CN113438318A - 云控平台的性能测试系统、方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

云控平台的性能测试系统、方法、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种云控平台的性能测试系统、方法、电子设备及存储介质，涉及计算机领域，尤其涉及云计算、智能交通领域。具体实现方案为：源数据模拟构造模块并行构造不同场景下的路况数据，并将路况数据发送至云控平台，以使云控平台接收路况数据，基于事件聚合逻辑对路况数据进行处理，得到聚合数据处理结果，并将聚合数据处理结果推送至测试服务模块，及展示聚合数据处理结果；测试服务模块模拟第三方平台接收聚合数据处理结果，并打印测试结果数据；验证模块基于与路况数据对应的预期结果数据，展示的聚合数据处理结果以及测试结果数据，确定云控平台的事件聚合逻辑的准确性，实现了离线条件下云控平台对路况数据处理的业务逻辑功能的测试。

Description

云控平台的性能测试系统、方法、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及计算机技术中的云计算、智能交通等技术领域，尤其涉及一种云控平台的性能测试系统、方法、电子设备及存储介质。
背景技术
在智能交通领域中，第三方平台所展现的道路交通情况，通常是通过路侧端设备感知路况，继而经过图像识别、信号采集得到实时路况信息，再将实时路况信息上报至云控平台，云控平台对接收的实时路况信息进行大数据融合以及相关业务的逻辑整合处理，之后将处理得到的结果数据推送至第三方平台进行展示。
发明内容
本公开提供了一种云控平台的性能测试系统、方法、电子设备及存储介质。
根据本公开的一方面，提供了一种云控平台的性能测试系统，所述性能测试系统包括：源数据模拟构造模块、测试服务模块以及验证模块；
所述源数据模拟构造模块，用于并行构造不同场景下的路况数据，并将所述路况数据发送至云控平台，以使所述云控平台接收所述路况数据，基于事件聚合逻辑对所述路况数据进行处理，得到聚合数据处理结果，并将所述聚合数据处理结果推送至所述测试服务模块，以及展示所述聚合数据处理结果；所述事件聚合逻辑为所述云控平台对所述路况数据进行处理的业务处理逻辑；
所述测试服务模块，用于模拟第三方平台接收所述聚合数据处理结果，并打印测试结果数据；
所述验证模块，用于基于与所述路况数据对应的预期结果数据，所述展示的聚合数据处理结果以及所述测试结果数据，确定所述云控平台的事件聚合逻辑的准确性。
根据本公开的另一方面，提供了一种云控平台的性能测试方法，应用于云控平台的性能测试系统，所述性能测试系统包括：源数据模拟构造模块、测试服务模块以及验证模块；所述方法包括：
所述源数据模拟构造模块并行构造不同场景下的路况数据，并将所述路况数据发送至云控平台，以使所述云控平台接收所述路况数据，基于事件聚合逻辑对所述路况数据进行处理，得到聚合数据处理结果，并将所述聚合数据处理结果推送至所述测试服务模块，以及展示所述聚合数据处理结果；所述事件聚合逻辑为所述云控平台对所述路况数据进行处理的业务处理逻辑；
所述测试服务模块模拟第三方平台接收所述聚合数据处理结果，并打印测试结果数据；
所述验证模块基于与所述路况数据对应的预期结果数据，所述展示的聚合数据处理结果以及所述测试结果数据，确定所述云控平台的事件聚合逻辑的准确性。
根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开中任一项所述的云控平台的性能测试方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开中任一项所述的云控平台的性能测试方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开中任一项所述的云控平台的性能测试方法。
在本公开实施例中，验证了云控平台事件聚合逻辑是否准确，实现了离线条件下云控平台对路况数据处理的业务逻辑功能，以及路况数据推送链路的测试，提高了上线后路况数据推送的业务逻辑功能稳定性。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是根据本公开云控平台的性能测试系统的一种示意图；
图2是根据本公开云控平台的性能测试系统的另一种示意图；
图3是根据本公开云控平台的性能测试交互界面的一种示意图；
图4是根据本公开云控平台的性能测试交互界面的另一种示意图；
图5是根据本公开数据展示的一种示意图；
图6是根据本公开数据展示的另一种示意图；
图7是根据本公开日志打印的一种示意图；
图8是根据本公开云控平台的性能测试方法的一种示意图；
图9是用来实现本公开实施例的云控平台的性能测试方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
