大数据平台测试标准

大数据平台测试标准
大数据平台测试标准

大数据标准化工作组织:ISO/IEC ITU NIST TPC SPEC

TPC和SPEC两个组织关注大数据技术平台的基准测试:测试标准:TPCx-HS、TPCx-BB 工具:TeraSort

大数据测试第一阶段

大数据平台(Hadoop平台)基准测试的方法论和具体实施方案:

《大数据平台基准测试第一部分:技术要求》

《大数据平台基准测试第二部分:测试方法》

基准测试主要从性能的角度衡量大数据平台,主要考虑数据生成、负载选择和明确测试指标等内容。根据Hadoop平台的特点,从NoSQL任务、机器学习、SQL任务、批处理四大类任务中选择了10个测试用例作为负载。

大数据测试第二阶段

《Hadoop平台基础能力测试方法》

《Hadoop平台性能测试方法》

性能测试在基准测试的基础上进行了升级,如图2所示,增加了SQL用例的比重,按照SQL 任务的类型,从两个维度确立了5类任务,分别是CPU密集型任务、I/O密集型任务、报表任务、分析型任务、交互式查询。HBase的优势在于并发检索和读的性能,在负载方面选择了批量写入数据、并发读任务占多、并发更新任务较重、读取更改然后写回4类场景,充分检验了HBase数据库的并发执行能力。在机器学习和批处理方面相对基准测试方法减少了2个用例

Hadoop平台基础能力测试用例分布

Hadoop平台基础能力涵盖了运维管理、可用性、功能、兼容性、安全、多租户和扩展性等指标,总共38项测试用例:

MPP数据库(面向在线分析处理(on-lineanalyticalprocessing,OLAP))的标准化

《MPP数据库基础能力测试方法》

工具:

Terasort

BigDataBench

HBase性能由YCSB(Yahoo!cloudservingbenchmark)工具来测试

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例

Hadoop大数据平台测试报告及成功案例

目录 1技术规范书应答书 ................................. 错误!未定义书签。2技术方案建议 ......................................... 错误!未定义书签。3测试及验收 ............................................. 错误!未定义书签。4项目实施与管理 ..................................... 错误!未定义书签。5人员资质与管理 ..................................... 错误!未定义书签。6技术支持及保修 ..................................... 错误!未定义书签。7附录 ......................................................... 错误!未定义书签。

1.1 大数据平台测试报告 1.1.1某银行Cloudera CDH 性能测试测试 某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通过搭建基于Hadoop 的历史数据平台(新HODS),以提升平台运行效率及数据覆盖面,支撑未来大数据应用,满足未来业务发展需求。本次POC测试的主要目的是验证Hadoop商业发行版(EDH) 是否可以满足某银行HODS应用特点,主要考察点包括: ?验证产品本身的易用性、可扩展性,主要涉及集群的部署、运维、监控、升级等; ?验证产品对安全性的支持,包括认证、授权、审计三大方面; ?验证产品对资源分配的控制与调度; ?验证Hadoop基本功能,包括可靠性、稳定性、故障恢复等; ?验证Hadoop子系统(包括HDFS、HBase、Hive、Impala等) 的性能、使用模式、设计思想、迁移代价等。 1.1.1.1基础设施描述 1.1.1.1.1硬件配置 硬件配置分为两类:管理节点(master node) 与计算节点(worker node)。 管理节点配置(2) CPU Intel? Xeon? E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz (40 vcore) 内存16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width (128GB) 网络Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics

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)

