阿里云服务器ECS如何选择？很多新手用户并不知道PTS是什么，如果你不知道如何选择阿里云服务器ECS产品，性能测试PTS可以很好的帮助你快速对云服务器进行压力测试，从而助你选择适合自己的阿里云服务器ECS，下面是性能测试PTS详解！
阿里云开发者社区最近推出了一个“ ECS 选款利器！PTS助您快速上云 ”活动，PTS性能压测包仅需099/月起，真实模拟，免去繁琐的搭建和维护成本！现在您可以只支付10块钱不到的试用成本，即可体验使用 PTS 来帮助 ECS 进行容量规划选择合适规格的整个流程！
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性能测试PTS（Performance Testing Service）是具备强大的分布式压测能力的SaaS压测平台，可模拟海量用户的真实业务场景，全方位验证业务站点的性能、容量和稳定性。
PTS旨在简化性能压测本身的工作。
PTS目标是将性能压测本身的工作持续简化，使您可以将更多的精力回归到关注业务和性能问题本身。在PTS平台上，您可以用较低的人力和资源成本，构造出最接近真实业务场景的复杂交互式流量，快速衡量系统的业务性能状况，为性能问题定位、容量配比、全链路压测的流量构造提供最好的帮助。进而提升用户体验，促进业务发展，最大程度实现企业的商业价值。
业务场景
PTS广泛应用于各种压力测试和性能测试场景，包括但不限于以下场景：
PTS孵化于服务阿里巴巴全生态五年以上的单链路、全链路压测平台，是阿里巴巴内部最佳实践的输出。该平台对内除了支持日常的外部流量压测之外，同时支持了大大小小的促销活动，如天猫双11、双12和年货节等。
压测流程
PTS提供全面高效的压测流程：
压测流程说明：
1在PTS控制台上，准备压测API数据，构造压测场景，定义压测模式、量级等；支持随时启停压测，压测过程中可调速。
2压测启动后，PTS后台的压测控制中心将自动调度压测数据、压测任务和压测引擎。
3通过随机调度全国上百个城市和运营商的内容分发网络CDN （Content Delivery Network）节点，发起压测流量。保证从虚拟用户并发量、压测流量的分散度等维度都接近真正的用户行为，压测结果更加全面和真实可信。
4通过压测引擎向您指定的业务站点发起压测。
5压测过程中，通过集成云监控、ARMS（应用实时监控服务）产品，结合PTS自有的监控指标，实时采集压测数据。
6在PTS控制台，实时展现压测数据，进行过程监控；压测结束后，生成压测报告。基于整个压测场景的性能表现，定位性能问题、发现系统瓶颈。
压测创建方式
PTS支持以下4种方式创建压测场景（或称压测用例），如下图所示：
说明：
方式一：PTS自研零编码可视化编排，使用自研强大引擎压测。
方式二： 使用PTS自研云端录制器，零侵入录制业务请求并导入1中的自研交互中进行进一步设置。
方式三： 将导入脚本压测 1中的PTS自研交互中，使用PTS自研引擎。
方式四：JMeter压测并使用原生JMeter引擎进行压测，PTS提供自定义的压力构造和监控数据汇聚等产品服务。
其中，方式一、二、三由于使用了PTS的自研引擎，具备RPS（Requests per Second）吞吐量压测模式、秒级启动、实时控制、定时压测和流量遍布全国运营商网络的差异化能力。
方式一是PTS最核心的一种压测场景创建方式，所有资源包均可使用。其他几种创建方式面向不同规格资源包开放。
适用于多业务场景
不论您处于哪个行业，在以下业务场景（但不限于），PTS都是您值得信赖的性能测试工具。
适用行业广泛
PTS应用行业广泛，涉及电商、多媒体、金融保险、物流快递、广告营销、社交等等。
PTS服务阿里巴巴全生态多年，支持了天猫双11、双12、年货节等大促活动。植根于电商行业的PTS，对电商的典型业务模型支持得更友好，压测来源更广泛，脉冲能力和流量掌控能力更强。