本公开提供的一种云控平台的性能测试系统、方法、电子设备及存储介质，应用于计算机技术中的云计算、智能交通等技术领域，实现离线状态下模拟路侧端向云控平台推送路况数据(即源数据)，以及云控平台对路况数据进行处理再推送至模拟第三方平台接收数据的测试服务模块，以验证云控平台对路况数据处理的业务逻辑功能，以及对路况数据推送链路的测试，提高上线后路况数据推送的业务逻辑功能稳定性。
本公开的一实施例中提供了一种云控平台的性能测试系统，参见图1，云控平台的性能测试系统100包括：源数据模拟构造模块110、测试服务模块120以及验证模块130。
其中，源数据模拟构造模块110、测试服务模块120以及验证模块130可以是工作在同一或不同物理机设备上的功能模块或软件模块，物理机设备可以属于同一或不同的集群系统中。
源数据模拟构造模块110，用于并行构造不同场景下的路况数据，并将路况数据发送至云控平台140，以使云控平台140接收路况数据，基于事件聚合逻辑对路况数据进行处理，得到聚合数据处理结果，并将聚合数据处理结果推送至测试服务模块120，以及展示聚合数据处理结果。其中，事件聚合逻辑为云控平台140对路况数据进行处理的业务处理逻辑。
实际应用中，在在线状态下，不同路口安装有鱼眼相机、雷达等感知设备，能够感知到路况画面，车载端也能够感知到路况画面，这些路况画面经过图像识别、信号采集、V2X(Vehicle to X，车对外界)通信协议报文上传至路侧端的边缘计算设备，进而路侧端边缘计算设备对路况画面分析识别出对应的路况数据并实时上报至云控平台140。其中，二维可见光图像和雷达点云数据都可以称为路况画面。
本公开实施例中，在离线状态下，不存在路侧端的边缘计算设备实时向云控平台140上报路况数据，故而源数据模拟构造模块110模拟路侧端的边缘计算设备向云控平台140发送并发路口数据。具体的，源数据模拟构造模块110并行构造不同场景下的路况数据，该不同场景下的路况数据包括：多个路口对应的多个事件类型下的交通事件数据。即模拟多路口、多事件类型，不同交通事件数据在高并发情况下的路况数据推送至云控平台140，其中，高并发即指并发多路口多事件类型的不同交通事件数据。
其中，多个事件类型可以包括但不限于：车道级拥堵、特种车、弱势交通参与者、逆行、超速、低速、施工区域、车辆紧急制动、行人非机动车横穿、交通事故、特种障碍物、违章占道、应急车道占用、应急车道逆行、遗撒、连续车道变道、行人非机动车闯入、行人闯入、非机动车闯入、车辆闯红灯等。
云控平台140接收源数据模拟构造模块110发送的路况数据，继而基于事件聚合逻辑对路况数据进行聚合和过期处理，得到聚合数据处理结果，并进一步将聚合数据处理结果推送至测试服务模块120，以及对聚合数据处理结果进行展示。该事件聚合逻辑包含对路况数据中不同交通事件的聚合处理以及过期处理等，其中，聚合处理是将物理位置不同的交通事件数据进行合并，聚合为同一交通事件；过期处理是将接收时间不同的交通事件数据进行合并，即将过期交通事件合并为同一交通事件，具体的，事件聚合逻辑在下文进行详细介绍。
本公开中，测试服务模块120，用于模拟第三方平台接收聚合数据处理结果，并打印测试结果数据。其中，该打印的测试结果数据即为云控平台140推送的聚合数据处理结果。
在离线状态或第三方平台未开发好的情况下，为实现云控平台140的性能测试，可以自起一个服务，设计接收数据接口以模拟第三方平台接收数据，所设计的接收数据接口可以是能够实现推送/订阅事件功能的第三方接口。例如，云控平台140推送一次聚合数据处理结果可以回调一次该接收数据接口，该接收数据接口就会打印一次云控平台140推送的数据，进一步可以在离线缺少第三方的情况下实现对云控平台140的联调测试。即在云控平台140向该接收数据接口(本公开中测试服务模块120)推送数据时，通过该接收数据接口将数据处理结果打印出来。
进一步的，验证模块130，用于基于与路况数据对应的预期结果数据，展示的聚合数据处理结果以及测试结果数据，确定云控平台140的事件聚合逻辑的准确性。
验证模块130对与所构造的路况数据对应的预期结果数据，云控平台140所展示的聚合数据处理结果，以及测试服务模块120打印的测试结果数据进行匹配，以在实现业务闭环监测的情况下，验证聚合数据处理结果和测试结果数据，与预期结果数据是否一致，在一致的情况下，表明云控平台140的事件聚合逻辑准确。
在本公开实施例中，利用源数据模拟构造模块并行构造不同场景下的路况数据，并将路况数据发送至云控平台，云控平台接收路况数据，基于事件聚合逻辑对路况数据进行处理，进一步将处理得到的聚合数据处理结果推送至测试服务，以及展示聚合数据处理结果，测试服务模块模拟第三方平台接收聚合数据处理结果，并打印测试结果数据，进而验证模块能够基于与所构造的路况数据对应的预期结果数据，云控平台展示的聚合数据处理结果以及测试服务模块打印的测试结果数据，验证了云控平台事件聚合逻辑是否准确，实现了离线条件下云控平台对路况数据处理的业务逻辑功能，以及路况数据推送链路的测试，提高了上线后路况数据推送的业务逻辑功能稳定性。
在一种可能的实施方式中，源数据模拟构造模块110，具体可以用于：
