上云性能测试

近日，华为云正式发布了企业级云性能测试服务CPTS（Cloud Performance Test Service），CPTS专注于应对云上应用压力测试场景，为用户提供一站式性能测试解决方案，帮助企业最大限度真实还原业务的海量高并发等复杂场景，提早发现并解决问题，大幅降低传统测试成本，为业务保驾护航。

云性能测试服务更敏捷

目前在应用服务领域中，电商抢购、火车票抢购、游戏晚八点等场景使应用常常瞬时出现数十万甚至上百万的高并发量，流量高峰现象明显，这往往会导致一系列的问题，如服务网络拥塞、服务过载、资源不足等。随着微服务架构的普及，线上性能问题往往比较难定位，企业面临着如何提前识别应用服务流量高峰时的性能瓶颈的困难。

华为云CPTS致力于帮助用户省去自建性能测试环境成本，提升测试效率，模拟海量并发测试系统瓶颈，同时按需付费的模式帮助企业大大节省不必要的测试开销。

华为云CPTS强大建模能力还原真实复杂场景

随着软件业务SAAS化的发展，对复杂场景的测试要求越来越高，CPTS提供强大的性能建模能力，用户可灵活自定义测试任务模型，快速构建各种复杂测试场景，模拟线上用户的真实行为，完美还原真实业务场景，CPTS支持：

· 多事务组合应对复杂场景，通过多事务的组合满足客户包含多个HTTP请求的测试场景。以电商抢购为例，通过GET、POST等请求，模拟用户同时执行浏览、登录、搜索、订购等操作的组合场景，灵活设置事务组合，帮助用户寻找服务中隐藏较深的组合场景瓶颈点。

· 事务多阶段定义还原真实波峰波谷，因为不同的事务波动不一致，通过指定时间段设置事务并发用户数，模拟流量波峰波谷的复杂场景，分析服务性能拐点，帮助用户评估服务类似于电商抢购、火车票抢购等场景下支持的最大值，提前进行流量限制和容量规划。

秒级百万并发能力真实还原极限挑战

数字化营销逐渐走进各个领域，线上的秒杀抢购已成为企业的必备营销手段，而营销带来的

大规模流量浪涌正是考验系统的最佳方式，华为云CPTS可自定义超高并发，可轻松再现极限系统压力， 帮助验证业务的抗压及稳定性，CPTS支持：

·提供秒级百万并发能力，模拟瞬间发起大量并发压力，不仅可让企业提前识别高并发场景下应用的性能瓶颈，防止上线后访问过大导致系统奔溃，而且易于操作，极大的缩短了测试时间。

·支持多任务并发执行，让用户可以同时完成多个应用服务的性能测试，大幅提升测试效率。

CPTS统计维度丰富全面扫描系统问题

在测试之后，系统报告的丰富度和易用性是衡量测试服务是否专业的重要标准，用户需要依据清晰的测试报告快速定位问题及对系统瓶颈进行优化，提供丰富统计维度，并以领先的易用性思考对运维效率提出优化，具体特性如下：

·丰富统计维度，提供TPS、并发量、响应错误类型细分、按时延响应区间分布等统计，客观反映用户体验，客户可以快速评估出压测后系统的响应时间是否合理，及时处理。

·提供离线报告，方便用户无人值守测试后对测试数据进行分析，让运维更安心从容。

搭配华为云多款产品完美扫清未知风险

CPTS可与华为云一站式微服务云应用平台ServiceStage无缝搭配使用，同时实现应用的快速部署、APM监控能力；可提供每个微服务实例中CPU/MEM/磁盘/网络等资源的实时或离线监控、以及微服务调用全流程的调用链跟踪分析，帮助用户实现微服务上线前性能调优，分析服务、APP中的问题，预知未来风险，提前做好防范。