PTS自商业版发布以来，吸引了来自多媒体、金融保险、政务等众多行业的用户，以其强大的压测场景编排能力和报表能力，帮助用户快速发现问题，进行针对性地调优，提升了系统承压能力。
适用于多种网络环境
不论您的业务位于公有云、专有云、混合云或者自建IDC中，只要能够通过公网访问，PTS都能够通过遍布全国上百个城市和各运营商的CDN节点发起压测流量，最大程度地模拟真实业务场景。
适用于使用>本文由Donny译自 3scalecom 的 《How to load test & tune performance on your API》
这几年API的作用不断演化，以前API还只是用来做内部系统之间的集成点，但现在API已成为一个公司的核心系统，一个构建于Web和移动端应用之上的核心系统。
当API仅只用来处理后台的任务（例如生成报告），那么性能差点也不是问题。但是如今API慢慢地发展成为连接服务与终端用户的核心纽带。这种关键性的角色变化表明了一个重要的观点：那就是API的性能真的很重要。
如果API数据源响应快，前端的应用程序的设计好点或差点影响不大，要是响应慢如蜗牛，前端的设计再出色也是然并卵。现在我们的客户端应用展示的数据源可能都是来自多个API响应内容的聚合，性能对这种微服务构架来说真的非常重要。
可以毫不夸张的说出色的性能就是你API提供的最好功能。我们知道向目标改进的唯一正确的方法就是找到问题的关键点，或者叫关键路径，并不断迭代测量和调整你的架构系统，直到系统达到预定的目标。对于API来说，测量和提高性能的过程就是负载与压力测试的过程。
本文将重点介绍如何对你的API进行负载压力测试。我们会以一个简单的、未测过的例子开始，然后再添加一个访问控制层，要确保一切都经过严格测试，做好处理真实流量的准备工作。OK，开始吧！
首先我们要明确要测试什么，可以是对你所有的API接口，或者是对单个API接口，或是对需要排除故障或改进的API接口的常规测试。
本文的其部分，我们将使用一个示例API。这是一个棋牌类游戏的Nodejs API。它有三个API接口：
/question – 返回一个随机黑牌
/answer – 返回一个随机白牌
/pick – 返回一对随机的问题与答案
你测试用的负荷情况越和真实环境的越类似，你的负载测试就越有用。如果你不知道实际流量有多少或者你不知道负载在所有接口上是否都一致，那么就算你知道你的API可以保持400 请求/秒的吞吐量也没啥鸟用。
所以，你应该先从收集你API的使用数据开始。你可以直接从你的API服务日志或者从其他你在用的应用性能工具（例如New Relic）中获取数据。在对你的API进行第一次测试之前，你应该对以下问题做到心中有数：
（1）每秒请求数的平均吞吐量（Average throughput in requests per second）
（2）峰值吞吐量（您在某段时间内获得的最大流量是多少？）（Peak throughput）
（3）API各接口的吞吐量分布情况（有没有一些接口的流量远超其他接口？）
（4）用户的吞吐量分布情况（少数用户产生大多数的流量，或者是更均匀分布？）
另外还需要考虑的一个关键点是，在测试期间将要模拟的流量会是怎样的，主要考虑点是：
（1）重复负载生成（Repetitive load generation）
（2）模拟流量模式
（3）真实流量
通常我们最好以最简单的方法开始测试，然后逐步演化到更为接近真实环境的测试。我们可以先用重复负载生成来做为API接口的第一个测试，这样不仅可以验证我们的测试环境是否稳定，更重要的是可以让我们找到API能承受的最大吞吐量，这样我们就可以知道API可以达到的性能上限是多少。
