redis性能延迟分析

Redis性能延迟分析

事件经过：我们在执行通过mapreduce任务往redis中加载空间索引数据的时候，当加载到一定数据量的时候，redis执行set命令时出现延迟，由于redis 是单线程执行命令，导致后面的命令会发生阻塞，数据加载了很长时间。该现象也是随机出现了两次，因此我认为是redis的问题，而不是程序问题；

本文示例中redis_version:3.0.7，环境192.168.4.130。

1.redis性能指标

通过redis-cli 命令连接到redis服务器，在命令行输入info 命令可获取所有与redis服务相关的信息，为了简化分析，可以直接使用infomemory命令可查看该redis端口与内存相关的数据。

各参数含义如下：

used_memory : 由Redis分配器分配的内存总量，单位：byte

used_memory_human : 以人类可读的格式返回Redis分配的内存总量

used_memory_rss : 操作系统分配给Redis的内存总量（俗称常驻集大小）。used_memory_peak : Redis的内存消耗峰值，单位：byte

used_memory_peak_human : 以人类可读的格式返回Redis的内存消耗峰值used_memory_lua : Lua脚本引擎所使用的内存大小

mem_fragmentation_ratio : 内存碎片率

mem_allocator : 在编译时指定的，Redis所使用的内存分配器。可以是libc、jemalloc或者tcmalloc。

关于redis的内存分配器，需要进一步研究研究；

2.理解内存碎片率

即由操系统分配的内存除以Redis分配的内存得出。

内存使用率是Redis服务最关键的一部分。如果一个Redis实例的内存使用率超过可用最大内存(used_memory>used_memory_rss )，那就说明Redis实例正在进行内存交换或者已经内存交换完毕，把内存中旧的或不再使用的内容写入硬盘上（硬盘上的这块空间叫Swap分区），以便腾出新的物理内存给新页或活动页

(page)使用。在硬盘上进行读写操作要比在内存上进行读写操作，时间上慢了近5个数量级，内存是0.1μs单位、而硬盘是10ms。如果Redis进程上发生内存交换，那么Redis和依赖Redis上数据的应用会受到严重的性能影响。

如上图，6381端口的内存碎片率比较合理，6396端口的内存碎步片率比较小，就有可能进行内存交换，影响性能。

当我们调用flushdb命令释放内存时，redis自带的内存分配器可能会，也可能不会，将内存返还给操作系统，目的是为了避免操作系统低性能交换，当然它也是比较灵活的，被释放的内存块是可以被重用。这样就会产生一个问题，我们在使用多个redis实例的时候，当某一个端口使用完毕后，我们将该端口的内存释放了，但是该内存不一定会返还给操作系统，加上现在192.168.4.130环境部分端口由开发人员私有化了，缓存数据后不会清理，导致一致占用了一部分内存，此时如果某个端口正在往redis中写数据，操作系统可分配的内存不足的话，就会将一部分数据从物理内存交换到硬盘上,内存交换会明显的增加延迟时间。

3.优化内存使用率

3.1.尽可能的使用Hash数据结构。因为Redis在储存小于100个字段的Hash 结构上，其存储效率是非常高的。所以在不需要集合(set)操作或list的push/pop 操作的时候，尽可能的使用Hash结构。比如，在一个web应用程序中，需要存储一个对象表示用户信息，使用单个key表示一个用户，其每个属性存储在Hash 的字段里，这样要比给每个属性单独设置一个key-value要高效的多。通常情况下倘若有数据使用string结构，用多个key存储时，那么应该转换成单key多字段的Hash结构。如上述例子中介绍的Hash结构应包含，单个对象的属性或者单个用户各种各样的资料。Hash结构的操作命令是HSET(key, fields, value)和HGET(key, field)，使用它可以存储或从Hash中取出指定的字段。

3.2.设置key的过期时间。一个减少内存使用率的简单方法就是，每当存储对象时确保设置key的过期时间。倘若key在明确的时间周期内使用或者旧key 不大可能被使用时，就可以用Redis过期时间命令(expire,expireat, pexpire, pexpireat)去设置过期时间，这样Redis会在key过期时自动删除key。

3.3. 重启Redis服务器，如果内存碎片率超过1.5，重启Redis服务器可以让额外产生的内存碎片失效并重新作为新内存来使用，使操作系统恢复高效的内存管理。额外碎片的产生是由于Redis释放了内存块，但内存分配器并没有返回内存给操作系统。

3.4. 增加服务器可用物理内存，直接有效。

4.内存限制和key回收

在Redis配置文件中(Redis.conf)，通过设置“maxmemory”属性的值可以限制Redis最大使用的内存，修改后重启实例生效。也可以使用客户端命令config set

maxmemory去修改值，这个命令是立即生效的，但会在重启后会失效，需要使用config rewrite命令去刷新配置文件。如果不设置maxmemory，Redis一直会为其分配内存，直至耗尽所有物理内存，直到操作系统进行虚拟内存交换。因此，一般情况下，建议还是把该值设置设上。但是对于我们robot而言，由于每个任务缓存量不同，该值的设定需要慎重。

maxmemory的单位是bytes，默认为0，即不限制最大内存。

需要注意的是，如果我们设置了maxmemory，需要指定Redis在最大内存溢出后的处理行为-maxmemory-policy，可在Redis.conf配置文件中修改“maxmemory-policy”属性值。Redis还提供了一些其他淘汰策略，如下：Volatile-lru:使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据；

Volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰；

Volatile-random:从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰；

Allkeys-lru:使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据；

Allkeys-random:从数据集合中任意选择数据淘汰；

No-enviction:禁止淘汰数据。

通过设置maxmemory为系统可用内存的45%或95%(取决于持久化策略)和设置“maxmemory-policy”为“volatile-ttl”或“allkeys-lru”(取决于过期设置)，可以比较准确的限制Redis最大内存使用率，在绝大多数场景下使用这2种方式可确保Redis不会进行内存交换。倘若你担心由于限制了内存使用率导致丢失数据的话，可以设置noneviction值禁止淘汰数据。

