TMPA-2013 Senov: Applying OLAP and MapReduce Technologies for Performance Testing Results Processing
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

TMPA-2013 Senov: Applying OLAP and MapReduce Technologies for Performance Testing Results Processing

on

  • 669 views

Tools & Methods of Program Analysis TMPA-2013

Tools & Methods of Program Analysis TMPA-2013
Senov, А , Kostroma State Technological University
Applying OLAP and MapReduce Technologies for Performance Testing Results Processing

Statistics

Views

Total Views
669
Views on SlideShare
615
Embed Views
54

Actions

Likes
0
Downloads
0
Comments
0

2 Embeds 54

http://tmpaconf.org 52
https://twitter.com 2

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

TMPA-2013 Senov: Applying OLAP and MapReduce Technologies for Performance Testing Results Processing TMPA-2013 Senov: Applying OLAP and MapReduce Technologies for Performance Testing Results Processing Presentation Transcript

  • Использование технологий OLAP и MapReduce для обработки результатов нагрузочного тестирования Сенов Андрей Аспирант, Костромской государственный технологический университет
  • Существующие решения 2 OLAP-серверы
  • Существующие решения 3 OLAP-серверы Клиентские приложения
  • Предлагаемое решение 4 Клиентское приложение: зачем, почему? • Нет возможности использовать для вычислений выделенный сервер • Современным настольным ПК OLAP под силу • Существующие клиентские решения неудобны
  • Предлагаемое решение Требования • Высокая скорость построения отчетов • Простота конфигурации • Масштабируемость • Кроссплатформенность (Windows, Linux) 5
  • Предлагаемое решение 6 Технологии • C++ • Qt Framework • MapReduce
  • SQL-запрос 7
  • SQL-запрос. Значения измерений. 8
  • SQL-запрос. Анализируемые значения. 9
  • Реализация гиперкуба 10 QList QStringList double
  • Построение отчета 11
  • Построение отчета. Формирование словарей. 12 QMap < “GW1”, -1> < “GW2”, -1> QMap < “FIXnExecutionReport”, -1> < “FIXnNewOrderSingle”, -1>
  • Построение отчета. Формирование словарей. 13 QMap < “GW1”, 0> < “GW2”, 1> QMap < “FIXnExecutionReport”, 0> < “FIXnNewOrderSingle”, 1>
  • Построение отчета. Заполнение. 14 QMap < “GW1”, 0> < “GW2”, 1> QMap < “FIXnExecutionReport”, 0> < “FIXnNewOrderSingle”, 1> 0 1 0 1 27 29 21 29
  • Построение отчета. Заполнение. 15 QMap < “GW1”, 0> < “GW2”, 1> QMap < “FIXnExecutionReport”, 0> < “FIXnNewOrderSingle”, 1> FIX ExecutionReport NewOrderSingle GW1 27 29 56 GW2 21 29 50 48 58 106
  • Оценка производительности 16 K= log2(N)*L
  • Вопросы и ответы 17 С П А С И Б О