如何做压力测试

一个压力测试的流程：

1、明确测试目标

2、制定测试计划

3、实施测试，收集参数

4、分析测试结果

5、给出优化方案

一 、明确测试目标：如果是客户的需求，那需要向客户确认，有清楚的性能指标参数，测试时就是保证系统达到该指标并能良好运转，即压力测试。如果是自己的系统需要有一个评估，那就需要完整的得到该系统的几个临界点，拿到完整的性能曲线，从而来分析部署情况，即为性能测试。不管是哪个，知道了需求，才能制定计划。

性能测试的目标是发现重大的系统瓶颈。你可以想象一个系统由一系列的瓶颈组成；发现并改善一个瓶颈往往会在其他地方产生一个新的瓶颈。例如，我曾为一运行微软Windows CE的器件部门工作。我们发现的第一大性能问题体现在某一具体硬件环境下的内存管理中。我们把问题分离出来，改善了内存分配的效率。尔后再次运行我们的测试，又找到了一个新的瓶颈，这次体现在网络吞吐量上（throughput）。解决了这个问题后，我们接着又为下一个瓶颈改善而工作，然后再下一个，直到整个系统都达到了性能目标。要记住的是：关键在于要尽早订立性能目标，否则你可能不知道什么时候该停止性能测试。

二、制定测试计划：确定使用什么工具，着重哪些参数，设置线程数，方法执行次数，执行时间，是否多个接口同时进行测试等等。

三、实施测试，收集参数：选一个施压工具，来向部署好的服务发起高并发请求，同时关注和收集性能参数。这个是我们花费时间最多的地方。通常该阶段需要反复执行，来得到想要的数据。通常来说，我们可以使用JMeter LR AB 自己写多线程等各种方式，之后介绍一下JMeter。

四、分析测试结果：即根据上一节的参数介绍来进行参数分析。

五、给出优化方案：如果是代码逻辑耗费cpu，就优化算法；如果是redis等数据库耗时，就增加节点，减少读取，读写分离，使用内存等；如果是外在条件限制，则与外部们沟通问题，共同优化等等。

JMeter 是一个100%的纯 JAVA 应用，对机器 CPU 和内存的消耗比较大，在用 JMeter 做并发测试、负载测试、压力测试等时，模拟的用户数以千计，使用单台机器模拟所有用户会有些力不从心，甚至会引起JAVA内存溢出。

这时，我们可以使用 JMeter 的 分布式负载（也叫联机负载） 功能，通过单个 JMeter 控制机（Controller） 控制多个远程的 JMeter 负载机（Agent） ，使它们同步对服务器进行性能测试。

首先来看一下控制机和负载机的作用：

控制机（Controller）：存放 JMeter 脚本的机器，负责在开始运行前把脚本发送到各个负载机，在运行后回收和统计各个负载机的运行结果。

负载机（Agent）：被控制用来运行脚本的机器，负责产生负载。

了解了控制机和负载机的作用后，接下来学习如何配置负载机。

在控制机 JMeter bin目录下的 jmeterproperties 配置文件中找到 remote_hosts=，设置远程负载机的 IP 和端口（默认1099，如要修改该端口需要在负载机配置文件中修改 server_port=xxx）。多个负载机之间用逗号隔开，如192168130:1099，192168144:1099。 修改配置文件后切记重启 JMeter，否则修改的配置不生效。

重启 JMeter 后，在选择菜单运行（run） 的远程启动（remote start） 中启动负载机，可以逐个负载机运行，也可以全部一起运行。

启动后，控制机会自动把测试的脚本发送到各个负载机上，每个负载机接收到的脚本都是一样的。每个负载机的虚拟用户数等于控制机中配置的线程数N，所以服务器最终承受的用户数是：负载机数量 X 线程数N。

