压力预估图
通过施压配置页面的压力预估图，您可以预判性能测试中压力的分布情况。压力预估图会随着每个施压配置项的调整而变化。本文将说明如何解读压力预估图，并综合说明压测模式、Cookie共享、压测量级等配置的不同，对性能测试压力的影响。前提...
压力预估图
通过施压配置页面的压力预估图，您可以预判性能测试中压力的分布情况。压力预估图会随着每个施压配置项的调整而变化。本文将说明如何解读压力预估图，并综合说明压测模式、Cookie共享、压测量级等配置的不同，对性能测试压力的影响。前提...
压力模型
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。最大并发 虚拟用户发起请求的个数。例如：100个并发数就是100个虚拟用户同时发起了请求。起始百分比 当 流量模型 选择的是 手动调速 时，需要配置该项。举例说明：当 最大并发 设置为100，起始...
PTS使用指引
JMeter原生压测 JMeter使用CSV参数文件 JMeter配置RPS限制 JMeter多个线程组的使用说明 施压配置 如何进行施压配置 阿里云内网压测 压力预估图 PTS更多配置 高级设置 云监控 场景SLA 创建SLA 配置场景SLA 通用SLA模板 PTS后续步骤 启动压测...
压测UDP协议
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少并发数，会一直按这个并发数来进行压测。递增时长 全部并发从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的是 均匀递增 或者...
创建压测场景
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少并发数，会一直按这个并发数来进行压测。递增时长 全部并发从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的是 均匀递增 或者...
压测TCP协议
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少并发数，会一直按这个并发数来进行压测。递增时长 全部并发从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的是 均匀递增 或者...
创建压测场景
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少并发数，会一直按这个并发数来进行压测。递增时长 全部并发从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的是 均匀递增 或者...
创建压测场景
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少并发数，会一直按这个并发数来进行压测。递增时长 全部并发从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的是 均匀递增 或者...
压测流媒体HLS协议
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少并发数，会一直按这个并发数来进行压测。递增时长 全部并发从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的是 均匀递增 或者...
压测流媒体RTMP协议
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少并发数，会一直按这个并发数来进行压测。递增时长 全部并发从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的是 均匀递增 或者...
压测SpringCloud微服务
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少并发数，会一直按这个并发数来进行压测。递增时长 全部并发从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的是 均匀递增 或者...
压测SpringCloud微服务
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：虚拟用户数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少虚拟用户数，会一直按这个虚拟用户数来进行压测。递增时长 全部虚拟用户从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的...
压测Dubbo微服务
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少并发数，会一直按这个并发数来进行压测。递增时长 全部并发从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的是 均匀递增 或者...
压测Dubbo微服务
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：虚拟用户数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少虚拟用户数，会一直按这个虚拟用户数来进行压测。递增时长 全部虚拟用户从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的...
压测gRPC微服务
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压测gRPC微服务
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：虚拟用户数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少虚拟用户数，会一直按照这个虚拟用户数进行压测。递增时长 全部虚拟用户从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的...
指定施压IP数
说明 IP数增加会带来计费的增加，计费并发=IP数×500，通过右侧的压力预估图可查看预估消耗VUM。为合理利用资源，不同版本的资源包有IP数扩展上限。具体详情，请查看 按量抵扣（预付费）。若当前IP数扩展上限无法满足您的业务需求，您可 ...
指定施压IP数
说明 IP数增加会带来计费的增加，计费并发=IP数×500，通过右侧的压力预估图可查看预估消耗VUM。为合理利用资源，不同版本的资源包有IP数扩展上限。具体详情，请查看 按量抵扣（预付费）。若当前IP数扩展上限无法满足您的业务需求，您可 ...
创建压测场景
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少并发数，会一直按这个并发数来进行压测。递增时长 全部并发从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的是 均匀递增 或者...
创建压测场景
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少并发数，会一直按这个并发数来进行压测。递增时长 全部并发从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的是 均匀递增 或者...
指定施压IP数
说明 IP数增加会带来计费的增加，计费的虚拟用户=IP数×500，通过右侧的压力预估图可查看预估消耗VUM。为合理利用资源，不同版本的资源包有IP数扩展上限。具体详情，请查看 按量抵扣（预付费）。若当前IP数扩展上限无法满足您的业务需求，...
关系网络
力引导图 参数 说明 边距 力引导图与组件各边界的距离，单位为px。电荷强度，引力/斥力 各电荷之间的引力或斥力，数值越大电荷越密集。电荷距离 各电荷之间的距离。重力 各电荷的重力。重力越大，电荷越密集。摩擦系数 各电荷之间的摩擦...
关系网络
力引导图 参数 说明 边距 力引导图与组件各边界的距离，单位为px。电荷强度，引力/斥力 各电荷之间的引力或斥力，数值越大电荷越密集。电荷距离 各电荷之间的距离。重力 各电荷的重力。重力越大，电荷越密集。摩擦系数 各电荷之间的摩擦...