与APM的联动也可满足大型企业对服务实现高级监控，帮助企业降低成本、提升效率。现阶段已应用于吉利汽车的秒级抢购业务测试上，以确保系统性能达标。

凭借华为在软件测试领域20年以上的技术积累，致力于帮助用户真实还原复杂业务场景，通过虚拟波峰波谷的不同时段流量压力来检测系统瓶颈及问题，帮助用户发现未曾到来的业务场景挑战。

目前，刚刚上线的向用户免费开放（模拟一万并发用户以内），欢迎访问华为云官网免费使用。

点击了解云性能测试服务 CPTS：http://huaweicloud/product/cpts.html

一、测评背景

随着云计算的不断普及，价格不再是人们主要关注的方面，性能成为了用户选择云计算用户的重要参考因素。但是，性能如何判断好坏？ 计算能力是云服务的一个重要能力，我们部署在云上的很多业务都是计算密集型的应用，计算能力的强弱对于云服务的性能至关重要。

测评对象及测评方法

测评对象：阿里云 ECS、腾讯云 CVM

测评方法：创建两台云主机，借助 Sysbench 来进行性能测试，通过 Sysbench 的测试结果来进行对比两家云主机的计算能力。

测试云主机的具体配置

综合测评结果：测评结果

单线程下计算能力：腾讯云优于阿里云，单体性能更为强劲多线程计算能力：多线程下阿里云优势凸显，腾讯云后劲不足

1.单线程计算能力：腾讯云优于阿里云，单体性能更为强劲

在进行单线程的计算测试时，前期两家差距不大，但是在进行数值较大的计算时，是可以明显看出不同的，阿里云在单线程上要差于腾讯云。

2.多线程计算能力：

在多线程的情况下，前期基本相同，但在后期腾讯云颓势非常明显。

综合单线程和多线程的结果，我们猜测，腾讯云可能是针对单核开启了 Turbo 加速，而多线程情况下，由于 Turbo 加速难以发挥效用，导致出现了明显的差距。当然，也存在可能是腾讯云出现了严重的超卖现象，不同租户之间在进行资源抢夺，导致无法发挥较好的计算能力。如果你需求相对更高的性能而不是更高的性价比，那么阿里云会是你不错的选择，而腾讯云则更适合在预算不足情况下的过渡方案。

附：阿里云、腾讯云详细测评对比数据

企 业 上 云

企业“上云”计划

“企业上云”是指企业通过高速互联网络，将企业的基础系统、业务、平台部署到云端，利用网络便捷地获取计算、存储、数据、应用等服务，有利于降低企业信息化建设成本，构建工业互联网创新发展生态，促进实现制造业全过程、全产业链和产品全生命周期的优化，提升制造业与互联网融合发展水平。

“企业上云”步骤主要分为上云前的规划、设计，上云的实施以及上云后的验证和维护。具体“企业上云”流程如下：

1 上云规划

1、信息收集

“企业上云”需要进行严谨细致的调研工作，需要收集硬件及网络环境信息、现有及将来可能增加的业务各类需求、系统配置信息、应用系统信息、数据风险等。

2、需求评估

从业务需求的角度分析各业务的目前现状、存在的问题、是否可以云化、业务未来的发展需求，定制对各个业务系统迁移的目标。

从系统的角度分析各系统的目前现状，包括了主机、存储、网络及安全，分析系统存在的问题，根据评估结果进行规划。

从企业自身信息化水平的角度进行分析。对于有信息化基础并拥有信息系统硬件环境、维护开发队伍的企业，可根据企业发展规划，逐步进行新、老系统迁移。对于无信息化基础企业，以企业迫切需解决问题为导向，加快相关应用上线。

3、应用分析

应用分析是成功上云，降低业务停滞时间的关键。根据业务的负载、特性、复杂性、关联性分析确定并量化业务上云风险可能对业务造成的影响及损失，以确定业务上云的优先分批范围及上云策略。

