大数据平台的基础能力和性能测试
基于大数据的能力开放平台解决实施方案
基于大数据的能力开放平台解决方案
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基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分
经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的
xxx大数据性能测试方案-V1.0-2.0模板
编号： 密级： XXX大数据平台 性能测试方案 [V1-2.0] 拟制人： 审核人： 批准人： [2016年06月08日]
文件变更记录 *A - 增加M - 修订D - 删除 修改人摘要审核人备注版本号日期变更类型 （A*M*D） V2.0 2016-06-08 A 新建性能测试方案
目录 目录................................................................................................................................................................... I 1 引言 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2测试目标 (1) 1.3读者对象 (1) 1.4 术语定义 (1) 2 环境搭建 (1) 2.1 测试硬件环境 (1) 2.2 软件环境 (2) 3 测试范围 (2) 3.1 测试功能点 (2) 3.2 测试类型 (2) 3.3性能需求 (3) 3.4准备工作 (3) 3.5 测试流程 (3) 4.业务模型 (4) 4.1 基准测试 (4) 4.1.1 Hadoop/ Spark读取算法的基准测试 (4) 4.1.2 Hadoop/ Spark写入算法的基准测试 (5) 4.1.3 Hadoop/ Spark导入算法的基准测试 (6) 4.1.4 Hadoop/ Spark导出算法的基准测试 (7) 4.2 负载测试 (8) 4.2.1 Hadoop/ Spark并行读取/写入算法的负载测试 (8) 4.2.2 Hadoop/ Spark并行导入/导出算法的负载测试 (9) 4.3 稳定性测试 (10) 4.3.1 Hadoop/ Spark并行读取/写入/导入/导出算法，7*24小时稳定性测试 (10) 5 测试交付项 (12) 6 测试执行准则 (12) 6.1 测试启动 (12) 6.2 测试执行 (12) 6.3 测试完成 (13) 7 角色和职责 (13) 8 时间及任务安排 (13) 9 风险和应急 (14) 9.1影响方案的潜在风险 (14) 9.2应急措施 (14)
公安大数据的应用
“大数据”的深度应用，开启了公安警务工作的新纪元。传统方式的治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心的信息化新技术所取代，信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。本文为大家介绍一下公安大数据的应用。 目前公安工作的应用 目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： （一）统计查询：这是对大数据基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 （二）数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 （三）预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方
基于大数据的能力开放平台解决方案精编版
基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分
经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个 小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业 务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台 整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的
公安视频大数据平台
公安大数据平台视频大数据平台 1.1.1.Hadoop基础平台 系统设计和实现基于Hadoop为基础平台，采用分布式文件系统、分布式列式数据库对数据进行存储，融合流式计算、批处理计算及即席查询多种计算模式，实现数据快速处理的同时极大提高了系统的可扩展性。 1、HDFS HDFS (Hadoop Distributed File System) 是Hadoop项目的核心子项目；是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。它可以运行于廉价的商用服务器上。总的来说，可以将HDFS的主要特点概括为以下几点。 (1) 处理超大文件 这里的超大文件通常是指数百GB、甚至数百TB大小的文件。在Yahoo!, Hadoop集群也已经扩展到了4000个节点, 用来存储管理PB ( PeteBytes)级的数据。 (2) 流式地访问数据 HDFS的设计建立在更多地响应“一次写入、多次读取”任务的基础之上。一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。对HDFS来说，请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。 (3) 运行于廉价的商用机器集群上