控制机如果无法连接负载机，在这里补充几种常见的坑。

Dryad：MapReduce之外的新思路 目前各大软件巨头都搭建了自己的分布式平台解决方案，主要包括Dryad，DynamoSDMapReduce等框架。2010年12月21日，微软发布了Dryad的测试版本，成为谷歌MapReduce分布式并行计算平台的竞争对手。Dryad是微软构建云计算基础设施的重要核心技术之一，它可以让开发人员在Windows或者，NET平台上编写大规模的并行应用程序模型，并能够让在单机上编写的程序运行在分布式并行计算平台上。工程师可以利用数据中心的服务器集群对数据进行并行处理，当工程师在 *** 作数千台计算机时，无需关心分布式并行计算系统方面的细节。
DryadgDDryadLINO是微软硅谷研究院创建的研究项目，主要用来提供一个分布式并行计算平台。DryadLINO是分布式计算语言，能够将LINQ编写的程序转变为能够在Dryad上运行的程序，使普通程序员也可以轻易进行大规模的分布式计算。它结合了微软Dryad和LINO两种关键技术，被用于在该平台上构建应用。Dryad构建在Cluster Service(集群服务)和分布式文件系统之上，可以处理任务的创建和管理、资源管理，任务监控和可视化、容错，重新执行和调度等工作。




Dryad同MapReduce样，它不仅仅是种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型。Dryad这种编程模型不仅适用于云计算，在多核和多处理器以及异构机群上同样有良好的性能。在VisualStudio 2010 C++有一套并行计算编程框架，支持常用的协同任务调度和硬件资源(例如CPU和内存等)管理，通过WorkStealing算法可以充分利用细颗粒度并行的优势，来保证空闲的线程依照一定的策略建模，从所有线程队列中“偷取”任务执行，所以能够让任务和数据粒度并行。Dryad与上述并行框架相似，同样可以对计算机和它们的CPU进行调度，不同的是Dryad被设计为伸缩于各种规模的集群计算平台，无论是单台多核计算机还是由多台计算机组成的集群，甚至拥有数千台计算机的数据中心，都能以从任务队列中创建的策略建模来实现分布式并行计算的编程框架。

Dryad系统架构

Dryad系统主要用来构建支持有向无环图(Directed Acycline Graph，DAG)类型数据流的并行程序，然后根据程序的要求进行任务调度，自动完成任务在各个节点上的运行。在Dryad平台上，每个任务或并行计算过程都可以被表示为一个有向无环图，图中的每个节点表示一个要执行的程序，节点之间的边表示数据通道中数据的传输方式，其可能是文件、TCPPipe、共享内存
用Dryad平台时，首先需要在任务管理(JM)节点上建立自己的任务，每一个任务由一些处理过程以及在这些处理过程问的数据传递组成。任务管理器(JM)获取无环图之后，便会在程序的输入通道准备，当有可用机器的时候便对它进行调度。JM从命名服务器(NS)那里获得一个可用的计算机列表，并通过一个维护进程(PD)来调度这个程序。
Dryad的执行过程可以看做是一个二维管道流的处理过程，其中每个节点可以具有多个程序的执行，通过这种算法可以同时处理大规模数据。在每个节点进程(VerticesProcesses)上都有一个处理程序在运行，并且通过数据管道(Channels)的方式在它们之间传送数据。二维的Dryad管道模型定义了一系列的 *** 作，可以用来动态地建立并且改变这个有向无环图。这些 *** 作包括建立新的节点，在节点之间加入边，合并两个图以及对任务的输入和输出进行处理等。

