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关键词

| 洞见

,顾名思义的目标是者通过设计去保证平台本身和部署在端的应用正确计算有着超大规模、虚拟化、高可靠、高可伸缩和按需服务等诸多优点,但平台的特殊也给带来了新的挑战和机遇,其中受其影响颇深,本文旨在针对的两种类型探讨。? 环境最大的特点就是够通过高伸缩按需为用户分配资源,也正是因为这个特点,我们对于基于平台的与普通系统的最大的区别就是要考虑服务的伸缩功,因为服务的伸缩功存在以下风险 auto scaling得到相应的资源确认服务的够满足不同的压力变化方法给端系统一直施加压力到边界值后继续加压,随后给系统减少压力,观察系统在边界值前后的表现。 而计算出现后,一些基于服务(CLT - Cloud Load Test)相比于本地的展现出了很多优点:CLT更简单,大多数情况下, 端的资源更好管理,环境更容易搭建,用户只需设置简单的一些参数或者提供简单的脚本就端执行

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硬盘

硬盘提供以下 SSD 硬盘、高硬盘及普通硬盘三种硬盘类型,不同的硬盘类型、、特点和价格均不同。 SSD 硬盘适用于对 IO 有较高要求的场景。 高硬盘:高硬盘是腾讯推出的混合型存储类型,通过 Cache 机制提供接近固态存储的高存储力,同时采用三副本的分布式机制保障数据可靠。 高硬盘适用于高数据可靠要求、普通中度要求的中小型应用和 MySQL、SQL Server等中小型关系数据库应用的场景。 SSD 硬盘、高硬盘及普通硬盘的指标分别为:SSD 硬盘高硬盘普通硬盘随机 IOPS最大随机 IOPS = 1800 + 存储容量(GB)× 30且最大随机 IOPS 不超过26000

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    【玩转腾讯过程中的问题分析流程

    的基本流程:熟悉需求,确定相关的监指标,编写脚本搭建监控平台脚本执行问题分析以及总结jmeter命令行解读:#jmeter 指令模式# -n 非图形界面模式# -t 后面跟的是脚本的路径和脚本名称# -j 运行log# -l 输出结果的路径以及文件(如果没有指定的话会自动创建,生成csv 或者jtl;只写脚本名称的话默认在当前目录)# -e 完成后生成报告 # -o 输出结果文件路径和结果文件名称举例: jmeter -n -t testtest.jmx -j testtest.logWeb端通过的标准:image.png分析流程:确认脚本没有问题 ,不会导致结果统计不正确模拟用户压完成后,发现TPS数据大,响应时间较小,说明良好查看负载机的资源消耗,CPU利用率查看服务器资源消耗,CPU利用率、内存使用率、磁盘占用、宽带占用、web 页面响应时间,确认哪些数据影响了确认硬件服务资源是否是瓶颈检查中间件配置数据库服务资源消耗分析-CPU消耗,内存消耗、IO、数据库监控查看平均负载 ,如果平均负载很高,确认下链接数是多少查看连接数

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    腾讯 CBS 用例参考

    官网说明 请参考:如何衡量硬盘的 说明:请务必注意官网说的注意事项。 用例参考 步骤: 1、购买盘。 2、在控制台上挂载盘。 3、进行压,看看是否符合预期。 4、 如果符合预期,分区、格式化,使用盘。 5、不要分区格式化之后再压,否则会出现压坏盘的情况哈。 特别注意: 1、 请不要在系统盘上进行 fio ,避免损坏系统重要文件。 2、fio建议在空闲的、未保存重要数据的硬盘上进行,并在完后重新制作文件系统。请不要在业务数据硬盘上,避免底层文件系统元数据损坏导致数据损坏。 3、 硬盘时,推荐直接裸盘(如 vdb)。 4、文件系统时,推荐指定具体文件(如 datafile) 128K深32:顺序写带宽MBs fio --bs=128k --ioengine=libaio --iodepth=32 --direct