Hadoop设计对硬件需求比较低，只须运行在廉价的商用硬件集群上，而无须昂贵的高可用性机器上。 2、MapReduce MapReduce是一个高性能的批处理分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。与传统数据仓库和分析技术相比，MapReduce适合处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。MapReduce广泛应用于日志分析、海量数据排序、在海量数据中查找特定模式等场景中。 在Hadoop中，每个Mapreduce任务都被初始化成为一个job。每个job又可以分为两个阶段：Map阶段和Reudce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示，即Map函数和Reduce函数。Map函数接收一个
如何对大数据软件产品进行测试
如何对大数据软件产品进行测试 前言 本文仅考虑大数据产品的系统以及验收阶段的测试，而不考虑单元及集成阶段的测试，我认为大数据产品在单元及集成阶段的测试应该与普通产品的测试没有多大区别。 案例 本文以该案例作为讨论对象：小x网是专门从事儿童用品的网上超市，随着大数据的 普及，小x网决定在网站内推出一个新功能：即根据某人的历史购物情况以及购买同类产 品人的购物情况，对单一用户进行定向产品推荐。这个功能的实现无疑需要用到大数据的 技术，但是作为一门黑盒测试工程师，我们无需了解开发人员是如何用什么技术实现的， 而我们只需要考虑的问题是：对这个客户推荐的产品是否合理。比如这个用户家里有个男孩，经常在小象网上买一些男孩类的产品，而你推荐的产品而是一条裙子，这显而易见是 不合适的。 对产品刚下线时的测试： 这个时候我们需要基于场景简单的设计一些测试用例，进行测试，比如： 1.顾客王斌曾经为他的宝宝购买十个汽车模型玩具，其他产品从来没有购买过。现在 添加一条新的汽车模型玩具产品，测试是否可以推荐给了顾客王斌； 2.顾客李湘在大象网上曾经购买了一条连衣裙给她的宝贝女儿，而购买这条连衣裙的 其他4名顾客还给他们家公主购买了芭比娃娃玩具。当顾客李湘再次登录大象网，看看我们是否给李湘推荐了芭比娃娃玩具。 3.然后我们可以逐步增加难度，比如顾客李悦在大象网上为她公主购买衣服，玩具， 幼儿食品三类产品；顾客张蕾和顾客李悦在网上购买的产品类型差不多。检查系统能否把 张蕾和李悦归为一类人群，即把张蕾购买的一些产品介绍给李悦；而把李悦购买的一些产 品介绍给张蕾。 4.最后我们逐步增加用户以及产品的数量来，设计更加复杂的测试用例，在这里希望 大家自己考虑。 5.当产品的数量与客户的数量达到一定的数量级别，我们可以把系统放在正式环境下 进行测试（当然需要用到云），用户数据来自于正式的用户环境，但是这时在页面上的接 口不要放开，在正式环境下来进行测试，这个时候我们可能会发现一些软件缺陷。 6.当我们通过以上5步，认为产品可以正式上线了，通过网页上打开这个功能。给用 户提供一个使用该功能的反馈渠道，用户在实际使用过程中使用会遇到一写问题，通过反 馈渠道反馈给我们，我们客户以及时修复。 对升级产品进行测试： 大数据产品往往有两种部署场景： 1）处理出来的数据放在本地，而云端仅仅用来计算，存储log等信息； 2）所有处理都在云端进行处理，处理出来的数据也放在云端 首先让我们来看看情形1）如何来进行测试和版本更新。
分析：公安大数据应用的构建方式与难点
分析：公安大数据应用的构建方式与难点 来源：苏州科达 公安行业一直是安防技术应用的前沿市场，在安防领域，目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： 1、统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 2、数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 3、预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智
能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。 公安大数据应用的构建方式与难点 以车辆分析系统为例，介绍如何在平安城市大数据平台上构建应用： 1、数据的来源与构成 基于大数据平台的车辆分析系统，其数据可分为静态数据与动态数据。静态数据主要来源于车驾管库、盗抢库、布控车辆库、涉案车辆库等公安业务系统的资源情报类数据库，这些数据构成了车辆数据仓库的核心库。动态数据主要是来源于卡口联网平台，其数据可分为结构化的卡口通行数据与非结构化的卡口过车图片，这些数据随着时间的推移而不断增长，构成了车辆数据仓库的中心库。来自于其他设备如枪机、球机等视频监控设备抓拍或截取的车辆图片，来自于系统外的车辆图片，构成了车辆数据仓库的外围库。 2、数据的存储 对于核心库的车辆静态数据，通常都是存储于关系型数据库中。对于中心库的卡口通行数据，则存放在面向列的高可靠高性能分布式数据库HBase中，其中实时过车记录部分，因其查询量大且更新速度快，放置在内存中以优化吞吐量，降低系统I/O负荷。外围库的车辆图片数据，则存储在类似于IPSAN这样的普通存储空间内。 3、数据的结构化与搜索查询 对于卡口过车图片这样的海量非结构化数据而言，为了实现数据的检索，必须通过智能分析技术对其进行结构化并入库，从卡口图片中提取出车牌颜色、车身颜色、车标、细分车型等传统卡口前端不能提供的结构化信息并存储在HBase 中。