为每个路口分配一个进程，该进程用于构造对应路口的不同事件类型下的交通事件数据；
通过每个路口对应的进程，异步地构造不同路口的不同事件类型下的交通事件数据，得到不同场景下的路况数据。
具体的，源数据模拟构造模块110可以针对每个路口，为每个路口分配一个进程，进而利用该进程构造对应路口的不同事件类型下的交通事件数据，具体在每个进程里可以遍历上述各个事件类型。通过为每个路口分配一个进程，进而可以利用多个进程并行异步地构造各路口的不同事件类型下的交通事件数据。
本公开中，为每个路口分配一个进程，不同的进程对不同路口的不同事件类型下的交通事件数据进行构造，能够实现各路口交通事件数据的隔离，防止不同路口的交通事件数据之间相互干扰。进一步的，采用多进程的方式异步地构造各路口的不同事件类型下的交通事件数据，能够模拟高并发下，多路口不同交通事件数据的发送，进而实现了从不同角度测试云控平台对推送路况数据的处理。
进一步的，源数据模拟构造模块110，还可以具体用于：
针对每一路口，将该路口对应的不同事件类型下的交通事件数据封装在一个目标数据结构中；
基于目标数据传输协议，将各目标数据结构以预定频率发送至云控平台140，该预定频率与用于当前数据传输的频率相关。
针对每一路口，利用该路口对应的进程构造不同事件类型下的交通事件数据，进一步将一个进程所构造的不同事件类型下的交通事件数据封装在一个目标数据结构中，以实现对数据的压缩。
一个例子中，该目标数据结构可以是PB(Protocol Buffer，结构数据序列化)数据结构，或JSON数据结构等。该PB数据结构中可以包括：事件类型，事件坐标点，视角参数，地域，对应摄像头/路侧单元/边缘计算设备标识，车道级车流量排队长度饱和度，速度等基础信息。
目标数据传输协议可以是MQTT(Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输)协议，或是HTTP(HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议)协议等。具体的，目标数据传输协议可以选择与实际路侧端向云控平台上报路况数据相同的协议。
一个例子中，各进程发送对应路口的不同事件类型下的交通事件数据可以共享16Hz，即上述20个事件类型共享16Hz，那么每个事件类型下的交通事件数据发送占用1/(16*20)秒，将不同事件类型下的交通事件数据封装在一个目标数据结构中，相应的，当前一个进程数据传输的频率为16Hz，一次数据发送占用的时间为1/16秒，也就是说，将各目标数据结构以预定频率1/16s发送至云控平台140。以目标数据传输协议是MQTT协议为例，即可以通过MQTT证书或者密码的方式，模拟将各目标数据结构以预定频率1/16s发送至云控平台140。
将不同路口对应的不同事件类型下的交通事件数据封装在一个目标数据结构中，对交通事件数据进行压缩，以提高向云控平台140推送路况数据的时间效率和空间效率，使用与实际路侧端上报路况数据相同的数据传输协议，能够更好的模拟整个路况数据的推送链路。
一个例子中，如图2所示云控平台的性能测试系统的另一种示意图，在源数据模拟构造模块110侧，设计目标数据结构为PB数据结构，目标数据传输协议为MQTT，相应的，源数据模拟构造模块110与云控平台140之间建立MQTT通信，源数据模拟构造模块110为每个路口分配一个进程，实现多场景下路况数据的异步构造和异步发送。
一个例子中，如图3所示，图3为云控平台的性能测试交互界面的一种示意图。图3中云控并发链路选择中基于mqtt链路为：在源数据模拟构造模块110侧设计目标数据结构为PB数据结构，目标数据传输协议为MQTT，进而模拟路侧端向云控平台140发送路况数据，云控平台140向测试服务模块120推送聚合数据处理结果的链路。而基于perception(感知)链路为：在源数据模拟构造模块110侧设计目标数据结构为JSON数据结构，目标数据传输协议为HTTP，进而模拟路侧端向云控平台140发送路况数据，云控平台140向测试服务模块120推送聚合数据处理结果的链路。基础配置中待压环境表示测试项目名称(即QA(QUALITYASSURANCE，质量保证)新沙盒)，操作人表示测试人员，rsce列表表示源数据模拟构造模块110构建路况数据所选的路口或边缘计算设备标识，事件列表表示源数据模拟构造模块110构建路况数据所选的事件类型，当前选择一个路口，则进程数目为1，发送数据所占用的频率为16Hz，事件距离表示一个路口一个事件类型不同交通事件之间的物理距离，数据发送时长设定为180秒。
一个例子中，如图4所示，图4为云控平台的性能测试交互界面的另一种示意图。图4中展示的是源数据模拟构造模块110已构造(或称部署)高并发路况数据是否在云控平台140并发的示意图，在图4中可以新建部署任务(即新建构造路况数据的任务)，删除已部署的任务，以及显示各部署任务的状态，包括rsce列表、事件类型、事件距离，是否触发等等。
在一种可能的实施方式中，源数据模拟构造模块110，可以具体用于：
