blocks|key|3b3fv|type|unstyled|text|云压测支持并发模式和+RPS+模式两种压测模型。若您想摸底业务系统同时能承载的在线用户数，可使用并发模式；|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|djl4s|若您想估算业务系统能够承载的最大请求数量，可使用+RPS+模式。|entityMap|data|mutability^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|G|8|@]|9|@]]]|C|$D|-4|E|-4|3|-4]]

云压测支持哪些压测模型，分别适用于什么样的场景？

entityMap|blocks|key|4301t|text|什么是腾讯云可观测平台？|type|header-one|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|cr0ev|腾讯云可观测平台是一款云原生应用监控解决方案，旨在帮助用户实现全面的应用监控和运维管理。该平台提供了多种监控方式和告警方式，支持自动化运维、日志分析、性能分析、异常分析、业务分析、容器监控、云原生监控、网络监控、数据库监控、服务器监控、移动应用监控、物联网设备监控、多云监控、安全监控、可视化监控等功能，可以帮助用户快速发现和解决应用问题，提高应用的可靠性和稳定性。|unstyled|asc8a|腾讯云可观测平台基于云原生架构设计，采用微服务架构和容器化技术，支持多云环境和混合云环境，可以帮助用户实现跨平台、跨云的应用监控和运维管理。该平台还提供了丰富的+API+和+SDK，可以与其他系统和工具进行集成，实现更加灵活和高效的应用监控和运维管理。|3lq64|腾讯云可观测平台有哪些主要功能？|6a3li|自动化拓扑发现：自动化发现应用架构中的组件，实现完整系统拓扑的可视化展示。|989he|全链路依赖监控：支持服务之间的依赖关系展示，从而追踪整个服务链路的健康状况。|1o1a|应用性能监控（APM）：收集性能指标，还原并跟踪请求过程，实现精细化性能诊断。|5j9lr|智能告警：通过历史数据分析和机器学习算法，自动生成智能告警减少误报，实现快速故障定位。|8og81|多维度指标分析：提供主流的故障诊断和性能分析指标，包括+CPU、内存、I/O、网络等多种指标，支持自定义报表显示。|77us1|数据驱动自动化：基于采集数据的分析体系，实现自动化的故障预判、自愈、优化等，降低人工干预成本。|4c99b|一体化监控视图：提供丰富的监控指标、日志等多种数据来源的集成，实现一体化监控视图。|6j0lt|腾讯云可观测平台如何实现业务分析？|9o1sd|用户自定义数据采集：可观测平台支持用户自定义采集数据，通过采集应用、业务中的关键指标数据，实现业务性能和用户体验等方面的分析。|e1c38|可视化分析：平台提供了可视化的分析工具和功能，用户可以通过自定义展示和查询方式等多种操作实现数据分析。如提供了多种样式的图表，方便用户快速了解数据的大致趋势、变化等信息。|e3con|机器学习支持：可观测平台利用机器学习等技术实现智能告警和异常检测等功能，通过对大量的历史数据进行分析，来预测业务可能出现的风险并做出预警。|e33pn|集成第三方工具：可观测平台支持用户集成第三方的数据分析工具，如Tableau、Power+BI等，来增强业务分析的能力，用户可以通过使用这些工具深度分析业务数据。|8retn|腾讯云可观测平台如何实现多云监控？|85i0l|腾讯云可观测平台支持多云监控，可以帮助用户监控多个云环境的资源和应用，实现集中化的监控报告。具体实现方法如下：|er1ed|数据采集器：提供跨云的数据采集器，通过这个采集器，用户可以在多个云环境中采集应用、系统和服务的指标、日志等数据，将数据汇集到腾讯云进行集中展示和管理。|eb2p4|跨云资源监控：支持跨云监控资源，包括虚拟机、数据库、容器等，可帮助用户统一监控所有云环境中的云资源，通过对比各个云环境之间的性能数据、运行指标等，来寻找优化的空间。|11fe4|可视化展示：提供可视化展示的方案，用户可以通过自定义仪表盘、图表等方式，将数据展示出来，便于用户了解多个云环境的状态信息，方便分析和决策。|e65n4|多云分析：支持多种分析方式，用户可以通过分析不同云环境中的数据，深入了解应用、系统和服务的运行情况，快速发现问题和优化空间。|u1v4|腾讯云可观测平台如何实现异常分析？|4r491|智能告警：支持智能告警功能，通过机器学习算法对历史数据进行分析，预测应用、系统或服务可能出现的异常，并及时发出警报，减少误报，快速定位问题。|c8q26|日志分析：支持日志分析功能，用户可以通过对应用、系统、服务产生的日志进行分析，来定位异常出现的原因。平台提供了日志检索、关键字搜索、统计分析、数据可视化等功能，方便用户快速发现问题。|trkf|依赖分析：支持应用间依赖关系的展示，用户可以通过应用间的依赖关系来追踪应用链路中可能存在的异常点，并及时采取修复措施。|7au1v|多维度指标分析：提供多种性能指标，如CPU、内存、I/O、网络等，用户可以通过多维度指标进行分析，快速定位异常点，实现可视化展示和及时预警。|ee35o|腾讯云可观测平台的应用场景有哪些？|ec95r|互联网应用监控：对于一些关键的电商、社交、游戏等互联网应用，用户需要实时监控应用性能、用户体验、服务可用性、异常情况等，及时诊断并解决问题，提高用户满意度。|avu2o|企业级应用监控：企业使用复杂的业务系统，需要进行全面的性能监控、故障管理等运维工作，保障系统稳定性和可用性，以及提高业务响应效率。