性能测试测试方案
性能测试详细测试方案 、八、- 前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”，这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1 被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统（注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件，后台应用了Oraclellg数据库， 该系统包括主要功能有:XXX 等。在该系统中都存在多用户操作，大数据量操作以及日报、周报、年报的统计，在本次测试中，将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。1.1.1 功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。 1.1.2 性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中，系统能够支持的最多的客户端的数量。
2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的数据量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、T PS每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP青求数。 5、系统的响应能力：即在各种负载压力情况下，系统的响应时间，也就是从客户端请求发起，到服务器端应答返回所需要的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流 程也完全一致的。不过，由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构，包括：硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。 1.2.2功能模块 本次性能测试中各类操作都是由若干功能模块组成的，每个功能都根据其执行特点分成 了若干操作步骤，每个步骤就是一个功能点（即功能模块），本次性能测试主要涉及的功能 模块以及所属操作如下表
大数据中心建设方案a
工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案
1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一 是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服 务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和 增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据 ISO 17025 相关要求开展。测试评价服务涉及 2 个 自有实验室、8 个自有户外试验场和超过 20 个合作户外试验场。见图 1 广 州 显 微 分 析 实 广 州 腐 蚀 分 析 实 广 州 花 都 户 外 试 海 南 琼 海 户 外 试 新 疆 吐 鲁 番 户 外 内 蒙 海 拉 尔 户 外 西 藏 拉 萨 户 外 试 武 汉 户 外 试 验 场 西 沙 户 外 试 验 场 沙 特 吉 达 户 外 试 海 南 三 亚 户 外 试 山 东 青 岛 户 外 试 美 国 凤 凰 城 试 验 美 国 弗 罗 里 达 试 其 它 合 作 试 验 场 验 室 验 室 验 场 验 场 试 验 试 验 验 场 验 场 验 场 验 场 场 验 场 场 场 图 1 环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关 信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括 但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定；
华为公安大数据解决方案
华为公安大数据解决方案
公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析，把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解，全面覆盖大数据领域关键技术，推出了智能融合的公安大数据解决方案，提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务，并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作，打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。 背景 随着信息化技术的飞速发展，大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息，大信息产生大价值，大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代，基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。 应用场景