性能测试结果分析

性能测试结果分析 分析原则: 具体问题具体分析(这是由于不同的应用系统,不同的测试目的,不同的性能关注点) 查找瓶颈时按以下顺序,由易到难。 服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈(对局域网,可以不考虑)-〉服务器操作系统瓶颈(参数配置)-〉中间件瓶颈(参数配置,数据库,web服务器等)-〉应用瓶颈(SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等) 注:以上过程并不是每个分析中都需要的,要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的,我们分析到应用系统在将来大的负载压力(并发用户数、数据量)下,系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。 分段排除法很有效 分析的信息来源: 1)根据场景运行过程中的错误提示信息 2)根据测试结果收集到的监控指标数据 一.错误提示分析 分析实例: 1)Error:Failed to connect to server “https://www.360docs.net/doc/f7582203.html,″: [10060] Connection Error:timed out Error: Server “https://www.360docs.net/doc/f7582203.html,″ has shut down the connection prematurely 分析: A、应用服务死掉。 (小用户时:程序上的问题。程序上处理数据库的问题) B、应用服务没有死 (应用服务参数设置问题)

例:在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝,而在服务器端没有错误显示,则有可能是Weblogic中的server元素的 AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connection refused消息,说明应提高该值,每次增加25% C、数据库的连接 (1、在应用服务的性能参数可能太小了;2、数据库启动的最大连接数(跟硬件的内存有关)) 2)Error: Page download timeout (120 seconds) has expired 分析:可能是以下原因造成 A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈 B、页面中图片太多 C、在程序处理表的时候检查字段太大多 二.监控指标数据分析 1.最大并发用户数: 应用系统在当前环境(硬件环境、网络环境、软件环境(参数配置))下能承受的最大并发用户数。 在方案运行中,如果出现了大于3个用户的业务操作失败,或出现了服务器shutdown的情况,则说明在当前环境下,系统承受不了当前并发用户的负载压力,那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。 如果测得的最大并发用户数到达了性能要求,且各服务器资源情况良好,业务操作响应时间也达到了用户要求,那么OK。否则,再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。 2.业务操作响应时间: 分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。使用“事务性能摘要”图,可以确定在方案执行期间响应时间过长的事务。 细分事务并分析每个页面组件的性能。查看过长的事务响应时间是由哪些页面组件引起的?问题是否与网络或服务器有关? 如果服务器耗时过长,请使用相应的服务器图确定有问题的服务器度量并查明服务器性能下降的原因。如果网络耗时过长,请使用“网络监视器”图确定导致性能瓶颈的网络问题

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点,决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境,否则在后续的项目实施过程中,必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

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。

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展,汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下,整车厂研发部门关心的是:如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据,社会用户的用车数据,互联网第三方数据等结合起来,将异构数据和同构数据整合到一起,并在此基础上,实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化;怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互,通过大数据与机器学习技术,建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析;最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求,恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台,企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据,可实现对原始数据的高效利用,并将原始数据转化成产品所需的智能,从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理(ETL)与分析挖掘两大产品功能体系,共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统,超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用,建立科学的数据模型,得出预测结果并配以互动的可视化智能,快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构,建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上,可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构,用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

性能测试常用分析及标准

服务响应的时间标准 参考了业内比较通行的“2-5-10原则”——当然你也可以为自己的测试制定其他标准,只要得到企业内的承认就可以。所谓的“2-5-10原则”,简单说,就是当用户能够在2秒以内得到响应时,会感觉系统的响应很快;当用户在2-5秒之间得到响应时,会感觉系统的响应速度还可以;当用户在5-10秒以内得到响应时,会感觉系统的响应速度很慢,但是还可以接受;而当用户在超过10秒后仍然无法得到响应时,会感觉系统糟透了,或者认为系统已经失去响应,而选择离开这个Web站点,或者发起第二次请求。 针对基础数据库添加企业信息: 添加10家企业,9家成功,1家失败,失败详细信息 Action.c(62): Error -26612: HTTP Status-Code=500 (Internal Server Error) for "http://202.117.99.211/basedatabasesite/PSInfo/IndustryFact/PSBaseInfoAdd.aspx? PSClassCode=1&%3f" Monitor name :Windows Resources. Cannot access data for measurement Processor|% Processor Time|_Total on machine 202.117.99.211. Details: 检测出一个含有负分母值的计数器。 Hint: Check that there is such a measurement on the machine (use the Add Machine dialog box) (entry point: CNtMeasurement::GetNewData3). [MsgId: MMSG-47295] 功能名称:企业基本信息维护,添加企业基本信息 10用户模拟并发操作: 系统响应时间:最短1.078秒最长4.901秒,属于可接受范围 资源使用情况: 内存分析: 其中: Handle Count(process _total)值由71030变化为71515 差值485bytes private bytes 值由2442407936变化为2469638144差值27230208bytes 变化范围约3M committed bytes 值由2625691648 变化为2652794880 差值27103232