教育云平台测试报告

教育云平台测试报告 国腾实业集团有限公司2014年6月

目录

1.概要 1.1. 编写目的 为了使虚拟实验室系统的功能、性能符合用户相关需求，确保项目竣工后，系统能够达到正常运行而进行的测试。通过此报告，读者可以了解到此系统在实验环境下的功能、性能情况。 1.2. 项目背景 教育云虚拟实验室，由国腾实业集团云计算研究中心创智云提供虚拟硬件支持，由云应用开发小组负责开发，其目的在于解决上机实验中遇到的环境、数据管理等各种问题。 本系统主要由两大部分组成： 1. 老师管理实验及学生参与实验； 2. 创智云平台对镜像及虚拟机的管理； 1.3. 测试对象 ●教育云平台虚拟实验室系统 1.4. 测试阶段 ●系统测试 1.5. 测试依据 ●虚拟实验室用户需求 ●虚拟实验室概要设计 ●虚拟实验室详细设计

2.测试概要 2.1. 总体评价 本次测试共发现BUG数25个，无致命级BUG。系统目前未关闭的BUG共2个，严重级别缺陷，总体评价：良好。 ?功能评价 虚拟实验室管理系统功能实现情况：良好。 本系统完成了人员、班级、课程管理；实现了实验环境自动、批量创建、删除功能；老师可以通过此系统轻松地完成实验创建、分配、监控，实时查看每个参与实验的同学的实验状况，并予以及时的指导，提高教学质量。参与实验同学可以登录虚拟实验管理系统轻松获取到实验所需资料。经过测试人员多轮测试，目前虚拟实验室管理系统各个功能正常，符合用户需求和软件设计要求。 ?可靠性测试 系统长时间运行时表现良好，资源消耗情况合理。没有出现资源竞争和资源枯竭的现象。 10个用户并发执行各种操作，系统持续运行12小时，系统运行依旧正常。 ?易用性测试 虚拟实验管理系统易用性良好，此系统界面布局合理、文字描述清晰、准确、易理解。 2.2. 缺陷分析 ?虚拟实验室系统缺陷统计

基于大数据的学习行为分析

基于大数据的学习行为分析 斯坦福大学于2016 年发布了《2030 年的人工智能与生活》报告，该报告指出：新一代人工智能技术将深刻地影响教育领域，支撑智慧教育的实现。随后，美国白宫发表的Artificial Intelligence, Automation，and the Economy 报告也着重指出：人工智能技术未来会在学校广泛应用，基于人工智能的自动辅助教学工具会渗透到教学的方方面面，实现真正意义的个性化教育。面对当今势头强劲的在线教育，人工智能技术正在对其产生多方面的影响。 面向教育的大数据分析实例 大数据的发展为教学管理提供了更多的管理手段，基于大数据预测、分析基础上的教学管理方法和决策模型，在传统的教学模型上有了很多的改变，大数据技术和互联网思维将影响教育发展规划，加快推进教学活动与现代科技的融合。 以大数据为基础的教学管理主要体现在三个方面： （1）评价日常教学的质量：主要是分析学生的成绩，了解学生知识掌握 情况，对不同班级的教学效果进行横向比较。 （2）改进和提高教学方法：通过分析学习轨迹数据，查找教学的薄弱环节，提供改进意见。 （3）支持教学的运行决策：分析学校师资、资源、管理等方面的状况，优化学校的教学资源配置，正确运用评价结果，全面诊断学校的教育教学水平， 发现其中的薄弱领域和环节，从而为下一步改进提供依据。 以下通过两个实例，分别从两个方面介绍大数据在教学中的应用。

1普渡大学Signal 学业预警系统 学业预警是指学校针对学生在求学过程中出现的学业不佳、违规违纪等现象，对学生本人及家长作出及时提示，并采取相关措施以帮助学生顺利完成学业的一种监督管理制度。 随着我国高等教育步入大众化阶段，各类高等院校在面临诸多发展机遇的同时迎来了巨大的挑战，在校大学生数量急剧增加，许多学生由于自身学习目标迷茫、学习态度不端正、自主学习能力和自控能力较差和受到如网络世界、交友不慎、家庭条件等外界因素影响，导致学业状况不佳，从而无法按时顺利毕业。 因此利用学业预警机制对学生学业进行实时动态监控、成绩预测和预警，不仅能帮助学生有效规避学业危机，引导和督促学生科学学习，还可以保障学校教育教学质量，促进建设和谐高校。 国内的学业预警系统形式单一、功能有限，学业预警机制难以落实到位，缺乏时效性。美国一些高校通过对学生的SAT 成绩、家庭经济情况、宿舍停留时间长短以及食堂用餐情况的分析，了解他们退学的可能性，以便帮助那些在学业以及大学生活适应性上出现问题的学生。 普渡大学的退学预警系统是基于对学生学业变量，如课程GPA 成绩、等级考试成绩以及学生登录课程网站频率的分析。在这些方面综合表现不好的学生会被亮黄灯甚至红灯，然后收到一封学业失败危险预警邮件。 邮件建议他们尽快与导师联系，或者寻求外界帮助。普渡大学的研究者发现，那些曾经被亮黄灯，即处在中度学业失败危险的学生，收到预警邮件后会在课堂上表现得更好。而那些直接被亮红灯，即处于高危群体的学生，