针对每一目标数据结构，以目标数据结构中同一事件类型下的交通事件编号随发送次数逐次递增的方式，将目标数据结构按预定频率发送至云控平台。
一个例子中，在构造高并发数路况数据时，可以模拟多路口即多边缘计算设备(例如100个)，多事件类型(例如上述1～20种)，每种交通事件编号可以按照发送次数逐次递增。进而可以模拟100个路口，每个路口会有不同种事件类型(上述20种事件类型)，同一个路口下同一个事件类型上报(发送云控平台140)交通事件编号会依次递增。比如路口标识为BF1002834332，事件类型标识为trafficAccident(交通事故)，该路口对应的不同事件类型下的交通事件数据封装在一个目标数据结构中，每隔1/16秒上报交通事故类型为：BF1002834332_trafficAccident_1,BF1002834332_trafficAccident_2,BF1002834332_trafficAccident_3,……BF1002834332_trafficAccident_n。在构造高并发数路况数据时，模拟多路口多事件类型下每种交通事件编号按照发送次数逐次递增，可以更好的模拟路侧端真实情况。
相应的，云控平台140接收到的路况数据对应的交通事件标识可以表示为：rscu_type_id，其中，rscu表示不同路口边缘处理设备sn(Serial Number，产品序列号)号，type表示事件类型，id表示交通事件编号。进一步的，云控平台140基于事件聚合逻辑对接收的路况数据进行处理，得到聚合数据处理结果。
在一种可能的实施方式中，如图2所示，云控平台140可以包括：云控平台后端141以及云控平台前端142。
云控平台后端141接收路况数据，基于事件聚合逻辑对路况数据进行处理，得到聚合数据处理结果，并将聚合数据处理结果推送至测试服务模块120；
云控平台前端142展示聚合数据处理结果。
图2所示云控平台后端141基于中间件MQTT服务与源数据模拟构造模块110建立连接，接收路况数据，进一步路况数据以卡夫卡Kafka消息队列的形式推送，云控相关服务实现对路况数据的事件聚合逻辑处理，得到聚合数据处理结果。
其中，事件聚合逻辑可以包括但不限于：将不同路口或不同事件类型的交通事件数据，确定为不同的交通事件；针对同一路口、同一事件类型不同交通事件编号的交通事件数据，若相邻交通事件编号对应事件发生的物理距离超过预设阈值，则将相邻交通事件编号的交通事件数据确定为不同的交通事件，否则将相邻交通事件编号的交通事件数据合并，即聚合为同一交通事件(聚合逻辑)；在不同时间接收到同一路口、同一事件类型同一交通事件编号的交通事件数据的情况下，若接收时间间隔超过预设时间，则将不同时间接收到的同一路口、同一事件类型同一交通事件编号的交通事件数据，确定为不同的交通事件，否则确定为同一交通事件，即不同时间接收到的同一路口、同一事件类型同一交通事件编号的交通事件数据为过期数据，故将其合并为同一交通事件(过期逻辑)。预设阈值以及预设时间可以根据实际需求进行设定，比如，预设阈值可以是50米、100米或1000米等，预设时间可以是1分钟、30分钟或1小时等。
利用云控平台后端141对路况数据进行事件聚合逻辑处理，云控平台前端142展示聚合数据处理结果，可以使得云控平台140能够更好的对数据进行处理和展示，以便于后续能够基于云控平台前端142展示的聚合数据处理结果，验证云控平台后端141对路况数据处理的业务逻辑功能。
在一种可能的实施方式中，如图2所示，云控平台后端141对路况数据进行事件聚合逻辑处理，得到聚合数据处理结果，进一步的，该聚合数据处理结果可以在云控平台前端142进行展示，还可以推送至测试服务模块120，以使测试服务模块120打印测试结果数据，并且在第三方平台150开发好的情况下，还可以直接推送至第三方平台150。
一个例子中，云控平台前端142可以展示预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，展示历史交通事件中每种事件类型下的交通事件个数，以及展示对路况数据进行事件聚合逻辑处理后每种事件类型下的交通事件个数。
实际应用中，云控平台前端142可以展示多个页面以实现对聚合数据处理结果的不同展示，如图5所示，图5中显示了云控平台前端142的监控管理中心模块展示的预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，以及展示的历史交通事件中每种事件类型下的交通事件个数。其中，预定时间段可以是当日，或是当日的某一时间段等。以及如图6所示，图6中显示了云控平台前端142的信息发布中心模块展示的对路况数据进行事件聚合逻辑处理后每种事件类型下的交通事件个数。
云控平台前端142通过不同的模块展示聚合数据处理结果，以便于基于云控平台前端142所展示的各聚合数据处理结果，结合路况数据对应的预期结果数据，以及测试服务模块120打印的测试结果数据，实现对路况数据处理的闭环监测，更好的监测路况数据以及聚合数据处理结果的发送、接收是否一致，以验证云控平台140的事件聚合逻辑的准确性。