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;

《Web项目测试实战》性能测试需求分析章节样章

5.1.2性能测试需求提取 复习了一些常见的理论概念后,我们开始性能测试需求的提取。这个过程是非常重要的,往往测试失败,就是因为在这个过程中不知道如何得到确切的性能指标,而导致测试无法正常开展。性能测试需求提取一般的流程如图5- 1所示。 图5- 1性能测试需求提取流程 分析提取指标 在用户需求规格说明书中,会给出系统的功能、界面与性能的要求。规范的需求规格说明书都会给出明确的性能指标,比如单位时间内访问量要达到多少、业务响应时间不超过多少、业务成功率不低于多少、硬件资源耗用要在一个合理的范围中,这些指标都会以可量化的数据进行说明。如果,实际项目并没有这些正规的文档时,项目经理部署测试任务给测试组长时,一般就会说明是否要对项目的哪些业务模块进行性能测试,以及测试的要求是什么的。最麻烦的就是项目经理或者客户要求给出一个测试部门认为可以的数据,这样非常难做的。可是“甲方”往往都是提要求的,“乙方”只能“无条件”接受! 表5- 1需求规格说明书中的性能要求 表5- 1给出的指标非常明确,在测试过程中,我们只需收集用户登录模块的响应时间、登录成功率、并发数、CPU使用率、内存使用率的数据,然后与表5- 1的指标进行比较即可,通过的,就认为达到了客户要求的性能,未达到就分析原因,并给出测试报告及解决建议。 大多数是没有明确的需求,需要我们自己根据各种资料、使用各种方法去采集测试指标。以OA系统为例,假设《OA系统需求规格说明书》中并未指明系统的性能测试要求,需要测试工程师自己分析被测系统及采集性能衡量指标。 分析OA系统的结构,所有功能中仅有考勤模块可能是被测系统最终用户经常使用的业务点,那么我们的重点应该在放在该模块上。一般我们可以从下面三个方面来确定性能测试点: 第一、用户常用的功能。常用的功能一旦性能无法满足,比如登录功能,从输入用户名与密码点击登录按钮到显示成功登录信息,花了5分钟,这样的速度是 人无法忍受的。而对于用户不常用的,比如年度报表汇总功能,三个季度甚 至是一年才使用,等个10分钟也是正常的,这些是跟用户的主观感受相关 的,得根据实际情况区分。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: 采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE) 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

软件性能测试结果分析总结

软件性能测试结果分析总结 平均响应时间:在互联网上对于用户响应时间,有一个普遍的标准。2/5/10秒原则。 也就是说,在2秒之内给客户响应被用户认为是“非常有吸引力”的用户体验。在5秒之内响应客户被认为“比较不错”的用户体验,在10秒内给用户响应被认为“糟糕”的用户体验。如果超过10秒还没有得到响应,那么大多用户会认为这次请求是失败的。 定义:指的是客户发出请求到得到响应的整个过程的时间。在某些工具中,请求响应时间通常会被称为“TTLB”(Time to laster byte) ,意思是从发起一个请求开始,到客户端收到最后一个字节的响应所耗费的时间。 错误状态情况分析:常用的HTTP状态代码如下: 400 无法解析此请求。 401.1 未经授权:访问由于凭据无效被拒绝。 401.2 未经授权: 访问由于服务器配置倾向使用替代身份验证方法而被拒绝。 401.3 未经授权:访问由于ACL 对所请求资源的设置被拒绝。 401.4 未经授权:Web 服务器上安装的筛选器授权失败。 401.5 未经授权:ISAPI/CGI 应用程序授权失败。 401.7 未经授权:由于Web 服务器上的URL 授权策略而拒绝访问。 403 禁止访问:访问被拒绝。 403.1 禁止访问:执行访问被拒绝。 403.2 禁止访问:读取访问被拒绝。 403.3 禁止访问:写入访问被拒绝。 403.4 禁止访问:需要使用SSL 查看该资源。 403.5 禁止访问:需要使用SSL 128 查看该资源。 403.6 禁止访问:客户端的IP 地址被拒绝。

