本文介绍有关如何使用AWS EC2+Docker+JMeter创建分布式负载测试基础架构。 完成所有步骤后，得到的基础结构如下:
当我们的AWS实例启动并运行时，通过发出以下命令在每个主机上创建一个docker容器：
机器之心发布 来源：AWS云计算 大多数人都喜欢在笔记本电脑上做原型开发。当想与人协作时，通常会将代码推送到 GitHub 并邀请协作者。当想运行实验并需要更多的计算能力时，会在云中租用 CPU 和 GPU 实例，将代码和依赖项复制到实例中，然后运行实验。如果您对这个过程很熟悉，那么您可能会奇怪：为什么一定要用 Docker 容器呢？ 运营团队中优秀的 IT 专家们可以确保您的代码持续可靠地运行，并能够根据客户需求进行扩展。那么对于运营团队而言，容器不就成了一种罕见的工具吗？您能够高枕无忧，无需担心部署问
JMeter 是一个纯 Java应用程序，应该在任何具有兼容Java实现的系统上正确运行。
Docker（容器技术）始于2013年，自那时起我便经常可以看到有关docker的消息。之前我已经尝试过docker的入门例子，但我觉得自己没有真正理解docker技术的价值所在以及docker容器是如何运行的。在这周，当我花了一些时间去研究docker之后，发现它并没有我之前想得那样神秘和复杂。
本书主要介绍关于如何使用微服务构建应用程序，这是本书的第六章。第一章介绍了微服务架构模式，讨论了使用微服务的优点与缺点。之后的章节讨论了微服务架构的方方面面：使用 API 网关、进程间通信、服务发现和事件驱动数据管理。在本章中，我们将介绍部署微服务的策略。
Ludicolo was a salsa master, he would teach Ash how to move like a god. He would make fun of Ash for being unable to move so quickly, and would even attack him for being weak.
在大多数情况下，在一台机器上运行所有的应用程序通常是不实际的，这种情况下，您将需要一种方法来跨许多机器分发应用程序。
上一篇宏哥已经介绍了如何在Linux系统中安装Jmeter，想必各位小伙伴都已经在Linux服务器或者虚拟机上已经实践并且都已经成功安装好了，那么今天宏哥就来介绍一下如何在Linux系统下运行Jmeter脚本。
最近我们构建和部署服务的方式与原来相比简直就是突飞猛进，像那种笨拙的、单一的、用于构建单体式应用程序的方式已经是过去式了。我们努力了这么久，终于达到了现在的效果。现在的应用为了提供更好的拓展性和可维护性，都会去拆解成各种相互依赖小、解耦性强的微服务，这些服务有各自的依赖和进度。如果你想去构建你所负责的服务，那么从一开始，就应该使用 CI/CD 的方式；当然，如果你走上了这条路， Jenkins 就是你的良师益友。
想实现jmeter每30分钟执行一次，但是夜里不能人工操作，结果度娘，汇总结果如下：
动机 部署单体应用程序意味着运行多个通常是单个大型应用程序的相同副本。您通常会提供N个服务器（物理或虚拟）并在每个服务器上运行M个应用程序的实例。部署单体应用程序并不简单，但它比部署微服务应用程序要简单得多。 微服务应用程序由数十甚至上百个服务组成。服务由各种语言和框架编写。每个应用程序都是具有自己特定部署、资源、扩展和监视要求的小型应用程序。例如，您需要根据该服务的需求运行一定数量的每个服务的实例。此外，每个服务实例必须提供相应的CPU、内存和I / O资源。除了复杂性外，更具挑战性的是部署服务必须快速，
机器学习训练工作通常是时间和资源密集型的，因此将这一过程整合到实时自动化工作流程中可能会面临挑战。
前边一篇文章介绍了如何生成测试报告，细心地小伙伴或者同学们可以看到宏哥启动Jmeter生成测试报告不是在gui页面操作的，而是在gui页面设置好保存以后，用命令行来生成测试报告的。这一篇宏哥就详细的介绍一下为什么用命令行而不是GUI，以及启动时的一些参数的含义。
在先前的文章中，我谈到了如何使用 Linux 容器技术（如 Docker）简化开发和测试体验。由于容器可跨不同类型的基础架构移植，它们可以像在裸机服务器上一样容易地在AWS中运行，容器使代码的部署非常方便。对于开发和测试工作负载，这可以消除在开发和测试环境之间的细微差异导致部署失败时倾向于发生的大量猜测和指责。
对无服务器体系结构感兴趣，那么你可能已经阅读了许多相互矛盾的文章，并且想知道无服务器体系结构是经济高效还是昂贵的。我想通过对网络抓取解决方案的分析来消除有关有效性问题的疑虑。
jmeter是一个java开发的利用多线程原理来模拟并发进行性能测试的工具，一般来说，GUI模式只用于创建脚本以及用来debug，执行测试时建议使用非GUI模式运行。
目的是通过一个示例应用程序对GitLab CI/CD进行友好的了解，该应用程序有助于入门，而无需阅读所有GitLab文档。