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    实战

    另外,当应用程序部署到不同平台之后,其响应速度是否还像在本地一样快?这涉及到两个专门的课题:。本课将分别介绍这两种的方法和策略。 非功:即确保被系统可以满足用户的非功需求。这包括:可用:保证被系统够在要求的期限内始终稳定运行。 目前最常见的工具包括:SOASTA CloudTestJmeterCloudTestGoAppPerfect一些常见的安全工具包括:NessusWiresharkNmap的方法和策略也是微服务的重要组成部分 包括负荷、压力、尖峰、持久、可扩展等,它可以证明系统否符合预期的指标(SLA),也可以找出系统中导致下降的部分。 这种方式节约了大量的配置和调时间,简单易行,不过用户要注册账号,需要考虑成本因素。?本课总结本课介绍了两个新的主题:

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    三款数据库,谁表现最好?

    一前言MySQL或者基准看起来很简单,使用sysbench,tpcc工具跑跑拿到数据就好,其实压是一个技术活儿,尤其是涉及到对比的,因为不同场景不同厂商的产品的参数设置不同,的结果也不一样 如果不阐明具体的参数配置差异,直接给出压结果可给其他人带来误导。本文针对三款主流的数据库做,主要数据库在不同压力场景下的QPS,TPS表现,不涉及其他可用以及功介绍。 其实阿里RDS提供三种数据库模式 ? 这里为了和腾讯RDS在默认参数上接近一致,用例选择 高可用 高类型的模板。 OLTP 业务模型,比如有大量读写需求的业务;只读模式则适用于读多写少业务场景,该模式基于主键查询的情况下,各个数据库的表现;无索引更新模式是纯写入,根据主键update没有索引字段的表, 实际的时候AWS的抖动也特别明显。如果有用AWS 的朋友,推荐调整一下binlog大小。

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    如何建立环境下的策略

    在任何策略中都是一个关键的方面,它可以应用程序的扩展、兼容、可用和安全。一款应用程序在推出之前,需要进行全面的,包括速度、稳定和在不同负载条件下的可扩展。 如果不解决可用差、系统故障、功差异以及其他问题,这款产品就无法生存。任何不足都会导致后续问题的产生。?计算的关键特征服务现已被众多企业所使用,其优势特征显而易见。 与非环境相比,服务的资源在设置中是现成的,这些资源是来自外部的,并且可以根据需求提供。这使得计算的企业,需要加强或基础设施的快速可用。环境中的环境下的与非环境的类似。 它涉及到一系列的,帮助团队来分析系统的各个方面,包括各种不同的应用场景--公有、私有或混合在不同场景内得出对软件或应用程序的结果。 这对于理解应用程序的虚拟环境的容量和可伸缩非常重要。弹和可扩展环境中的一个重要环节,通过弹,可以了解产品是否达到SLAs水平,以及是否可以进一步扩展。

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    SysbenchMySQL

    最近看到一个网友在问(请问一下,每天3~4W次的读写,用什么样子的配置比较好,麻烦推荐一个配置,谢谢 MySQL5.7的.)看着应该是一个比较简单的场景,不过笔者通过这问题在想MySQL不同的配置他的究竟如何 所以这里我们可以来一下MySQL的,从数据上看是否可以更好的解答此用户的问题。 )这是一款开源的多线程系统基准工具,可以用于CPU、内存、磁盘IO线程和数据库的,目前数据库支持MySQL、Oracle和PostgreSQL等常见的数据库。 本文主要介绍以下两个话题:1.腾讯MySQL结果2.sysbench安装与使用介绍腾讯MySQL结果以下笔者了腾讯MySQL5.7版本的不同配置服务器对应的指标。 (数据库(腾讯 ))https:docs.qq.comsheetDTmNWZWdzdFJJWERR?

