通过压测工具Jmeter来评测函数计算的性能表现

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎 SAE,800核*时 1600GiB*时
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: 借助压测工具jmeter来评测一下关于函数计算自动弹性扩容这个特性和请求响应时间的情况。

阿里云的函数计算今年4月份推出后,陆续推出了Nodejs6.10、Python2.7和Java8等编译环境,今天我们借助压测工具jmeter来评测一下关于函数计算自动弹性扩容这个特性,在测试之前,我们先梳理一下要进行的内容项:

1、 单线程测试基准响应时间,单线程跑1000次,得出某函数计算处理的平均响应时间。

2、 5线程测试单个请求的响应时间:测试小规模并发下,函数计算响应时间比单线程情况如何

3、 20线程测试函数弹性扩容情况:测试大并发规模下,函数计算响应时间情况,以及是否丢包等。


待续未完。




相关实践学习
【文生图】一键部署Stable Diffusion基于函数计算
本实验教你如何在函数计算FC上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。函数计算提供一定的免费额度供用户使用。本实验答疑钉钉群:29290019867
建立 Serverless 思维
本课程包括: Serverless 应用引擎的概念, 为开发者带来的实际价值, 以及让您了解常见的 Serverless 架构模式
目录
相关文章
|
11天前
|
人工智能 Serverless
《触手可及,函数计算玩转 AI 大模型》体验评测
《触手可及,函数计算玩转 AI 大模型》体验评测
|
29天前
|
关系型数据库 MySQL Serverless
探索PolarDB MySQL版:Serverless数据库的灵活性与性能
本文介绍了个人开发者对阿里云PolarDB MySQL版,特别是其Serverless特性的详细评测体验。评测涵盖了产品初体验、性能观测、Serverless特性深度评测及成本效益分析等方面。尽管试用过程中遇到一些小问题,但总体而言,PolarDB MySQL版表现出色,提供了高性能、高可用性和灵活的资源管理,是个人开发者和企业用户的优秀选择。
|
1月前
|
测试技术 数据库 UED
Python 性能测试进阶之路:JMeter 与 Locust 的强强联合,解锁性能极限
【9月更文挑战第9天】在数字化时代,确保软件系统在高并发场景下的稳定性至关重要。Python 为此提供了丰富的性能测试工具,如 JMeter 和 Locust。JMeter 可模拟复杂请求场景,而 Locust 则能更灵活地模拟真实用户行为。结合两者优势,可全面评估系统性能并优化瓶颈。例如,在电商网站促销期间,通过 JMeter 模拟大量登录请求并用 Locust 模拟用户浏览和购物行为,可有效识别并解决性能问题,从而提升系统稳定性和用户体验。这种组合为性能测试开辟了新道路,助力应对复杂挑战。
62 2
|
27天前
|
缓存 Java 测试技术
谷粒商城笔记+踩坑(11)——性能压测和调优,JMeter压力测试+jvisualvm监控性能+资源动静分离+修改堆内存
使用JMeter对项目各个接口进行压力测试,并对前端进行动静分离优化,优化三级分类查询接口的性能
谷粒商城笔记+踩坑(11)——性能压测和调优,JMeter压力测试+jvisualvm监控性能+资源动静分离+修改堆内存
|
1天前
|
人工智能 Serverless 文件存储
《触手可及,函数计算玩转 AI 大模型》解决方案评测报告
该解决方案介绍如何利用阿里云函数计算快速部署AI大模型,通过无服务器架构、文件存储NAS和专有网络VPC实现模型持久化存储与私有网络访问。尽管整体描述清晰,但在技术细节上仍有待完善,建议增加架构图帮助理解。阿里云提供了详尽的部署文档,涵盖从选择模板到调用验证的全过程,适合新手用户。但在VPC和NAS配置上需更多示例指导,并优化报错信息提示。此方案展示了函数计算在降低成本、提升弹性和加速交付方面的优势,但可通过具体性能指标和案例进一步强化。适用于快速探索AI大模型效果、缺乏GPU资源的开发者及希望简化技术门槛的企业。未来版本应在细节描述和优势量化上继续优化。
|
12天前
|
人工智能 弹性计算 运维
评测报告:《触手可及,函数计算玩转 AI 大模型》解决方案
本次评测聚焦于《触手可及,函数计算玩转 AI 大模型》这一解决方案。该方案旨在通过云上的函数计算服务来简化AI大模型的部署过程,使得用户可以更加便捷地利用这些强大的AI能力。本报告将从实践原理的理解、部署体验、优势展现以及实际应用等四个方面进行综合评估。
46 14
|
14天前
|
人工智能 运维 大数据
阿里云“触手可及,函数计算玩转 AI 大模型”解决方案评测报告
阿里云“触手可及,函数计算玩转 AI 大模型”解决方案评测报告
33 2
|
22天前
|
Serverless
解决方案评测|函数计算驱动多媒体文件处理获奖名单公布
解决方案评测|函数计算驱动多媒体文件处理获奖名单公布!!
|
1月前
|
运维 监控 Serverless
评测报告 - 函数计算驱动多媒体文件处理
官方文档为使用函数计算处理多媒体文件提供了详尽的指导,涵盖从创建函数到监控的全流程,并附有多种编程语言的代码示例。尽管文档对初学者友好,但在高级配置、故障排查及API应用等方面仍有提升空间。实际体验中,函数计算表现出色,尤其在高并发场景下,具备自动扩展能力,确保高性能和稳定性,且按使用付费模式有助于降低成本。然而,部署过程中仍需注意环境变量配置、超时设置及依赖管理等问题,部分高级功能需更多技术支持。
38 4
|
1月前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
【9月更文挑战第10天】随着软件应用的不断扩展,性能测试成为确保系统稳定运行的关键环节。本文通过对比Apache JMeter和Locust,探讨了如何在Python环境中利用这两款工具挖掘更多性能测试潜力。JMeter是一款成熟且功能强大的开源工具,支持多种协议,适用于各种应用的测试;而Locust则基于Python,通过简单脚本模拟HTTP请求,更适合Web应用测试。
64 2

相关产品

  • 函数计算