翻译自：https://www.hackster.io/BDTI/maskcam-a-jetson-nano-aiot-mask-detection-camera-a04eea
上一篇宏哥已经介绍了如何在Linux系统下运行Jmeter脚本以及宏哥在运行过程中遇到的问题和解决方案，想必各位小伙伴都已经在Linux服务器或者虚拟机上已经实践并且都已经成功运行了，上一篇宏哥讲解和分享的是运行的没有调用外部文件的jmeter脚本。但是在实际工作中往往需要我们调用外部文件（包括CSV参数化文件、java需要用的架包等）进行参数传递，那么如果我们遇到这样的jmeter脚本如何在Linux系统下运行呢？？？那么今天宏哥就来介绍一下如何在Linux系统下运行带有外部文件的Jmeter脚本。以供各位小伙伴或者童鞋们参考，希望对你有所帮助。
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接： 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署（本文） 重构单体应用为微服务 原文链接：Choosing a Microservices Deployment Strategy ---- 动机 部署一个单体应用意味着运行着庞大应用的多个副本，通常需要 N 台服务器（物理机或虚拟机），在每台服务器上运行 M 个应用实例。部署单体应用一般并不特别直接，但还是比部
为什么使用服务发现？ 我们假设您正在编写一些调用具有REST API或Thrift API的服务的代码。为了发送请求，您的代码需要知道服务实例的网络位置（IP地址和端口）。在运行在物理硬件上的传统应
本书主要介绍如何使用微服务来构建应用程序，现在是第四章。第一章已经介绍了微服务架构模式，并讨论了使用微服务的优点与缺点。第二章和第三章介绍了微服务间的通信，并对不同的通信机制作出对比。在本章中，我们将探讨服务发现（service discovery）相关的内容。
使用jmeter进行性能测试时，工具自带的查看结果方式往往不够直观和明了，所以我们需要搭建一个可视化监控平台来完成结果监控，这里我们采用三种JMeter+Grafana+Influxdb的方法来完成平台搭建
Sysdig 的研究人员发现了一种新的云原生挖矿攻击行动，并将其命名为 AMBERSQUID。攻击针对不太常用的 AWS 服务，如 AWS Amplify、AWS Fargate 和 Amazon SageMaker。这些不常见的服务往往意味着其安全性也会被忽视，AMBERSQUID 可能会让受害者每天损失超过 1 万美元。
两周前，Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架，它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制，没几天就给出新版的TensorFlow测试数据，在性能上开始压制Caffe2。 由此看来，要在人工智能上赶超Google，Facebook仅仅靠模仿还是不够的，而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说，留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果：除了VGG16模型测试中的8核数据，其余结果上TensorFlow均处于优势。
我已经使用JCloud（一种面向Java支持多种云的工具集）一年了。到目前为止，我已经在很多领域广泛地使用了JCloud，特别是在Fuse Ecosystem上。虽然JCloud很厉害，但是它缺乏用来管理云提供商的工具，一个和EC2命令类似但有JCloud特点的工具，能够管理EC2，Rackspace，Opensack，CloudStack 等的通用工具。
Jmeter有两种运行：一种是采用的界面模式(GUI）启动，会占用不少系统资源；另一种是命令行模式（non-GUI）执行，这样节约资源，在性能测试，基本都是按这种方式运行。
在如今，在讨论云时是很难不提及容器技术的。无论你是刚刚入门的技术新人或者经验丰富的专业人士，一定都应当知道这些与云中容器技术相关的重要术语。 随着云计算中容器技术的普及，越来越多的企业都不选择考虑其他选项了。 虽然容器技术已经面世一段较长时间了，但最近是Docker帮助它们进入了企业应用的焦点。随着云的发展，更多的企业了解了采用混合云和多云模式的好处，但是确保软件在不同环境之间迁移时能够稳定运行则成为了一大挑战。容器技术是通过将应用程序机器所有组件打包成为单个可便携的包来解决这一难题的。 此外，随着云计