|1cmpf|微服务架构监控：微服务架构下的应用、服务数量巨大，需要对微服务架构中每一个服务节点进行监控，及时发现并解决问题。|arqfc|众多云平台的监控：企业使用多个云平台来构建应用程序和系统，需要对这些云平台的实时信息进行监控和分析，实现跨平台的管理和调整。^0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|23|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|24|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|F|4|G|6|E|8|25|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|H|4|I|6|7|8|26|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|J|4|K|6|E|8|27|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|L|4|M|6|E|8|28|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|N|4|O|6|E|8|29|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|P|4|Q|6|E|8|2A|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|R|4|S|6|E|8|2B|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|T|4|U|6|E|8|2C|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|V|4|W|6|E|8|2D|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|X|4|Y|6|7|8|2E|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|Z|4|10|6|E|8|2F|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|11|4|12|6|E|8|2G|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|13|4|14|6|E|8|2H|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|15|4|16|6|E|8|2I|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|17|4|18|6|7|8|2J|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|19|4|1A|6|E|8|2K|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1B|4|1C|6|E|8|2L|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1D|4|1E|6|E|8|2M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1F|4|1G|6|E|8|2N|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1H|4|1I|6|E|8|2O|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1J|4|1K|6|7|8|2P|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1L|4|1M|6|E|8|2Q|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1N|4|1O|6|E|8|2R|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1P|4|1Q|6|E|8|2S|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1R|4|1S|6|E|8|2T|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1T|4|1U|6|7|8|2U|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1V|4|1W|6|E|8|2V|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1X|4|1Y|6|E|8|2W|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1Z|4|20|6|E|8|2X|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|21|4|22|6|E|8|2Y|9|@]|A|@]|B|$]]]]