找到你的API性能上限值后，你就可以开始考虑如何将你的生成的测试流量塑造得更接近真实环境。使用真实流量来测试是最理想的，但实际 *** 作不太可行。要模拟真实流量比较难，也太花时间。所以我们有一个折中点的方法：先研究你的流量分析数据，并做一个简单的概率模拟。比如你有100个API接口（提示：原文endpoint在这里我译为接口，翻译成端点也可以，不过译成接口感觉更容易理解），你检查了上个月的使用情况，发现80%的流量来自20个接口，其中3个接口占用了50%的流量。那么你就可以创建一个遵循这种概率的请求列表，并提供给你的负载测试工具。这样做就相对快多了，并且它相对比较接近你真实负载，可以显示出你实际环境中可能遇到的问题。
最后，如果你拿到你要测试的API的真实访问日志，你就可以用它们来做最接近客观现实的测试。我们待会儿要讨论的大部分负载测试工具，都是接收一个请求列表作为输入文件。你可以用你的访问日志，稍微做一个格式调整就可以匹配每个测试工具所需的格式。搞定这个你就可以在测试环境中轻松重现你的生产流量。
好了，你清楚了你要测试什么鬼了，准备工作的最后一步就是配置好你的测试环境。你需要一个专用的测试环境。如果你不怕被你老板骂的话，或者比较任性，你也可以直接在你的生产环境中进行性能测试，不过出问题别说哥事先没跟你说清楚哈。
如果您已经设好一个预生产或沙箱环境，并且你的API也在上面运行了，那么你就万事俱备了。因为本文要用示例API，我们会在AWS的服务实例上设置我们的环境。
在我们的例子中，我们使用一个简单的API，不需要从磁盘读取或在内存中保存大型数据集。我们选择Linux C4large 实例就够了。
注意：我们对比过其他相似处理资源数但内存更大的AWS实例，但实际测试中内存大部分没使用，所以我们选了C4large
接下来，我们将一个配好的负载测试实例（服务器）运行起来，这只是一个运行模拟测试程序的服务器，它会通过从多个并发连接重复发送请求到我们的API服务器。你需要模拟的负载越高，机器的性能就要求越高。再次，这也是一个CPU密集型工作负载。这里我们选择具有4个虚拟核，16个 ECU的优化处理器的 c4xlarge AWS服务器
我们选择在相同的可用区内部署所有实例（API服务器与测试服务器在同一个区/机房），这样可以将外部因素对我们测试结果的影响降到最小。
我们有一个沙箱环境来运行我们的API，同时也有另一台服务器准备开始负载测试。如果这是你第一次做性能测试，你一定会想知道什么是最好的方法。在本节中，我们将会分享我们如何选择工具，同时也会介绍一下目前市面上一些公认比较好的工具。
JMeter
在人们意识当中，首当翘楚的估计是 Apache JMeter ，这是一个开源的Java程序，他关键的特性就是提供一个强大而完善的创建测试计划的GUI。测试计划由测试组件组成，测试组件定义了测试的每一个部分，例如：
（1）用来注入负载测试的线程
（2）参数化测试中使用的>web压力测试通过产生真实压力来发现问题需要关注以下方面：
1、对要测试的系统进行分析，明确需要对哪一块做压力测试。比如：淘宝网站双十一期间，秒杀跟支付，此模式用户 *** 作中占比比较大
再比如：游戏，登录--开始战斗--结束战斗这种混合模式在用户 *** 作中占比较大
那么就可以针对这种占比比较大的模式进行压力测试
2、明确了要测试的点后，如何对这些测试点进行施压呢？
第一种方式可以通过写脚本产生压力机器人对服务器进行发包收包 *** 作；
第二种方式就是借助一些压力测试工具如:JMeter或LoadRunner
3、如何对这些测试点进行正确的施压呢？
那么就需要用压力测试工具或者其它方法来录制脚本，模拟用户的 *** 作
4、对测试点该施加多大的压力比较合适？该施加多少的数据才能找出系统的瓶颈？
那么就需要明确压力测试所限制的数量，即用户并发量，这里分3种情况来明确：