在一种可能的实施方式中，测试服务模块120，可以具体用于：
接收聚合数据处理结果，并打印对应的推送日志；
从推送日志中提取每种事件类型下的交通事件个数，得到测试结果数据。
测试服务模块120模拟第三方平台接收云控平台140推送的聚合数据处理结果，相应的打印对应的推送日志，该打印的推送日志如图7所示，图7中显示了测试服务模块120打印的推送日志信息。该打印的推送日志中可以包括不同路口边缘处理设备sn号，事件类型，以及交通事件编号，推送时间等等，进而可以从推送日志中统计每种事件类型下的交通事件个数，将所得到的每种事件类型下的交通事件个数作为测试服务模块120输出的测试结果数据。
测试服务模块120打印测试结果数据，以便于基于测试结果数据，结合路况数据对应的预期结果数据，以及云控平台前端142所展示的各聚合数据处理结果，实现对路况数据处理的闭环监测，更好的监测路况数据以及聚合数据处理结果的发送、接收是否一致，以验证云控平台140的事件聚合逻辑的准确性。
进一步的，验证模块130，可以具体用于：
基于预定时间段与路况数据对应的预期结果数据，预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，历史交通事件中与预定时间段对应的并发时间段内每种事件类型下的交通事件个数，以及对路况数据进行事件聚合逻辑处理后与预定时间段对应的并发时间段内每种事件类型下的交通事件个数，从推送日志中提取预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，确定云控平台的事件聚合逻辑的准确性。
验证模块130可以对预定时间段与路况数据对应的预期结果数据，云控平台140展示的预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数、历史交通事件中与预定时间段对应的并发时间段内每种事件类型下的交通事件个数、以及对路况数据进行事件聚合逻辑处理后与预定时间段对应的并发时间段内每种事件类型下的交通事件个数，测试服务模块120从推送日志中提取的预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数进行匹配，以确定云控平台140的事件聚合逻辑的准确性，当各数据均匹配(一致)的情况下，表示云控平台140的事件聚合逻辑准确，否则，表示云控平台140的事件聚合逻辑出现问题。该预定时间段可以是当日，或是当日的某一时间段等。
一个例子中，不同场景下测试覆盖数据如下表1所示，表1中序号表示场景编号，rscu数表示对应场景下的路口数，事件类型表示对应场景下所选的事件类型的种类，其中，5表示针对某第三方平台设置的有效的事件类型，该五种事件类型包括：“超速车辆”、“车辆逆行”、“闯红灯”、“违章占道车辆”以及“交通事故”，15表示上述20种事件类型中除对某第三方平台有效的五种事件类型之外的事件类型数量，即该15种事件类型为针对某第三方平台无效的事件类型。同一个rscu一个事件类型的事件间隔表示：同一个rscu一个事件类型下的相邻交通事件之间的物理距离，进程数表示：源数据模拟构造模块110所分配的用于构造不同路口路况数据的进程数，模拟第三方平台预期事件个数表示：测试服务模块120打印测试结果数据，云控各板块前端预计事件个数表示：云控平台前端142所展示的各聚合数据处理结果，预期结果数据表示：与对应场景下路况数据对应的预期结果数据。
表1不同场景下测试覆盖数据
Figure BDA0003161397750000121
Figure BDA0003161397750000131
在源数据模拟构造模块110构造不同场景下的路况数据并推送至云控平台140，经云控平台140进行事件聚合逻辑处理后推送至测试服务模块120的整个路况数据推送链路各阶段中，实行闭环监测预定时间段与路况数据对应的预期结果数据，云控平台140展示的预定时间段对应的各聚合数据处理结果，以及测试服务模块120打印的预定时间段对应的测试结果数据，进一步对各结果数据进行匹配，实现数据发送、接收是否一致的检测，同时验证了云控平台140的事件聚合逻辑的准确性，以及数据推送过程中是否出现丢帧，完成了路况数据推送链路的完整性测试，提高了上线后路况数据推送的业务逻辑功能稳定性。
本公开实施例还提供了一种云控平台的性能测试方法，应用于上述云控平台的性能测试系统，云控平台的性能测试系统包括：源数据模拟构造模块、测试服务模块以及验证模块；参见图8，该方法包括：
S201，源数据模拟构造模块并行构造不同场景下的路况数据，并将路况数据发送至云控平台，以使云控平台接收路况数据，基于事件聚合逻辑对路况数据进行处理，得到聚合数据处理结果，并将聚合数据处理结果推送至测试服务模块，以及展示聚合数据处理结果；
其中，事件聚合逻辑为云控平台对路况数据进行处理的业务处理逻辑。
S202，测试服务模块模拟第三方平台接收聚合数据处理结果，并打印测试结果数据；