前端性能监控目前支持了哪些平台？

云拨测监测的原理和使用的技术是什么？

Prometheus 监控服务与开源 Prometheus 有什么区别？

Grafana 可视化服务与在云上自建 Grafana 有何区别， 有何优势？

blocks|key|6cbrp|type|unstyled|text|Grafana+可视化服务是腾讯云与+Grafana+Lab+联合的发布的原生可视化解决方案，+预制了大量腾讯云相关相关数据源。同时利用+SSO+及网络访问控制，提升了数据安全性。使用托管服务可免除用户搭建，运维，升级等相关工作量。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|65uuo|type|unstyled|text|目前应用性能监控已经支持+Java、Go+、PHP、Python+和+Node.js+，其他主流语言会在陆续支持中。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

应用性能监控支持哪些语言？

blocks|key|1ptg8|type|unstyled|text|目前支持+Web、Hippy、小程序（微信、QQ）、Weex、+React+Native、Flutter+和+Cocos+等平台的数据上报。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|10dco|type|unstyled|text|原理：利用分布于全球监测网络，包括不同城市（中国境内和境外）、不同运营商（中国移动、中国联通、中国电信等）、不同终端（机房、网民、移动端）、不同网络条件（3G、4G、WIFI），主动对应用进行体验测试，获得应用运行的各项性能指标。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|d5oq5|技术：无侵入式，无需技术嵌码。|entityMap|data|mutability^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|G|8|@]|9|@]]]|C|$D|-4|E|-4|3|-4]]

blocks|key|elmvi|type|unstyled|text|Prometheus+监控服务完全兼容开源生态，并与云产品监控数据打通，帮助用户快速搭建监控体系（自定义监控，组件监控，基础监控等），支持+Grafana+并预设了常用的监控+Dashboard，支持丰富的+Exporter+并预设了常见的告警模板；很好解决了开源社区+Prometheus+高可用搭建困难，+Prometheus+性能可扩展性差，运维消耗人力等痛点。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

腾讯云可观测平台

数据库

机器学习

混合云

多云

虚拟机

云原生

云原生应用

微服务架构

容器

数据可视化

日志分析

数据分析

物联网

云监控

数据库监控

安全监控

机器学习算法

服务器

自动化运维

背景：
 在云上环境进行压测的场景，主要有单链路和全链路压测。其中，单链路压测用于业务添加新的接入模块和单业务架构迁移后稳定性评估；全链路压测则更多是在割接上云前演练，大促前容量评估等几个场景。 一、压测姿势普及
1）链路打标
对压测流量打上特殊的标签，根据标签识别将压测数据写入到影子表，以至于不影响到线上流量数据。 通常采用到方法是添加测试标识，或者是指定测试账号来识别压测流量，相比于传统构造请求压测数据的方式，目前大部分电商采用的是流量回放的方式，减少维护成本和增加压测多样性。 为了保证压测链路和线上环境一致，一般做法都是在线上的databases上创建对应的tables。 [影子库]
3）压测指标
3.1）业务目标
客户运营侧根据推广和线上系统pv，活动形式等给出大促GMV，不同的电商客户其对应的客户群体通常不一致，比如母婴市场和服装市场，对应的运营策略不一致会导致其大促线上流量模型往往有很大区别

浅谈基于腾讯云的压测逻辑

在云上环境进行压测的场景，主要有单链路和全链路压测。其中，单链路压测用于业务添加新的接入模块和单业务架构迁移后稳定性评估；全链路压测则更多是在割接上云前演练，大促前容量评估等几个场景。

浅谈基于腾讯云的压测逻辑

有幸体验了EdgeOne标准版，测评一下EdgeOne的安全能力和被压测的承受能力，下图是压测前的状态
下面开启所有防护，进行压测
可以看到EO的抗压测能力还是很强的，能支持4000RPS的并发，并不产生计费 ，全部被EO的安全防护识别并拦截
还可以通过防护页面查看到分别命中了哪些防护规则和次数，下面是压测的报告，以及命中的所有防护
接着来设置一下安全功能和BOT管理
还有很多功能比如自助诊断

EdgeOne被云压测后的表现

有幸体验了EdgeOne标准版，测评一下EdgeOne的安全能力和被压测的承受能力，下图是压测前的状态

EdgeOne被云压测后的表现

同时也缺乏压测时的监控图表，无法观测系统实时状况：比如请求成功率，响应延时，QPS 等。
腾讯云云压测是一款分布式性能测试服务，支持百万级别的高并发压测，可模拟海量用户的真实业务场景。 因此我们可以引入云压测，使用云压测来回放 GoReplay 录制的真实流量。通过云压测我们可以在非常多的节点上回放用户流量并产生实时报告，帮助我们判断系统实时状况，找出性能瓶颈。 使用云压测录制回放用户网关