典型云平台专题报告

典型云计算平台软件和主要功能 1 云计算平台的体系结构 云计算的体系结构的特点包括：设备众多、规模较大、利用了虚拟机技术，提供任意地点，各种设备的接入，并可以定制服务质量等等。 1.1 面向市场应用 论文[1] 提出了一种面向市场应用的云计算体系结构，如图 1.1: 图1.1 面向市场的云计算体系结构 其中： 1)用户/代理：用户/代理负责在任意地点提交服务请求。 2)SLA 资源分配器：SLA 资源分配器充当云后端和用户之间的接口，包括以 下几个子模块： 服务请求检测和接纳控制模块：当服务请求首次提交时，服务请求检测和接纳控制模块检测该请求的QoS 需求，决定是否接纳该请求。该机制确保不会出现资源过载但是可能会因此导致部分请求因为资源问题被拒绝。该模块需要协同VM 监视模块的资源可用信息和服务请求监视器模块的负载处理信息。 计价模块：负责服务请求的计价方式选择。 会计模块：负责根据计价方式和实际用量计算用户应付的费用，同时会保存

用户的资源请求信息。 VM 监视器模块：负责监测VM 的可用情况和资源信息。 分发器模块：负责接纳服务请求并将其分配到VM、。 服务请求监视器模块：负责监视跟踪已接纳服务的执行情况。 虚拟机（VMs）:在一个单独的物理机器上可以动态的建立或删除多个虚拟机来满足服务请求，从而为实现在一台物理机上的多个服务提供最大弹性的资源分配。此外，由于虚拟机彼此独立，在一台物理机器上可以通过虚拟机实现多个操作系统环境。 3)物理设备：由大量服务器和存储设备以及连接他们的路由交换设备组。 1.2 面向系统 图1.2[2] 给出了一个面向系统的云计算体系结构示意图，如下： 图 1.2 面向系统的体系结构示意 该图主要从云计算体系的功能模块来划分，其中最下面两层属于硬件管理部分，主要是设备提供商和数据中心管理负责的内容；中间三层属于系统管理部分，主要是服务提供商负责的主要内容，它将面向用户的服务和面向资源的需求联系起来并妥善管理；最上面一层是用户服务部分，而最右边的测试监控模块则贯穿整个系统，需要设备提供商，服务提供商和用户共同协作来完成其整个功能。 2 典型云计算平台介绍 由于云计算技术范围很广，目前各大IT企业提供的云计算服务主要根据自身的特点和优势实现的。下面以Google、IBM、Amazon、Azure、https://www.wendangku.net/doc/628941375.html,为例说明。

vmwarehorizonview桌面云POC测试报告

v m w a r e h o r i z o n v i e w 桌面云P O C测试报告文档编制序号：[KK8UY-LL9IO69-TTO6M3-MTOL89-FTT688]

VMware Horizon 6 POC测试报告 20xx 年 x月 客户名称：<客户公司> 编制人：<合作伙伴> [此处为合作伙伴徽标]

目录 (4) 一、解决方案概述 (4) 市场驱动 (4) 业务挑战 (4) 解决方案 (4) 价值体现 (5) 二、测试简介 (5) 测试内容 (6) 测试厂家 (7) 时间安排 (7) 测试结论 (7) 三、附录 (8) 测试环境 (8) 硬件配置 (8) 软件配置 (8) 网络配置 (8) 逻辑架构 (8) 系统架构 (8) 测试工具(可选) (9) 测试用例 (9) 基本功能测试 (9) 显示效果测试 (12) 业务功能测试 (13)

兼容性测试 (13) 系统兼容性测试 (13) 外设兼容性测试 (14) 性能测试 (15) 服务器压力测试 (15) 桌面交付性能测试 (16) 网络适用性测试 (17) 运维管理测试 (17) 系统安全测试 (20)

下文中置于【】之内的文字仅供参考，请在文档完成后删除（包括【】符号本身），不要包含在正式文档中，谢谢。 一、解决方案概述 市场驱动 【简述客户信息化项目的背景。客户所在行业客户为何想采用 View/Mirage/Workspace/vC Ops for View安全合规性PC设备更新移动办公统一通讯操作系统迁移3D图像处理】 业务挑战 【清楚介绍客户当前遇到的业务挑战，比如“移动终端的数据泄密或者失窃”、“多平台终端支持”、“降低IT运维成本”、“提高员工工作效率”、“无法保障终端维护的SLA”等等等等】 解决方案 【基于以上的市场驱动和业务挑战来选择一种或者多种解决方案o移动安全工作空间 o业务流程桌面 o分支机构桌面 o永不停机桌面 o基于VSAN存储的Horizon 6环境 o vSGA/vDGA 高端3D显示桌面 o Windows XP迁移

项目性能测试报告

XXX项目or府门户网站性能测试报告

目录 第一章概述 (4) 第二章测试活动 (4) 2.1测试用具 (4) 2.2测试范围 (4) 2.3测试目标 (5) 2.4测试方法 (5) 2.4.1基准测试 (5) 2.4.2并发测试 (6) 2.4.3稳定性测试 (6) 2.5性能指标 (6) 2.6性能测试流程 (6) 2.7测试术语 (7) 第三章性能测试环境 (8) 3.1服务器环境 (8) 3.2客户端环境 (9) 3.3网络结构 (9) 第四章测试方案 (10) 4.1基准测试 (11) 4.2并发测试 (13) 4.3稳定性测试 (15) 第五章测试结果描述和分析 (16) 6.1基准测试性能分析 (16) 6.2并发测试性能分析 (21) 6.3稳定性性能测试分析 (28) 第六章测试结论 (29)

摘要 本文档主要描述XXXX网站检索和页面浏览性能测试中的测试内容、测试方法、测试策略等。 修改历史 注释：评审号为评审记录表的编号。更改请求号为文档更改控制工具自动生成的编号。