创建压测场景
对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 是一条平直线，即设置多少并发数，会一直按这个并发数来进行压测。递增时长 全部并发从0到全部运行起来的时间。当 流量模型 选择的是 均匀递增 或者...
Echarts 网络图
力导图配置 斥力因子：单击+或-号，或手动输入数值，修改节点之间的斥力因子。引力因子：单击+或-号，或手动输入数值，修改节点受到的向中心的引力因子。边长度：单击+或-号，或手动输入数值，修改某一边两个节点之间的距离。显示布局动画...
Echarts 网络图
力导图配置 斥力因子：单击+或-号，或手动输入数值，修改节点之间的斥力因子。引力因子：单击+或-号，或手动输入数值，修改节点受到的向中心的引力因子。边长度：单击+或-号，或手动输入数值，修改某一边两个节点之间的距离。显示布局动画...
三星堆大型沉浸式数字交互空间最佳实践
阿里云文档中所有内容，包括但不限于图片、架构设计、页面布局、文字描述，均由阿里云和/或其关联公司依法拥有其知识产权，包括但不限于商标权、专利权、著作权、商业秘密等。非经阿里云和/或其关联公司书面同意，任何人不得擅自使用、修改...
查看集群日报与分析
计算引擎分析 该区域为您展示以下图表信息：计算引擎评分趋势图 计算引擎任务数量趋势图 计算引擎内存算力时饼图、趋势图 计算引擎算力CPU时饼图、趋势图 计算队列信息 该区域为您展示计算队列算力内存时Top 20的图表信息。计算任务信息 ...
概述
该方案大大减少设备的功耗，提高设备待机时长，帮助客户提高产品竞争力。方案架构图 以端云一体低功耗保活方案为示例：端云一体低功耗保活方案详情，请参见 Link Visual 端云一体低功耗保活方案。应用场景 方案可广泛应用于需要设备休眠、...
人群RFM分析
人群RFM分析用于分析当前人群的RFM指标情况，洞察人群的购买力价值，如下图所示。说明 分析的人群来源不做要求，只要分析使用的RFM模型通过QAID映射覆盖到人群中的用户即可，否则分析结果将显示暂无数据。操作步骤 选择要分析的人群，有两...
通过Docker安装并使用cGPU服务
cgpu-smi的监控展示信息如下所示：cGPU服务算力调度示例 cGPU服务加载cgpu_km的模块时，会按照容器最大数量（max_inst）为每张显卡设置时间片（X ms），用于为容器分配GPU算力，本示例中以Slice 1、Slice 2.Slice N表示。使用不同调度策略...
基于外卖评论实现舆情风控
系统根据预置的模板，自动构建工作流，如下图所示。区域 描述 ① 数据源，即评论数据。② 停用词。可以过滤助动词及标点符号，需要手动上传停用词表，示例如下。③ 文本向量化。使用Doc2Vec算法将每个评论转换为语义向量，每行表示一个向量...
事务拆分
例如，某些数据库客户端驱动（例如JDBC）默认将请求封装在事务中，因此应用的请求都会被发送到主节点，导致主节点压力大，而只读节点几乎没有压力，如下图所示。为了解决上述问题，PolarDB提供了事务拆分功能，旨在保证业务中读写一致性的...
事务拆分
例如，某些数据库客户端驱动（例如JDBC）默认将请求封装在事务中，因此应用的请求都会被发送到主节点，导致主节点压力大，而只读节点几乎没有压力，如下图所示。为了解决上述问题，PolarDB提供了事务拆分功能，旨在保证业务中读写一致性的...
商品成长概述
商品力模型主要由5个评估维度组成：表达力、营销力、服务力、交易力、交付力。5个评估维度的影响因子如下。评估维度 评估因子 交易力 近30天支付买家率（近30天非0元支付买家/近30天非0元订单买家）近30天订单量（非0元订单）近30天支付...
交叉口最大承载力
定义 交叉口最大承载力定义为按照无交叉方式计算路口最大承载力。计算逻辑 交叉口最大承载力的指标计算逻辑如下图所示：
平滑扩容
扩容示意图下：PolarDB-X 1.0 扩容步骤如下：创建扩容计划 选择新增加RDS/PolarDB MySQL，并选定需要迁移到新RDS/PolarDB MySQL实例上的分库，提交任务后系统自动在目标RDS/PolarDB MySQL上创建数据库和账号，并提交任务进行数据迁移同步。...
服务发布策略
如下图所示，某服务旧版本为v1，对新版本v2进行冗余部署。版本升级时，将现有流量全部切换为新版本v2。当新版本v2存在问题或者发生故障时，可以快速切回旧版本v1。蓝绿部署的优点：部署结构简单，运维方便。服务升级过程操作简单，周期短。...
购买力标签
购买力标签是基于导入的或上报后存储的用户行为表、订单明细表数据，将用户的订单金额/次数/互动行为的统计值作为标签值。例如：近一年的累计购买金额/购买件数/订单数、平均/最高/最低订单金额或件数。创建购买力标签 购买力标签基于用户...
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