hp loadRunner工具

LoadRunner是一款自动负载测试工具,能模拟大量并发用户访问,帮助企业快速定位性能瓶颈。通过创建虚拟用户并设置负载方案,LoadRunner可实现自动化测试及性能优化。
LoadRunner 简介


LoadRunner 是一种适用于各种体系架构的自动负载测试工具。它能够模拟上成千上万个并发用户,同时向服务器发送请求,并记录和分析测试结果,来帮助企业快速、有效的查找和发现问题,通过使用 LoadRunner,企业能最大限度地缩短测试时间,优化性能和加速应用系统的发布周期。此外,LoadRunner 能支持广范的协议和技术,为您的特殊环境提供特殊的解决方案。

LoadRunner 的特点

轻松创建虚拟用户
使用 LoadRunner 的 Virtual User Generator,您能很简便地创立起系统负载。该引擎能够生成虚拟用户,以虚拟用户的方式模拟真实用户的业务操作行为。它先记录下业务流程,然后将其转化为测试脚本。利用虚拟用户,您可以在 Windows,UNIX 或 Linux 机器上同时产生成千上万个用户访问。所以 LoadRunner 能极大的减少负载测试所需的硬件和人力资源。另外,LoadRunner 的 TurboLoad 专利技术能提供很高的适应性。TurboLoad 使您可以产生每天几十万名在线用户和数以百万计的点击数的负载。

创建真实的负载
Virtual users 建立起后,您需要设定您的负载方案,业务流程组合和虚拟用户数量。用 LoadRunner 的 Controller,您能很快组织起多用户的测试方案。Controller 的 Rendezvous 功能提供一个互动的环境,在其中您既能建立起持续且循环的负载,又能管理和驱动负载测试方案。而且,您可以利用它的日程计划服务来定义用户在什么时候访问系统以产生负载。这样,您就能将测试过程自动化。同样您还可以用 Controller 来限定您的负载方案,在这个方案中所有的用户同时执行一个动作---如登陆到一个库存应用程序——来模拟峰值负载的情况。另外,您还能监测系统架构中各个组件的性能——包括服务器,数据库,网络设备等——来帮助客户决定系统的配置。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值