第一章概述 由于当前对系统要接受业务量的冲击，面临的系统稳定、成熟性方面的压力。系统的性能问题必将成为焦点问题，海量数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临业务增加时，系统抗压如何等这些问题需要通过一个较为真实的性能模拟测试来给出答案，通过测试和分析为系统性能的提升提供一些重要参考数据，以供后期系统在软硬件方面的改善和完善。 本《性能测试报告》即是基于上述考虑，参考当前的一些性能测试方法而编写的，用以指导即将进行的该系统性能测试。 第二章测试活动 2.1测试用具 本次性能测试主要采用HP公司的Loadrunner11作为性能测试工具。Load runner主要提供了3个性能测试组件：Virtual User Generator, Controller,Analysis。 ●使用Virtual User Generator修改和优化脚本。 ●使用Controller进行管理，控制并发的模拟并发数，记录测试结果。 ●使用Analysis进行统计和分析结果。 2.2测试范围 此次性能测试实施是对吴忠市门户网站系统性能进行测试评估的过程，我们将依据系统将来的实际运行现状，结合系统的设计目标和业务特点，遵循着发生频率高、对系统或数据库性能影响大、关键和核心业务等原则选取需要进行测试的业务，模拟最终用户的操作行为，构建一个与生产环境相近的压力场景，对系统实施压力测试，以此评判系统的实际性能表现。 根据与相关设计，开发人员的沟通和交流，本次测试主要就是针对大量用户在使用吴忠市门户网站进行信息查询，而选取的典型事务就是用户使用检索进行关键字搜索以及界面浏览和反馈回搜索结果，这是用户使用最频繁，反应最多的地方，也是本系统当前以及以后业务的一个重要压力点所在。所以本次测试只选取检索业务的性能情况和界面浏览进行记录和

中国IM云产品性能测试报告2015

本产品保密并受到版权法保护 Confidential  a nd  P rotected  b y  C opyright  L aws  中国IM云产品性能测试报告2015 

  中国IM云服务发展与现状  目录  1  2  中国IM云服务竞品分析 

中国IM云服务市场宏观环境利好因素促进行业快速发展  Political  政治环境  ??国务院近日印发《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》，为促进创业兴业、释放创新活力提供有力支持，为经济社会持 续健康发展注入新的动力。创业的积极性被充分激发。  Economical  经济环境  Technological  技术环境  Social  社会环境  ??消费者对即时通讯等需求不断增加，促进IM云服务产业快速发展。  ??根据IDC预测，未来5年，全球用于云计算服务的支出将增长3倍，云计算行业的整体增长速度将是传统IT 行业增长率的6倍。   ??服务器虚拟化、网络技术（SDN）、存储技术、分布式计算、OS、开发语言和平台等核心技术在中国市场企业均已基本掌握。  ??中国国内资本市场目光从IaaS和SaaS开始转向PaaS，资本的涌入促进IM云服务行业发展。  ??主要IM云服务企业获得A轮或以上投资。 

中国IM云服务市场由于商业模式逐步清晰，快速晋升为市场启动期，并且得到资本市场融资  市场启动期(2015-) 应用成熟期 高速发展期 时间  A B C D 探索期  (2012-2014)  2012年，大蚂蚁IM业务剥离出来，推出BigAnt2.91版本拓展市场  中国IM云服务市场AMC模型  市场认可度  2013-2014年，容联、融云、环信和亲加等厂商纷纷进入，IM云服务市场开始爆发。  市场开始出现，各厂商纷纷试水，淘汰频繁  商业模式清晰  出现明确的商业模式并逐渐 完善，产品/服务呈现多元化发展  市场发展步入成熟期  https://www.wendangku.net/doc/628941375.html,  ?  A nalysys  易观智库  E 容联云通讯  完成了  B  轮融资。  亲加获得因特尔A 轮融资。  环信B轮融资。  2015年，亲 加等厂商触 及C端用户数破亿。 

云平台安全测试报告

省电力公司 云终端在县级供电企业应用项目 安全测试报告 目录 1测试目的 (3) 2测试内容及环境介绍 (3)

2.1虚拟应用服务器压力测试（作业型） (4) 2.2共享桌面压力测试（标准型） (6) 2.3专有虚拟桌面压力测试（资源型） (8) 2.4测试环境介绍 (9) 3测试方法及要求 (10) 4测试环境需求 (10) 4.1存储需求 (10) 4.2网络资源需求 (10) 4.3业务系统测试帐户需求 (10) 5测试计划 (11) 5.1测试地点 (11) 5.2测试日期 (11) 5.3测试人员 (11) 5.4测试计划 (11) 5.5测试工具 (12) 6压力测试性能报告 (12) 6.1虚拟应用（作业型） (12) 6.1.1测试数据 (12) 6.1.2数据汇总 (25) 6.2共享桌面（标准型） (25)

6.2.1测试数据 (25) 6.2.2数据汇总 (35) 6.3专有虚拟桌面（资源性） (35) 6.3.1测试数据 (35) 6.3.2数据汇总 (44) 7测试总结 (44) 7.1虚拟应用（作业型） (44) 7.2共享桌面（标准型） (45) 7.3专有桌面（标准型） (45)

1 测试目的 为配合国网四川省公司云平台项目的规划，全面衡量在各种复杂环境下Citrix产品的性能，特进行本次应用虚拟化和桌面虚拟化产品的测试，对应《国家电网公司云安全终端技术》中资源型、标准型、作业型分别进行评测。 通过本次测试，验证四川电网省公司下面各个市、县人员使用瘦终端及利旧PC访问部署在云平台虚拟应用/桌面服务器上的“五大七小”业务系统时，虚拟应用服务器和虚拟桌面物理服务器性能情况，包括CPU、内存、网络流量、磁盘IO等信息，从而得出应用/桌面虚拟化方案的可行性、可靠性和健壮性。 注：本次测试不涉及功能测试。 2 测试内容及环境介绍 本次压力测试的目的是验证在一台4路8核CPU，256G的物理服务器，能够同时运行多少资源型、标准型和作业型的并发用户。 参照《国家电网公司云安全终端技术》中的描述， ●资源型 在本次项目中对应的类型为独立的专有虚拟桌面。每个用户独占一个虚拟桌面，可以像传统PC一样进行常规操作，具备完全的自我管理功能。 瘦客户机对应的云桌面即为该类型。 ●标准型 在本次项目中没有涉及。对应的云技术为共享型的虚拟桌面（实为云应用的一种特殊类型）。 ●作业型 在本次项目中对应的类型为虚拟应用。利旧使用的云应用即为该类型。 如果测试业务系统，需要提供业务系统的测试账户，测试阶段不能提供100个以上的业