4、风险分析

根据收集到的相关信息对目前系统进行业务上云的风险分析，分析各种潜在危险并针对可能发生的危险事件，采取相应措施。

5、上云策略

“企业上云”策略可遵循：统筹规划、分步实施、由易而难、由简单到复杂。一般顺序：（1）独立应用的系统，如邮件系统、合同系统；（2）应用堆叠的应用系统，如办公OA；（3）存在业务依赖的系统，如CRM、ERP、MES系统；

2 上云设计

1、上云计划

企业现有的信息系统分为业务高度依赖型、业务依赖型和非业务依赖型三类：

（1）7*24小时业务高度依赖的生产系统，迁移只能在线时间，迁移策略为：“在线迁移”；

（2）非7*24小时业务依赖的生产系统，迁移时可以接受一定的离线实现时间，迁移策略为：“离线迁移”；

（3）非业务依赖性的生产系统迁移可接受较长的离线时间，迁移策略是“分批次迁移”。

根据以上原则，综合考虑各应用系统及相关设备的调研分析情况，制定出详细的上云计划。

2、方案设计

方案包括：上云实施方案、应用上云方案、数据同步方案、上云回退方案等。

3 上云实施

1、模拟上云

正式上云前模拟一个批次的业务迁移（非正式迁移，业务不割接）。验证业务迁移的及时有效和正确率；针对模拟过程发现各类问题进行修正；改进业务迁移的流程和工作手册，以满足业务的实际需要。

2、系统测试

模拟上云完成后对模拟上云的业务进行一次系统测试，以确定业务迁移到云环境中后能够满足业务需求。

（1）性能测试，包括：上云后系统的应用性能测试；上云后系统的网络性能测试；上云后系统软件版本性能测试等。

（2）压力测试，包括：对上云后系统进行压力测试，并取得关键性能指标达到设计目标；从分支机构发起执行版本验证测试及必要的压力测试等。

（3）业务功能，包括：上云后系统与老系统的连接测试；对上云后系统运行批处理测试；完成数据同步后，执行批处理测试；完成数据同步后，从分支机构发起执行高风险业务功能的测试等；

（4）系统连接性测试，包括：上云后对外围系统，进行全面的连接测试；发现问题，提出整改目标；上云后系统与网络的连接测试等。

3、数据备份

正式上云前，为确保业务数据的完整性、降低上云风险，需要将业务系统及数据进行备份，为提高抗风险能力，建议采用多种备份方式、多分备份数据的方式对业务系统及数据进行备份。

4、上云部署

根据确定的业务上云方案，实施业务上云；根据业务上云方案测试迁移效果，并对业务上云后的系统参数和性能进行调整，使之满足业务系统的需要，并投入实际使用。

4 上云验证

1、上云评估

根据确定的业务上云方案，正式实施业务上云；根据业务上云方案测试业务上云效果，并对业务上云后的系统参数和性能进行调整，使之满足业务系统的需要，并投入实际使用。

2、业务检查

业务正式上云后，进行一定时间的试运行，检测业务上云后是否对业务造成影响，对出现的问题进行及时的解决。

3、问题优化

根据云上系统监控数据和业务系统发展规划，优化业务系统架构，消除性能瓶颈和风险，保障客户业务平稳运行。

5 云上维护

1、运行维护

为上云企业提供全面专业的运维/运营服务，进行资源开通、辅助上云、平台监控、故障排查、容量管理、升级重保、健康检查、性能报告等服务科目，可提供驻场服务、巡场服务和远程服务三种服务类型。

2、场景培训

针对企业客户使用场景，帮助企业熟悉和掌握云上业务操作和云服务技术，培养企业使用习惯，解答企业用户使用过程中遇到的各类问题。

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近年来，随着云计算技术的发展和各种诸如AWS、GCP、阿里云等云平台的日趋成熟，越来越多的的用户选择把系统搭建在云端，因此云测试的概念随即产生。云测试看字面意思就是关于云计算、云平台的测试，而它大体又可以分成两种类型：测试云（Test Cloud）和用云测试（TaaS）。 测试云，顾名思义测试的目标是云，测试者通过设计测试去保证云平台本身和部署在云端的应用正确性。而用云测试是指利用搭建在云端的测试服务 — TaaS （Test as a Service）来进行更高效的测试。云计算有着超大规模、虚拟化、高可靠性、高可伸缩性和按需服务等诸多优点，但平台的特殊性也给测试带来了新的挑战和机遇，其中性能测试受其影响颇深，本文旨在针对云测试的两种类型探讨云与性能测试。

