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2天前
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个人与中小企业上云教程:阿里云轻量应用服务器、ECS、GPU实例怎么选,定位、价格、性能测试、选型避坑,附实操脚本
云计算已经成为个人开发者、学生、中小团队开展项目的基础底座,不管是搭建个人博客、毕业设计网站、小程序后端,还是部署AI智能体、大模型推理任务,都离不开云服务器。很多刚接触上云的用户面对五花八门的实例规格很容易陷入困境:看不懂配置参数、分不清不同产品能力边界,要么高价买到冗余资源造成浪费,要么贪图低价选择不匹配业务的机器,上线之后频繁卡顿,还遇到各类隐形扣费账单。
AI系统如何做性能测试?
AI性能测试正从传统接口压测转向全链路容量工程:TTFT、TPOT、Token吞吐、KV缓存、Agent调用链等新指标成为关键。慢的根源常不在模型,而在检索、工具调用或调度排队。测试需分层压测,兼顾性能、质量与成本。
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6天前
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来自: 弹性计算
阿里云免费云服务器权益全拆解:个人 / 企业 / 学生申领、性能测试、Linux 实操命令与踩坑避坑完整指南
云计算持续普及,越来越多个人开发者、在校学生以及初创团队,希望以零成本的方式完成技术学习、项目原型验证、架构方案测试。云服务器作为云上开发最基础的算力载体,可以运行Web网站、后端接口、定时脚本、数据库、AI测试环境等多种多样的业务。平台面向新用户推出分层免费试用权益,覆盖个人、企业、学生三类群体,实例规格从1核2G一直到8核16G,个人与企业最长可享受3个月试用周期,符合条件的在校学生最长可以获得12个月使用时长。
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8天前
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来自: 云原生
网站开发性能测试-JMeter 压测 Tomcat 接口的并发吞吐量(QPS)
在企业级网站开发、Java Web 系统上线与后端架构调优实战中,**性能压力测试(Stress / Load Testing)** 是验证系统高可用性、探测吞吐量极限与排除潜在并发死锁、内存泄露(Memory Leak)的必经之路。 对于采用 Apache Tomcat 作为 Servlet 容器的企业级应用(如 Spring Boot 内嵌 Tomcat 或独立 Tomcat 9/10 集群),单台服务器在面对每秒数百乃至数万次的高频请求时,其底层线程池调度、I/O 多路复用模型(NIO/NIO2)、JVM 垃圾回收机制以及操作系统内核 TCP 队列均会承受极限考验。
仅仅加了一句Prompt,AI生成的性能测试脚本竟然零报错跑通
本文揭秘AI写性能测试脚本总报错的根源:非AI不强,而是Prompt缺乏工程约束。通过添加结构化技术规范(如环境变量、数据源、断言规则等),可让AI一次生成即用级Locust脚本。核心在于将隐性测试经验转化为AI可执行的显性规则,助力团队共建“AI能读懂的工程字典”。
英伟达三代旗舰显卡性能测试:5090、4090、3090
本文通过ResNet-50模型在CIFAR-10数据集上的PyTorch训练实测,对比RTX 3090/4090/5090三代旗舰显卡性能。结果显示:5090单精/混精吞吐达1076/1822 samples/s,较4090提升约50%,4090较3090提升约45%,为深度学习选卡提供实证参考。
TID质量竞争大会分享议题丨AI 驱动性能测试实践:性能工程正在进入智能化新阶段
性能测试正从单点压测迈向智能工程。面对微服务、云原生等复杂架构,传统依赖专家经验的模式难以为继。盾山科技CEO高楼将分享《AI驱动性能测试实践》,系统阐述如何以AI+Agent重构性能工程:沉淀Performance Skills、构建多智能体协作体系,分阶段实现从辅助提效到受控智能闭环的升级。
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4月前
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来自: 弹性计算
阿里云服务器0元试用攻略:新手必看!从申请到性能测试流程参考
阿里云服务器ECS免费试用机制为开发者、初创企业及个人用户提供了零风险的上云验证路径。个人用户可享300元、企业用户660元试用额度,覆盖多规格多地域配置。用户通过"先试用后购买"模式,可零成本验证业务构想、深度评估产品匹配度,并熟悉云端运维操作。试用需完成实名认证且为新用户,每个账号限一次。此外,阿里云还提供解决方案免费试用(含POC验证)及超30款AI产品、7000万tokens免费体验,搭配99元起的长期优惠套餐,构建了完善的"先试后买"上云生态。
2026性能测试选型指南:4款多协议压测平台实测对比,告别工具切换焦虑!
2026年多协议性能测试面临HTTP、MQTT、Dubbo、MQ等混用难题。本文对比泽众POne(一站式易用)、JMeter(插件灵活但运维重)、开源工具(免费基础)及商业专家(协议全但部署复杂)四类方案,强调“没有完美工具,只有最优匹配”,助力团队按协议需求、技术栈与预算精准选型。(239字)
一次压测12万请求,AI 30秒找到系统瓶颈:性能测试正在被重写
性能测试常陷“压测10分钟、分析2小时”困境:人工切换多系统、盯曲线找瓶颈,易漏关键指标(如连接池使用率)。AI自动分析技术兴起,仅需输入压测时间、应用名、IP,即可秒级完成数据采集、指标分析、瓶颈定位与报告生成,推动测试从经验驱动迈向智能驱动。
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