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    --3、过程

    确保周期汇中,都会把代码冻结应用于环境;确保中,不会受到其他用户的影响(防止对执行和结果造成影响);确定所有的目标,并征求各利益方(整个团队和相关人员)的同意,在目标上达成一致 内部额外关注的点:团队成员以及汇报制度(建立专门的团队或有内部专家组成的核心团队(大型公司);最起码要确保您有一位项目经理和足够的工程师);准备好中需要用到的工具和资源 第四步:创建场景考虑如下几点:你所做的属于哪种类型的:基准、负载、渗透(疲劳)、压力(峰值)、非;设置思考时间和步进时间(压力除外),真实反映用户情况 第五步:执行执行仅仅是验证软件的目标。 第六步(后阶段):分析结果、撰写报告和环境恢复数据收集(收集并备份所有在项目中生成的数据);对比项目需求设定的目标和结果,确定是否达标(提前确定指标的“一致”)

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    篇:入门

    一直是行业中比较难的一块,含金量比较高,工作经验越多工资越高,而且最近很多招聘中初级都要求会,要求越来越高了,那我们就一起学习吧! 负载:在一定软件硬件的环境下,不断进行增加负载,来确定满足指标情况下够承受的最大用户数 :模拟用户在负载环境下,系统的响应时间和吞吐量是否满足指标的要求 TPS:每秒完成的事务数 RT:响应时间 pv:每秒用户访问页面的次数三、使用jmeter完成接口要学习,就不得不先去学习如何使用jmeter,下面给大家介绍个简单的案例,后面我会不断更新合集,这里只是入门

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    -Jmeter实战

    ie=utf-8&wd=jmeter请求参数:>ie:编码方式,默认为utf-8>wd: 搜索词返回结果:搜索结果,通过校验结果中是否含有搜索词wd来判断本次请求成功或失败二、实际操作1、右键点击 当启动时间已过,手动只需时当前时间也会覆盖它。 结束时间:结束时间,持续时间会覆盖它。因为接口调需要,我们暂时均使用默认设置,待后面真正执行时再回来配置。 运行Http请求,修改响应数据格式为“HTML Source Formatted”,可以看到本次搜索返回结果页面标题为”jmeter_百度搜索“? 7、右键点击“线程组” -> “添加” -> “监听器” -> “聚合报告”,用以存放报告?这样,我们就完成了一个完整Http接口的JMeter脚本编写。 8、重新配置线程组,做。点击线程组,配置本次相关参数:线程数,循环次数,持续时间等,这里我们配置并发用户数为10,持续时间为50s?9、重新执行绿色小箭头并查看报告?

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    @# 0 指标 总时间 = Class transformation time(类转换时间 一次) + Test程序运行时间(同一段代码执行一次 * 执行次数)1 Test 程序10^3 循环??

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    1、前言随着5G时代的到来,以及万物互联时代的到来,应用和服务会越来越多,数据量会指数级增长。尤其是2020年全球疫情的时代意义,会导致各行各业开始上。从而会催生出极具个化的各类产品的诞生。 的组成5、基础知识和注意事项熟悉之前,首先了解的目标是什么。带着目标去思考会更有利于理解下面的内容。 TPS变化响应时间变化为得到关注的指标,基本分为以下类型: (狭义)说明:方法是通过模拟生产运行的业务压力量和使用场景组合,系统的是否满足生产要求。 5.4 流程流程(1)需求分析需求分析是整个工作开展的基础,如果连的需求都没弄清楚,后面的工具以及执行就无从谈起了。 (5)报告与总结编写报告,阐明目标、结果、环境、数据构造规则、遇到的问题和解决办法等。并对此次经验进行总结与沉淀。

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    软件方案-准备

    目的1调优开发人员对系统调优后,需要人员配合去做,验证这次优化是否有效果。如果指标相比较之前的指标更好了,说明系统优化的有效果。 3验证系统稳定经常跑一两个小时或者几十分钟就可以了,但系统的稳定,系统否长期稳定的工作,这个是不够的。 ,系统核心功这些地方考虑到范围内。 ----原则3+1原则(指量、全、深+快)主要对设计、执行以及数据分析。 将经验固化成模板或工具便于经验的传承,减少的重复和遗漏;二是的自动化,包括环境构建和执行以及分析的自动化,自动化对效率的提升价值更大。

