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  • 图像清晰度评价指标平均梯度,适用于matlab,输入图片直接识别,可反映图像清晰度,值越大代表清晰度越好,需要可以下载
  • 统计综合指标有哪些

    千次阅读 2020-02-28 13:13:01
    ​ 统计指标按照其反映的内容或其数值表现形式可以分为总量指标、相对指标、平均指标、变异指标。按其所反映总体现象的数量特性的性质不同可分为数量指标和质量指标。 一、总量指标 ​ 总量指标是反映社会经济现象...

    CDA数据分析师 出品

    ​ 统计指标按照其反映的内容或其数值表现形式可以分为总量指标、相对指标、平均指标、变异指标。按其所反映总体现象的数量特性的性质不同可分为数量指标和质量指标。

    一、总量指标

    ​ 总量指标是反映社会经济现象发展的总规模、总水平的综合指标。即数量指标,也称为绝对数。例如国内生产总值**、**人口总数、粮食总产量等。

    1、按反映的时间状况不同分为时期指标和时点指标

    ​ 时期指标:表明现象总体在一段时期内发展过程的总量。它具有可加性、数值大小与时期长短有直接关系、需要连续登记汇总。例如,在某一段时期内的出生人数、死亡人数等。

    ​ 时点指标:表明现象总体在某一时刻(瞬间)的数量状况。它不具有可加性、数值大小与时期长短没有直接关系、由一次性登记调查得到。例如,在某一时点的总人口数。

    2、按反映的总体内容不同分为总体单位总量和总体标志总量

    ​ 总体单位总量:总体所包含的总体单位的数量。

    ​ 总体标志总量:总体单位在某一数量标志上的标志值的总和。

    ​ 只有可加总体能够计算总体单位总量,不可加总体没有总体单位总量;一个总体中只有一个单位总量,但可以有多个标志总量,它们由总体单位的数量标志值汇总而来。

    3、按计量单位不同可分为实物指标、劳动指标和价值指标

    二、相对指标

    ​ 相对指标又称统计相对数,它是两个有相互联系的现象数量的比率,用以反映现象的发展程度、结构、强度,普遍程度或比例关系 。把两个具体数值抽象化,使人们对现象之间所存在的固有联系有较为深刻的认识,相对指标在社会经济领域广泛存在,借助于相对指标对现象进行对比分析,是统计分析的基本方法。

    1、结构相对数

    ​ 它是在资料分组的基础上,以总体总量作为比较标准,求出各组总量占总体总量的比重,来反映总体内部组成情况的综合指标。例如,恩格尔系数。公式如下:
    结 构 相 对 数 = 总 体 部 分 数 值 总 体 全 部 数 值 ∗ 100 % 恩 格 尔 系 数 = 消 费 支 出 中 用 于 食 品 的 支 出 全 部 消 费 支 出 ∗ 100 % 结构相对数=\frac{总体部分数值}{总体全部数值} \ast 100 \% \\ 恩格尔系数=\frac{消费支出中用于食品的支出}{全部消费支出} \ast 100 \% =100%=100%
    ​ 用来分析现象总体的内部构成状况。

    2、比例相对指标

    ​ 它是总体中不同部分数量之比的相对指标,用以分析总体范围内各个局部、各个分组之间的比例关系和协调平衡状况。
    比 例 相 对 数 = 总 体 中 某 一 部 分 数 值 总 体 中 另 一 部 分 数 值 ∗ 100 % 比例相对数=\frac{总体中某一部分数值}{总体中另一部分数值} \ast 100 \% =100%
    ​ 用来反映组与组之间的联系程度或比例关系。

    3、比较相对指标

    ​ 它是不同总体或单位的同类现象数量对比而确定的相对指标,用以说明某一同类现象在同一时间内各单位发展的不平衡程度,以表明同类事物在不同条件下的数量对比关系。
    比 较 相 对 数 = 某 总 体 或 单 位 的 某 一 指 标 另 一 总 体 或 单 位 的 同 一 指 标 ∗ 100 % 比较相对数=\frac{某总体或单位的某一指标}{另一总体或单位的同一指标} \ast 100 \% =100%
    ​ 用来说明现象发展的不均衡程度。

