淘宝线上线下性能跟踪体系和容量规划       淘宝技术质量部-TAAS发展-性能评测 吴毓雄                           1
大纲•   原有的性能测试•   现在的性能跟踪体系•   容量规划•   性能跟踪体系和容量规划的思想•   数学建模
淘宝原有的性能测试• 线下测试环境进行• 测试完成之后即发布上线,正式运行    测试环境       生产环境  性能测试需求         运行           发  执行性能测试   布   性能优化  性能测试报告
淘宝现有的性能跟踪体系• 打破开环的传统模式• 评估生产高峰期性能状况 性能测试需求   执行性能测试     性能优化   性能测试报告                                   发                 ...
性能跟踪体系目标• 性能跟踪体系的目标  测试阶段和生产阶段脱节了?  测试结果与生产之间存在差异化?  性能指标很多,难以评估?
性能跟踪体系特点•   性能跟踪体系的特点     使线下性能测试和线上性能跟踪形成闭环     提出性能健康指数,实现性能评分     提出线上线下换算系数,实现线下测试结果和     线上性能之间的换算     精准推送,引导用户逐...
性能跟踪体系结构剖析              线下压测      线下性能基线值      线上线下换                       淘宝网性能       算系数    线上容量      生产线容量值    健康指数    ...
容量规划• 系统容量和成本  针对交易相关的核心应用  按层级划分实施容量规划  最小单位为一个应用系统• 系统扩容方案  扩容建议  直接关联的应用系统
性能跟踪和容量规划的思想• Turn data to information• Closed cycle• Mathematical Modeling
数学建模 I• 线上线下换算系数  y = f(x)  y 表示线上的tps  x 表示线下测试的tps
数学建模 II• 性能健康指数  公式  表示健康指数  表示各项指标的权重  表示各健康区间的分值系数
数学建模 III• 容量规划  采集每天pv作为数据源  消除异常数据噪音  以月为周期,寻找变化规律
淘宝线上线下性能跟踪体系和容量规划-Qcon2011
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淘宝线上线下性能跟踪体系和容量规划-Qcon2011

  1. 1. 淘宝线上线下性能跟踪体系和容量规划 淘宝技术质量部-TAAS发展-性能评测 吴毓雄 1
  2. 2. 大纲• 原有的性能测试• 现在的性能跟踪体系• 容量规划• 性能跟踪体系和容量规划的思想• 数学建模
  3. 3. 淘宝原有的性能测试• 线下测试环境进行• 测试完成之后即发布上线,正式运行 测试环境 生产环境 性能测试需求 运行 发 执行性能测试 布 性能优化 性能测试报告
  4. 4. 淘宝现有的性能跟踪体系• 打破开环的传统模式• 评估生产高峰期性能状况 性能测试需求 执行性能测试 性能优化 性能测试报告 发 布 生产性能状况 运行
  5. 5. 性能跟踪体系目标• 性能跟踪体系的目标  测试阶段和生产阶段脱节了?  测试结果与生产之间存在差异化?  性能指标很多,难以评估?
  6. 6. 性能跟踪体系特点• 性能跟踪体系的特点  使线下性能测试和线上性能跟踪形成闭环  提出性能健康指数,实现性能评分  提出线上线下换算系数,实现线下测试结果和 线上性能之间的换算  精准推送,引导用户逐步查找性能瓶颈  优化跟踪,推动线上性能问题的优化工作
  7. 7. 性能跟踪体系结构剖析 线下压测 线下性能基线值 线上线下换 淘宝网性能 算系数 线上容量 生产线容量值 健康指数 线上监控 生产线真实性能值淘宝网性能跟 线上线下性能跟踪 报告踪体系 性能健康指数报表 1.跟踪方案 2.推动优化 3.提前预警
  8. 8. 容量规划• 系统容量和成本  针对交易相关的核心应用  按层级划分实施容量规划  最小单位为一个应用系统• 系统扩容方案  扩容建议  直接关联的应用系统
  9. 9. 性能跟踪和容量规划的思想• Turn data to information• Closed cycle• Mathematical Modeling
  10. 10. 数学建模 I• 线上线下换算系数  y = f(x)  y 表示线上的tps  x 表示线下测试的tps
  11. 11. 数学建模 II• 性能健康指数  公式  表示健康指数  表示各项指标的权重  表示各健康区间的分值系数
  12. 12. 数学建模 III• 容量规划  采集每天pv作为数据源  消除异常数据噪音  以月为周期,寻找变化规律

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