403.7 禁止访问:需要SSL 客户端证书。 403.8 禁止访问:客户端的DNS 名称被拒绝。 403.9 禁止访问:太多客户端试图连接到Web 服务器。 403.10 禁止访问:Web 服务器配置为拒绝执行访问。 403.11 禁止访问:密码已更改。 403.12 禁止访问:服务器证书映射器拒绝了客户端证书访问。 403.13 禁止访问:客户端证书已在Web 服务器上吊销。 403.14 禁止访问:在Web 服务器上已拒绝目录列表。 403.15 禁止访问:Web 服务器已超过客户端访问许可证限制。 403.16 禁止访问:客户端证书格式错误或未被Web 服务器信任。 403.17 禁止访问:客户端证书已经到期或者尚未生效。 403.18 禁止访问:无法在当前应用程序池中执行请求的URL。 403.19 禁止访问:无法在该应用程序池中为客户端执行CGI。 403.20 禁止访问:Passport 登录失败。 404 找不到文件或目录。 404.1 文件或目录未找到:网站无法在所请求的端口访问。 需要注意的是404.1错误只会出现在具有多个IP地址的计算机上。如果在特定IP地址/端口组合上收到客户端请求,而且没有将IP地址配置为在该特定的端口上侦听,则IIS返回404.1 HTTP错误。例如,如果一台计算机有两个IP地址,而只将其中一个IP地址配置为在端口80上侦听,则另一个IP地址从端口80收到的任何请求都将导致IIS返回404.1错误。只应在此服务级别设置该错误,因为只有当服务器上使用多个IP地址时才会将它返回给客户端。404.2 文件或目录无法找到:锁定策略禁止该请求。 404.3 文件或目录无法找到:MIME 映射策略禁止该请求。

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

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。

性能测试结果分析

性能测试工程师基本上都能够掌握利用测试工具来作负载、压力测试,但多数人对怎样去分析工具收集到的测试结果感到无从下手,下面我就把个人工作中的体会和收集到的有关资料整理出来,希望能对大家分析测试结果有所帮助。分析原则: 1. 具体问题具体分析(这是由于不同的应用系统,不同的测试目的,不同的性能关注点) 2. 查找瓶颈时按以下顺序,由易到难。 服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈(对局域网,可以不考虑)-〉服务器操作系统瓶颈(参数配置)-〉中间件瓶颈(参数配置,数据库,web服务器等)-〉应用瓶颈(SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等) 注:以上过程并不是每个分析中都需要的,要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的,我们分析到应用系统在将来大的负载压力(并发用户数、数据量)下,系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。 3 分段排除法很有效 分析的信息来源: 1 根据场景运行过程中的错误提示信息 2 根据测试结果收集到的监控指标数据 一.错误提示分析 分析实例: 1 Error: Failed to connect to server “10.10.10.30:8080″: [10060] Connection Error: timed out Error: Server “10.10.10.30″has shut down the connection prematurely 分析: A、应用服务死掉。 (小用户时:程序上的问题。程序上处理数据库的问题) B、应用服务没有死 (应用服务参数设置问题) 例:在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝,而在服务器端没有错误显示,则有可能是Weblogic中的server元素的AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connection refused消息,说明应提高该值,每次增加25% C、数据库的连接 (1、在应用服务的性能参数可能太小了2、数据库启动的最大连接数(跟硬件的内存有关)) 2 Error: Page download timeout (120 seconds) has expired 分析:可能是以下原因造成 A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈

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