    4、强度相对数

    ​ 它是两个性质不同而有联系的总量指标之间的对比,用来表明某一现象在另一现象中发展的强度、密度和普遍程度。
    强 度 相 对 数 = 某 一 总 量 指 标 数 值 另 一 有 联 系 但 性 质 不 同 的 总 量 指 标 数 值 ∗ 100 % 强度相对数=\frac{某一总量指标数值}{另一有联系但性质不同的总量指标数值} \ast 100 \% =100%
    ​ 不是同类现象指标的对比。

    5、动态相对数

    ​ 它又称***发展速度***,表示同类事物的水平报告期(被研究的时期又称本期、计算期)与基期(作为比较基准的时期)对比发展变化的程度。
    发 展 速 度 = 报 告 期 指 标 数 值 基 期 指 标 数 值 ∗ 100 % 发展速度=\frac{报告期指标数值}{基期指标数值} \ast 100 \% =100%
    ​ 用来反映现象的数量在时间上的变动程度。

    6、计划完成程度相对数

    ​ 用来检查、监督计划执行情况,它以现象在某一段时间内的实际完成数与计划任务数对比,借以观察计划完成程度。
    计 划 完 成 程 度 相 对 数 = 实 际 完 成 数 计 划 完 成 数 ∗ 100 % 计划完成程度相对数=\frac{实际完成数}{计划完成数} \ast 100 \% =100%
    ​ 在上述公式中,分子是根据实际完成情况进行统计而得的数据,分母是下达的计划指标,公式中的分子和分母数值表明计划执行的绝对效果。

    对短期计划完成情况来说,考察计划执行进度情况的公式为:
    计 划 完 成 进 度 = 累 计 至 本 期 止 实 际 完 成 数 全 期 计 划 任 务 数 ∗ 100 % 计划完成进度=\frac{累计至本期止实际完成数}{全期计划任务数} \ast 100 \% =100%
    对长期计划完成情况的检查,有两种方法,分别是累计法和水平法。累计法是指计划指标按计划期内各年的总和规定任务,公式如下:
    计 划 完 成 程 度 = 计 划 期 内 实 际 完 成 累 计 数 计 划 任 务 总 数 ∗ 100 % 提 前 完 成 计 划 时 间 = 计 划 全 部 时 间 − 自 计 划 执 行 日 起 至 累 计 实 际 数 量 已 达 到 计 划 任 务 数 所 需 要 的 时 间 计划完成程度=\frac{计划期内实际完成累计数}{计划任务总数} \ast 100 \%\\ 提前完成计划时间=计划全部时间-自计划执行日起至累计实际数量已达到计划任务数所需要的时间 =100%=
    水平法是指计划指标以计划末期应达到的水平规定。
    计 划 完 成 程 度 = 计 划 末 期 实 际 达 到 的 水 平 计 划 规 定 末 期 应 达 到 的 水 平 ∗ 100 % 提 前 完 成 计 划 时 间 = 计 划 全 部 时 间 − 出 现 连 续 12 个 月 的 实 际 完 成 数 达 到 计 划 任 务 数 所 需 要 的 时 间 计划完成程度=\frac{计划末期实际达到的水平}{计划规定末期应达到的水平} \ast 100 \%\\ 提前完成计划时间=计划全部时间-出现连续12个月的实际完成数达到计划任务数所需要的时间 =100%=12

    三、平均指标

    ​ 平均指标是用以反映社会经济现象总体某一数量标志在一定时间、地点条件下所达到的一般水平的相对指标。平均指标的种类有:算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数。前三种平均数是根据总体所有标志值计算的所以称为数值平均数,后两种平均数是根据标志值所处的位置确定的,因此称为位置平均数。在一定条件下用下中位数和众数去反映变量数列的一般水平是非常有效的。

    1、算数平均数

    ​ 算术平均数是计算平均指标的最常用方法,它的基本公式形式是总体标志总量除以总体单位总量。在实际工作中,由于资料的不同,算术平均数有两种计算形式:

    ​ 简单算数平均数:适用于总体资料未经分组整理、尚为原始资料的情况。

    简单算数平均数

    ​ 加权算数平均数:适用于总体资料经过分组整理形成变量数列的情况 。

    加权算数平均数

    2、调和平均数

    ​ 在实际工作中,有时由于缺乏总体的单位数资料,而不能直接计算平均数,这时就可采用调和平均数计算。因此在统计工作中,调和平均数常常被作为算术平均数的变形来使用。调和平均数也有简单调和平均数和加权调和平均数两种形式。

