还原应用大规模业务访问场景,帮助用户提前识别应用性能问题。 100以下并发长期免费使用,最高百万并发支持,包年价格更低

 
 

    性能测试案例 更多内容
  • 性能测试(CodeArts PerfTest)

    创建PerfTest测试任务

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  • 性能测试(CodeArts PerfTest)

    准备PerfTest的资源组

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  • 性能测试(CodeArts PerfTest)

    创建PerfTest测试工程

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  • SFS Turbo性能测试

    SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具,可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在 云服务器 上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。

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  • 推理性能测试

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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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  • SFS Turbo性能测试

    SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具,可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在云 服务器 上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。

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  • SQL调优案例

    SQL调优案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:使排序下推 案例:设置cost_param对查询性能优化 案例:调整局部聚簇键 案例:调整中间表存储方式 案例:改建分区表 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL排除剪枝干扰

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。可以尝试将语句改写为子查询,使排序下推。

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  • 历史待下线案例

    历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例:从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署

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  • 实际调优案例

    实际调优案例 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例:调整基于代价的查询重写GUC参数costbased_rewrite_rule 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL消除in-clause 父主题:

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。 表结构如下所示: 1 2

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  • 案例:调整分布键

    案例:调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况: 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点,并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解),

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  • SQL调优案例

    SQL调优案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:使排序下推 案例:设置cost_param对查询性能优化 案例:调整局部聚簇键 案例:调整中间表存储方式 案例:改建分区表 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL排除剪枝干扰

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  • 实际调优案例

    实际调优案例 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:改建分区表 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL消除in-clause 父主题: SQL调优指南

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  • 实际调优案例

    实际调优案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:调整分布键 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL排除剪枝干扰 案例:改写SQL消除in-clause 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案

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