Несколько решений для моделирования модели данных тестирования производительности
Несколько решений для моделирования модели данных тестирования производительности

Моделирование модели данных в основном направлено наИсходные данные, данные испытаний, план выполнения,Готовьте разными способами,Подробности заключаются в следующем.

Моделирование данных на основе бизнес-сценариев

Описание: Разрабатывать тестовые примеры на основе реальных бизнес-процессов, моделировать. реальность поведения пользователя. Например, сайт интернет-магазина Тестирование. производительностиможет включать в себяОбзор продуктовдобавить в корзинуУрегулированиеЖдите операций。

преимущество:можетточнееОтразить производительность системы в реальной среде。

недостаток:нуждатьсяГлубоко понимать бизнеспроцесс,Подготовитьболее высокая стоимость

Моделирование данных нагрузочных и стресс-тестов

описывать:путем увеличениявиртуальный пользовательколичество илиПоднять запросЧастота приходитИмитировать условия высокой нагрузки,Оцените максимальные возможности обработки данных системы.

преимущество:полезно для открытияУзкое место системы,Узнайте о его экстремальных характеристиках.

недостаток:возможныйНе могущийполностьюмоделировать реальностьшаблоны поведения пользователей。

Моделирование данных непрерывного тестирования

описывать:долгий бегТестирование производительности,Для проверки работоспособности системы в условиях длительной работы.стабильность

преимущество:Можно обнаружить, что системадолгосрочная перспективасерединавозможный Появлятьсяизвопрос,нравитьсяутечка памятиждать。

недостаток:тестдлинный цикл,ресурсБольшой расход

Параллельное моделирование тестовых данных

описывать:в то же времяосуществлятьнесколько запросов,Имитация большого количества пользователейв то же времядоступиз Состояние。

преимущество:можетэффективныйтестсистемаизВозможности одновременной обработкииСкорость ответа

недостаток:вернотестовая средаизБолее высокие требования,Требует достаточно мощной поддержки сервера.

Моделирование пиковых тестовых данных

Описание: Отправка большого количества запросов в систему за короткий промежуток времени.,Моделирование сценариев пикового трафика

преимущество:Помогите определить, исправна ли система.крайнийв условияхиз Производительность。

недостаток:возможныйприведет ксбой системы,Подходит не для всех типов систем.

Моделирование данных тестирования объема данных

описывать:增加данные库серединаизОбъем данных,тестсистема在大Объем данных Внизиз性能Производительность。

преимущество:Может验证системаверно Вкрупномасштабные данныеизвычислительная мощность。

недостаток:Постройте многотестданныеМожет занять больше времени

Моделирование тестовых данных с настраиваемыми параметрами

описывать:调整системаиз Параметры конфигурации(нравитьсяРазмер пула подключенийНастройки кэшаждать),Наблюдайте за изменениями производительности системы при различных настройках.

преимущество:有助В找到最佳изКонфигурация системы для оптимизации производительности

недостаток:нуждатьсяверноВнутри системыМеханизмболее глубокое понимание

При выборе подходящего решения для моделирования данных вам следует учитывать конкретные потребности вашего проекта, доступные ресурсы и желаемые цели. Обычно для получения более полных результатов испытаний используется комбинация методов.

План подготовки основных данных

基础данныеиз Подготовить Мы обычнопроходить Два способа продолжить Подготовить。Первый проходКопирование производственных данных,в то же времяверно Производствоизданные进行десенсибилизация информации,После десенсибилизацииизданные作为基础данные。Второй проходсоздавать данные完成基础данныеиз Подготовить,Данные могут быть созданы с помощьюВставка непосредственно в базу данныхизспособ завершения,Вы также можете использовать бизнес-функцииинтерфейс для завершения。Какой конкретно метод использовать,Выбор может быть сделан на основе фактической ситуации конкретного проекта.

План подготовки тестовых данных

Для тестовых данных,Обычно мы делим его на два типа。Первое - этоданные о расходных материалах,Сравниватьнравитьсязарегистрироватьсянуждатьсяиспользоватьиз Номер телефона、Купитьиз Количество продуктаждать。Второйповторно используемые данные,Например, вошедшие в систему пользователи, запрошенные заказы и другие данные.

Для этих двух типов данных,Обычно мыпроходить以Вниз几种方式进行Подготовить:Первое - это ИголкаверноДанные о количестве продукта,Непосредственно измените верхний предел количества продукта для завершения;Второйдля запросаилиДанные, используемые для входа в систему,проходитьДанные для вставки базы данныхили使использоватьБизнес-интерфейсПолные бизнес-функции для достижения。Сравниватьнравиться使использовать登录功能изиспользовать户,Можетпроходитьзарегистрироватьсяинтерфейс для Далее подготовьте информацию о пользователе для входа, а затем получите тестовые данные, доступные в базе данных, с помощью операторов SQL для использования. Кроме того, какой объем необходим? данныхизвопрос,Данные испытаний могут быть подготовлены в соответствии с фактически требуемым количеством.,Например, для входа в систему требуется 2000 одновременных пользователей.,Тогда мы сможем подготовить как минимум 2000 зарегистрированных пользователей.,При нормальных обстоятельствах мы подготовим больше тестовых данных пропорционально.

План подготовки данных во время выполнения

На самом деле существует два основных аспекта подготовки данных в процессе выполнения. Первый пункт,Как обеспечить согласованность основных данных。Со сценарием стресс-тестаизосуществлять,В базе данных будет все больше и больше данных.,в это времянуждатьсяучитыватьнравиться Какая гарантияКаждое испытание давлениемсценаизИсходные данные согласуются。Второй пункт,Как сделать единоразово использованные данные доступными для постоянного использования。Иголкаверно部分特殊业务сцена,Может Не могущий подготовить данные для всех сценариев стресс-тестирования,илиПодготовка такого большого объема данных фактически несовместима с производственной средой.

В двух вышеуказанных случаях,Обычно мы сначала подготавливаем необходимые данные,а затем продолжитьРезервное копирование данных,当每次сценаосуществлять Сделайте это после завершенияВосстановление данных。Резервное копирование данных может использовать метод моментального снимка или метод резервного копирования и восстановления базы данных. Конкретный используемый метод в основном зависит от объема. данныхизразмер。

Если вы чего-то добились, то ваше внимание, лайки, репосты, комментарии и другие действия - моя самая большая поддержка!

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose