小结--性能测试步骤

性能测试流程与策略

以下是对自己性能测试过程的一个简单小节, 对于性能需求分析的方法没有过多描述.

1)待测系统采取什么通信协议 ?web还是C/S ?,如果是web方式,那么服务器使用的是apache还是别的?web服务器当前的配置.   

2)期望达到的性能指标?这个在项目组提交的性能测试需求文档里有说明,担通常描述不是很清晰,需要进一步确认(可参见步骤4).   

3)网络环境,待测的server端部署在什么网络环境 ?负载机所在的网络环境?  他们之间的接口带宽有多少?(曾碰到过待测server放在IDC的情况,这时压力测试发送的量就需要小心,不能影响其它业务的正常运行. 缺少独立的网络环境, 真的是性能测试之殇)  

4)估算开发提出的性能指标能否达到:      

     4.1)计算网络带宽是否会成为瓶颈,需要考虑服务器的网卡,带宽以及测试机所在环境的网络带宽: 如返回的是页面,可以通过httpwatch来查看返回的页面大小,假设为aK, 希望达到的并发数为b人,则占用带宽为:a*b*8  byte(乘以8是由于网络带宽是以bit为单位的)。   我们的OA网络带宽是100MkB,但是由全公司同事来分享,所以如果上面的值超过或太接近100M的话,在测试环境中该指标实际是无法达到的.     

     4.2)磁盘I/0是否会成为瓶颈,该情况多出现在需要向磁盘写入大数量的情况,如下载文件。通常我们的PC机磁盘I/0读写是2M,如果要求支持1000个并发,而从服务器端返回的速率是每秒100kB(服务器端对单个连接的下载速度不限速, 且下载文件已保存到cache),那么一台pc机最多支持的Vuser=2000/100,为20个虚拟用户(实际达不到20)。由此可知这么多的负载机几乎是不可能达到的.  需要重新考虑测试策略.

5)了解被测程序    通常我们测试的都是server,那么需要了解如下几个问题:     

      5.1)server端的cache机制,数据是不是在server启动时即被加载到内存? 内存有多大? 内存中的数据如何淘汰?     

      5.2)server端是以进程还是线程来处理客户端请求的,这个进程/线程数是否可配置?      

      5.3)咨询开发人员server程序对CPU,mem,I/0那个占用比较大 ?     

      5.4)server端是否用到了公司的其它通用组件,如XXX等,需要了解这些通用组件的性能指标是否成为制约条件.     

       5.5)在生产环境,server是集群还是单机环境?    

6)编写测试计划,确定负载机的数量,确定测试工具.   

7)开发测试脚本,调试成功后开始性能测试,每个测试场景重复执行2到3轮,压力过程中需监控服务器资源的使用情况.由于公司的限制,我们只能使用vmstat,top等linux自带命令来监控,  无法使用spolight等工具.

      每轮测试后,都重新启动server程序以尽量确保测试环境的一致(释放资源,清空cache).由于公司规定,重启server所在主机不被允许.  当三轮测试都执行完毕后, 统计监控到的server端资源使用数据, 相关指标取平均值。  

8)如达不到性能测试指标,可在开发的配合下,通过调整web服务器,server的配置(如:接入进程,处理进程数等)后,查看性能是否有变化. 注意,在调整配置时,最好是一次只调整一项.这样更有利于定位瓶颈.

 

### 回答1: 在神经网络性能测试章节中,我们介绍了神经网络性能测试的重要性和常用的性能指标,包括精度、速度和内存占用等。我们还介绍了常用的测试工具和技术,例如基准测试、压力测试和模拟测试等。除此之外,我们还讨论了一些常见的优化技术,例如量化和剪枝等,以及如何利用这些技术来提高神经网络的性能。最后,我们强调了在进行神经网络性能测试时需要考虑到数据集的重要性,并提供了一些在测试过程中保证数据集质量的方法。 ### 回答2: 神经网络性能测试是评估和比较不同神经网络模型的重要步骤。本章我们介绍了神经网络性能测试的方法和指标,并提供了一些建议。首先,我们介绍了基本的性能测试指标,包括准确率、精确率、召回率和F1分数。这些指标可以帮助我们了解模型的分类能力和错误率。 其次,我们探讨了神经网络的交叉验证方法。交叉验证是一种将数据集分成训练集和测试集的方法,可以帮助我们评估模型的泛化能力。我们介绍了常用的交叉验证方法,如k折交叉验证和留一法。此外,我们还介绍了交叉验证的一些注意事项,如随机分割数据和处理不平衡数据集。 在性能测试中,我们还关注了模型的训练和测试时间。为了加快模型的训练速度,我们可以采用批量训练和并行计算的方法。在测试过程中,我们可以使用GPU加速计算,以减少测试时间。 最后,我们讨论了如何比较不同的神经网络模型。对于同一问题,我们可以通过交叉验证结果和指标来比较不同模型的性能。此外,我们还可以使用ROC曲线和AUC指标来评估二分类模型的性能。 综上所述,神经网络性能测试是一个关键的步骤,用于评估和比较不同模型的性能。通过选择合适的指标、使用交叉验证方法和优化训练测试时间,我们可以得到准确可靠的性能评估结果。
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