Dryad模型算法应用

DryadLINQ可以根据工程师给出的LINQ查询生成可以在Dryad引擎上执行的分布式策略算法建模(运算规则)，并负责任务的自动并行处理及数据传递时所需要的序列化等 *** 作。此外，它还提供了一系列易于使用的高级特性，如强类型数据、Visual Studio集成调试以及丰富的任务优化策略(规则)算法等。这种模型策略开发框架也比较适合采用领域驱动开发设计(DDD)来构建“云”平台应用，并能够较容易地做到自动化分布式计算。
我们经常会遇到网站或系统无法承载大规模用户并发访问的问题，解决该问题的传统方法是使用数据库，通过数据库所提供的访问 *** 作接口来保证处理复杂查询的能力。当访问量增大，单数据库处理不过来时便增加数据库服务器。如果增加了三台服务器，再把用户分成了三类A(学生)、B(老师)，C(工程师)。每次访问时先查看用户属于哪一类，然后直接访问存储那类用户数据的数据库，则可将处理能力增加三倍，这时我们已经实现了一个分布式的存储引擎过程。
我们可以通过Dryad分布式平台来解决云存储扩容困难的问题。如果这三台服务器也承载不了更大的数据要求，需要增加到五台服务器，那必须更改分类方法把用户分成五类，然后重新迁移已经存在的数据，这时候就需要非常大的迁移工作，这种方法显然不可取。另外，当群集服务器进行分布式计算时，每个资源节点处理能力可能有所不同(例如采用不同硬件配置的服务器)，如果只是简单地把机器直接分布上去，性能高的机器得不到充分利用，性能低的机器处理不过来。
Dryad解决此问题的方法是采用虚节点，把上面的A、B、C三类用户都想象成一个逻辑上的节点。一台真实的物理节点可能会包含一个或者几个虚节点(逻辑节点)，看机器的性能而定。我们可以把那任务程序分成Q等份(每一个等份就是一个虚节点)，这个Q要远大于我们的资源数。现在假设我们有S个资源，那么每个资源就承担Q／S个等份。当一个资源节点离开系统时，它所负责的等份要重新均分到其他资源节点上；当一个新节点加入时，要从其他的节点1偷取2一定数额的等份。
在这个策略建模算法下，当一个节点离开系统时，虽然需要影响到很多节点，但是迁移的数据总量只是离开那个节点的数据量。同样，～个新节点的加入，迁移的数据总量也只是一个新节点的数据量。之所以有这个效果是因为Q的存在，使得增加和减少节点的时候不需要对已有的数据做重新哈希(D)。这个策略的要求是Q>>s(存储备份上，假设每个数据存储N个备份则要满足Q>>SN)。如果业务快速发展，使得不断地增加主机，从而导致Q不再满足Q>>S，那么这个策略将重新变化。
Dryad算法模型就是一种简化并行计算的编程模型，它向上层用户提供接口，屏蔽了并行计算特别是分布式处理的诸多细节问题，让那些没有多少并行计算经验的开发 人员也可以很方便地开发并行应用，避免了很多重复工作。这也就是Dryad算法模型的价值所在，通过简化编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛，并且能大大减轻了工程师在开发大规模数据应用时的负担。
通过上述的论述，我们可以看到Dryad通过一个有向无环图的策略建模算法，提供给用户一个比较清晰的编程框架。在这个编程框架下，用户需要将自己的应用程序表达为有向无环图的形式，节点程序则编写为串行程序的形式，而后用Dryad方法将程序组织起来。用户不需要考虑分布式系统中关于节点的选择，节点与通信的出错处理手段都简单明确，内建在Dryad框架内部，满足了分布式程序的可扩展性、可靠性和对性能的要求。

使用Drvad LINO

通过使用DryadLINQ编程，使工程师编写大型数据并行程序能够轻易地运行在大型计算机集群里。DryadLINO开发的程序是一组顺序的L_NQ代码，它们可以针对数据集做任何无副作用的 *** 作，编译器会自动将其中数据并行的部分翻译成并行执行的计划，并交由底层的Dryad平台完成计算，从而生成每个节点要执行的代码和静态数据，并为所需要传输的数据类型生成序列化代码；
LINQ本身是，NET引入的组编程结构，它用于像 *** 作数据库中的表一样来 *** 作内存中的数据集合。DryadLINQ提供的是一种通用的开发／运行支持，而不包含任何与实际业务，算法相关的逻辑，Dryad和DryadLINQ都提供有API。DryadLINQ使用和LINQ相同的编程模型，并扩展了少量 *** 作符和数据类型以适用于数据并行的分布式计算。并从两方面扩展了以前的计算模型(SQL，MapReduce，Dryad等)它是基于，NET强类型对象的，表达力更强的数据模型和支持通用的命令式和声明式编程(混合编程)，从而延续了LINQ代码即数据(treat codeas data)的特性。
DryadLINQ使用动态的代码生成器，将DryadLINQ表达式编译成，NET字节码。这些编译后的字节码会根据调度执行的需要，被传输到执行它的机器上去。字节码中包含两类代码完成某个子表达式计算的代码和完成输入输出序列化的代码。这种表达式并不会被立刻计算，而是等到需要其结果的时候才进行计算。DryadLINQ设计的核心是在分布式执行层采用了一种完全函数式的，声明式的表述，用于表达数据并行计算中的计算。这种设计使得我们可以对计算进行复杂的重写和优化，类似于传统的并行数据库。从而解决了传统分布式数据库SQL语句功能受限与类型系统受限问题，以及MapReduce模型中的计算模型受限和没有系统级的自动优化等问题。
在Dryad编程模式中，应用程序的大规模数据处理被分解为多个步骤，并构成有向无环图形式的任务组织，由执行引擎去执行。这两种模式都提供了简单明了的编程方式，使得工程师能够很好地驾驭云计算处理平台，对大规模数据进行处理。Dryad的编程方式可适应的应用也更加广泛，通过DryadLINQ所提供的高级语言接口，使工程师可以快速进行大规模的分布式计算应用程序的编写。