基于大数据的教学模式探析

48 B 12/2017 课程　教法／专业视点 ◆扬州大学商学院　李焕彰 基于大数据的教学模式探析 所谓大数据，顾名思义，指的是海量的资料，它是结构庞大、数量繁多的信息集合，通过使用特定的软件工具，对这些信息资料进行分析、整合，从而为科学的决策提供充足依据和保障。现阶段，我们正处于大数据时代，大量的电子信息数据在不断影响和改变我们的生产、生活方式，同时也给科、教、文、卫等各方各面带来巨大的影响。 作为传播先进文化、技术的教育界而言，更应当率先意识到大数据给自身带来的影响与挑战，充分利用其给传统教育模式带来的巨大发展空间，积极进行自我革新、自我优化与自我完善，进而促进自身不断发展与进步。 一、 概述 大数据是继“互联网”“云计算”之后IT 行业出现的又一里程碑式的技术创新和突破,巨量的数据正不断朝我们袭来，将我们带入大数据时代。 在大数据时代，通过已有的软件，对巨量的数据资料进行分析、整合，进而为人类生产、生活、学习以及其他社会活动提供科学化的信息依据和资讯保障。 与此同时，大数据也正不断改变着人类的生产、生活、学习等方式，基于现代信息技术处理与应用数据模式，通过整合和共享大数据，从而获得优质的知识服务与智力资源，给人类社会带来巨大变革，且变革覆盖文化、经济、教育、卫生等方方面面，尤其在教育领域，受大数据观念的渗透与影响，当今教育界正历经一场变革，一场对于传统教学模式的变革。教育界只有不断挖掘大数据的发展潜力，充分把握大数据给教育界带来的重大机遇和发展空间，才能真正实现教育模式的革新与发展。 二、传统教学模式的特点分析 现阶段，我国教育普遍沿袭传统教学模式，在对我国教育教学模式整体状况进行分析后归纳总结，其大致具有以下几个特点。 （一） 教学模式相对固定，易于接受与运用 采取传统教学模式开展教学，一方面，教师可以通过广泛查阅资料进行提前备课，从而确保课程教学设计的优化和过程的准确；另一方面，学生也可以根据自身学习进度来提前进行预习或复习，使得学习更具有针对性，同时还能做到典型案例分析与教师基础理论教学有机结合，从而建立起一套相对完整的知识学习体系。（二）教学成效快速且明显 在传统模式主导下的教学课堂，学生能够较为自主地完 成教师所布置的课堂作业，同时接受、理解教师传授的系统知识，并在生活实践中，做到理论联系实践、理论指导实践，运用课堂教学典型案例的思路来指导生活实践所观察到的案例，并且创造性地分析和整合现有数据，来帮助完成学习任务，进一步强化自身对基础知识的理解、掌握与运用。由此可见，传统教学模式具有教学成效快速且明显的特点，基本上能够实现学生按时按量地完成课业。（三）教学评价呈现出标准化、模式化特点 此外，在传统模式教学过程中，教师按照自身备课情况，已经在心中构建起一个模式化的教学评价标准，并用此来评价学生的作业完成情况和学习情况，再根据评价结果，督促学生进行反思。 三、大数据给传统教育模式带来的挑战 尽管传统教学模式具备以上几项优点，但在面对信息日趋多元的大数据时代，这种传统的填鸭式教学模式和通过统计分析典型案例式的教学方法，难以适应和满足时代发展的根本需要。不可否认，传统教学模式正面临着严峻挑战。大数据时代给传统教育模式带来的挑战集中体现在以下几个方面。 （一） 大数据时代要求教育实现开放化发展 在促进社会实现公平化发展过程中，首先要确保教育公平。在大数据时代，这一要求更为凸显。大数据时代要求教育应当不断朝着公平化的方向发展，而实现教育公平的基础是首先实现教育的开放化发展。在现今的网络上，许多高校都开放一些公开、免费的教学视频，个体获取和传播视频中的知识所需要的成本极低。此类优质教育资源正是大数据发展给教育带来的福利。只有确保每一位学习者都能获得这些教育资源，才能真正实现教育的公平化发展。（二） 大数据时代要求教育方式不断进行革新 在互联网不断发展延伸过程中，通过对大数据的充分分析与挖掘，来确定教育未来发展的重要趋势与方向。这就要求教育方式要不断进行革新，使其朝着更易于数据整合的方向发展，从而使人们学习和获取知识的途径变得不仅仅局限于课堂学习，而能从更为广阔的网络空间通过在线学习或数据分析等方法获得。 （三）大数据时代要求人才培养实现个性化发展大量信息、形式多样、价值多元、实时性强等是大数据时代的典型特点，要求传统教育理念和教育模式需不断进行革新，使其更多地关注个体的个性化、多样化发展，才能培 摘　要：在大数据时代，传统教育正面临严峻挑战，倒逼传统教育模式进行变革与优化，从而实现教育开放化、方式革新化、人才个性化等发展目标。文章基于大数据角度，探讨大数据时代给传统教育带来的挑战，同时提出在大数据时代下教学模式革新的具体路径。 关键词：大数据；传统教育；教学模式；革新 【中图分类号】G 【文献标识码】B 【文章编号】1008-1216（2017）12B-0048-02

中国IM云产品性能测试报告2015(简版)