通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术，将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析，挖掘数据隐藏的价值和内在关联，同时通过人物、车辆、行为分析等 模型进行数据筛选，为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智 慧 高达百万维度的全量建模，深度刻画；高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值 高 效数据分析加速，响应实时查询；实时数据流，在线处理 开 放开放的编程和数据服务接口，联合行业ISV 提供多种大数据服务
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大数据智能分析软件
现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位
置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。
能力开放平台
中国移动通信有限公司部门（通知） 业通 [2013] 231 号 关于移动商城近期建设工作安排的通知 各省、自治区、直辖市公司，终端公司： 根据《关于统一门户移动商城入驻工作部署的通知》（市通[2013] 373 号）的要求，总部移动商城将在今年底完成首批试点公司（江苏、福建、河北、黑龙江、江西、青海、终端公司等）入驻并启动试运行。 移动商城采用“总部统一建设平台、分省入驻开店销售”的建设模式，由总部和各省共同协作，是公司IT支撑集中化的重要举措。为满足省公司入驻需要，移动商城采用能力开放平台和统一接口平台两种方式进行IT对接，其中能力开放平台采用公网接入方式和API接口方式，主要支持卡号销售、合约机销售和裸机销售等业务场景；统一接口平台采用IP承载网接入和网状网T模块接口方式，主要支持业务查询、业务办理和充值缴费等业务场景。 根据整体项目计划，总部已经组织完成了业务需求分析、技术方案制订等工作，目前正在进行一级系统的软件开发，拟定于11月份启动两级系统联调测试工作，12月份启动试点公司入驻演练工作，现将省公司和专业公司系统建设工作的有关事项通知如下：
一、业务上架 各省公司、专业公司根据自身业务发展需要确定商城承载业务范围，总部将根据各公司需求上报情况提前制定相关业务流程和业务上架模板，各公司可以利用商城运营后台自行配置业务上架。 请各试点公司以今年底上线为目标，明确第一批业务产品清单（含资费套餐、数据业务、终端合约、充值缴费等，终端合约可先预报合约类型、档次等），10月20日前按照《拟一期上架业务清单》（详见附件一）格式要求填写并上报。 总部后续将下发商城后台使用手册并组织培训，请各省提前明确本省业务上下架管理部门和责任人（每省可设全省发布人、审核人各一名+地市发布人、审核人各一名/每地市），同期上报总部。 二、能力开放平台对接 为适应电子商务的行业发展趋势，移动商城的产品销售平台将依托能力开放平台构建，一方面商户自有系统可以通过能力开放平台获取和更新商城内部的商户、订单、商品、营销等数据，另一方面商户自有系统通过能力开放平台为商城提供购买资格校验、订单通知接收等服务。目前总部已组织编制完成了《能力开放平台接口规范V1.0》（详见附件二），以及《移动商城商户系统与能力开放平台对接指南》（详见附件三），拟定于11月初提供公开测试环境。 请试点省公司和终端公司根据年底业务上架需要，结合自身实际情况确定系统接入方案，并于10月25日前提交接入申请，总部审
大数据在软件测试中的应用
大数据在软件测试中的应用 发表时间：2018-08-29T15:40:33.547Z 来源：《防护工程》2018年第8期作者：赵怡萍 [导读] 大数据时代的到来对于各行各业信息处理的能力与速度提出了更高的要求，也对软件测试技术的应用带来了挑战。本文针对大数据背景下软件测试技术的相关问题进行分析，并针对具体的发展趋势进行了阐述。 赵怡萍 浙江省方大标准信息有限公司浙江杭州 310006 摘要：在科技水平的发展下，人们步入了大数据时代，大数据时代的到来对于各行各业信息处理的能力与速度提出了更高的要求，也对软件测试技术的应用带来了挑战。本文针对大数据背景下软件测试技术的相关问题进行分析，并针对具体的发展趋势进行了阐述。 关键词：大数据背景；软件测试技术；发展 导言 随着当今世界经济的高速发展，计算机技术得到了很大的提高，互联网也得到迅速的发展，根据2014 年国际发布的报告指出，现在是数据的大爆炸时代，从全球范围来说，数据总数每两年就会增加一倍。数据时代的意义不在于数量的多少，而在于如何对这些有意义的数据进行专业化处理。随着全球化经济的发展和云时代的到来，人们对数据关注的程度越来越高。下面就针对大数据背景下软件测试技术的发展情况进行简要的介绍。 1 大数据环境下软件测试面临的挑战 1.1 传统测试平台难以符合大数据处理的要求 传统软件性能测试过程中主要是通过控制器来协调本地向服务器发送服务请求后开展服务器压力测试，是对局部物理主机进行测试负载，这种方式只由在用户数量较大的应用服务中才能充分发挥作用。现阶段云计算技术不断发展，用户的需求也越来越大，产生的访问量也成规模的增长，这意味要想有效测试服务器的实际承受量，难度越来越大，需要在软件真正上线之前对用户访问量的基数进行充分的测试，传统的局域网主机测试方法已经无法满足实际需求，在软件测试过程中存在难以对负载产生器的物理机数量进行动态拓展，并且云计算系统直接将客户端进行大范围的分布，无法有效对负载产生器的实际运行状态进行监控，这些问题都会直接影响到软件测试工作的有效开展，软件测试的效果无法保障。 