大数据环境下的软件性能测试技术研究

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•ELECTRONICS WORLD・探索与观察

（下转第44页）大数据环境下计算机软件技术的应用探究南阳医学高等专科学校 张同汉计算机软件技术对人们的日常生活带来了便利，也对各行各业的发展有着积极影响作用。大数据环境下计算机软件技术的应用越来越广泛，在应用和发展中也应逐步完善软件技术以提高数据处理能力。为此，论文结合计算机软件的应用现状和安全要求，从虚拟技术、云存储技术、信息安全技术三个方面分析了大数据环境下计算机软件技术的应用关键。最后联系实际，从商业通信领域、商业运营领域、企业信息解决方案中级信息化教学中重点分析了计算机软件技术的具体应用。引言：我国科学技术的不断发展也扩大了计算机软件的应用范围，这就使得各行各业逐渐摆脱传统管理模式，并采用现代化管理手段经营和发展。尤其是大数据环境下的各行各业发展，更需要及时整理并分析海量数据，进而结合分析出来的数据调整经营发展战略方案，以提高自身竞争力。显然，我国计算机软件技术在大数据环境中也处于不断创新发展阶段，迎合时代发展潮流朝向更先进化的方向改革着。因此，论文对大数据环境下计算机软件技术的应用进行探究有很大的现实意义，对计算机软件技术促进我国市场各行业的健康发展有着理论性的指导作用。1 计算机软件技术的应用现状及安全要求1.1 应用现状我国科学技术的创新发展为各行各业发展带来了新的契机，以计算机软件技术为主的广泛应用，越来越凸显其作用。我国越来越多的企业和机构都深知计算机软件技术的积极作用，也给予计算机软件技术更多的重视度，这就使得计算机软件技术的应用越来越广泛，大数据时代席卷而来。当然，计算机软件技术的应用从数据存储和数据分析等层面显然为人们的日常生活带来了便利，成为人们日常生活的一部分。大数据自身的洞察力、决策力和流程优化能力较强，以至于互联网的数据库不断扩大，大数据积累的数据也越来越多（张海歆，大数据时代计算机软件技术的开发与应用：数字技术与应用，2018）。而今，我国大数据总量以高达10亿T容量，并在五年内有突破20亿T容量的趋势。大数据为计算机软件技术的发展带来了更大的发展空间，也推动了我国社会经济效益的长远发展，更为我国IT行业中的云计算和物联网带来了更大的发展契机。这就说明，无论是我国的政府公共关系还是企业管理，抑或者是人才培养方面，都对计算机软件技术的应用提出了越来越新的要求。1.2 安全要求如今的大数据环境下计算机软件技术应用中，因涉及到私人信息，越来越多的用户都高度重视计算机软件技术应用的安全性。一要确保信息内容的安全。信息内容的安全应避免用户信息被泄露和用户信息被破坏。用户信息被泄露就是要避免用户信息被不正当手段盗取，用户信息被破坏则是要避免用户使用的系统感染病毒或木马带来的信息泄露。二要确保信息管理制度的合理性和物理安全保证信息技术的安全，做好网络的科学合理规划，提高网络硬件设备的性能。三是要确保信息安全防护系统的有效性，避免网站被病毒感染进而导致信息被泄露，以至于系统不能正常运转。2 大数据环境下计算机软件技术的应用关键大数据作为如今社会的焦点话题，其应用的核心是在数据中找出一些规律，结合客户需求为客户提供更优化的服务。大数据环境下计算机软件技术的应用，其应用的关键要从虚拟技术、云存储技术及信息安全技术三个方面具体来说：2.1 虚拟技术虚拟技术的实现需要借助于虚拟资源管理，通过优化配置大数据的内部资源，提高数据信息处理效率，这就可为用户在操作中提高灵活度。虚拟技术的广泛应用不仅仅在计算机中有所表现，也在人们的日常生活中有所体现。2015年和2016年作为虚拟技术元年，其发展是非常迅猛的，以VR产业为主的虚拟技术应用，更是有了不可越过的科研高度，并在虚拟技术的创新发展中有着更加丰富的大数据环境和更完善的虚拟软件功能（熊晓波，计算机软件技术在大数据时代的应用：价值工程，2017）。2.2 云存储技术云存储技术的应用也是非常广泛的，它不同于传统存储方式，以不受时间空间限制的优势可以满足用户随时随地断网存储的要求，用户在网络终端设备就可以连接网络完成对云存储内容的下载和查看。云存储的构成是由多个存储系统单元来完成，在存储系统单元的协同工作中完成资料的存储，也即是网络数据库（沈桂芳，柳丹，计算机软件技术在大数据时代的应用：建筑工程技术与设计，2018）。大数据环境下的云存储技术为用户带来了更多的方便，提供的信息服务可从数据信息的整合分类做起，为用户节省了时间。2.3 信息安全技术大数据时代下的数据不可避免地会有一定的关联性，数据间的相互影响也需要及时优化数据管理系统网络，以提高数据群的安全水平。云技术和大数据都离不开互联网这个开放性平台。众所周知，互联网为人们的日常生活带来便利时，不可避免地也带来了不可估量的危险性，木马和网络病毒等负面软件的存在也为用户带来了困扰。信息安全技术的应用和发展，为解决用户这一安全性困扰逐渐被认可。3 大数据环境下计算机软件技术的实际应用3.1 在商业通信领域的应用大数据环境下计算机软件技术的应用领域比较广泛，如在商业通信领域中国的应用，主要是通过IBMSPSS预测分析软件为企业提供更加准确的商业信息，把客源的流失量减到最少。为此，XO技术的应用主要是分析海量数据一方面预测和把握客户的发展行为，另一方面也可以分析和把握用户的工作行为表现，更能预测和分析企业发展中存在的问题提出相应的解决对策。网络分析加速器通过给商业通信营造良好的沟通交流平台，这就为通信领域的商业发展创设了好的发展平台，也作了相应的技术支持和服务。就那我国的通信企业来说，移动、联通和电信等企业在发展通讯业时，其工作人员结合大数据环境下的计算机软件技术可以收集和分析消费者的• 44