中国IM云产品性能测试报告2015（简版） 本产品保密并受到版权法保护 Confidential and Protected by Copyright Laws

中国IM 云服务发展与现状 目录12中国IM 云服务竞品分析

中国IM 云服务市场宏观环境利好因素促进行业快速发展Political 政治环境?国务院近日印发《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》，为促进创业兴业、释放创新活力提供有力支持，为经济社会持 续健康发展注入新的动力。创业的 积极性被充分激发。Economical 经济环境 Technological 技术环境Social 社会环境?消费者对即时通讯等需求不断增加，促进IM 云服务产业快速发展。?根据IDC 预测，未来5年，全球用于云计算服务的支出将增长3倍，云计算行业的整体增长速度将是传统IT 行业增长率的6倍。 ?服务器虚拟化、网络技术（SDN ）、存储技术、分布式计算、OS 、开发语言和平台等核心技术在中国市场企业均已基本掌握。?中国国内资本市场目光从IaaS 和SaaS 开始转向PaaS ，资本的涌入促进IM 云服务行业发展。?主要IM 云服务企业获得A 轮或以上投资。

中国IM 云服务市场由于商业模式逐步清晰，快速晋升 为市场启动期，并且得到资本市场融资市场启动期(2015-)应用成熟期 高速发展期时间 A B C D 探索期(2012-2014)2012年，大蚂蚁 IM 业务剥离出来，推出BigAnt2.91 版本拓展市场中国IM 云服务市场AMC 模型 市场认可度2013-2014年，容联、融云、环信和亲加等厂商纷纷进入，IM 云服务市场开始爆发。市场开始出现，各厂商纷纷试水，淘汰频繁商业模式清晰出现明确的商业模式并逐渐完善，产品/服务呈现多元化 发展市场发展步入成熟期 https://www.wendangku.net/doc/628941375.html, ? Analysys 易观智库E 容联云通讯完成了B 轮融资。 亲加获得因特尔A 轮融资。环信B 轮融资。 2015年，亲 加等厂商触及C 端用户数 破亿。

基于大数据分析的计算材料科学教学研究

Technology Analysis 技术分析 DCW 83 数字通信世界 2019.09 1 引言 大数据这个词是伴随着全球数据爆炸式增长而提出的，它主要用于描述巨大的数据库。与传统数据库相比，大数据通常包括很多非结构化数据，并且需要更多实时性的分析。同时，大数据也带给我们来了新的挑战，如何有效的组织和管理数据成为目前急需解决的难题。大数据具有大量、多样、快速、有价值等特征，这为我们的学习科研带来了极大的帮助。 通过用大数据方法对材料进行研究属于计算材料学的范畴，计算材料科学是将材料科学与量子物理，力学，数学等学科相结合而形成的学科。材料的微观组织以及原子的排列顺序，晶格结构决定了材料的性能，通过了解材料从原子的排列到相的形成过程，微观组织的变化过程以及材料宏观性能与有效服役时间之间的相互关系，就可以更好的发现和制造新型材料。材料基因组计划主要通过将高效的材料理论计算与模拟工具、高通量快速的试验方法、材料性能数据库和信息学等相结合，建立高效的材料数据库。基于大数据方法的材料计算的方法主要包括第一性原理、分子动力学计算、CALPHAD 方法、蒙特卡罗法、元胞自动机法和有限元分析法等。通过基于大数据分析的计算材料科学的计算模拟，可以获得材料的热力学性能、力学性能、物理化学性能、材料的结构、点缺陷和位错迁移率、晶界能和晶界移动性、析出相尺寸等性质，从而更好的了解材料。 2 材料学大数据处理基础理论 基于大数据处理的计算材料学包括许多种方法，主要有第一 原理、分子动力学、蒙特卡洛、元胞自动机、相场法、有限元分析等。由于学生基础知识欠缺较多且授课时间有限，以上方法不能全部应用到教学实践中。因此，根据教学课程的实际情况以及不同的计算材料方法的不同特点，本文主要研究应用广泛的第一性原理和分子动力学的教学，使学生从原子，分子角度更好的理解材料学。 2.1 基于大数据分析的第一性原理方法 第一性原理计算又称为从头算法，是基于量子力学原理的大数据计算方法。第一性原理计算通常不使用经验参数，不依赖实验结果，通过空间群，电子质量，光速，质子中子质量等少数实验数据去做量子计算，通过求解薛定谔方程，从而推导出材料的热力学，电学及磁学等物理性质的方法。第一性原理方法的计算量非常大，因此很难在短时间内求解出精确解，只能借助一些近似的手段求解近似解。由于计算量的局限性，目前第一性原理计算仅适用于材料的微观尺度的计算，但第一性原理具有精确性和普适性的特点而成为目前材料学计算不可或缺的一种方法。 第一性原理方法结合高通量数据和高通量性能的计算方法可以很大程度降低模拟时间，模拟过程包括动力学、结构稳定性和表面稳定性等物性特点，结合密度泛函理论的第一性原理计算方法，可以同时描绘新材料数据迁移变化，进一步获得新材料的态密度、电子能态、电荷密度等信息。根据物理性能和化学性能参 数之间的联系，从理论上可以获得材料的热力参数、机械性能、光学性能、电磁性等基本物理化学参数。2.2 基于大数据分析的分子动力学 分子动力学是指将不同体系下特定的势能函数作用于由众多粒子构成的系统中，同时通过附加外界条件，如温度，压力等，对体系中的所有粒子求解牛顿方程，然后通过统计物理学的方法来得到宏观材料性质的过程。分子动力是学基于牛顿经典力学进行计算的，是一种确定的方法，通过给定粒子的初始坐标和初始速度，利用方程可以计算粒子后续每一时刻的状态。在实际计算过程中，计算机首先读取自行创建的初始体系结构，然后通过势能函数给体系中粒子施加作用力，从而计算出粒子的加速度，不断计算粒子的坐标以，速度等参量，最后通过选择不同的统计系综方法得到材料相关的热力学性质。目前，分子动力学广泛应用于固体材料的性质研究，如材料的弹性模量，热导率等计算。 分子动力中分子力场优化问题是建设材料分子动力学计算平台的关键问题，解决这一问题的方法包括遗传算法和粒子群算法。遗传算法的出现成为了科学研究领域常用的优化工具，近年来，随着大数据计算的兴起，使得遗传算法在数据处理方面也得到了有效的应用。遗传算法主要包括数学基础研究，算法结构研究，基因操作研究，参数选择研究等。。 3 基于大数据分析的计算材料学与教学实践的结合 基于大数据分析的计算材料学课程具有极强的实践性，能够将基础知识与材料模拟的具体模型联系在一起，从而使学生对计算材料科学产生浓厚的兴趣。通过将教学和计算材料结合，实现理论与模拟相结合的教学。在教学过程中通过设定具体的教学目标来培养学生的能力，同时与数据库筛选，结构优化，结果优化相结合，实现教学与科研的同步进行。使得学生积极融入课堂，最终取得更好的效果。 3.1 基于大数据分析的第一性原理与教学实践的结合 第一性原理作为基于大数据分析的计算材料科学的一种典型方法，人们开发了许多模拟平台，如Materials Studio ，Vasp 等。通过高通量方法筛选优化计算模型，解决了材料计算过程中计算耗时的部分问题，并通过高通量的原子结构优化、电子结构优化、弹性性能算法设计，能够更加准确快速的得到模拟结果。在教学过程中通过晶胞模型的建立、晶胞与原胞的转换、电子密度、能量曲线、态密度及能带结构等，使学生快速掌握原子结构模型的建立，并与材料的基础理论相结合，取得更好的效果。3.2 基于大数据分析的分子动力学与教学实践的结合 分子动力学是材料大数据处理中又一典型方法。针对分子动力学，科学研究者们开发了很多并行化计算平台，如Lammps ，Gaussian ，Amber 等。通过遗传算法进行分子力场优化之后进行计算，更加快速准确的得到模拟结果，然后通过可视化界面，可以直观地给学生展示温度变化过程中，分子的移动、（下转第94页） 基于大数据分析的计算材料科学教学研究 赵宇宏，杨文奎 （中北大学材料科学与工程学院，太原 030051） 摘要：以大数据分析为基础的计算材料学教学是材料教学中的重要组成部分。由于其具有数据库庞大、理论知识繁杂、模拟范围广等特点，使得基于大数据分析的计算材料学教学的开展与实施存在较大的困难。本文通过将基于大数据分析的第一性原理，分子动力学与教学实践相结合，使学生能够更加直观的从原子，分子的角度了解材料的变化。帮助学生筛选优化数据，学会理论分析的方法，掌握运用专业知识的能力，从而培养学生的科研能力和综合素质。 关键词：大数据分析；计算材料科学；第一性原理；分子动力学doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.09.060中图分类号：TP391 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）09-0083-02

