一种基于MapReduce的大规模负载测试方法及其评价方法

    公开(公告)号:CN116795552A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310830308.8

    申请日:2023-07-07

    Abstract: 一种基于MapReduce的大规模负载测试方法及其评价方法,属于计算机技术领域。为解决大规模分布式负载测试的精度和性能问题。本发明生成大规模负载测试任务文件;分布式缓存对大规模负载测试任务文件进行分发:Hadoop分布式文件系统对大规模负载测试任务文件进行负载测试任务文件的预处理,然后插入同步检测点,得到Map任务分片数据;对得到的Map任务分片数据输入到Map任务进行大规模负载模拟测试,得到大规模负载模拟测试中间数据输入到Reduce任务进行数据分析、数据回收,将Reduce输出结果存储到Hadoop分布式文件系统中。本发明实现测试工具的自动化部署、启动和关闭,具有良好的容错性。

    基于联邦式检索的云平台并发性能测试方法

    公开(公告)号:CN104331477B

    公开(公告)日:2017-08-25

    申请号:CN201410614018.0

    申请日:2014-11-04

    Abstract: 基于联邦式检索的云平台并发性能测试方法,属于云平台性能测试技术领域。本发明是通过获得基于联邦式检索的云计算平台在不同并发用户数情况下的评测指标,来实现对云计算平台的性能评测。它首先基于云平台环境构建联邦式检索系统,该云平台环境下构建的联邦式检索系统由下向上依次包括物理资源层、虚拟资源层、数据访问层、对外服务层、安全链路层、业务功能层和系统表示层;测试方法分别测试云平台的查询事务响应时间、最大并发用户数和查询事务每秒事务数,用来评价云平台并发性能。本发明用于测试云平台的并发性能。

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