S203，验证模块基于与路况数据对应的预期结果数据，展示的聚合数据处理结果以及测试结果数据，确定云控平台的事件聚合逻辑的准确性。
本公开实施例中，利用源数据模拟构造模块并行构造不同场景下的路况数据，并将路况数据发送至云控平台，云控平台接收路况数据，基于事件聚合逻辑对路况数据进行处理，进一步将处理得到的聚合数据处理结果推送至测试服务，以及展示聚合数据处理结果，测试服务模块模拟第三方平台接收聚合数据处理结果，并打印测试结果数据，进而验证模块能够基于与所构造的路况数据对应的预期结果数据，云控平台展示的聚合数据处理结果以及测试服务模块打印的测试结果数据，验证了云控平台事件聚合逻辑是否准确，实现了离线条件下云控平台对路况数据处理的业务逻辑功能，以及路况数据推送链路的测试，提高了上线后路况数据推送的业务逻辑功能稳定性。
在一种可能的实施方式中，不同场景下的路况数据包括：多个路口对应的多个事件类型下的交通事件数据；源数据模拟构造模块并行构造不同场景下的路况数据，包括：
源数据模拟构造模块为每个路口分配一个进程，进程用于构造对应路口的不同事件类型下的交通事件数据；
源数据模拟构造模块通过每个路口对应的进程，异步地构造不同路口的不同事件类型下的交通事件数据，得到不同场景下的路况数据。
在一种可能的实施方式中，源数据模拟构造模块将路况数据发送至云控平台，包括：
源数据模拟构造模块针对每一路口，将该路口对应的不同事件类型下的交通事件数据封装在一个目标数据结构中；
源数据模拟构造模块基于目标数据传输协议，将各目标数据结构以预定频率发送至云控平台，预定频率与用于当前数据传输的频率相关。
在一种可能的实施方式中，源数据模拟构造模块将各目标数据结构以预定频率发送至云控平台，包括：
源数据模拟构造模块针对每一目标数据结构，以目标数据结构中同一事件类型下的交通事件编号随发送次数逐次递增的方式，将目标数据结构按预定频率发送至云控平台。
在一种可能的实施方式中，云控平台包括：云控平台前端，云控平台展示聚合数据处理结果，包括：
云控平台前端展示预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，展示历史交通事件中每种事件类型下的交通事件个数，以及展示对路况数据进行事件聚合逻辑处理后每种事件类型下的交通事件个数。
在一种可能的实施方式中，测试服务模块模拟第三方平台接收聚合数据处理结果，并打印测试结果数据，包括：
测试服务模块接收聚合数据处理结果，并打印对应的推送日志；
测试服务模块从推送日志中提取每种事件类型下的交通事件个数，得到测试结果数据。
在一种可能的实施方式中，验证模块基于与路况数据对应的预期结果数据，聚合数据处理结果以及测试结果数据，确定云控平台的事件聚合逻辑的准确性，包括：
验证模块基于预定时间段与路况数据对应的预期结果数据，预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，历史交通事件中与预定时间段对应的并发时间段内每种事件类型下的交通事件个数，以及对路况数据进行事件聚合逻辑处理后与预定时间段对应的并发时间段内每种事件类型下的交通事件个数，从推送日志中提取预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，确定云控平台的事件聚合逻辑的准确性。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
本公开还提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开中任一项的方法。
本公开还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开中任一项的方法。
本公开还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本公开中任一项的方法。
图9示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备300的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图9所示，设备300包括计算单元301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的计算机程序或者从存储单元308加载到随机访问存储器(RAM)303中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还可存储设备300操作所需的各种程序和数据。计算单元301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。