云计算与公共平台性能技术要求报告

基于云计算的电子政务公共平台功能与性能技术要求

引言 基于云计算的电子政务公共平台建成后，部门数据和业务系统与承载的技术环境将逐步实现分离，各部门基于电子政务公共平台实现数据和业务系统的建设与完善，不再需要单独自建、更新和升级技术环境，避免基础设施的重复建设和投资浪费。 围绕为减少重复浪费、避免各自为政和信息孤岛创建新的技术支撑体系的需求，明确规定基于云计算的电子政务公共平台应具备的基础设施服务、信息资源服务、软件支撑服务、服务受理交付、安全、运维、互联互通、可靠性等方面的功能和性能要求，确保基于云计算的电子政务公共平台服务、技术和管理能力达到顶层设计的要求。

基于云计算的电子政务公共平台功能与性能技术要求 1 范围 本标准规定了基子云计算的电子政务公共平台的机房资源、网络资源、计算资源、存储资源、互联互通、安全、可靠性和运营维护等功能和性能要求。 本标准适用于基于云计算的电子政务公共平台的设计、开发、应用、维护和验收等方面。 注：除非特殊说明，以下各章中“电子政务公共平台”是指“基于云计算的电子政务公共平台”。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 7611-2001 数字网系列比特率电接口特性 GB/T 20272-2006 信息安全技术操作系绕安全技术要求 GB/T 20281-2006 信息安全技术防火墙技术要求和测试评价方法 GB/T 20988-2007 信息系统灾难恢复规范 GB 50174 电子信息系统机房设计规范 GB 50394 入侵报警系统工程设计规范 GB 50395 视频安防监控系统工程设计规范 GB 50396 出入口控制系统工程设计规范 GB/T XXXXI-XXXX 基于云计算的电子政务公共平台术语和定义 GB/T XXXX2-XXXX 基于云计算的电子政务公共平台系统架构 GB/T XXXX3-XXXX 基于云计算的电子政务公共平台服务实施规范 GB/T XXXX6-XXXX 基于云计算的电子政务公共平台安全规范 YDN 099-1998 基于云计算的电子政务公共平台安全规范 YD/T 1167-2001 STM-64分插复用(ADM)设备技术要求 YD/T 1238-2002 基于SDH的多业务传送节点技术要求

大数据考试答案解析

1、当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是 （ C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（ A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算

9、大数据的最显著特征是（ A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地 点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D ）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B ）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小

集团云平台压力测试报告(1万人)