    ​ 简单调和平均数:加权调和平均数的特例,当各组标志总量等于1。

    简单调和平均数

    ​ 加权调和平均数: 适用于总体资料经过分组整理形成变量数列的情况。

    加权调和平均数

    3、几何平均数

    ​ 是N项变量值连乘积的开N次方根,用于计算现象的平均比率或平均速度。 几何平均数也分为简单几何平均数和加权几何平均数。

    ​ 应用的前提条件:各个比率或速度的连乘积等于总比率或总速度;相乘的各个比率或速度不为零或负值。

    ​ 简单几何平均数: 适用于未分组资料 。

    简单几何平均数

    ​ 加权几何平均数: 适用于未分组资料 。

    加权几何平均数

    4、中位数

    ​ 中位数是将总体各单位标志值按大小顺序排列后,处于中间位置的那个数值。根据未分组资料和分组资料都可确定中位数。

    ​ 中位数不受极端值及开口组的影响;对于分配不对称的数据,中位数比平均值更适合当集中趋势的代表值;对某些不具有数字特征或不能用数字测定的现象,可用中位数表示其一般水平。

    5、众数

    ​ 众数是总体中出现次数最多的变量值。在单位数不多或一个无明显集中趋势的资料中,众数的测定没有意义。一般来讲,只有根据分组数列才能确定众数。

    ​ 它也不受极端数值的影响,用来说明总体中大多数单位所达到的一般水平,适用于定类数据。

    6、众数、中位数和算术平均数的比较

    ​ a、算术平均数综合反映了全部数据的信息,众数和中位数由数据分布的特定位置所确定。

    ​ b、算术平均数和中位数在任何一组数据中都存在而且具有惟一性。

    ​ c、算术平均数只能用于定量(数值型)数据,中位数适用于定序数据和定量数据,众数适用于所有形式(类型、计量层次)的数据。

    ​ d、算术平均数要受数据中极端值的影响。而众数和中位数都不受极端值的影响。

    ​ e、算术平均数可以推算总体的有关总量指标,而中位数和众数则不宜用作此类推算。

    四、变异指标

    ​ 变异指标是综合反映总体各单位标志值及其分布的差异程度的指标。变异指标包括以下几种:四分位差、平均差、标准差和方差。当比较两个不同水平总体的平均数代表性大小时,须采用变异指标中的全距指标。

    1、四分位差和全距

    ​ 全距是标志的最大值和最小值的差。四分位差即数据分布中第25个和第75个百分位数的间距,也即第1个和第3个四分位数的间距。在一定程度上四分位差是对极差的一种改进,避免了极端值的干扰,适用于定序数据和定量数据,尤其是当用中位数来测度数据集中趋势时。

    2、平均差

    ​ 平均差是各个数据与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。

    3、方差与标准差

    ​ 方差(variance)是各变量值与其均值离差平方的平均数。标准差(standard deviation)是方差的平方根,又称“均方差”。

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  • 性能测试常见指标有哪些

    万次阅读 多人点赞 2020-03-10 17:50:44
    1、性能指标分类 系统性能指标 资源性能指标 中间件指标 数据库指标 ...不同的功能的响应时间也不尽相同,所以讨论一个系统的响应时间时,通常指该系统所有功能的平均响应时间或者所有功能的最大响...

    1、性能指标分类
    系统性能指标
    资源性能指标
    中间件指标
    数据库指标
    稳定性指标
    可扩展性指标
    可靠性指标

    2、系统性能指标
    响应时间
    系统处理能力
    吞吐量
    并发用户数
    错误率

    2.1 响应时间
    Response Time 简称RT,是指系统对请求作出响应的时间(处理请求的时间);
    不同的功能的响应时间也不尽相同,所以讨论一个系统的响应时间时,通常指该系统所有功能的平均响应时间或者所有功能的最大响应时间

    不同行业参考标准:
    互联网:500毫秒以下,如淘宝业务10毫秒左右
    金融:1秒以下为佳,复杂业务3秒以下
    保险:3秒以下为佳
    制造业:5秒以下为佳

    响应时间的绝对值并不能直接反映软件的性能的高低,软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度

    2.2 系统处理能力
    系统处理能力是指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力。有以下指标来度量:
    HPS(Hits Per Second):每秒点击次数,次/秒
    TPS(Transaction per second):系统每秒处理交易数(事务数),笔/秒
    QPS(Query per second):系统每秒处理查询次数,次/秒

