资产证券化作为一种金融创新产品,近年来呈现高速增长的趋势。但传统的资产证券化交易模式存在基础资产不透明、信息不对称、交易流程复杂等问题,从而导致基础资产的真实性难以保证、尽职调查信息处理效率低下、监管难度增加等后果。区块链作为一种新型互联网技术,具有去中心化、公开透明、不可篡改、安全性高等特点,将其运用于资产证券化业务交易模式,可以有效消弭资产证券化的结构风险

    网络安全测试的重要性 更多内容
  • 测试实例性能

    测试实例性能 测试4.8.0版本RocketMQ实例性能 测试5.x版本RocketMQ实例性能

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  • 测试实例性能

    测试实例性能 使用memtier_benchmark测试Redis性能 使用redis-benchmark测试Redis性能 redis-cli和redis-benchmark测试工具介绍 redis-benchmark与memtier_benchmark差异 Redis性能测试数据参考

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  • 测试方法

    压测数据模型:单行20Bytes大小。 被测试实例规格:覆盖以下规格类型,详见表1 实例规格。 表1 实例规格 编号 规格 cluster1 16U64GB 测试工具 本次测试采用开源社区Y CS B 0.17.0版本测试工具,连接GeminiDB HBase兼容版实例进行测试,并进行了高并发下问题修复。

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  • 什么是性能测试

    TT等协议构建云应用提供性能测试服务。服务支持快速模拟大规模并发用户业务高峰场景,可以很好支持报文内容和时序自定义、多事务组合复杂场景测试测试完成后会为您提供专业测试报告呈现您服务质量。 通过性能测试服务,希望将性能压测本身工作持续简化,将更多精力回归到关注业

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  • SDRS性能测试

    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

    再次运行HammerDB性能测试。 运行HammerDB测试,直到出现稳定TPM峰值。 TPM:每分钟内系统处理TPCC标准模型下模拟订单个数。 结论:通过比较SDRS开启前后测试TPM值可以得出,在开启SDRS容灾服务时,SQL Server数据库性能影响相比下降3.39%左右。

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  • 性能测试服务的错误日志是怎么显示的?

    性能测试服务错误日志是怎么显示? 默认按每种不同返回状态码进行抽样,按10‰抽样比例采集成功/失败请求日志。 失败日志采集比例可以在“高级配置 > 失败日志采集”比例中调整,最大1000‰。 父主题: JMeter工程使用

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  • 测试方法

    程基准测试工具,常用于数据库基准测试。通过内置数据库测试模型,采用多线程并发操作来评估数据库性能,请单击此处了解Sysbench更多详情。 Sysbench版本1.0.18 具体安装命令如下: 登录ecs,执行以下命令,下载sysbench安装包。 wget https://codeload

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  • 测试方法

    0版本测试工具,YCSB连接GeminiDB DynamoDB兼容版实例负载均衡策略参考提供均衡插件。 YCSB是一款广泛使用数据库性能测试工具,具体使用方法请参见YCSB。 测试指标 OPS:Operation Per Second,数据库每秒执行操作数。 测试步骤 配置workload文件。

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  • 测试实例性能

    测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS

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  • Iperf的测试网络的方法?

    Iperf测试网络方法? 前提条件 保证源端与目的端网络连通,以及华为云上目的端 服务器 安全组规则允许Iperf测试端口开放。配置安全组规则具体方法请参见如何配置目的端服务器安全组规则?。 该测试需要在迁移前进行,而且在源端服务器上运行业务对网络影响不大,否则测试数据不准。

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  • 决策树分类特征重要性

    prediction_col - 训练模型时,预测结果对应列名,默认为"prediction" max_depth - 树最大深度 max_bins - 分割特征时最大分箱个数 min_instances_per_node - 决策树分裂时要求每个节点必须包含实例数目 min_info_gain

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  • 梯度提升树分类特征重要性

    prediction_col - 训练模型时,预测结果对应列名,默认为"prediction" max_depth - 树最大深度 max_bins - 特征分裂时最大分箱个数 min_instances_per_node - 树分裂时要求每个节点必须包含实例数目,默认为1 min_info_gain

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  • 梯度提升树回归特征重要性

    model_input_features_col - 特征向量列名 prediction_col - 训练模型时,预测结果对应列名,默认为"prediction" max_depth - 树最大深度,默认为5 max_bins - 特征分裂时最大分箱个数,默认为32 min_instances_per_node

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  • 性能测试工具

    击界面右侧的“采集数据指标”筛选项图标,在下拉菜单中勾选中需要采集指标(默认只勾选中CPU、内存、FPS)。 用户手动操作手机端已启动被测APP,操作过程中自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。在弹出保存提示窗中点“保存”,软件将提示

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  • 性能测试数据

    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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  • 性能测试数据

    44548 67290 111540 OPS:Operation Per Second,数据库每秒执行操作数。 测试模型编号:测试模型编号对应测试模型,请参见表2 测试模型。 父主题: 性能白皮书

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  • 测试方法

    S实例高可用连接地址。 threads ${threadNum} :客户端并发线程数。 recordcount和operationcount值一致。 insertproportion、readproportion、updateproportion总和为1。 测试模型 业务模型

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  • 模型测试

    “是否绘图”请选择“是”,可以通过绘图查看模型测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例,如图4所示。截图仅为模型测试打印结果一部分,具体以实际打印结果为准。 图中黑点是模型预测异常点,红点是原始异常点。 图4 模型测试结果 父主题:

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  • 测试模型

    模型测试效果会通过表格形式在下方展示。 第一列内容含义如下所示: 0.0:标注为0所有样本。可以理解为标签。 1.0:标注为1所有样本。可以理解为标签。 macro average:所有标签结果平均值。 weighted average:所有标签结果加权平均值。 第一行内容含义如下所示,即模型优劣的评价指标:

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  • 验证测试

    验证测试 LVS负载均衡测试 LVS自动隔离故障后端节点 LVS自动纳管故障恢复节点 LVS主节点故障自动切备节点 LVS主节点恢复自动切回主节点 父主题: 自建数据中心负载均衡

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