1.2 ORACLE测试的有效开展受制于用户功能 大数据理念的提出大大降低了软件测试过程中海量数据处理的困难程度，通过框架处理模式可以将ORACLE 测试与管理的程序细分为map 与reduce 两个阶段，因此放需要开展程序分布工作时，用户需要完成的只有map与reduce 两个阶段的函数内容。而针对数据的分片，开展任务调度等细节工作的开展也都能狗在框架处理模式中得到充分解决。但是大数据系统也存在用户功能少的问题，这在一定程度上制约了ORACLE 测试的有效开展。 1.3 无法保障测试数据的准确性 软件测试工作的开展在云计算技术的广泛应用下能够更便捷的开展，尤其在架构和与PAAS 程序部分表现得钢架明显，但是对用户来说可能会造成一定的理解困难。但是用户对PAAS 程序方面的理解存在一定的难度。比如针对GAE 数据信息存储组件部分开展测试时，当用户下达一个数据请求时，会转接到请一个请求服务器的处理层中，同时对多个网络系统开展互动。当无法明确数据实际存储位置的时候，很难有效保障数据的准确性，因此只能借助API 从GOOGLE 存储区域进行二次数据读取，这种操作无法保障测试数据的准确性。 2 基于大数据下软件测试优化策略 2.1 不断调整与优化数据库的数据缓存区 一般来说，Oracle 数据库内存区主要由SGA 以及PGA 两个板块组成，其中SGA 板块主要属于缓冲区，用来实现数据库的数据缓冲以及共享，具体内部区域的划分直接影响到整个数据库系统性能的好与坏。数据缓存区是用来存储索引数据的区域，在软件测试过程中，相关操作对数据库发出的请求数据如果已经存储在缓冲区，那么数据会直接反馈给用户，中间检索的时间大大缩短，而如果数据请求并没有储存在缓冲区，那么系统需要在数据库中先进行检索读取，然后再缓存到数据缓存区，反馈给用户，这中间用户检索的时间大大增加。为了确保系统运行速度，方便用户能够更快速的获取数据库中的数据，需要不断提高对数据库的数据操作性能。 2.2 不断合理配置数据库的数据共享池与数据日志缓冲 数据共享池一般包括数据库缓冲以及数据字典缓存两个板块，数据库缓冲主要是用来存放已经执行过的SQL 语句， PL/SQL 程序代码分析以及执行计划操作请求信息，二数据字典缓存主要是用来存放数据库用户权限信息，数据库相关对象信息等数据。通过不断对数据库的数据共享池进行合理配置，能够大大提升SQL 语句和 PL/SQL 程序的操作执行效率。而数据日志缓冲主要是存放过往用户对数据库的所有修改信息，一旦数据日志缓冲出现失败，这意味着当前数据库设置的数据日志缓冲区容量需要扩大，否则将会影响到数据库的整体性能的发挥。 2.3 数据库中的碎片整理 在软件测试过程中也会对数据库的中数据进行调用，因此数据库中的信息数据一直都随着软件操作的开展进行变化，在这个过程中会存在磁盘碎片。通常来看，磁盘碎片可以细分为空间级碎片，索引碎片及以及表级碎片三个等级。针对空间级主要是通过操作命令导出数据后借助TRUNCATE 操作删除空间数据，再通过IMPORT 程序导入相关数据，从而有效清理空间磁盘碎片。针对所以索引级碎片，考虑到表空间中的索引数量在不断减少，而创建索引主要借助的变化频率的列开展，可以通过开展索引重建的形式来控制索引磁盘碎片的产生。对于表级磁盘随便，可以借助软件系统的数据来对已经存在的不同的数据板块进行设置，利用PCTFREE 等数据参数的重新设置来对磁盘碎片的产生进行预防。 3.3 推广智能化技术 在软件测试中运用智能化技术主要完成以下两个部分的功能：实现，界定输入数据的同时规范数据的属性要求；其次，实现充分考虑输入数据的大小，样本集以及输出的评判样式。在大规模数据的前提下，基于智能化技术可以消除输入与输出之间的数据流的差异，同时
公安车辆大数据分析
公安车辆大数据分析 车辆大数据分析 车辆大数据除了要处理结构化的过车数据，还要处理非结构化的卡口图片，对卡口图片采用非基于机器学习的图片识别分析软件进行结构化，然后按照结构化数据处理的方法进行处理。 车辆大数据分析概述 车辆大数据分析通过对汇聚到大数据平台的全省卡口图片信息进行深度的数据分析，基于深度学习的方式解析出车牌、车型、车身颜色、驾驶员照片、副驾驶照片等特征信息，同时整合车辆盗抢库、车驾管库、六合一等系统，构建以车牌、车型、地点、时间为基础的车辆分析预测、稽查布控大数据应用，包括车辆活动轨迹、嫌疑假套牌车分析、车辆频次分析、车辆尾随跟踪分析、昼伏夜出分析、区域徘徊分析、车辆落脚点分析等。 车辆图像警务大数据实战平台在业务层面，涵盖图像信息接入、数据挖掘处理、研 判分析应用等多个环节；在用户层面，面向刑侦、交警、情报、指挥中心、治安等多个部门；在网络架构层面，部署在视频专网的卡口数据需通过省厅视频边界平台进入部署在公 安网内的车辆图像警务大数据实战平台；从平台关联层面，平台建成后能够与专网视频侦 控平台、专网卡口联网系统、PGIS警用地理信息系统等多个信息系统实现互联互通。 车辆大数据分析业务流 车辆图像警务大数据实战平台的业务通过计算调度集群从前端视频监控设备中实时抽
