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大数据的性能测试和普通的性能测试有啥不一样

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发表于 2021-1-14 17:21:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
   大数据性能测试的目的
  1.大数据组件的性能回归,在版本升级的时候,进行新旧版本的性能比对。
  2.在新版本/新的生产环境 发布之后获取性能基线,建立可度量的参考标准,为其他测试场景或者调优过程提供对比参考。
  3.在众多的发行版本中进行测试比对,为PoC测试提供参考数据。
  4.支持POC测试,得出结论,到时候可以根据业务模型和需求,或者根据客户需求 选择不同的方案。
  5.在客户方进行性能测试,达到客户要求的性能标准满足客户使用的需求。
  性能测试的时机
  1.上线新版本
  2.上线新的环境/新的主机
  3.开辟了新的区域
  4.PoC 测试
  5.性能专项测试
  性能测试的步骤
  1.明确测试的目标
  确定性能测试场景,集群规模和规格,数据量,数据格式,压缩算法等。比如版本迭代测试,需要和历史版本集群规格和参数对齐,以便比较版本性能是否劣化;Poc测试需要明确客户场景;软件发行商测试,需要与发行商集群规模保持一致。
  2.申请主机环境和测试周期。
  3.搭建运行环境和监控。
  获取的性能指标 部分包含:性能数据,比如带宽,磁盘IO,CPU,内存等指标。
  4.开展测试 测试过程中使用nmon或者其他系统监控的工具记录系统指标变化,以供发现系统瓶颈,利于后续调优。
  5.针对性能结果进行调整优化,进行迭代性能测试。
  6.出具性能测试报告。
  大数据组件测试工具和方法


     大数据性能测试的目的
  1.大数据组件的性能回归,在版本升级的时候,进行新旧版本的性能比对。
  2.在新版本/新的生产环境 发布之后获取性能基线,建立可度量的参考标准,为其他测试场景或者调优过程提供对比参考。
  3.在众多的发行版本中进行测试比对,为PoC测试提供参考数据。
  4.支持POC测试,得出结论,到时候可以根据业务模型和需求,或者根据客户需求 选择不同的方案。
  5.在客户方进行性能测试,达到客户要求的性能标准满足客户使用的需求。
  性能测试的时机
  1.上线新版本
  2.上线新的环境/新的主机
  3.开辟了新的区域
  4.PoC 测试
  5.性能专项测试
  性能测试的步骤
  1.明确测试的目标
  确定性能测试场景,集群规模和规格,数据量,数据格式,压缩算法等。比如版本迭代测试,需要和历史版本集群规格和参数对齐,以便比较版本性能是否劣化;Poc测试需要明确客户场景;软件发行商测试,需要与发行商集群规模保持一致。
  2.申请主机环境和测试周期。
  3.搭建运行环境和监控。
  获取的性能指标 部分包含:性能数据,比如带宽,磁盘IO,CPU,内存等指标。
  4.开展测试 测试过程中使用nmon或者其他系统监控的工具记录系统指标变化,以供发现系统瓶颈,利于后续调优。
  5.针对性能结果进行调整优化,进行迭代性能测试。
  6.出具性能测试报告。
  大数据组件测试工具和方法


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