星鲤星垂　电力信息安全专熹　

软件性能测试方法研究　

佟雪松，王喜伟，于春玲，侯桂波，孟凡珍（中国电力科学研究院。北京１００１９２）　

摘　要：软件性能测试是检测系统性能瓶颈、提升软件质量的　

重要手段。目前，对性能测试的研究一般都停留在某些特定的　

技术上，没有形成系统的测试方法论，导致大多数测试人员仅　

仅掌握了一些零散的性能测试知识，缺乏测试的规范性和逻辑　

性，测试效果不理想。从软件工程的角度出发，对性能测试方　

法论进行研究，并以一个典型案例阐明研究成果。　

关键词：性能测试；性能调优；测试　

０引言　

２００６年，国家电网公司提出了　

在全系统实施ＳＧ　ｌ　８６工程的规划，　

对大量的软件产品进行开发、升　

级。为了保证开发、升级的软件产　

品在性能方面满足实际的业务需　

求，国家电网公司委托中国电科院　

软件工程实验室作为第三方测试机　

构对即将上线的软件产品进行性能　

测试。为了保证测试的质量，软件　

工程实验室对性能测试技术展开了　

深入的研究，并通过大量的工作实　

践，总结出一套行之有效的软件性　

能测试方法。　

１技术基础　

性能测试是通过模拟实际业　

务操作的方式对应用系统施压，　

２０１０年第８卷第１期　ＥＬＥＣＴＲＩＣ　ＰＯＷＥＲ　ＩＴ　从而检测系统在承受压力情况下　的性能能力并确定性能瓶颈的一　

种手段。性能测试主要包括负载　

测试、压力测试、并发测试、大　数据量测试、稳定性测试和系统　

容量测试等技术。　

（１）负载测试。负载测试是　通过逐步增加系统负载的方式来测　

试系统性能的变化，最终确定在满　

足性能指标的情况下系统所能承受　的最大负载量的测试。　

（２）压力测试。压力测试是　通过逐步增加系统负载的方式来测　

试系统性能的变化，最终确定在什　

么负载条件下系统性能处于失效状　态，并以此来获得系统能提供的最　

大服务级别的测试。　

（３）并发测试。并发测试的　过程是负载测试和压力测试相结合　

的过程，通过逐渐增加并发用户数　

负载来确定系统的瓶颈或者不能接　

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大数据测试技术初探

作者：郜金丽

来源：《环球市场信息导报》2017年第02期

随着计算机处理技术的成熟，大数据处理技术也逐渐得到人们的重视，能够有效的为人们数据支持服务。通过对大数据技术的特点进行分析，探究了大数据技术的关键技术与数据处理的流程，并讨论了大数据测试技术的主要过程。