    一般情况下用TPS来衡量整个业务流程,用QPS来衡量接口查询次数,用HPS来表示对服务器点击请求(越大越好)

    不同行业参考标准:
    金融:1000TPS—50000TPS
    保险:100TPS----100000TPS
    制造:10TPS-----5000TPS
    互联网电子商务:10000TPS----1000000TPS
    互联网中型网站:1000TPS—50000TPS
    互联网小型网站:500TPS–10000TPS

    2.3 吞吐量
    吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量
    对于单用户系统,响应时间可以很好地度量系统的性能,但对于并发(多用户)系统,通常可以用吞吐量作为性能指标

    2.4 并发用户数
    并发用户数指在同一时刻内,登录系统并进行业务操作的用户数量

    2.5 错误率
    错误率 简称FR,指系统在负载情况下,失败交易的概率,错误率=(失败交易数/交易总数)*100%
    参考标准:一般成功率不低于99.4%

    3.资源性能指标
    CPU
    内存
    磁盘吞吐量
    网络吞吐量

    3.1 CPU
    CPU又称中央处理器,是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心(core)和控制中心(Control Unit)。主要功能时解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
    行业参考标准:
    CPU指标主要指的是CPU利用率,包括用户态(user),系统态(sys),等待态(wait),空闲态(idle)
    CPU利用率 <=75%
    CPU sys% <=30%
    CPU wait% <=5%

    3.2 内存
    内存是与CPU进行沟通的桥梁,计算机所有程序的运行都是在内存中进行的,内存的性能对系统影响非常大。
    行业参考标准:
    为了最大利用内存,在内存中存放了缓存,因此内存利用率100%并不代表内存有瓶颈,衡量系统内存是否有瓶颈主要靠SWAP(与虚拟内存交换)交换空间利用率,一般低于70%,太多的交换将引起系统性能低下。

    3.3 磁盘吞吐量
    磁盘吞吐量简称Disk Throughput,是指在无磁盘故障的情况下单位时间内通过磁盘的数据量
    行业参考标准:
    磁盘指标有每秒读写多少兆,磁盘繁忙率,磁盘队列数,平均服务时间,平均等待时间,空间利用率。其中磁盘繁忙率是直接反映磁盘是否有瓶颈的重要依据,磁盘繁忙率要低于70%

    3.4 网络吞吐量
    Network Throughput,是指在无网络故障的情况下单位时间内通过的网络的数据数量。单位:Byte/s. 网络吞吐量指标用于衡量系统对于网络设备或链路传输能力的需求。当网络吞吐量指标接近网络设备或链路最大传输能力时,则需要考虑升级网络设备。一般不超过设备或链路的最大传输能力的70%

    4. 中间件指标
    常用的中间件例如Tomcat,weblogic等指标主要包括JVM,ThreadPool,JDBC
    |GC频率 | 次/s | java虚拟机垃圾部分回收频率
    |Full GC频率| 次/h | Java虚拟机垃圾完全回收频率
    | Full GC平均时长 | 秒 | 用于垃圾完全回收的平均时长
    | Full GC最大时长 | 秒 | 用于垃圾完全回收的最大时长
    |GC堆使用率 | 百分比 | 堆使用率
    |Active Thread Count| 个 | 活动的线程数
    | Pending User Request |个 | 处于排队的用户请求个数
    |JDBC Active Connection| 个| JDBC活动连接数

    5.数据库指标
    常用的数据库如MySQL指标主要包括SQL、吞吐量、缓存命中率、连接数
    SQL 耗时 微妙 执行SQL耗时
    吞吐量 QPS 个 每秒查询次数
    吞吐量 TPS 个 每秒事务次数
    命中率 Key Buffer命中率 百分比 索引缓冲区命中率
    命中率 InnoDB Buffer命中率 百分比 InnoDB缓冲命中率
    命中率 QueryCache命中率 百分比 查询缓存命中率
    命中率 TableCache命中率 百分比 表缓存命中率
    命中率 ThreadCache命中率 百分比 线程缓存命中率
    锁 等待次数 次 锁等待次数
    锁 等待时间 微妙 锁等待时间