Dryad技术的应用

云计算最重要的概念之～就是可伸缩性，实现它的关键是虚拟化。通过虚拟化可以在一台共享计算机上聚集多个 *** 作系统和应用程序，以便更好地利用服务器。当一个服务器负载超荷时，可以将其中一个 *** 作系统的一个实例(以及它的应用程序)迁移到一个新的，相对闲置的服务器上。虚拟化(Virtualization)是云计算的基石，企业实现私有云的第一步就是服务器基础架构进行虚拟化。基础设施虚拟化之后。接下来就是要将现有应用迁移到虚拟环境中。
Dryad结合Hyper-V(Windows Server 2008的一个关键组成部分)虚拟化技术。可以实现TB级别数据的在线迁移。中小型企业也可以针对企业内部小型集群服务器进行分布式应用系统编程，以及制定私有云开发与应用解决方案等设计。Windows Azure是微软的公有云解决方案，但是目前要大规模应用还为时过早。使用现有Windows第三方产品实现私有云，花费成本却很大。然而Dryad技术给我们带来了不错的折中选择，当我们基于Windows Server台运行应用系统或者网站时，便可以基于Dryad分布式架构来开发与设计实现。当公有云时机成熟和各种条件完备时，系统可以很轻易地升级到公有云，企业而无需花费太多成本。

写在最后

云计算可以看成是网络计算与虚拟化技术的结合，利用网络的分布式计算能力将各种IT资源筑成一个资源池，然后结合成熟的存储虚拟化和服务虚拟化技术，让用户实时透明地监控和调配资源。Dryad是实现构建微软云计算基础设施的重要核心技术之一，其具有诸多优点，如DryadLINQ具有声明式编程并将 *** 作的对象封装为，NET类数据，方便数据 *** 作，自动并行化、VisualStudio IDE和，NET类库集成，自动序列化和任务图的优化(静态和动态(主要通过DryadAPI实现))，对J0in进行了优化，得到了比BigTable+MapReduee更快的Join速率和更易用的数据 *** 作方式等。
不过，Dryad和DryadLINQ也同样具有局限性。其一，它更适用于批处理任务，而不适用于需要快速响应的任务；这个数据模型更适用于处理流式访问，而不是随机访问。其二，DryadLINQ使用的是，NET的LINO查询语言模型，针对运行Windows HPC Server的计算机集群设计，而目前高性能计算市场被Einux所占领。此外，和MapReduce的应用时间和实践相比，Dryad的可靠性还明显不足，据了解除了微软AdCenter中的数据分析和Trident项目之外，其它应用Dryad的地方还很少。不过总的来看，Dryad平台在将来仍具有很广泛的发展前景，尤其对NET开发人员来说是―次很重要的技术革新机遇。
名词解释
任务管理器(Job Manager，JM)：每个Job的执行被一个Job Manager控制，该组件负责实例化这个Job的工作图，在计算机群上调度节点的执行；监控各个节点的执行情况并收集一些信息，通过重新执行来提供容错：根据用户配置的策略动态地调整工作图。
计算机群(Cluster)：用于执行工作图中的节点。
命名服务器(Name Server,Ns)：负责维护cluster中各个机器的信息。
维护进程(PDaemon,PD)：进程监管与调度工作。

笔者近段时间，由于业务需要从公有云上迁移到私有云上，而私有云集群的服务器性能未知，需要对私有云集群的服务器进行性能测试，需要压测客户端产生大并发量，而单台压测客户端由于本省性能限制无法产生大量并发，所以考虑搭建分布式压测环境。