1）根据上级的明确规定数量，来设定最确大值，然后根据情况往上或往下增减
2）上级未规定，由自己判断，从1开始慢慢递增。如：1，5，10，20等等
3）若做过压力测试，则可以根据上次的压力测试结果为基数进行测试
5、测试完之后，如何通过这些数据来定位性能问题呢？
虽然通过这些测试结果我们可以得到TPS(吞吐量)，平均响应时间等这些数据，可判断出服务器是否存在问题，但却不能定位问题。
同学你好，很高兴为您解答！
Stress Testing压力测试应用在资产负债组合的模拟技巧，衡量资产负债对不同财务压力的反应。
期货从业报考条件：
1 、年满 18 周岁；
2 、具有完全民事行为能力；
3 、具有高中以上文化程度；
4 、中国证监会规定的其他条件。
考生一定要注意一下看自己是否能报考。
希望我的回答能帮助您解决问题，如您满意，请采纳为最佳答案哟。
再次感谢您的提问，更多财会问题欢迎提交给高顿企业知道。
高顿祝您生活愉快！
传统上所谓压力测试（stress testing）是指将整个金融机构或资产组合置于某一特定的（主观想象的）极端市场情况下，如假设利率骤升100个基本点。
某一货币突然贬值30%，股价暴跌20%等异常的市场变化，然后测试该金融机构或资产组合在这些关键市场变量突变的压力下的表现状况，看是否能经受得起这种市场的突变。
压力测试
在软件测试中：压力测试（Stress Test），也称为强度测试、负载测试。压力测试是模拟实际应用的软硬件环境及用户使用过程的系统负荷，长时间或超大负荷地运行测试软件，来测试被测系统的性能、可靠性、稳定性等。
目的
目的是在软件投入使用以前或软件负载达到极限以前，通过执行可重复的负载测试，了解系统可靠性、性能瓶颈等，以提高软件系统的可靠性、稳定性，减少系统的宕机时间和因此带来的损失。
压力测试
情境压力测试即主体向被观察者布置一定任务和作业，借以观察个体完成任务的行为。工作样本测验、无领导小组讨论都可算作情境压力测验。
在软件工程中，压力测试是对系统不断施加压力的测试，是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。例如测试一个 Web 站点在大量的负荷下，何时系统的响应会退化或失败。网络游戏中也常用到这个词汇。
网络定义：
2009年9月7日下午，移动公司开商务车装载200多部电信手机，在温州某大学边上不停拨打，导致电信网络瘫痪。电信发现后连车带人押送到公安局，在公安局，移动自称没有违法，只是帮电信做压力测试。
“压力测试”与俯卧撑、打酱油等词汇一样，成为网络流行词汇。
压力测试、终端机性能功率、各项性能趋势指标等。
目标
识别那些可能提高异常利润或损失发生概率的事件或情境，度量这些事件发生时银行资本充足率状况。测试的质量取决于构造合理、清晰、全面的情景。
银行的压力测试通常包括信用风险、市场风险、 *** 作风险、其他风险等方面内容。压力测试中，商业银行应考虑不同风险之间的相互作用和共同影响。
压力测试包括敏感性测试和情景测试等具体方法。敏感性测试旨在测量单个重要风险因素或少数几项关系密切的因素由于假设变动对银行风险暴露和银行承受风险能力的影响。情景测试是假设分析多个风险因素同时发生变化以及某些极端不利事件发生对银行风险暴露和银行承受风险能力的影响。
压力测试能够帮助商业银行充分了解潜在风险因素与银行财务状况之间的关系，深入分析银行抵御风险的能力，形成供董事会和高级管理层讨论并决定实施的应对措施，预防极端事件可能对银行带来的冲击。
对于日常管理中广泛应用各类风险计量模型的银行，压力测试应成为模型方法的重要补充。压力测试也能够帮助银监会充分了解单家银行和银行业体系的风险状况和风险抵御能力。
以上内容参考 百度百科—压力测试
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