设备300中的多个部件连接至I/O接口305，包括：输入单元306，例如键盘、鼠标等；输出单元307，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元308，例如磁盘、光盘等；以及通信单元309，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元309允许设备300通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元301可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元301的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元301执行上文所描述的各个方法和处理，例如云控平台的性能测试方法。例如，在一些实施例中，云控平台的性能测试方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元308。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 302和/或通信单元309而被载入和/或安装到设备300上。当计算机程序加载到RAM 303并由计算单元301执行时，可以执行上文描述的云控平台的性能测试方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元301可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行云控平台的性能测试方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (18)

1.一种云控平台的性能测试系统，所述性能测试系统包括：源数据模拟构造模块、测试服务模块以及验证模块；
所述源数据模拟构造模块，用于并行构造不同场景下的路况数据，并将所述路况数据发送至云控平台，以使所述云控平台接收所述路况数据，基于事件聚合逻辑对所述路况数据进行处理，得到聚合数据处理结果，并将所述聚合数据处理结果推送至所述测试服务模块，以及展示所述聚合数据处理结果；所述事件聚合逻辑为所述云控平台对所述路况数据进行处理的业务处理逻辑；
所述测试服务模块，用于模拟第三方平台接收所述聚合数据处理结果，并打印测试结果数据；
所述验证模块，用于基于与所述路况数据对应的预期结果数据，所述展示的聚合数据处理结果以及所述测试结果数据，确定所述云控平台的事件聚合逻辑的准确性。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述不同场景下的路况数据包括：多个路口对应的多个事件类型下的交通事件数据；
所述源数据模拟构造模块，具体用于：
为每个路口分配一个进程，所述进程用于构造对应路口的不同事件类型下的交通事件数据；
通过每个路口对应的进程，异步地构造不同路口的不同事件类型下的交通事件数据，得到不同场景下的路况数据。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述源数据模拟构造模块，具体用于：
针对每一路口，将该路口对应的不同事件类型下的交通事件数据封装在一个目标数据结构中；
基于目标数据传输协议，将各目标数据结构以预定频率发送至所述云控平台，所述预定频率与用于当前数据传输的频率相关。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述源数据模拟构造模块，具体用于：
针对每一目标数据结构，以所述目标数据结构中同一事件类型下的交通事件编号随发送次数逐次递增的方式，将所述目标数据结构按所述预定频率发送至所述云控平台。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述云控平台包括：云控平台后端以及云控平台前端；
所述云控平台后端接收所述路况数据，基于事件聚合逻辑对所述路况数据进行处理，得到聚合数据处理结果，并将所述聚合数据处理结果推送至所述测试服务模块；
所述云控平台前端展示所述聚合数据处理结果。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，
所述云控平台前端展示预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，展示历史交通事件中每种事件类型下的交通事件个数，以及展示对所述路况数据进行事件聚合逻辑处理后每种事件类型下的交通事件个数。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述测试服务模块，具体用于：
接收所述聚合数据处理结果，并打印对应的推送日志；
从所述推送日志中提取每种事件类型下的交通事件个数，得到测试结果数据。
8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述验证模块，具体用于：