前提：

master（主控机）和slave（被控制）上需要安装相同版本的JDK和Jmeter

slave环境配置：

1、打开jmeter安装环境下的bin目录，打开jmeterproperties，修改以下2个参数：

server_port=1099(实测，不修改也可以）

serverrmilocalport=1099(实测，不修改也可以）

serverrmissldisable=true(必须修改）

2、修改jmeter-server配置：

不修改的话，slave端运行/jmeter-server命令时，会出现如下错误提示

master环境配置：

1、打开jmeter安装环境下的bin目录，打开jmeterproperties，修改以下4个参数：

remote_hosts=IP1:port,IP2:port("="后接的ip为slave的IP及端口号）

server_port=1099

serverrmiport=1234

serverrmilocalport=1099

serverrmissldisable=true

如果master运行测试计划时出现以下错误，则需要设置master的serverrmissldisable=true

如果salve运行/jmeter-server时出现如下错误，也同样需要修改slave的serverrmissldisable=true

2、修改bin下jmetersh文件(实测这部不修改也行)

set rmi_host=-Djavarmiserverhostname=本机IP(此IP为本机IP）

set ARGS=%DUMP% %HEAP% %NEW% %SURVIVOR% %TENURING% %PERM% %DDRAW% %rmi_host%
3、运行

运行slave，进入jmeter的bin目录下，先运行slave的jmeter-server文件，运行成功截图如下：

运行master，进入jmeter的bin目录下，运行如下命令：

/jmeter -n -t 测试计划 -R slave1的IP:slave2端口,slave2的IP:slave2端口 -l 测试结果

运行成功后，master界面显示如下

测试计划启动后，slave截图如下

2019年，我们将进入数字化转型的攻关期。所谓“攻关期”即数字化转型20阶段，需要攻坚企业关键业务上云和数字化转型改造的课题。在一份市场调查公司IDC的报告中指出：IDC自2014年提出数字化转型以来，看到企业在数字化转型层面已经投入了大量人力物力，但是效果并不理想，有一些企业已经成功屹立在潮头，有一些企业在向上游进发，还有一些企业只能在浪潮的挟裹中被动前行。

对于企业来说，数字化转型是“雄关漫道”。IDC认为，目前阶段来看，企业亟待解决的是数字化能力提升，包括：与业务的深入结合能力；数据处理和挖掘能力；以及IT技术运营和管理能力。特别是数据处理和挖掘能力，因为数字化转型推进企业从以流程为核心向以数据为核心转型，对海量、异构、多类型的数据处理和挖掘能力是释放数据价值的前提，对数据全生命周期的管控治理是释放数据价值的保障。而随着数字化转型引入大量新技术而导致IT复杂度变高，企业IT技术运营和管理能力是提升企业“IT生产力”的关键。

攻关数字化转型的“雄关漫道”，需要一个具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。这是2019年3月华为与IDC联合推出的《拥抱变化，智胜未来—数字平台破局企业数字化转型》白皮书所提出的观点。融合主要指把传统技术和创新技术相结合；智能主要指平台智能化和智能化能力输出；可传承主要指解耦、功能复用、可配置等理念打造的架构。而承载这三大观点的，就是新一代分布式企业级技术。

2019年5月15日，华为发布了业界首款支持ARM架构的新一代智能分布式数据库GaussDB以及分布式存储FusionStorage 80，作为新一代数据基础设施，诠释了具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。华为常务董事、ICT战略与Marketing总裁汪涛在发布会上表示，千行百业正在加速智能化进程，越来越多的企业已经意识到数据基础设施是智能化成功的关键。华为围绕计算、存储和数据处理三个领域重定义数据基础设施，加速迈向智能时代。
今天所讨论云和工业互联网等概念的背后是一个新时代的到来，这就是体系架构大迁徙。传统企业级技术是在单体应用和单机环境中，保证数据存储、调用等 *** 作的高可靠、高可用、高稳定，特别是满足金融级事物处理的ACID（原子性、一致性、隔离性和耐久性）要求，为企业关键业务提供数据管理支撑。随着企业技术向云架构迁移，数据库技术也面临转型。

