POne性能测试支持本地化部署、同时支持本地或云端压测,测试并发100VUM内免费使用

现在软件开发企业,不管是自己产品研发,还是项目开发,我们都绕不开性能测试需求,有规模的大企业,可能会采购一套本地化部署性能测试平台,那中小企业怎么办,只能选择某某云测试平台在线性能测试服务。

国内在线性能测试服务的平台也很多,大部分平台技术框架都是云端压测,不支持本地化部署,Alltesting平台POne性能测试服务完美解决了这个问题,且你在开发调试时,测试并发100VUM内免费使用,不记次数,不计费哦。

我介绍一下,以最简单的例子说明,测试某个网站100UV一分钟,以本地资源为压力机,一步步演示到查看报告。

1、 Pone和探针安装都是傻瓜式安装;

2、 创建测试项目,新建场景(随便测试个网站);

3、 测试Https协议的网站;

4、 施压配置,设置并发量、持续时间、压力机选择(重点);

首先,一定要把电脑托盘中POne“启动控制器”和“启动执行器”,都要启动。

压力机选项,本地或者云端压测,可以自由选择。

最大并发数,不超过100,不计费。

注:该面板其它属性,最大并发数和持续时间等等,根据实际需求选择。

5、 探针配置;

首先,查看本机IP,配置探针提前准备。

默认是自动启动

6、 测试执行;

注:其他设置,保持默认设置,即可。

首先,先“保存”设置,然后“调试”设置,是否可用,最后在“压测”。

调试成功

POne在压测过程中,我们可以查看实时监控,各种维度监控数据,如Vuser图、性能折线图,事务数等等。

7、 查看报告;

点击自己创建项目名称,再次回到项目设计窗口,即可查看压测报告。

POne性能测试平台技术团队不断完善产品功能,我们努力POne集管理、设计、压测、监控以及分析一体的性能测试平台,帮你快速定位产品性能问题。

推荐阅读:

POne性能测试平台新版本V2.0.1已发布,性能测试流程更便捷,操作界面优化升级

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构优化算法以提升分类性能。
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