Модель данных относится к системе моделирования после ее выхода в Интернет.в производственной средестатус подготовки данных,включатьтекущие данные,такжевключатьСтатус данных будущего ежегодного планирования,Подготовьте данные разными способами,Сделайте ситуацию с системными даннымиСоблюдать системное производствоСитуация во время выполнения,используйте это какРеализация плана тестирования производительностиважная основа для。

Моделирование данных как тестирование Одна из важных составляющих программы производительности, которая призвана реализовать Тестирование производительностичасБолее реалистично моделируйте производственную средуРабочее состояние системы при наличии данных,чтобы когда реальные пользователи будут использовать систему,Система может обеспечить стабильные возможности обслуживания с точки зрения производительности.。Его основная цель –Данные гарантируют подлинность стресс-тестирования。

Два основных содержания моделирования данных

Содержимое модели данных в основном состоит из двух частей: первая часть — это базовые данные, также называемые биржевыми данными; вторая часть — это тестовые данные, которые также являются данными, используемыми сценарием в процессе стресс-тестирования.

1. Основные данные

Основные данныеЭто означает, что тестируемая система находится вФактические производственные данные в базе данных,этовключать Размер всего объема данных и задействованной системы.ключевой столситуация с данными。Старайтесь, чтобы задачи стресс-тестирования были максимально актуальными.ключевой столбаза данныхоколопроизводственная среда,Избегайте расхождений между результатами стресс-тестов и производительностью в реальной среде из-за чрезмерных различий в объеме данных.。Основные данныеПодготовительные работы обычно состоят изОтдел эксплуатации и технического обслуживания и проектная группа несут ответственность за。

Основные данные включают данные базы данных и кэшированные данные (например, данные, хранящиеся в Redis).,он разделен на две части,Первая частьОбщий объем данных,Вторая частьЗадействована система ключевой столобъем данных,Подробности заключаются в следующем.

Общий объем данных; общий объем хранилища базы данных составляет 20 ГБ, кэш Redis использует 5 ГБ и 200 000 записей.

Размер данных ключевой таблицы: таблица информации о клиентах = 5 миллионов записей; таблица информации о платежах = 10 миллионов записей; общая таблица данных SIM-карты = 2 миллиона записей; таблица записей операций = 500 миллионов записей и т. д.

2. Данные испытаний

Данные бизнес-тестированияотносится к бизнес-моделиКаждая функциональная точканужно использоватьданные исполнения,Эти данные должныМаксимально имитируйте производствореальная ситуация,Для удовлетворения требований к данным сценариев использования пользователей。Данные Подготовкой бизнес-тестирования в основном занимается Отдел. эксплуатации и технического обслуживания и проектная группа несут ответственность за,Во многих случаях это также будет вызваноОтдел испытаний готовит。Вот несколько примеров подготовки данных:。

(1) Функция 1: Функция депозита

Объем тестовых данных = 100 000 записей.

Ограничение 1. Случайный выбор среди клиентов в каждом городе.

Ограничение 2: Доступный статус и другие требования.

(2) Функция 2: Функция вывода

Объем тестовых данных = 150 000 записей.

Ограничение 1. Случайный выбор среди клиентов в каждом городе.

Ограничение 2: Доступный статус и другие требования.

(3) Функция 3: вход пользователя

Объем тестовых данных = 1 миллион записей

Ограничение 1: 80 % данных входа пользователя кэшируются.

Ограничение 2: непостоянный размер информации, возвращаемой пользователями, и другие требования.

Каковы преимущества и недостатки моделирования данных тестирования производительности?

Моделирование данных тестирования производительности относится к процессу планирования и разработки данных, используемых для тестирования, перед выполнением тестирования производительности программной системы. Это гарантирует, что данные, используемые в процессе тестирования, могут действительно отражать реальную ситуацию в приложении, что позволяет получить точные и надежные результаты тестирования производительности.

Вот некоторые плюсы и минусы моделирования данных тестирования производительности:

Основными преимуществами моделирования данных являются:

Повышение точности испытаний:Благодаря тщательно разработанным тестовым данным,Может более точно моделировать реальные сценарии использования.,Помогает выявить потенциальные узкие места производительности.

Расширение тестового покрытия:Хорошая модель данных может помочь охватить больше сценариев тестирования.,Включая граничные условия, нештатные ситуации и т. д.,Комплексно оценить стабильность системы.

Повторяемость и последовательность:Четко определенная модель данных гарантирует, что каждый запуск Тестирование Стабильность и повторяемость производительности способствуют долгосрочному отслеживанию тенденций производительности.

Легко поддерживать и расширять:По мере необходимости изменения бизнеса или обновления системы,Легче скорректировать существующие тестовые примеры или добавить новый тестовый контент на основе четкой модели данных.

Обеспечить общение в команде:Четкая документация модели данных облегчает разработчикам、Общение и взаимопонимание между инженерами по тестированию и соответствующими заинтересованными сторонами.

Основными недостатками моделирования данных являются:

Первоначальные инвестиционные затраты выше:Построение высококачественных моделей данных требуетчасвложение времени и ресурсов,Особенно в сложных прикладных средах.

Риски чрезмерного проектирования:Если даже для простых сцен используются слишком сложные методы моделирования,Это может привести к неоправданному увеличению рабочей нагрузки.

Полностью воспроизвести реальность сложно:Хотя характеристики данных в реальной среде можно аппроксимировать посредством моделирования,,Но всегда есть определенные ограничения,Например, невозможно полностью предсказать все модели поведения пользователей.

Длительное время подготовки данных:Создание набора данных достаточного объема и соответствия конкретным потребностям может занять много времени.часдольше。

Сложность обслуживания увеличивается со временем:По мере развития проекта,Исходная модель данных больше не может быть применима.,Требуются регулярные обновления для поддержания эффективности.,Это увеличивает нагрузку на текущее обслуживание.

Таким образом, при реализации моделирования данных тестирования производительности вышеуказанные факторы следует взвесить и объединить с фактической ситуацией в конкретном проекте, чтобы определить лучшую стратегию. Правильное использование моделирования данных тестирования производительности может эффективно улучшить качество программного обеспечения и удобство использования, но в то же время необходимо уделять внимание контролю соответствующих затрат и сложности.

Если вы что-то приобрели, то ваше внимание, лайки, пересылки и репосты, а также чтение комментариев - самая большая поддержка для меня! ! !