本文以录制回放 Nginx 网关为例，其他所有类型的网关都可以按照相同的方式来录制请求，再使用云压测来回放用户请求。 2.3 在云压测上使用 CSV 参数文件回放请求
云压测支持用户上传 CSV 文件作为参数文件。您可以动态引用其中的测试数据，供脚本里的变量使用。 测试场景-> 新建场景 → 创建脚本模式
云压测脚本模式支持原生 JavaScript ES2015(ES6)+ 语法，并提供额外函数，帮助您在脚本模式下，快速编排压测场景。

使用云压测回放 GoReplay 录制的请求

腾讯云高级工程师，腾讯云压测 OTeam 发起人，目前主要负责腾讯云可观测系统的开发与设计。

使用云压测回放 GoReplay 录制的请求

在某项目压测过程中，需对微信小程序云函数进行压测，但云函数是通过微信小程序调用而非http请求，无法通过压测工具模拟用户进行访问，那么如何对云函数进行压测呢？
何为云函数？ 如何实现云函数压测？
从上述部分可以看出，云函数是通过微信小程序调用的，而一般压测追求共通性，都会基于http请求进行压测。那云函数有没有可能通过http请求给到第三方（非微信小程序）去调用呢？ 压测分为压测端（以下简称A端），被压测服务（以下简称B端）。 方法三 新建云函数的http触发路径
在腾讯云的云开发模块添加云函数的触发路径，获取云函数所对应的http请求URL，用于jmeter等压测工具配置脚本对云函数进行压测，具体步骤如下：
[ve2rctgznx.png [69qnlu65iz.png]
对比之下，采取方法三能较快实现云函数压测。
总结
若需要对云函数进行压测，可以在腾讯云云函数模块新增需压测云函数的触发路径，获取http请求实现对云函数的压测。

基于微信小程序的云函数压测

云函数即在云端（服务器端）运行的函数。无需购买、搭建服务器，只需编写函数代码并部署到云端即可在小程序端调用，同时云函数之间也可互相调用。

基于微信小程序的云函数压测

1.2 压测类型的场景化选择不同阶段需要不同类型的压测策略，形成分层验证体系：基准测试验证系统在低负载下的基本性能表现，建立性能基线。负载测试寻找系统最优处理能力，确定最佳性能区间。 稳定性测试验证长时间运行下的资源泄漏和性能衰减。全链路压测模拟真实业务场景，验证整体架构承载能力。 3 场景建模：从用户行为到系统负载的精准映射3.1 业务模型梳理场景建模的第一步是理解真实用户行为，构建贴近实际的业务模型：核心链路识别聚焦关键业务路径，如电商系统的“登录→浏览商品→下单→支付”流程。 5.3 弹性容量规划现代云原生环境需要支持弹性伸缩的容量规划：自动扩缩容配置基于QPS、CPU使用率等关键指标设置自动扩缩容规则。混合负载考量考虑在线业务与离线批处理作业的资源共享与隔离策略。 今日行动建议：选择核心业务链路，制定可量化的压测目标建立业务场景模型，确保压测真实性完善监控指标体系，实现全方位观测基于压测结果建立容量规划模型将压测纳入研发流程，形成常态化机制

压测方法论——目标、场景、指标与容量评估的闭环

写在前面，本人目前处于求职中，如有合适内推岗位。同时还望大家一键三连，赚点奶粉钱。本系列已完结，完整版阅读课联系本人

压测方法论——目标、场景、指标与容量评估的闭环

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云压测支持并发模式和 RPS 模式两种压测模型。若您想摸底业务系统同时能承载的在线用户数，可使用并发模式；若您想估算业务系统能够承载的最大请求数量，可使用 RPS 模式。

云压测支持哪些压测模型，分别适用于什么样的场景？

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