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零基础学习性能测试第九章:全链路追踪-ELK日志监控体系

ELK日志监控体系的核心架构全链路追踪与日志的集成方法基于日志的性能瓶颈定位技术Kibana可视化与告警配置生产环境的最佳实践关键收获通过TraceID实现跨系统日志关联利用ELK快速定位性能瓶颈根源构建数据驱动的性能优化闭环下一步行动在本地搭建ELK环境配置一个Spring Boot应用的日志收集执行压测并分析日志创建Kibana监控看板配置关键性能告警资源推荐ELK官方文档日志模式设计指南。

#学习#elk
【AI面试准备】元宇宙测试:AI+低代码构建虚拟场景压力测试

元宇宙测试是AI+低代码技术的终极试验场。掌握这一领域需跨界融合3D建模、分布式系统与智能测试方法论。实际应用中,优先选择支持数字孪生的低代码平台(如PTC、Unity),聚焦业务关键场景(如故障恢复、高并发),并通过AI持续优化测试覆盖率。随着虚实融合加速,提前布局元宇宙测试能力的企业将在数字化转型中占据先机。

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#人工智能#面试#低代码
【AI面试准备】AI+低代码项目面试回答技巧

面试题:季度内完成1个AI+低代码试点项目(如登录模块的智能异常检测)。在面试中回答此类问题时,需展现结构化思维、技术落地能力、风险意识和团队协作意识。

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#人工智能#面试#低代码
零基础学习性能测试第十二章:流量录制与回放-概念及实操

零基础学习流量录制与回放,遵循“概念理解 -> 工具安装 -> 基础录制 -> 脚本优化 (删静态、关联、参数化) -> 负载设置 -> 执行压测 -> 监控分析 -> 报告结果”的路径。选择JMeter作为起点,勤加练习核心流程的录制、关联和参数化,并始终结合系统监控进行分析,就能快速将这项技术应用到实际工作中,为系统性能评估和优化提供有力支持。通过录制真实用户操作产生的流量(HTTP/HTTP

#学习
零基础学习性能测试第一章:核心性能指标-吞吐量QPS/TPS

fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;吞吐量QPSTPS每秒查询数每秒事务数指标全称定义适用场景QPS系统每秒处理的请求数量API接口、Web服务TPS系统每秒完成的事务数量支付系统、数据库操作。

#学习
【性能测试】在 Windows 环境下安装和部署 Prometheus + Grafana 的步骤

通过以上步骤,你可以在Windows环境下快速搭建完整的监控系统,实时可视化服务器和应用的性能数据!重启Prometheus生效(关闭原CMD窗口,重新运行。导入Windows监控仪表盘(如。

#windows#prometheus#grafana
【新技术】AI辅助测试与低代码自动化能力提升

通过人工智能技术(如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)增强传统测试流程,提升测试效率、覆盖率和准确性。

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#人工智能#低代码#自动化 +1
零基础学习性能测试第九章:全链路追踪-SkyWalking环境搭建与项目结合

rules:service_resp_time_rule: # 响应时间告警op: ">"threshold: 1000 # 1秒period: 10 # 10分钟内有2次触发count: 2message: 服务 {name} 响应时间超过阈值。

#学习#skywalking
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