2018年，基于云计算技术的分布式数据库成为了业界的热点。简单理解，云计算技术就是把“单机”环境替换为由X86服务器机群所组成的分布式计算环境。原先由几台小型机完成的计算任务，要分散到上百甚至上千台X86服务器上，而且还可能跨数据中心 *** 作，挑战可想而之。特别是在线支付等金融级业务，不能在断网或网络连接有问题时出错，也不能因响应速度慢而影响用户体验。

2018年8月，中国支付清算协会与中国信息通信研究院联合举办了“金融分布式事务数据库研讨会”，与业界厂商和用户共商核心数据库分布式转型之路，同时发布了《金融分布式事务数据库》白皮书。金融分布式事务数据库的工作推进，为分布式数据库进入企业关键业务系统，提供了产业化支撑。而华为作为企业ICT解决方案供应商，早在2012年就开始研发面向大数据分析的数据仓库，在基于传统关系型数据库SQL引擎和事务强一致性等基础上，进行了分布式、并行计算的改造，历时6年打造了面向PB级海量数据分析的分布式数据库。

在OLAP数据仓库之外，华为与行业用户合作了面向OLTP的分布式事务型数据库研发。2017年，华为与招商银行合作成立了分布式数据库联合创新实验室，研发具有高性能企业级内核、完整支持分布式事物、满足金融行业对数据强一致要求、单机事物处理能力要达到每分钟百万级别等的OLTP分布式数据库。

本次发布的GaussDB数据库新品包括：联机事务处理OLTP数据库、联机分析处理OLAP数据库、事务和分析混合处理HTAP数据库。而华为GaussDB数据库将AI技术融入数据库设计、开发、验证、调优、运维等环节，可实现基于AI的自调优、自诊断自愈、自运维，让数据库更高效、更智能，引领数据库架构的发展。

更进一步，本次发布的GaussDB系列数据库是业界首款支持ARM芯片的分布式数据库。华为推动计算架构从以X86+GPU为主的单一计算架构到以X86+GPU+ARM64+NPU为主的异构计算架构快速发展。基于X86架构，华为引入AI管理和智能加速能力，率先推出了智能服务器FusionServer Pro；基于ARM64打造了业界性能最强的TaiShan服务器；基于Ascend芯片的Atlas智能计算，实现了业界首个端边云协同的人工智能平台。而GaussDB可充分利用并融合ARM、X86、GPU、NPU等多种异构算力组合，大幅提升数据库性能。

汪涛强调，作为全球首款AI-Native数据库，GaussDB有两大革命性突破：第一，首次将人工智能技术引入数据库的全生命周期流程，实现自运维、自管理、自调优和故障自诊断。在交易、分析和混合负载场景下，基于最优化理论，首创深度强化学习自调优算法，把业界平均性能提升60%。第二，支持异构计算，充分发挥X86/ARM/GPU/NPU多样性算力优势，最大化数据库性能，在权威标准测试集TPC-DS上，华为GaussDB排名第一。GaussDB还支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。

在以云计算为代表的分布式计算环境中，数据管理解决方案除了需要分布式数据库外，为了更好的扩缩容以及满足多样化数据存储需求，计算与存储分离已经成为分布式数据库设计的主要架构。分布式云化架构，就是要支持计算、存储分离和多租户等架构设计要求。

GaussDB已经从数据库层面实现了高可用、高可靠、高稳定的分布式数据库，本次发布的FusionStorage 80则是分布式存储架构，创新地实现一套系统同时支持块、文件、对象、HDFS协议，1套存储支持4类存储能力，适用于全业务场景混合负载，最终让“一个数据中心一套存储”成为可能。

IDC发布的《中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场季度跟踪报告，2018年第四季度》显示，2018年，软件定义存储市场达到了549%的同比增长。软件定义存储在中国整体存储市场的占有率稳步上升，分别达到了221%的市场占有率。华为凭借文件解决方案在政府、广电和电信等行业得到认可，在2018年中国软件定义存储市场排名第一。

FusionStorage 80采用华为ARM-based处理器鲲鹏920加速，使IOPS提升 20%，结合华为AI Fabric无损网络，时延进一步降低15%。基于华为在计算、网络和存储领域多年的芯片和算法积累，FusionStorage 80在SPC-1的性能测试中，单节点性能达到了168万IOPS以及1ms以内时延，成为承载企业关键应用的新选择。

