什么是大数据 大数据是指无法在一定时间范围内用传统的计算机技术进行处理的海量数据集。 对于大数据的测试则需要不同的工具、技术、框架来进行处理。 大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。 需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Mapreduce等等技术。 大数据测试策略 大数据应用程序的测试更多的是去验证其数据处理而不是验证其单一的功能特色。 当然在大数据测试时，功能测试和性能测试是同样很关键的。 对于大数据测试工程师而言，如何高效正
大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。
本篇主要介绍前两部分内容，分别是性能测试基础知识和性能测试的应用场景及价值，目的是让大家对性能测试有一个基础和全面的理解，为下一篇工具选型&流程建设以及落地过程打好基础。
大数据测试是对大数据应用程序的测试过程，以确保大数据应用程序的所有功能按预期工作。大数据测试的目标是确保大数据系统在保持性能和安全性的同时，平稳无差错地运行。
在Linux环境中，了解存储/磁盘I/O性能对于评估系统性能和优化存储子系统非常重要。通过测试存储/磁盘I/O性能，我们可以确定磁盘的读写速度、延迟和吞吐量等指标。本文将介绍几种常用的方法来测试Linux机器中的存储/磁盘I/O性能。
知识星球有同学遇到了一个性能问题，问题表现是这样的：静态资源放在Nginx，资源大概十几M大小，Nginx用docker部署，压测时发现静态资源加载很慢。在群里问该如何排查和分析。
这是之前介绍过的性能监控平台的整体架构图，想要了解其它部分的搭建，可以查看相关文章《Telegraf安装与简易使用指南》、《InfluxDB安装与简易使用指南》、《Grafana安装与简易使用指南》
无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。
OpenFlow性能测试目前依然处于起步阶段，虽然有少数的开源工具用于测试OpenFlow性能，但是比较OpenFlow产品的性能还没有一个标准。思博伦测试仪提出了对这些SDN产品的一个测试标准，作者
于是吸引了大量的测试爱好者来学这方面的技术，而一谈到性能测试很多人便会想到鼎鼎大名的LoadRunner这款优秀的性能测试工具，然而到这里问题就产生了？
2、数据库导论、Oracle数据库管理与开发（数据库应用，何明写的）
笔者专注性能测试的时间大概有5年时间，其间也经历了性能测试主流工具从LR到Jmeter转变，监控工具从最早的Linux原生命令到界面花里胡哨的Glances、Zabbix等等。技术架构从单一的节点到多集群，业务对性能的要求越来越高，对于性能测试，有一点小的体会，后续会分多篇来聊聊。今天先说说我对性能测试的一些感观。
前言：现在大数据这么火，那么作为测试人员，我们应该怎么进行大数据测试？需要具备怎样的测试能力？
如果您要花费时间和精力进行性能测试，则很可能会在意从中获得的结果。您将依靠这些结果，因此您将不得不依靠该工具。因此，必须确保该工具是您可以信任的工具。据说开源工具不是很值得信赖。我和我的同事花费了大量时间来分析和对比从不同工具获得的结果。如今，在进行一些挖掘之后，我们最信任的两个负载测试是JMeter和Gatling。为了比较不同条件下的结果，我们甚至对两者进行了相同的测试。在那些测试中，我们还比较了不同的指标，以查看它们是否正确相关。例如，服务器接收的字节数和工具报告中显示的字节数或连接数等。
移动终端性能测试 活动时间：2016年12月27日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第十五期分享 本次分享的主题是移动终端性能测试。 共有122位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数55人~想知道活动分享了啥吗？往下看吧！ 活动嘉宾 嘉宾简介 陈六四，腾讯高级测试工程师，负责QQ浏览器视频测试和工具的开发，在视频领域发表多项专利。 分享主题 性能测试介绍 终端性能测试的主要指标 终端性能测试的主要方法 总结 问答环节 1、提问：您好，请问下在monkey测试稳定性的时候，对apk集合
在软件开发中，性能测试和基准测试是确保软件质量不可或缺的一部分。今天，将给大家推荐一款强大的工具——pytest-benchmark，它能够帮助我们轻松地集成基准测试到我们的pytest测试套件中。
性能（performance）：是系统实现其功能的能力。例如，响应时间、吞吐能力、事务处理数。
一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
性能测试已经是一个老生常谈的话题了，不同的项目或多或少都会涉及到，但是每个人的经验肯定有所不同。今天我想从以下几个方面分享一下我认为关于性能测试需要重视的要点。
前几天关于三大模型的文章发布后，有同学在技术交流群问了我一个问题：“QPS和TPS有什么区别，该如何在实际工作中理解这些指标的含义”？
调试好脚本，准备好环境，我们就可以开始压测了。那么在压测中，有什么常见的问题以及，我们需要做些什么呢。
下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理，构建成功的基石 在自动化测试工作之前，你应该知道的10条建议 在自动化测试中，重要的不是工具 在性能测试系列前面几篇文章中我们比较详细的介绍了相关的知识 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项 所有性能相关的文章，均会同步发布至下面的公众号，大家可以关注，以免错过 而本文讲