大数据是继云计算、物联网出现后一个十分重要的计算机数据处理的热点问题，它不仅包括了海量的数据容量。还包括了高速的数据处理技术，大数据在互联网中的运用，解决了海量数据的挖掘问题，能够智能提取有用的信息，为用户提供决策服务。由于网络数据库系统与大数据的结构存在不匹配的情况。要想获得有用的数据信息，必须通过大数据并行处理数据平台才能有效的实现。

大数据技术特点

依托大数据的软件得到了广泛的应用，随着大数据技术在各种行业中的运用，促进了信息化社会的发展。在大数据技术的基础上产生的Hadoop分布式处理的数据软件技术、Hhase数据库技术以及网络可视化软件在网络上得到了广泛的应用，

数据智能处理技术的运用，大数据技术主要是从海量的数据中提取有效的数据，并能对数据进行自动化的处理与分析。进而能够发展对人们有用的数据信息、知识等，进而能够解决生活中的实际问题。因此。在大数据的处理中广泛的采用了智能处理技术，来实现大数据的分析与管理，同时大数据与人工智能结合，能够自动实现对海量数据的分析。

分布式处理架构。分布式处理技术在大数据中的运用。改变了传统的数据处理方式，利用分布式处理系统能够快速的提取有用的数据，提高了数据的处理效率，在大数据分布式处理的架构中，主要包括分布式文件处理系统、分布式数据库处理系统以及分布式编程技术等。已经各个行业得到了广泛的应用。

非结构化数据处理技术。在云数据出现之后。以图片、视频、音频等形式出现的数据都是非结构化的数据。而且这种数据也越来越多。大数据采用非结构化的数据处理技术，能够有效的对非结构化的数据进行处理。提高了非结构数据处理的效率。

广东科技２０１２．１１．第２１期软件性能测试初探*

陈志皑

（广东省计算中心，广东广州510033）

1软件性能测试

根据测试的目的和内容的不同，性能测试主要包括以下方

面：

（1）负载测试：确定在各种工作负载下系统的性能，目标是

测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。

（2）强度测试：确定在系统资源特别低的条件下软件系统

运行情况。

（3）容量测试：在用户可接受的响应范围内，确定系统可处

理同时在线的最大用户数。

（4）压力测试：通过确定一个系统的瓶颈或者最大使用极

限的测试。

（5）疲劳强度测试：以系统稳定运行情况下能够支持的最

大并发用户数或者日常运行用户数，持续执行一段时间业务，

通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统处理

最大工作强度性能的过程。

（6）大数据量测试：大数据量测试侧重点在于数据的量上，

包括独立的数据量测试和综合数据量测试。独立的数据量测试

针对某些系统存储，传输、统计、查询等业务进行大数据量测

试，而综合数据量测试一般和压力性能测试、负载性能测试、疲

劳性能测试相结合。

2软件性能测试工具LoadRunner

作为软件质量控制中的重要一环，性能测试已经越来越受

到软件开发商和用户的重视，成为软件测试的重中之重。性能

测试通常在系统测试阶段执行，常常与强度测试结合起来，一

般需要使用测试工具。一个优秀的软件测试工具，不仅可以辅

助测试工作，满足科学测试的基本要求；而且可以自动化测试

过程，节约大量的时间、成本、人员和资源，提高软件产品的质

量。目前市场上主要使用的测试工具有微软公司的WAS（Web

ApplicationStressTool）、Compuware公司的QALoad、RadView公司的WebRunner、HP（Mercury）公司的LoadRunner。下面以

LoadRunner为例。介绍软件测试工具的工作流程：LoadRunner是一种预测系统行为和性能的负载测试工具。

通过模拟上千万用户实施并发负载及实时性能检测来确认和