此外，通过华为云的云上训练及本地AI芯片，FusionStorage 80将智能管理贯穿业务使用的全生命周期，如业务上线前对存储资源的规划，使用过程中的风险预判及故障定位，大幅提升存储效率，帮助行业客户应对智能时代的数据新挑战。

汪涛在发布会上强调，新一代智能分布式存储FusionStorage 80通过重定义存储架构，从“Storage for AI”和“AI in Storage”两个维度实现效率大幅提升，引领存储智能化。首先，“Storage for AI”通过融合共享，让AI分析更高效。其次，“AI in Storage”率先将AI融入存储全生命周期管理，从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维。

辽宁移动就采用了华为FusionStorage。作为辽宁省内最大的移动通信运营商，辽宁移动一直在 探索 先进的存储方案在自身IT系统的应用。由于5G的快速发展，辽宁移动关键数据库的应用也向云化方向发展，分布式存储也要满足其可靠性和高性能要求。华为在深入分析辽宁移动需求后，首先在边缘开发测试业务小规模试点分布式存储，进行了大量的实验和测试后性能和可靠性都达到了预期，最终决定将全部业务迁移至FusionStorage。该方案通过采用双活、可写快照、端到端DIF等特性，顺利完成Billing、经营分析、B2B等系统从老旧存储至FusionStorage的搬迁工作，助力辽宁移动的存储架构迈入新的 历史 阶段。

值得一提的是，华为分布式数据库与华为分布式存储深度结合，把数据库的 *** 作下沉到存储节点，极大提升了分布式数据库的性能。利用新的网络技术和人工智能技术，华为帮助用户提升数据中心的吞吐量，提升网络应用的可伸缩性，并且能自动调优。
除了推出新一代突破性的分布式数据库和存储技术外，华为也积极与客户、伙伴在数据库与存储领域，从行业应用、平台工具、标准组织和社区等多个层面共建开放、合作、共赢的产业生态。在行业应用层面，华为与软通智慧、神州信息、东华软件、易华录、用友政务、亚信国际等独立软件开发商长期合作；在平台和工具层面，华为与Tableau、帆软、ARM、Veritas等合作伙伴联合创新；在标准组织和社区层面，华为深度参与OpenSDS、中国人工智能产业联盟、OCP、OpenStack、CNCF基金会等组织和社区的建设。

总结来说，华为全线分布式数据库和分布式存储产品的发布，是华为具备融合、智能、可传承三大特性数字平台的最新成果。华为分布式数据库与分布式存储结合，能消除企业各业务系统数据孤岛，构建面向行业场景的数据建模、分析和价值挖掘能力，对多源异构的数据进行汇聚、整合和分析，形成统一的全量数据和数据底座，实现数据价值挖掘和共享。而基于AI的智能化，可对基础设施进行高效的管理，为行业应用开发和迭代赋能，全面帮助企业突破关键应用上云的“雄关漫道”。（文/宁川）

测试SOFA接口的方法一般有以下几个步骤：
第一步，根据接口文档或者API文档，了解接口的功能和参数，并确定需要测试的接口。
第二步，使用测试工具或编写测试脚本，模拟请求接口并获取返回结果。
第三步，根据返回结果进行验证，检查接口的功能是否符合预期。如果结果与预期不符，可以查看日志或调试工具来分析问题。
第四步，对接口进行压力测试，模拟多个并发请求或大量请求，以检查接口的性能和稳定性。
在测试SOFA接口时，需要注意以下几个方面：
1测试环境：在测试接口之前，需要先搭建好测试环境，包括SOFA框架、服务端、数据库等。
2数据准备：测试接口需要准备好测试数据，包括输入参数和预期输出结果。
3异常处理：测试接口时需要重点测试异常情况，例如输入参数错误、缺少必要参数、请求超时等情况。
4性能测试：SOFA框架支持高并发和分布式部署，因此在测试时需要进行性能测试，以验证接口的性能和稳定性。
总之，测试SOFA接口需要仔细准备测试环境和测试数据，并进行全面的测试，以保证接口的质量和可靠性。