测试云

云环境最大的特点就是能够通过高伸缩性按需为用户分配资源，也正是因为这个特点，我们对于基于云平台的性能测试与普通系统性能测试的最大的区别就是要考虑测试云服务的伸缩功能，因为云服务的伸缩功能可能存在以下风险：

云服务的auto scaling 不能执行

Auto scaling会造成服务崩溃

Scaling up时资源不足

因此我们设计的测试应该包含以下内容：

测试目标

确认auto scaling能够根据所制定的策略执行

确认auto scaling能得到相应的资源

确认云服务的性能能够满足不同的压力变化

测试方法

给云端系统一直施加压力到性能边界值后继续加压，随后给系统减少压力，观察系统在边界值前后的性能表现。

测试技术

利用load profile进行施压

边界值分析

Process cycle test

测试步骤

给系统施加压力，压力不会超过性能边界值

维持压力一段时间，确保系统在压力下的错误率在可接受范围内

给系统施加更多的压力，使系统超过性能边界值，我们期望系统会自动scale up

系统scale up之后，我们期望response time会下降，但是不会触发scale down

维持压力一段时间，确保系统在scale up后一段时间内的的错误率在可接受范围内

降低系统的压力到性能scale up前的状态，确保系统可以自动scale down

系统scale down之后，我们期望response time会有上升但不会重新引起scale up

期望结果

TaaS

在TaaS出现前，性能测试一般都是在本地的测试环境中通过几台电脑对被测环境加压进行的，在这种模式下，测试环境的搭建和维护不仅要耗费大量资源，而且测试环境由于并不能完全模拟真实生产环境以至于测试结果存在一定的局限性。而云计算出现后，一些基于云端性能测试服务（CLT – Cloud Load Test）相比于本地的性能测试展现出了很多优点：

CLT更简单，大多数情况下, 云端的资源更好管理，环境更容易搭建，用户只需设置简单的一些参数或者提供简单的测试脚本就能在云端执行测试。同时，很多CLT工具允许用户把不同性能测试工具的自动化脚本如Gatling，Jmeter，Selenium直接移植使用，为用户节省了二次开发时间。

CLT工具可以提供更多的load generator，压力测试中用户通过在云端启动load generator对被测系统进行施压，因为在云端可以调用资源体量巨大，因此用户可以完全模拟生产环境中可能面对的超大压力。

测试成本低。CLT提供的测试服务是按照云端机器的运行时间进行收费。在没有测试需求时，用户并不用为机器的运行和维护买单，大大降低了用户实施性能测试的成本，为一些没有大型长期性能测试需求的企业节省了许多开支。

CLT提供的测试硬件资源大多分布在全球不同区域，在进行性能测试时，用户可以根据可能的实际情况选择不同区域的机器定制化的为被测系统加压，所得的测试结果由于更接近真实的网络情况而更加准确。

目前市面上可以提供CLT的的产品很多，他们都有着自己不同的优点，比如SOASTA提供全面的云测试服务，功能强大，但收费较高，又比如最新技术雷达上新增的Flood IO也是一款简单好用的CLT服务，其优点在于允许客户把已有的Selenium，Gatling或者Jmeter的测试脚本直接在其平台上使用，为客户节省了许多迁移成本。现实中，大家可以通过自己项目的具体需求选择适合自己的云测试平台。

文／ThoughtWorks郑达夫

原文链接：http://insights.thoughtworks/cloud-and-test/