基于所述预定时间段与所述路况数据对应的预期结果数据，预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，历史交通事件中与所述预定时间段对应的并发时间段内每种事件类型下的交通事件个数，以及对所述路况数据进行事件聚合逻辑处理后与所述预定时间段对应的并发时间段内每种事件类型下的交通事件个数，从所述推送日志中提取所述预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，确定所述云控平台的事件聚合逻辑的准确性。
9.一种云控平台的性能测试方法，应用于如权利要求1-8任一所述的性能测试系统，所述性能测试系统包括：源数据模拟构造模块、测试服务模块以及验证模块；所述方法包括：
所述源数据模拟构造模块并行构造不同场景下的路况数据，并将所述路况数据发送至云控平台，以使所述云控平台接收所述路况数据，基于事件聚合逻辑对所述路况数据进行处理，得到聚合数据处理结果，并将所述聚合数据处理结果推送至所述测试服务模块，以及展示所述聚合数据处理结果；所述事件聚合逻辑为所述云控平台对所述路况数据进行处理的业务处理逻辑；
所述测试服务模块模拟第三方平台接收所述聚合数据处理结果，并打印测试结果数据；
所述验证模块基于与所述路况数据对应的预期结果数据，所述展示的聚合数据处理结果以及所述测试结果数据，确定所述云控平台的事件聚合逻辑的准确性。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述不同场景下的路况数据包括：多个路口对应的多个事件类型下的交通事件数据；
所述源数据模拟构造模块并行构造不同场景下的路况数据，包括：
所述源数据模拟构造模块为每个路口分配一个进程，所述进程用于构造对应路口的不同事件类型下的交通事件数据；
所述源数据模拟构造模块通过每个路口对应的进程，异步地构造不同路口的不同事件类型下的交通事件数据，得到不同场景下的路况数据。
11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述源数据模拟构造模块将所述路况数据发送至云控平台，包括：
所述源数据模拟构造模块针对每一路口，将该路口对应的不同事件类型下的交通事件数据封装在一个目标数据结构中；
所述源数据模拟构造模块基于目标数据传输协议，将各目标数据结构以预定频率发送至所述云控平台，所述预定频率与用于当前数据传输的频率相关。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述源数据模拟构造模块将各目标数据结构以预定频率发送至所述云控平台，包括：
所述源数据模拟构造模块针对每一目标数据结构，以所述目标数据结构中同一事件类型下的交通事件编号随发送次数逐次递增的方式，将所述目标数据结构按所述预定频率发送至所述云控平台。
13.根据权利要求9所述的方法，其中，所述云控平台包括：云控平台前端，所述云控平台展示所述聚合数据处理结果，包括：
所述云控平台前端展示预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，展示历史交通事件中每种事件类型下的交通事件个数，以及展示对所述路况数据进行事件聚合逻辑处理后每种事件类型下的交通事件个数。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述测试服务模块模拟第三方平台接收所述聚合数据处理结果，并打印测试结果数据，包括：
所述测试服务模块接收所述聚合数据处理结果，并打印对应的推送日志；
所述测试服务模块从所述推送日志中提取每种事件类型下的交通事件个数，得到测试结果数据。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述验证模块基于与所述路况数据对应的预期结果数据，所述聚合数据处理结果以及所述测试结果数据，确定所述云控平台的事件聚合逻辑的准确性，包括：
所述验证模块基于所述预定时间段与所述路况数据对应的预期结果数据，预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，历史交通事件中与所述预定时间段对应的并发时间段内每种事件类型下的交通事件个数，以及对所述路况数据进行事件聚合逻辑处理后与所述预定时间段对应的并发时间段内每种事件类型下的交通事件个数，从所述推送日志中提取所述预定时间段对应的每种事件类型下的交通事件个数，确定所述云控平台的事件聚合逻辑的准确性。
16.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求9-15中任一项所述的方法。
17.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求9-15中任一项所述的方法。
18.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求9-15中任一项所述的方法。
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