云测

云测步骤
1.进入Testin平台(其他也可以)
2.选择标准兼容性测试—开始测试
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3.上传应用
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4.完善信息
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5.补充测试选项在这里插入图片描述
6.查看测试结果
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7.完成
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### Prometheus与平台的集成及使用 Prometheus 是一个开源的系统监控和报警工具,具有强大的数据抓取、存储和查询能力。将 Prometheus 与平台(如 Tcloud[^1])集成,可以实现对试环境的性能监控、资源利用率分析以及异常检等功能。 #### 1. Prometheus 的基本功能 Prometheus 主要通过拉取(Pull)模式从目标服务中获取指标数据,并将其存储在时间序列数据库中。它支持多种 exporters 和插件,能够轻松地与各种服务框架结合使用。例如,在微服务架构中,Prometheus 可以监控 Spring Boot 应用程序的健康状态[^3]。 #### 2. 平台的功能概述 Tcloud 是一个专注于试数据管理和移动终端化的平台,提供了从需求到发布的全流程管理工具。通过集成 Prometheus,可以进一步增强其对试环境的实时监控能力,确保试任务的高效执行[^1]。 #### 3. 集成步骤 以下是 Prometheus 与平台集成的主要步骤: - **安装和配置 Prometheus** 在平台的服务器上部署 Prometheus,并配置其 scrape_configs 来指定需要监控的目标服务。例如,如果平台使用了 Spring Boot 微服务架构,则可以通过 Micrometer 或 Actuator 提供指标端点。 ```yaml scrape_configs: - job_name: 'tcloud' static_configs: - targets: ['localhost:8080'] ``` - **设置 Exporter** 为平台中的关键组件(如数据库、缓存层等)添加对应的 exporters。例如,MySQL Exporter 可用于监控数据库性能,而 Node Exporter 则可以收集主机级别的指标。 - **定义告警规则** 创建 Prometheus 告警规则文件,根据业务需求设定阈值条件。当某些指标超过预设范围时,触发相应的通知机制。 ```yaml groups: - name: example rules: - alert: HighRequestLatency expr: job:tcloud:request_latency_seconds:mean5m > 0.5 for: 1m labels: severity: page annotations: summary: "High request latency on {{ $labels.instance }}" ``` - **可视化展示** 使用 Grafana 等工具连接 Prometheus 数据源,构建仪表盘以直观地展示平台的各项指标变化趋势[^4]。 #### 4. 实现效果 完成上述集成后,用户可以在平台上实时查看各服务节点的运行状况,快速定位问题根源,并通过自动化告警机制提高故障响应速度。 ```python import requests def check_prometheus_status(): url = "http://localhost:9090/api/v1/query?query=up" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: data = response.json() return data['data']['result'][0]['value'][1] else: return None print(check_prometheus_status()) ```
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