CN106815127A - 可控负载的云桌面压力测试方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种可控负载的云桌面压力测试方法,其包括下列步骤:步骤一,云桌面预安装负载脚本,设置开机启动脚本;批量生成一定数量的云桌面;步骤二,桌面负载服务端设定负载参数值,下发桌面虚拟机,同时桌面虚拟机作用的服务器启动性能优化监控脚本,监控服务器性能情况。本发明能够一次性预安装云桌面负载脚本,业务场景增加时无需更新负载脚本,服务端调整负载参数,所有桌面统一执行新负载,负载可随时调控和启停,同一桌面可在不同时间模拟不同负载,清晰记录服务器的性能变化趋势,最终判断服务器可承载的不同负载下云桌面容量。
Description
技术领域
本发明涉及一种压力测试方法,特别是涉及一种可控负载的云桌面压力测试方法。
背景技术
针对上述现有技术中的问题,本发明要解决的技术问题体现在以下几点:一,云桌面负载脚本一次性预安装,业务场景增加,无需更新负载脚本;二,服务端调整负载参数,所有桌面统一执行新负载,负载可随时调控和启停,同一桌面可在不同时间模拟不同负载。三,桌面实际负载,业务场景执行完毕上报服务端,以供分析负载是否符合用户实际业务场景,可与实际业务场景负载进行对比。四,性能工具监控服务器性能指标,可清晰记录服务器在承载不同负载桌面时,随着桌面数量增加或减少时,服务器的性能变化趋势,最终判断服务器可承载的不同负载下云桌面容量。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种可控负载的云桌面压力测试方法,其能够一次性预安装云桌面负载脚本,业务场景增加时无需更新负载脚本,服务端调整负载参数,所有桌面统一执行新负载,负载可随时调控和启停,同一桌面可在不同时间模拟不同负载,清晰记录服务器的性能变化趋势,最终判断服务器可承载的不同负载下云桌面容量。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的:一种可控负载的云桌面压力测试方法,其包括下列步骤:
步骤一,云桌面预安装负载脚本,设置开机启动脚本;批量生成一定数量的云桌面;
步骤二,桌面负载服务端设定负载参数值,下发桌面虚拟机,同时桌面虚拟机作用的服务器启动性能优化监控脚本,监控服务器性能情况;
步骤三,分批启动云桌面,桌面根据负载参数值,执行负载脚本,随机执行负载脚本包含的业务场景,并上报任务执行时间,负载数据给服务器端;
步骤四,分析收集的负载数据,并监控服务器性能,判断负载是否满足业务场景,进行调整负载,负载过低则调高负载参数值,负载过高则调低负载参数值;
步骤五,在设定负载下进行桌面数量逐步增加,达到监控服务器性能在处理器达到一定指标时,所能承载的该负载下的桌面数量,而性能优化监控数据记录桌面数量变化情况下的服务器性能变化情况;
步骤六,最终得出虚拟桌面不同负载时,服务器所能承载的桌面数量,以及随着不同桌面数量增加或者减少,作用服务器的性能变化情况。
优选地,所述负载脚本包含不同的业务场景脚本和输入输出负载脚本,业务场景带有设置默认不执行负载业务场景的功能。
优选地,所述步骤二包括如下具体步骤:
步骤七,预先将性能优化监控脚本放置在桌面虚拟机作用的服务器上,启动性能优化监控脚本,监控服务器处理器、内存和磁盘性能指标;
步骤八,设置负载参数值,参数参考值区间为0至20,参数值越大,负载越高;
步骤九,服务端调整负载参数,调整完毕后立即下发给虚拟桌面,虚拟桌面单项任务执行完毕后,按照新的负载参数执行。
优选地,所述步骤三包括如下具体步骤:
步骤十,虚拟桌面开启后,向服务器端获取负载参数,当收到负载服务器端下发的参数值后,按照新的负载值,进行业务场景任务执行;
步骤十一,各项业务场景执行完毕,上报任务执行时间,桌面负载性能,处理器使用率,输入输出读写和内存使用情况给服务器端;
步骤十二,若获取到新的负载则按照新负载执行业务场景。
本发明的积极进步效果在于:本发明能够一次性预安装云桌面负载脚本,业务场景增加时无需更新负载脚本,服务端调整负载参数,所有桌面统一执行新负载,负载可随时调控和启停,同一桌面可在不同时间模拟不同负载,清晰记录服务器的性能变化趋势,最终判断服务器可承载的不同负载下云桌面容量。
附图说明
图1为本发明的负载调整和压力测试流程图。
图2为本发明的快速最大桌面数量判断流程图。
具体实施方式
下面结合附图给出本发明较佳实施例,以详细说明本发明的技术方案。
如图1和图2所示,本发明可控负载的云桌面压力测试方法包括下列步骤:
步骤一,云桌面预安装负载脚本,设置开机启动脚本;批量生成一定数量的云桌面;
步骤二,桌面负载服务端设定负载参数值,下发桌面虚拟机,同时桌面虚拟机作用的服务器启动性能监控脚本,监控服务器性能情况;
步骤三,分批启动云桌面,桌面根据负载参数值,执行负载脚本,随机执行负载脚本包含的业务场景,并上报任务执行时间,负载数据给服务器端;