    行业参考标准:
    SQL耗时越小越好,一般微秒级别
    命中率越高越好,一般不能低于95%
    锁等待次数越低越好,锁等待时间越短越好

    6.稳定性指标
    最短稳定时间:系统按照最大容量的80%或标准压力情况下运行,能够稳定运行的最短时间。
    一般来说 对于正常工作日(8小时)运行的系统,至少应该能保证系统稳定运行8小时以上。
    对于7*24小时运行的系统,至少保证稳定运行24小时以上
    参考标准:
    TPS曲线稳定,没有大幅度的波动
    各项资源指标没有泄露或异常情况

    7.可扩展性指标
    是指应用软件或操作系统以群集方式部署,增加的硬件资源与增加的处理能力之间的关系。
    计算公式:
    (增加性能/原始性能)/(增加资源/ 原始资源) *100%
    参考标准:
    理想的扩展能力是资源增加几倍,性能就提升几倍。扩展能力至少在70%以上。

    8.可靠性指标
    对于服务端性能测试,从系统可靠性指标度量分析时,常见从三类来入手:
    双机热备
    集群
    备份和恢复

    8.1 双机热备
    指标如下:
    节点切换是否成功及其消耗时间。
    双机切换是否有业务中断。
    节点回切是否成功及其耗时。
    双机回切是否有业务中断。
    节点回切过程中的数据丢失量在进行双机切换的同时,使用压力发生工具模拟实际业务发生情况,对应用保持一定的性能压力,保证测试结果符合生产实际情况。

    8.2 集群
    对于使用集群方式的系统,主要通过以下方式考量其集群可靠性:

    集群中某个节点出现故障时,系统是否有业务中断情况出现
    在集群中新增一个节点时,是否需要重启系统
    当故障节点恢复后,加入集群,是否需要重启系统
    当故障节点恢复后,加入集群,系统是否有业务中断情况出现
    节点切换需要多长时间在验证集群可靠性的同时,需根据具体情况使用压力工具模拟实际业务发生相关情况,对应用保持一定的性能压力,确保测试结果符合生产实际情况。

    8.3 备份和恢复
    本指标为了验证系统的备份/恢复机制是否有效可靠,包括系统的备份和恢复、数据库的备份和恢复、应用的备份和恢复,包括以下测试内容:

    备份是否成功及其消耗时间。
    备份是否使用脚本自动化完成。
    恢复是否成功及其消耗时间。
    恢复是否使用脚本自动化完成指标体系的运用原则。
    指标项的采用和考察取决于对相应系统的测试目的和测试需求。被测系统不一样,测试目的不一样,测试需求也不一样,考察的指标项也有很大差别。
    部分系统涉及额外的前端用户接入能力的,需要考察用户接入并发能力指标。
    对于批量处理过程的性能验证,主要考虑批量处理效率并估算批量处理时间窗口。
    如测试目标涉及到系统性能容量,测试需求中应根据相关指标项的定义,明确描述性能指标需求。
    测试指标获取后,需说明相关的前提条件(如在多少的业务量、系统资源情况等)。

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  • 实现编程金融软件(股票、期货)的指标(移动平均MYMA)
  • 平均指标指数与平均数指数的区别

    千次阅读 2018-12-29 15:14:32
    平均指标指数用来对比的分子分母均为平均指标,反应总平均指标的变动方向和变动程度;平均数指数是个体指数的加权平均数,用来进行对比的分子分母均为总量指标,反映总量指标的变动方向和变动程度。  根据研究目的...

           平均指标指数用来对比的分子分母均为平均指标,反应总平均指标的变动方向和变动程度;平均数指数是个体指数的加权平均数,用来进行对比的分子分母均为总量指标,反映总量指标的变动方向和变动程度。

           根据研究目的的不同,平均指标指数分为三种:

    • 可变构成指数;
    • 固定结构指数;
    • 结构影响指数。

           

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  • 相对指标平均指标主要内容.doc
  • 论文研究- 平均随机一致性指标R·I的新探讨.pdf, 一、前言 迄今为止,在AHP一致性检验中,人们普遍采用Saaty推荐的方法,即对于判断矩阵A,当一致性指标μ×R·I时,认为A满意的一致性,否则,将认为A的一致性不够,须对...
  • Web的性能指标有哪些

    千次阅读 2018-05-05 17:32:46
    所谓受影响,即当该业务的某个指标比较差时,多少个用户受到影响。通过 这个指标,可以进而得到具体受到影响的用户是哪些。 受影响的站点数 即当网络出现问题,或者是服务器出现问题时,多少个站点受到影响。...
    1、页面加载时间
    从页面开始加载到页面onload事件触发的时间。一般来说onload触发代表着直接通过HTML引用的CSS,JS,图片资源已经完全加载完毕。