取视频图像信息，获取系统源数据，然后经过视频图像智能分析集群将非结构化数据抽取、转换，加载至动态车型库，最后利用实时搜索引擎集群、大数据分析集群、网络服务集群完成功能应用APP的多样化请求。 1.源数据采集、读取及任务分发 平台可自动智能采集读取数据库获得过车数据，自动分配数据来源。支持FTP、HTTP、NFS、CIFS、i-SCSI、RTSP等多接口类型，及多种格式信息，包括文本、图像等。 平台任务允许模块将待分析数据加入到任务队列，实现临时缓存。数据处理模块不断从任务队列提取数据，分发至各算法线程池，并调用算法引擎进行智能化分析和识别，实现多任务的并发异步处理。处理后的结果通过接口返回到应用系统。 2.目标车辆结构化查找 用户在应用系统WEB端，通过品牌、型号、年款、颜色等特征，或一键上传图片，可限定日期时间在地图范围内采用框选或任意划定搜索范围，进行车辆的查找操作。 由于分析过程中，平台分析结果（结构化语义）已存入图像警务云大数据调度中心数据库，因此，平台客户端后台软件可以直接从结构化数据库中进行语义搜索和统计分析。 3.按车辆局部性特征搜索 用户通过应用平台WEB端，将车辆图片样本提交到WEB控件，并通过WEB控件中的标记工具，将需要查找的特征物标识出来，连同待查找的设备范围、时间范围等一起发送指令到本平台。
大数据环境下电信数据服务能力开放研究
大数据环境下电信数据服务能力开放研究 刘春1，邹海锋2，向勇3 （1.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630；2.深圳市远行科技有限公司深圳518000； 3.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630） 摘要数据资源是电信运营商的核心资产，在数据激增的环境下，数据服务能力开放有利于运营商增加管道的价值和收入，但对其运营能力也提出了更高的要求。本文在研究大数据环境下数据服务能力开放业务需求的基础上，明确了数据服务内容，提出了数据服务能力开放平台的建设思路、体系架构和开放机制，对运营商加强能力开放平台建设具有积极指导意义。 关键词大数据；数据服务；能力开放 1引言 随着近年来企业信息化建设的不断深化、社会化网络的兴起，以及移动互联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据规模及其存储容量正在迅速增长，数据的类型也变得复杂多样。海量多样化的数据对信息的有效存储、快速读取、检索提出了挑战；且其中所蕴藏的巨大商业价值也引发了对数据处理、分析的巨大需求。因此，大数据的概念应运而生，引用维基百科的定义：“大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。” 当前，大数据已逐渐渗透到各个行业和业务职能领域，以利用数据价值为核心的商业服务正在不断涌现，如数据资源服务、数据分析服务、数据开放平台服务等，大数据将成为重要的生产因素，它的演进将与生产力的提升有着直接的关系。 对电信运营商而言，其业务特性使得它具备了较强的大数据特征。然而，运营商业务数据快速积聚的同时，并没有从传送大量的上层应用内容中获得更多收益，却面临收入增速放缓的困境。要真正扭转这一局面，运营商必须转变过去简单粗放的网络运营方式，顺应移动互联网“开放、共享、合作、高效”等特征，逐步向综合服务提供商转变，向集约化运营模式的转变。在大数据时代，数据服务能力开放是这一转变的有力推手。 业务数据是运营商的核心资源，结合大数据技术，电信运营商开放自身的数据服务能力，为外部合作伙伴提供精确的用户行为收集与分析、提供精准广告投放推荐能力等数据分析服务，是强化流量经营，开展规模化信息服务运营的有效手段。这将有助于实现向综合服务提供商、集约化运营的有效转变，增加管道的价值和收入，进一步抓住未来广阔的信息化市场，摆脱被边缘化和底层化的危机，取更大的商业价值。
性能测试计划 完整版
性能测试方案
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前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”，这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 本《性能测试计划书》即是基于上述考虑，参考科学的性能测试方法而撰写的，用以指导即将进行的系统的性能测试。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统（注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件，后台应用了Oracle11g数据库，该系统包括主要功能有:XXX等。在该系统中都存在多用户操作，大数据量操作以及日报、周报、年报的统计，在本次测试中，将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。 1.1.1功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。
1.1.2性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中，系统能够支持的最多的客户端的数量。 2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的数据量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、TPS：每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP请求数。 5、系统的响应能力：即在各种负载压力情况下，系统的响应时间，也就是从客户端请求发起，到服务器端应答返回所需要的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流程也完全一致的。不过，由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构，包括：硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。