性能测试 CodeArts PerfTest

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性能测试 CodeArts PerfTest(原CPTS)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。PerfTest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

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最高千万并发支持,包年价格更低

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  • 性能测试

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  • 性能测试

    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

    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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  • 释放Agent Lite资源

    释放Agent Lite资源 接口功能 调用此接口,Agent Lite会释放申请的所有动态资源(内存、线程等等)。 接口描述 1 public static void destroy(); 接口所属类 BaseService 接口返回值 返回值 描述 true 成功。 false

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    释放Agent Lite资源 接口功能 调用此函数,Agent Lite会释放申请的所有动态资源(内存、线程等等)。 接口描述 1 IOTA_VOID IOTA_Destroy(); 接口返回值 参见函数标准返回值 示例 1 2 // 开发者调用该接口销毁Agent Lite资源 IOTA_Destroy();

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  • 释放Agent Lite资源

    释放Agent Lite资源 接口功能 释放Agent Lite申请的所有资源(内存,线程等等)。 接口描述 1 public static boolean destroy(); 接口所属类 BaseService 接口返回值 返回值 描述 true 成功。 false 失败。

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  • Lite功能介绍

    Lite功能介绍 ModelArts Lite基于软硬件深度结合、垂直优化,构建开放兼容、极致性价比、长稳可靠、超大规模的云原生AI算力集群,提供一站式开通、网络互联、高性能存储、集群管理等能力,满足AI高性能计算等场景需求。目前其已在大模型训练推理、自动驾驶、AIGC、 内容审核 等领域广泛得到应用。

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  • Lite Server

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  • Lite Cluster

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  • 性能测试

    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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  • 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

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  • SSB性能测试

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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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  • MindSpore Lite问题定位指南

    MindSpore Lite问题定位指南 在MindSpore Lite使用中遇到问题时,例如模型转换失败、训练后量化转换失败、模型推理失败、模型推理精度不理想、模型推理性能不理想、使用Visual Studio报错、使用Xcode构建APP报错等,您可以先查看日志信息进行定位分析。

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