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    学习之一 ——指标

    Concurrency并发狭义的并发--所有的用户在同一时刻做同一操作,目的是数据库和程序对并发操作的处理,强调对系统的请求操作是完全相同的,多适用于、负载、压力、稳定场景。 广义的并发--多个用户对系统发出了请求或者进行了操作,但是这些请求或操作可以是不同的,强调不限制对系统的请求操作,多适用于混合场景、稳定场景。7.   Scenario场景过程中为了模拟真实用户的业务处理过程,在Loadrunner中构建的基于事务、脚本、虚拟用户、运行设置、运行计划、监控、分析等的一系列动作的集合,称之为场景。 场景中包含了待执行脚本、脚本组、并发用户数、负载生成器、目标、执行时的配置条件等。8.   在脚本中,思考时间体现为脚本中两个请求语句之间的间隔时间。10.  CPU资源CPU资源是指场景运行的这个时间段内,应用服务系统的CPU资源占用率。11.

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    --1、为什么进行

    为什么进行 应用程序糟糕的表现,通常不让企业达到预期的利益。 糟糕原因分析问题通常会比较晚才发现,而且越晚发现,解决成本就越高。成熟度级别救火(Firefighting):应用程序发布前很少或从来没有进行过的情况。 所有缺陷(100%)都在生产环境上发现并解决。验证(Performance Validation):公司为单独安排了一段时间,而不是在产品的后期才开始进行。 );还不规范,没有有效的方案参考或实施;没有使用自动化工具。 参考文档《应用程序的艺术》

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    】2. 都关注哪些指标?

    一般来说,会根据场景的目的来定义TPS的粒度,如果是接口层,T可以直接定义为接口级;如果是业务级别的,T可以直接定义为每个业务步骤和完成整的业务流; image.png如果单独接口1 所以,中TPS中的T的定义取决于场景目标和T的作用,一般我们都会这样来定义事物接口级别脚本事务start(接口1)---> 接口1脚本 ---> 事务end(接口1)事务start(接口2)---> ->事务end用户级别脚本事物start(业务A)---> 点击0-接口1脚本-接口2(同步调用)--->点击0-接口1脚本-接口3(异步调用)--->事务end 一般来说,我们会从上倒下的顺序一一的 ,这样路径清晰地执行容易定位问题在过程中,TPS之所以重要的原因,是因为他可以反应出一个系统的处理力 QPS:一开始是用来描述 MySQL 中 SQL 每秒执行数 Query Per Second ,所有的 SQL 都被称为 Query,其实描述的是服务的DB层数据库中SQL每秒的执行条数,如果描述的前端每秒查询数,就不包括插入更新删除更新操作了,这样描述系统整体的就不全面了,所以并不建议使用

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    题集-

    今天分享相关面题,希望可以为你的面添砖加瓦。1.解释常用的指标名称与具体含义是通过工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项指标进行。 查看需求文档提取需求,了解客户实际使用情况;结合业务信息,设计操作场景从而总结出需要关键指标;执行用例后,提取关键指标来分析是否满足需求;5.简述步骤? ,提高系统整体,满足用户需求;6.编写报告:结束后,归档整理报告;6.需求分析阶段,你从哪几个方面入手? 明确到底要不要做的目的是什么;明确被系统的架构、软硬件配置、网络等;明确被系统的基本业务、关键业务、用户行为;明确被系统未来的业务拓展规划以及需求;明确工具选型,比如Jmeter 11.敏捷开发模型,如何开展?每个迭代目标中包含明确的目标; 建立不同层次的; 完全或接近完全自动化的; 使用驱动方法保证与优化;以上That‘s all

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    Kafka

    环境准备 Cpu内存硬盘Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz32G6TKafka集群,服务器个数:3台 采用CMS垃圾回收JVM运行参数(代码可以左右滑动哦)-Xmx1G binkafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper hadoop03:2181 --messages 500000 --topic s1 --threads 1正常请求 1、Producer:数据量:230万条记录 每次打包发送1000条数据 数据格式:采用压缩格式结果 最大处理量:39.2501MBS TPS:41156.6817条2、Consumer耗时:18秒 总体文件大小:2193.45MB 最大处理量:163.6659MBS TPS:171616.1767条压力请求1、Producer数据量:1000万条数据 每次打包发送1000条数据 数据格式:采用压缩格式结果 ,有所降低,估计瓶颈期在500万条左右

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