谈起性能测试，大家经常聊的是高并发、高可用、性能优化、全链路压测等Topic，听起来都挺高大上，但这些概念追本溯源，还是要落到性能测试基础的东西上。比如需求分析、场景建模、测试方案、性能分层、指标监控、结果评估和优化本身上面。在上家公司离职前一天，我给测试同学做了一场性能测试基础知识分享和全链路压测演进的分享，这篇文章，整理了基础部分的一些知识和我自己的思考，供大家参考。
Takin是基于Java的开源系统，可以在无业务代码侵入的情况下，嵌入到各个应用程序节点，实现生产环境的全链路性能测试，适用于复杂的微服务架构系统。
【虚拟用户】模拟真实业务逻辑步骤的虚拟用户，其模拟的操作步骤都被记录再虚拟用户脚本中。
SPC-1曾经是存储领域权威的性能测试机构，曾几何时，各大厂商热衷于送测SPC-1，某厂曾经筹备了数千块机械盘，满配了一套系统进行测试，耗费成本不可谓不大。
腾讯云大数据平台是腾讯云推出的专业大数据解决方案，旨在为企业提供稳定、高效、安全、可靠的大数据服务。该平台具备海量数据处理能力、多种数据存储方式、强大的数据分析与挖掘能力，以及智能化应用场景，为企业提供全方位的大数据支持。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 APP测试有很多方面需要考虑到，我列几点有明显特征的：
在实际应用中，软件应用程序经常会遇到一些问题，如多个用户同时使用时运行缓慢、不同操作系统之间的不一致性和可用性差。为了解决这些问题，生成了一个方法:性能测试。这种测试类型的主要目的是向利益相关者提供有关应用程序的速度、稳定性和可伸缩性等性能信息。
合成测试程序根据统计的真实负载发生规律，如请求的读写比例，大小，频率和分布等信息。建立响应的io存取模型。在测试时产生符合存取模型的io请求序列。发送给存储系统。这类程序包括 IOMeter,IOZone 和 Bonnie++。
性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。
在图3-13中，测试环境与工作环境在一起，既使得别人的正常工作不能进行，也使得测试的数据不准确。在图3-14中，测试环境各个客户端在两个不同的网段下进行（这里是C类网），大家都知道跨网段是需要路由的，路由里面有软件，会干扰性能测试的数据，从而也会造成测试数据不准确。图3-15的环境是正确的。所有的性能测试机器都在一个网段下，且与工作环境相隔离。
本部分主要是针对即将进行性能测试的对象(接口、模块、进程或系统)进行概要的说明，让人明白该测试对象的主要功能与作用及相关业务背景。同时要指出进行性能测试的驱动原因。
持续测试是指在软件开发生命周期中的不同阶段纳入自动反馈的过程，其中包括探索性测试等自动化测试外的活动。持续测试是CI/CD流程取得成效的关键因素，通过提高代码质量来避免付出多余的人力、物力和财力，从而加快DevOps流程。在Dan Ashby创建的DevOps持续测试模型图（如图1）中，他表明我们可以在任何一个阶段进行测试。
过去，数据库一体机通常采用X86服务器和InfiniBand网络的硬件环境。然而，InfiniBand网络的部署和维护成本高昂，需要专门的硬件和管理技能。现在，RoCE网络可以提供与InfiniBand网络相当的性能。因此使用RoCE网络替代InfiniBand网络，可以降低成本、提高组网的灵活性和可扩展性，更容易地进行部署和运维。
对于开发者而言，如何选择一个适合自己的向量数据库至关重要。不过，向量数据库的选型并不简单，开发者不仅需要对市面上各种开源和闭源的数据库进行全面的性能评估，还要根据自己的业务数据设计测试方案……为了让更多开发者可以匹配到适合自己业务的向量数据库，我们开发了一个全新的开源性能测试工具——Vector DB Bench，它可以通过测量关键指标来衡量向量数据库的性能，使得向量数据库发挥出最大的潜能。
为了方便大家领悟性能测试微妙心印，本次从老师极客时间专栏中抽出精彩对话，希望大家走上成功之路。
KVM虚拟化的学习，也可以分为七个阶段，经过七个阶段的学习，就在生产环境中完成虚拟化任务。
MySQL插件式的存储引擎是其突出的特色之一，像InnoBD/MyISAM之类的存储引擎都是插件式的存储引擎。为了适应各种不同的需求，我们自己也可以动手创建自己的存储引擎。这听起来比较困难，但实际上要创建一个可用的存储引擎并不是特别难，要创建一个像InnoDB这样的支持完整事务特性的存储引擎才是特别难。
平均数：一系列数字的算术平均值。 中位数：是一组数据的中间值；比如1,2,2,2,3,9————算术平均数为3.17，中位数为2。
之前在测试commons-pool2相关实现的时候，发现在线程接近500时候，性能瓶颈降低非常厉害，就好像碰到了总体性能的天花板一样，随着线程继续增加而单线程性能急速下降的现象。当时粗略判断其中一个原因是用来存储对象映射关系的java.util.concurrent.ConcurrentHashMap存在瓶颈导致。
前面三篇文章，分别从性能测试基础知识、从零开始的落地流程以及性能测试体系视角，加上几个不同的案例介绍了性能测试工作中的重点和注意事项。
性能测试就是测试人员借助性能测试工具，模拟系统在不同场景下，对应的性能指标是否达到预期.
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