主要学习以下内容，题主可以了解一下~

第一阶段：专业基础课程

阶段目标：

1熟练掌握IT核心技术：编程，数据库， *** 作系统，版本控制

2能够熟练运用所学技术搭建各类服务器环境

3深入理解软件研发过程各种疑难杂症及处理手段

4掌握Python编程技术并熟练运用Python进行程序设计

知识点：

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript程序设计，函数，基础算法，正则表达式。

2、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，建模工具深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为软件测试和测试开发打下基础。

3、Linux安装配置，文件目录 *** 作，VI命令，管理，用户与权限，环境部署，Shell编程Linux作为一个主流的服务器 *** 作系统，是每一个测试开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

4、Python编程基础，语法规则，函数，数据类型，PDBC，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象编程有熟练的运用。

5、Python面向对象，异常处理，文件IO，多线程，网络编程，PyQT界面开发，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

第二阶段：专业核心课程

阶段目标：

1熟练应用所学知识完成一个标准的软件测试项目

2熟练运用Python完成GUI测试，接口测试和性能测试开发

3对测试开发技术体系和实现原理有深入的理解

4灵活运用测试开发技术解决项目中的各种问题

知识点：

1、软件工程，软件质量，系统测试流程，方法，专业术语，测试用例设计，禅道管理工具，测试报告，缺陷管理理解软件工程的各类实际问题，理解系统测试的理论、方法与过程，熟练运用测试用例设计方法高效设计测试用例。

2、测试需求分析，测试方案设计，测试用例设计，测试项目实施，缺陷报告与测试报告，深入理解系统测试各个过程和关键环节，熟练完成系统测试项目。

3、SikuliX框架，框架，SeleniumWebDriver框架，基础框架，Android应用，Monkey测试，Appium移动端测试框架，移动端测试框架综合运用各类应用 *** 作平台，完成各种自动化测试框架的学习和应用，深入理解GUI自动化测试技术及相应框架的测试开发。

4、Python单元测试框架，网络通信协议，>

5、性能测试原理，指标体系，场景设计，实施过程，JMeter工具应用，BeanShell脚本开发，PythonLocust性能测试框架深入理解性能测试技术体系和方法论，熟练运用JMeter性能测试工具和Locust性能测试框架实施对任意系统的性能测试。

第三阶段：综合实战项目

阶段目标：

1将软件测试和测试开发技术灵活运用于项目中

2具备较强的测试开发能力，独立完成测试开发项目

3综合运用软件测试技术，满足企业中高级人才需求

4对所学技术有深入的理解并具备独立解决问题的能力

知识点：

1、测试需求分析，同行评审，测试计划，测试方案，测试用例，配置管理，持续集成。通过对大型企业级应用系统的测试项目实战，强化理解系统测试项目的实施过程与技术细节。

2、接口测试设计与实施，回归测试，冒烟测试，安全性测试，框架应用，UI自动化实战将各类自动化测试技术结合项目实战演练，强化对自动化测试技术的运用，同时掌握更多的测试框架。

3、性能测试项目实战，LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将全套测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验。

4、Python原生测试框架开发，包括Monkey，UI，图像识别，云测试平台，HTML测试报告，持续集成，KDT关键字驱动框架开发等原生技术实现通过大量的Python原生代码开发，深入理解自动化测试开发技术的底层实现原理，完全抛弃对工具的依赖，做到真正的测试开发技术。

5、基于测试框架的设计思路和实现手段，自主实现一套测试框架能够独立完成一套自动化测试框架，并能够直接用于实际项目中。

6、持续集成与Jenkins，安全性测试原理与工具，Python爬虫开发与Scrapy框架，提升软件测试其它类技术，增强知识面，提升竞争力，助力职业发展。

补充知识

1、算法进阶，图像处理，视频处理，加密解密，压缩算法。

2、UML统一建模语言、五种图、类图、类图详解、用例图、时序图。

3、Dubbo分布式开发框架，Oracle关系型数据库管理系统，MongoDB非关系型数据库管理系统。

4、大数据开发框架Hadoop/MapRece/Spark。

5、Android与iOS的原生应用开发与WebApp开发。

6、OpenCV图像处理框架、TensorFlow深度学习框架，Lucene全文搜索引擎与中文分词框架Ik-Analyzer，视频处理算法与框架等。

---