    2、全部页面加载时间
    全部页面载入时间指从最初启动浏览开始,直到所有元素都被加载完成后,在2秒后仍然没有网络活动的时间。
    0-2秒:用户体验最好,打分100
    2-8秒:用户可以容忍,从第2秒开始,每超过1秒减5分
    8-15秒:用户不能忍受,从第2秒开始,每超过1秒减5分

    3、首字节时间
    从开始加载到收到服务器返回数据的第一字节的时间
    达标时间=DNS解析时间+创建连接时间+SSL认证时间+100ms. 比达标时间每慢10ms减1分.
    0-1秒:用户体验最好
    1-2秒:用户可以容忍
    2-3秒:用户不能容忍

    4、使用长连接
    连接视图展现了页面加载过程中创建的(keepalive)连接,以及通过每个连接所加载的资源。

    5、DNS时间
    进行域名解析所需要的时间
    0-50毫秒 100分
    50-500毫秒 一般,可能会影响用户体验,从50毫秒开始,每增加10毫秒则减去2分
    500毫秒以上,严重影响⽤用户的网页体验,从50毫秒开始,每增加10毫秒则减去2分

    6、TCP时间
    客户端建立连接的时间
    0-100毫秒 100分
    100-500毫秒,一般,可能会影响用户体验,从100毫秒开始,没增加10毫秒,减去1分
    500毫秒以上,严重影响⽤用户的网页体验,从100毫秒开始,每增加10毫秒,减去1分

    7、HTTP网页打分
    页面渲染、下载速度、页面流畅度

    8、综合评分
    以上评分的加权
    计算值=全部页面载入时间评分*0.2+首字节时间评分*0.2+使用了长连接*0.1+DNS时间评分*0.2+TCP时间评分*0.2+HTTP网页评分*0.1

    9、其他一些测量指标
    请求时间
    定义:所谓的请求时间是指用户从三次握手到最后一次请求发出的这一段时
    间,这个时间可以用于定位网络问题。
    网络丢包率
    定义:当前的网络的丢包情况统计。
    网络时延
    定义:当前网络的时延。包括RTTc和RTTs。
    RTTc
    用户到探针的传输时延
    RTTs
    探针到服务器的传输时延
    可以关联的其他指标
    受影响的用户数
    所谓受影响,即当该业务的某个指标比较差时,有多少个用户受到影响。通过
    这个指标,可以进而得到具体受到影响的用户是哪些。
    受影响的站点数
    即当网络出现问题,或者是服务器出现问题时,有多少个站点受到影响。通过
    这个指标,可以进而得到具体受到影响的站点是哪些。

    还有什么指标呢?
    简单的说一个Web请求的处理包括以下步骤:
    (1)客户发送请求
    (2)web server 接受到请求,进行处理;
    (3)web server 向DB获取数据;
    (4)web server生成用户的object(页面),返回给用户。给客户发送请求开始到最后一个字节的时间称为响应时间(第三步不包括在每次请求处理中)。
    1.事务Transaction

    2.请求响应时间

    3.事务响应时间
    事务可能由一系列请求组成,事务的响应时间主要是针对用户而言,属于宏观上的概念,是为了向用户说明业务响应时间而提出的.
    例如:跨行取款事务的响应时间就是由一系列的请求组成的.
    事务响应时间是直接衡量系统性能的参数.