选自MiniMaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架，它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端（backend）引擎 Theano/TensorFlow；而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
Mondoo是一个Cloud-Native安全和漏洞风险管理系统且开箱即用。Mondoo集成了主要的云环境，CI/CD环境和构建工具（如packer）以及资源调配工具Terraform，Ansible和Chef等。
上一篇文章，我们详细介绍了开发基于 PaaSTA 的新部署模型的架构和动机。现在想分享我们将现有 Kafka 集群从 EC2 无缝迁移到基于 Kubernetes 的内部计算平台的策略。为了帮助促进迁移，我们构建了与集群架构的各种组件接口的工具，以确保该过程是自动化的，并且不会影响用户读取或写入 Kafka 记录的能力。
为了整合接口自动化的持续集成工具，我将jmeter与ant都部署在了Jenkins容器中，并配置了build.xml
部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本，典型的提供若干个（N）服务器（物理或者虚拟），运行若干个（M）个应用实例。部署单体式应用不会很直接，但是肯定比部署微服务应用简单些。 一个微服务应用由上百个服务构成，服务可以采用不同语言和框架分别写就。每个服务都是一个单一应用，可以有自己的部署、资源、扩展和监控需求。例如，可以根据服务需求运行若干个服务实例，除此之外，每个实例必须有自己的CPU，内存和I/O资源。尽管很复杂，但是更挑战的是服务部署必须快速、可靠和性价比高。 有一些微服务部署的模式，先讨论一下每个主机多服务实例的模式。
执行脚本很方便，看结果也很方便，但是GUI模式消耗资源，对测试结果的准确性影响很大
本文介绍了 Docker 技术的基本概念、架构、使用场景以及基于 Docker 的开发实践。通过本文，读者可以了解到 Docker 技术的基本原理，以及如何在各种环境中使用 Docker 进行开发。
仅仅在2013年左右才发布的Docker，却已经遍布了我的Twitter消息和RSS阅读器。在之前我已经运行过“Hello World”的示例，但我自觉没有能真正理解其内涵，准确地说，我并不了解Doc
在JMETER_HOME / bin / jmeter.properties中，找到名为“ remote_hosts ” 的属性，并添加正在运行的JMeter服务器的IP地址的值。可以添加多个此类服务器，以逗号分隔
Amazon EKS（Amazon Elastic Kubernetes Service）是一项托管服务，允许您在 AWS 云上运行 Kubernetes，而无需设置、管理或维护自己的控制平面和节点。
云计算平台在2008年出现在公众面前的时候，我和大多数人一样，并没有意识到这是一场影响深远的技术变革。并不是缺乏洞见，而是因为云计算的概念非常混乱。
微服务已成为在 Node.js 中构建可扩展且强大的云应用的主流方法。同时也存在一些门槛，其中一些难点需要你在以下方面做出决策：
每个软件开发周期都涉及三个主要阶段：构建，测试和部署。这三个阶段中的任何一个滞后都会导致产品发布的延迟。为了避免此类延迟，组织依靠CI / CD工具来自动化这些过程。但是最近，随着对CI / CD工具的快速需求，选择泛滥，选择正确的工具可能是艰巨的任务！
脚本：50个线程数，向服务器发起登录接口请求50 * rps = 每秒钟总共向服务器发起的请求数
Jmeter系列之接口自动化实战，主要介绍Jmeter接口自动化需要哪些控件、接口自动化实战及总结。
我们使用 Jenkins 搭建持续交付流水线，和其他很多团队一样，这些年我们围绕 Jenkins 创建了很多工作流程和自动化。Jenkins 是我们团队取得成功的关键，让我们能够在上一季度顺利进入生产677次，搭建及部署时长平均为12分钟。
本文我们将讨论一个确切说没有准确答案的问题 - 即我们使用Apache JMeter™最多可以模拟多少用户来做测试? 像JMeter本身的限制一样，这样的限制因素有很多. 它取决于你机器的性能和网络、
如今如果没有提及容器，就很难谈论云计算。无论技术新手还是经验丰富的专家，都需要了解与云中容器相关的这些关键术语。 随着云计算中容器的普及，更多的组织选择不考虑采用外部的容器。 容器已经存在了一段时间，但Docker最近帮助他们成为企业使用的焦点。随着云计算的发展，越来越多的企业看到采用混合和多云模型的好处，但确保软件在从一个环境转移到另一个环境时可靠运行是所面临的一个挑战。容器已经通过将应用程序及其所有组件包装到一个更便携的软件包来解决问题。 而且，随着云计算中容器的日益普及，包括亚马逊网络服务(AWS)
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