步骤四,分析收集的负载数据,并监控服务器性能,判断负载是否满足业务场景,进行调整负载,负载过低则调高负载参数值,负载过高则调低负载参数值;
步骤五,在设定负载下进行桌面数量逐步增加,达到监控服务器性能在处理器达到一定指标时,所能承载的该负载下的桌面数量,而性能优化监控数据记录桌面数量变化情况下的服务器性能变化情况;
步骤六,最终得出虚拟桌面不同负载时,服务器所能承载的桌面数量,以及随着不同桌面数量增加或者减少,作用服务器的性能变化情况。
负载脚本包含七个业务场景和一个输入输出负载脚本,业务场景带有设置默认不执行负载业务场景的功能。
步骤二包括如下具体步骤:
步骤七,预先将性能优化监控脚本放置在桌面虚拟机作用的服务器上,启动性能优化监控脚本,监控服务器处理器、内存和磁盘性能指标;
步骤八,设置负载参数值,参数参考值区间为0至20,参数值越大,负载越高。如可设置低负载参数值为4,则桌面处理器使用率为20%左右,输入输出读写为每秒写4次文件,读8次文件。
步骤九,服务端调整负载参数,调整完毕后立即下发给虚拟桌面,虚拟桌面单项任务执行完毕后,按照新的负载参数执行。
步骤三包括如下具体步骤:
步骤十,虚拟桌面开启后,向服务器端获取负载参数,当收到负载服务器端下发的参数值后,按照新的负载值,进行业务场景任务执行;
步骤十一,各项业务场景执行完毕,上报任务执行时间,桌面负载性能,处理器使用率,输入输出读写和内存使用情况给服务器端;
步骤十二,若获取到新的负载则按照新负载执行业务场景。
由于采用了上述技术方案,与现有技术相比,本发明的有益效果是:
一,在模拟日常业务场景中,通过桌面负载一次性预安装,并可动态调整桌面负载,同一桌面可模拟多个负载场景,无需单独设置策略进行负载配置,省时省力;
二,桌面负载性能数据统一上报,可快速真实反馈虚拟桌面的实际负载;
三,通过直接增大或者降低桌面负载,监控服务器性能,逐步减少或增加桌面数量,判断服务器可承载的桌面数量。
四,使用性能监控脚本nmon监控服务器性能指标,可清晰记录服务器在承载不同负载桌面时,随着桌面数量增加或减少时,服务器的性能变化趋势,可以提供报告支持数据。
综上所述,本发明能够一次性预安装云桌面负载脚本,业务场景增加时无需更新负载脚本,服务端调整负载参数,所有桌面统一执行新负载,负载可随时调控和启停,同一桌面可在不同时间模拟不同负载,清晰记录服务器的性能变化趋势,最终判断服务器可承载的不同负载下云桌面容量。
以上所述的具体实施例,对本发明的解决的技术问题、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种可控负载的云桌面压力测试方法,其特征在于,其包括下列步骤:
步骤一,云桌面预安装负载脚本,设置开机启动脚本;批量生成一定数量的云桌面;
步骤二,桌面负载服务端设定负载参数值,下发桌面虚拟机,同时桌面虚拟机作用的服务器启动性能优化监控脚本,监控服务器性能情况;
步骤三,分批启动云桌面,桌面根据负载参数值,执行负载脚本,随机执行负载脚本包含的业务场景,并上报任务执行时间,负载数据给服务器端;
步骤四,分析收集的负载数据,并监控服务器性能,判断负载是否满足业务场景,进行调整负载,负载过低则调高负载参数值,负载过高则调低负载参数值;
步骤五,在设定负载下进行桌面数量逐步增加,达到监控服务器性能在处理器达到一定指标时,所能承载的该负载下的桌面数量,而性能优化监控数据记录桌面数量变化情况下的服务器性能变化情况;
步骤六,最终得出虚拟桌面不同负载时,服务器所能承载的桌面数量,以及随着不同桌面数量增加或者减少,作用服务器的性能变化情况。
2.如权利要求1所述的可控负载的云桌面压力测试方法,其特征在于,所述负载脚本包含不同的业务场景脚本和输入输出负载脚本,业务场景带有设置默认不执行负载业务场景的功能。
3.如权利要求1所述的可控负载的云桌面压力测试方法,其特征在于,所述步骤二包括如下具体步骤:
步骤七,预先将性能优化监控脚本放置在桌面虚拟机作用的服务器上,启动性能优化监控脚本,监控服务器处理器、内存和磁盘性能指标;
步骤八,设置负载参数值,参数参考值区间为0至20,参数值越大,负载越高;
步骤九,服务端调整负载参数,调整完毕后立即下发给虚拟桌面,虚拟桌面单项任务执行完毕后,按照新的负载参数执行。
4.如权利要求1所述的可控负载的云桌面压力测试方法,其特征在于,所述步骤三包括如下具体步骤:
步骤十,虚拟桌面开启后,向服务器端获取负载参数,当收到负载服务器端下发的参数值后,按照新的负载值,进行业务场景任务执行;
步骤十一,各项业务场景执行完毕,上报任务执行时间,桌面负载性能,处理器使用率,输入输出读写和内存使用情况给服务器端;
步骤十二,若获取到新的负载则按照新负载执行业务场景。
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