    4.并发用户数
    并发一般分为2 种情况。一种是严格意义上的并发, 即所有的用户在同一时刻做同一件事情或者操作,这种操作一般指做同一类型的业务。比如在信用卡审批业务中,一定数目的拥护在同一时刻对已经完成的审批业务进行提交;还有一种特例,即所有用户进行完全一样的操作,例如在信用卡审批业务中,所有的用户可以一起申请业务,或者修改同一条记录。
    另外一种并发是广义范围的并发。这种并发与前一种并发的区别是,尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作,但是这些请求或者操作可以是相同的,也可以是不同的。对整个系统而言,仍然是有很多用户同时对系统进行操作,因此也属于并发的范畴。
    可以看出,后一种并发是包含前一种并发的。而且后一种并发更接近用户的实际使用情况,因此对于大多数的系统,只有数量很少的用户进行“严格意义上的并发”。对于WEB性能测试而言,这2种并发情况一般都需要进行测试,通常做法是先进行严格意义上的并发测试。严格意义上的用户并发一般发生在使用 比较频繁的模块中,尽管发生的概率不是很大,但是一旦发生性能问题,后果很可能是致命的。严格意义上的并发测试往往和功能测试 关联起来,因为并发功能遇到异常通常都是程序问题,这种测试也是健壮性和稳定性测试的一部分。
    用户并发数量:关于用户并发的数量,有2种常见的错误观点。
    一种错误观点是把并发用户数量理解为使用系统的全部用户的数量,理由是这些用户可能同时使用系统;还有一种比较接近正确的观点是把在线用户数量理解为并发用户数量。实际上在线用户也不一定会和其他用户发生并发,例如正在浏览网页的用户,对服务器没有任何影响,但是,在线用户数量是计算并发用户数量的主要依据之一。

    5.吞吐量
    指的是在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和
    .吞吐量/传输时间,就是吞吐率.

    6.TPS

    7.点击数PV
    每秒钟用户向WEB服务器提 交的HTTP请求数.这个指标是WEB应用特有的一个指标:WEB 应用是"请求-响应"模式,用户发出一次申请,服务器就要处理一次,所以点击是WEB
    应用能够处理的交易的最小单位.如果把每次点击定义为一个交易,点击率和TPS就是一个概念.容易看出,点击率越大,对服务器的压力越大.点击率只是一个性能参考指标,重要的是分析点击时产生的影响。需要注意的是,这里的点击并非指鼠标的一次单击操作,因为在一次单击操作中,客户端可能向服务器发出多个HTTP请求.

    8.资源利用率
    性能项       命令       指标
    CPU限制    vmstat    当%user+%sys超过80%时
    磁盘I/O限制 Vmstat   当%iowait超过40%(AIX4.3.3或更高版本)时
    应用磁盘限制 Iostat     当%tm_act超过70%时
    虚存空间少 Lsps,-a    当分页空间的活动率超过70%时
    换页限制 Iostat, stat 虚存逻辑卷%tm_act超过I/O(iostat)的30%,激活的虚存率超过CPU数量(vmstat)的10倍时
    系统失效 Vmstat, sar 页交换增大、CPU等待并运行队列

    性能项 资源 评价
    CPU占用率 70% 好
    85% 坏
    90%+ 很差
    磁盘I/0 <30% 好
    <40% 坏
    <50%+ 很差
    网络 <30%带宽 好
    运行队列 <2*CPU数量 好
    内存 没有页交换 好
    每个CPU每秒
       10个页交换 坏
    更多的页交换 很差


    测试方案示例
    静态和动态页面,静态页面施加 1000、动态页面施加 100和 200个用户,用 LoadRunner 11工具测试,创建相关操作脚本 , 设计测试场景,运行测试场景。
    测试过程按两个步骤进行,即静态页面和动态页面两个页面的压力测试:
    单独场景压力测试:针对单个页面进行压力测试,得出系统瓶颈。

    测试场景示例
    1. 静态页面测试场景
    设计 1000个用户分别访问 GV 静态页面。
    加压方案:每 15s 增加 20个用户,直到增加到 1000个。
    减压方案:每 15s 停止 20个用户,直到全部停止。
    2. 动态页面测试场景(一)
    设计 100个用户分别访问 GV 动态页面。
    加压方案:每 30s 增加 50个用户,直到增加到 100个。
    减压方案:每 30s 停止 50个用户,直到全部停止。
    3. 动态页面测试场景(二) (未记录)
    设计 200个用户分别访问 GV 动态页面。
    加压方案:每 30s 增加 50个用户,直到增加到 100个。
    减压方案:每 30s 停止 50个用户,直到全部停止。

    测试用例示例
    1. 1000个用户访问静态静态页面
    2. 100个用户访问动态页面

    并发线程数:测试时同时访问被测系统的线程数。 注意,由于测试过程中, 每个线程都是以 尽可能快的速度发请求, 与实际用户的使用有极大差别, 所以, 此数据不等同于实际使用时 的并发用户数。
    每次时间间隔:测试线程发出一个请求, 并得到被测系统的响应后, 间隔多少时间发出下一 次请求。
    平均响应时间:测试线程向被测系统发请求,所有请求的响应时间的平均值。

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