NMS 性能测试方案 (九)

本文详细介绍了一种系统性能测试的方法,包括CPU/Memory的性能测试及负载性能测试(压力测试)。通过对不同用户数量下系统表现的观察,确定系统性能指标是否达标,并找出系统瓶颈。
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4.3.2 CPU/Memory的性能测试
该阶段测试主要是测试系统在设计的性能标准情况的运行情况。
测试条件包括:1.客户端的情况,2.应用服务器的情况,3.数据库服务器的情况
测试步骤:准备使用300个虚拟用户和300个虚拟IP地址,设置Ramp up中为每隔30秒启动20个用户,Duration中为运行1个小时,Ramp Down中为每隔30秒停止20个用户,Scenario Start Time设置为 1 分钟。配合500个用户注册,50个用户呼叫的情况。
测试结果分析:通过系统中的性能监视器,观察CPU/Memory在此测试中的变化,是否符合规定的性能指标。
4.3.3 负载的性能测试(压力测试)
该阶段主要是要找出系统的瓶颈点和系统能支持的最大用户数目。
测试步骤:准备先使用600个虚拟用户和600个虚拟地址。设置Ramp up中为每隔30秒启动20个用户,Duration中为运行1个小时,Ramp Down中为每隔30秒停止20个用户,Scenario Start Time设置为 1 分钟。
AC管理:(包括增加AC模板/删除AC模板/修改AC模板/同步AC模板/删除AC上的模板/查询AC模板信息;增加/删除/配置/同步AP、radio、STA等逻辑资源)
输入动作 输出响应时间 能否正常运行
10个用户操作
30个用户操作
50个用户操作
80个用户操作
100个用户操作
150个用户操作
。。。


测试结果分析:

CPE管理:(包括单个终端进行在线配置/批量终端进行配置/单个终端升级在线升级/批量终端进行升级/单个终端进行诊断/查询模板信息/查询模板的详细信息/增加模板/删除模板/修改模板)
输入动作 输出响应时间 能否正常运行
10个用户操作
30个用户操作
50个用户操作
80个用户操作
100个用户操作
150个用户操作
。。。

测试结果分析:

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内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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