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用 LLM 辅助性能测试报告生成
性能测试报告通常包含测试概述、方案说明、结果分析、问题定位、优化建议及上线评估等内容。报告编写面临数据分析复杂、撰写耗时、经验依赖等问题。引入大型语言模型（LLM），可实现报告智能生成，提升效率与专业度。LLM具备自然语言生成、数据归纳、专家知识迁移等能力，可适配多格式、多语言输出。通过构建LLM辅助的报告生成引擎，结合Prompt设计，可高效输出结构化报告。实践表明，LLM在测试结论总结、瓶颈分析与优化建议方面表现优异，为性能测试智能化升级提供有力支撑。
云上AI推理平台全掌握 (1)：PAI-EAS LLM服务一键压测
在AI技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）、多模态模型等前沿技术正深刻改变行业格局。推理服务是大模型从“实验室突破”走向“产业级应用”的必要环节，需直面高并发流量洪峰、低延时响应诉求、异构硬件优化适配、成本精准控制等复杂挑战。
阿里云人工智能平台 PAI 致力于为用户提供全栈式、高可用的推理服务能力。在本系列技术专题中，我们将围绕分布式推理架构、Serverless 弹性资源全球调度、压测调优和服务可观测等关键技术方向，展现 PAI 平台在推理服务侧的产品能力，助力企业和开发者在 AI 时代抢占先机，让我们一起探索云上 AI 推理的无限可能，释放大模型的真正价值！
亿级数据秒级响应：PolarDB MySQL HTAP实时分析方案设计与压测报告
PolarDB MySQL HTAP方案实现亿级数据秒级响应，支持高并发事务与实时分析。通过行列混存、智能路由与资源隔离，满足电商、金融等场景的实时报表、决策需求，降低架构复杂度与运维成本。
流量洪峰应对术：Redis持久化策略与内存压测避坑指南
本文深入解析Redis持久化策略与内存优化技巧，涵盖RDB快照机制、AOF重写原理及混合持久化实践。通过实测数据揭示bgsave内存翻倍风险、Hash结构内存节省方案，并提供高并发场景下的主从复制冲突解决策略。结合压测工具链构建与故障恢复演练，总结出生产环境最佳实践清单。
拯救海量数据：PostgreSQL分区表性能优化实战手册（附压测对比）
本文深入解析PostgreSQL分区表的核心原理与优化策略，涵盖性能痛点、实战案例及压测对比。首先阐述分区表作为继承表+路由规则的逻辑封装，分析分区裁剪失效、全局索引膨胀和VACUUM堆积三大性能杀手，并通过电商订单表崩溃事件说明旧分区维护的重要性。接着提出四维设计法优化分区策略，包括时间范围分区黄金法则与自动化维护体系。同时对比局部索引与全局索引性能，展示后者在特定场景下的优势。进一步探讨并行查询优化、冷热数据分层存储及故障复盘，解决分区锁竞争问题。
Jmeter工具使用：HTTP接口性能测试实战
希望这篇文章能够帮助你初步理解如何使用JMeter进行HTTP接口性能测试，有兴趣的话，你可以研究更多关于JMeter的内容。记住，只有理解并掌握了这些工具，你才能充分利用它们发挥其应有的价值。+
还在用 Jmeter 做压测？试试 oha 吧！你会毫不犹豫的爱上它！
在 Web 服务与 API 性能测试中，选择合适的工具至关重要。本文介绍基于 Rust 的高效性能测试工具 **OHA**，并与经典工具 **JMeter** 对比。OHA 以其高性能、低资源占用和简洁易用的特点脱颖而出，适合高并发场景下的快速测试。而 JMeter 功能丰富、支持多协议，适合复杂测试需求。两者各有优势，选择需根据具体场景决定。OHA 安装简单，命令行操作便捷，是性能测试的新利器。
性能测试怎么做？方法、流程与核心要点解析
本文系统阐述了性能测试的核心方法论、实施流程、问题定位优化及报告编写规范。涵盖五大测试类型（负载验证、极限压力、基准比对、持续稳定性、弹性扩展）与七项关键指标，详解各阶段任务如需求分析、场景设计和环境搭建，并提供常见瓶颈识别与优化实战案例。最后规范测试报告内容框架与数据可视化建议，为企业级实践提出建立基线库、自动化回归和全链路压测体系等建议，助力高效开展性能测试工作。
文本聚类效果差？5种主流算法性能测试帮你找到最佳方案
本文探讨了自然语言处理中句子嵌入的聚类技术，使用Billingsmoore数据集（925个英语句子）进行实验。通过生成句子嵌入向量并可视化分析，对比了K-Means、DBSCAN、HDBSCAN、凝聚型层次聚类和谱聚类等算法的表现。结果表明，K-Means适合已知聚类数量的场景，DBSCAN和HDBSCAN适用于未知聚类数量且存在异常值的情况，而谱聚类在句子嵌入领域表现不佳。最终建议根据数据特征和计算资源选择合适的算法以实现高质量聚类。
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