*云平台压力测试报告 一、压力测试目的 了解*云平台服务器的性能情况，是否能完全满足**集团的用户要求，在满足**集团用户要求的前提下所能表现的最好性能情况。 二、压力测试方法 测试工具：apache-jmeter-3.0 性能测试工具 测试PC：IP地址为10.1.23.151的普通办公电脑 测试人：赵* 测试时间：2017.02.16-2017.02.23 测试方法：用测试工具分别模拟100、200、300、400、500、800、1000（根据需要拓展）个用户同时并发访问服务器，直至用户要求的临界点，分别统计每次的并发用户数及服务器平均响应时间。 三、用户的常规要求 1、访问URL从服务器获取数据 比如访问主页，1秒内得到响应效果是很好的，2秒内得到响应效果是较好的，3秒内得到响应还是可以接受的，大于3秒用户就无法接受了。 2、调用API接口插入数据到服务器 比如签到，0.5秒内签到成功是体验最好的，1秒内签到成功是较好的，2秒内签到成功是可以接受的，大于3秒用户就无法接受，可能会认为签到应用是否出了问题。 四、测试统计结果 1、模拟1秒并发访问URL 以下是jmeter测试工具运行生成的测试统计结果（注意看Average数值，单位为ms）：

从以上测试结果可以看出，1秒内用户并发访问量不大于800时，平均响应时间在1秒内，效果是很好的；1秒内用户并发访问量在1000时，平均响应时间在1.5-3秒内，效果还是可以接受的；当用户并发访问量大于1000时，平均响应时间已大于3秒不能接受了。 2、模拟1秒并发签到 以下是jmeter测试工具运行生成的测试统计结果：

云与性能测试方法总结

云与性能测试方法总结 年来，随着云计算技术的发展和各种诸如AWS、GCP、阿里云等云平台的日趋成熟，越来越多的的用户选择把系统搭建在云端，因此云测试的概念随即 产生。云测试看字面意思就是关于云计算、云平台的测试，而它大体又可以分 成两种类型：测试云（Test Cloud）和用云测试（TaaS）。测试云，顾名思 义测试的目标是云，测试者通过设计测试去保证云平台本身和部署在云端的应 用正确性。而用云测试是指利用搭建在云端的测试服务— TaaS （Test as a Service）来进行更高效的测试。云计算有着超大规模、虚拟化、高可靠性、高可伸缩性和按需服务等诸多优点，但平台的特殊性也给测试带来了新的挑战和 机遇，其中性能测试受其影响颇深，本文旨在针对云测试的两种类型探讨云与 性能测试。 1、测试云 云环境最大的特点就是能够通过高伸缩性按需为用户分配资源，也正是因 为这个特点，我们对于基于云平台的性能测试与普通系统性能测试的最大的区 别就是要考虑测试云服务的伸缩功能，因为云服务的伸缩功能可能存在以下风险： 云服务的auto scaling 不能执行 Auto scaling会造成服务崩溃 Scaling up时资源不足 因此我们设计的测试应该包含以下内容： 2、测试目标 确认auto scaling能够根据所制定的策略执行 确认auto scaling能得到相应的资源 确认云服务的性能能够满足不同的压力变化 3、测试方法 给云端系统一直施加压力到性能边界值后继续加压，随后给系统减少压力，观察系统在边界值前后的性能表现。 4、测试技术 利用load profile进行施压 边界值分析 Process cycle test

系统测试报告详细

xxxxxxxxxxxxxxx 系统测试报告 xxxxxxxxxxx公司 20xx年xx月

版本修订记录

目录 1引言............................................................................. 1.1编写目的................................................ 1.2项目背景................................................ 1.3术语解释................................................ 1.4参考资料................................................ 2测试概要......................................................................... 2.1系统简介................................................ 2.2测试计划描述............................................ 2.3测试环境................................................ 3测试结果及分析................................................................... 3.1测试执行情况............................................ 3.2功能测试报告............................................ 3.2.1系统管理模块测试报告单 3.2.2功能插件模块测试报告单 3.2.3网站管理模块测试报告单 3.2.4内容管理模块测试报告单 3.2.5辅助工具模块测试报告单 3.3系统性能测试报告........................................

基于智慧教育的学习大数据分析技术

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/628941375.html, 基于智慧教育的学习大数据分析技术 作者：王娇 来源：《新教育时代·教师版》2018年第30期 摘要：智慧教育的发展速度不断加快，其原因是学习大数据分析技术为智慧教育提供有 效的技术支持。智慧教育是以创造智慧学习环境培养智慧型人才为目标的，本文对面基于智慧教育的学习大数据分析技术进行探究，从学习资源、智能工具、学习社群和教学社群等方面论述了学习分析技术对智慧学习环境建设的支持。 关键词：学习分析技术智慧教育智慧学习环境 一、智慧教育 1.智慧教育简介 智慧教育是将学生的学习状况以数据分析的形式呈现出来，使学生在学习中的不足更清晰的体现出来，从而针对不足采取措施提高学生的学习效果。智慧教育可通过数据分析技术为学生提供智慧的学习环境，提高学生学习的效率和效果，培养出能够适应社会需求的经济技术人才。智慧学习致力于通过智慧技术与实践让学生对社会、生活、工作等环境可以快速地适应并有解决困难的能力，因此智慧教育应在教育中得到普遍应用。[1] 2.智慧学习环境 智慧学习环境是智慧教育开展的基础。所谓智慧学习环境就是指可以智能识别学习者的特点和学习需求，从而为学习者提供所需要的学习资源，为学习者提供便利，同时会自动对学习者的学习过程和学习效果进行数据呈现，是提高学生学习效率的一个智能空间。 智慧学习环境为学生创造一个符合自身需求的虚拟学习环境，使学生用个性化学习方式进行学习。智慧学习环境包括感知物理环境、教师、以及各种技术支持来为学生创造优良的学习环境，其中对学习者的集体生活、人际交往方面也会提供帮助。[2] 智慧学习环境是由学习资源、智能工具、学习社群和教学社群四部分组成。学习资源是学习方式和教学方式的资源库，智慧学习环境通过智能工具识别学习情境、记录过程、感知环境，提供适合的学习方式和教学方式让学生轻松投入到学习当中，提高学习效率，学生和教师可以把学习过程中的问题与心得在学生社群和教师社群当中进行交流分享。 二、学习分析技术 1.学习分析的定义