有人了解浪潮AI服务器吗？它的推理测试性能咋样？

浪潮AI服务器还是很不错的。首先，浪潮AI服务器坚持自主研发，并以提升AI计算性能为主要方向，为用户提供领先的AI算力和成熟的生态支持。然后，浪潮AI服务器具有丰富的产品线，适用于智能客服、金融分析、智慧城市等各种AI应用场景。另外，浪潮AI服务器的推理和测试性能也十分强劲。比如，浪潮AI服务器NF5488A5在MLPerf全球AI基准性能测试中一举创下18项世界纪录，其中在ResNet50推理任务测试中，实现了549万/每秒的全球服务器最好成绩，相比2019年单服务器纪录提升3倍。

网站服务器的压力测试我觉得主要有一些几点。

1协议这边基本上以http或者https为主了，如果使用其他协议需要分析其打解包的方法。

2要产生一定的压力，压力源这边一定要有保证。一般都是用机器人来模拟压力，关于机器人的逻辑可以根据具体业务来开发。

3需要观察在一定压力下，服务器的各项性能指标（cpu，内存，IO，网络流量）进行观察，比如内存是否有泄漏，cpu利用率过高的情况。

4压力测试应该是一个持续性的过程，在这个过程中需要统计服务器的性能数据，包括tps，以及机器的负载情况等。据此可以分析服务器的瓶颈在何处，后续可以针对优化。

5目前大部分的服务器都部署在Linux系统上，测试同学还需要掌握相关的Linux命令以便可以更好的测试。

如果你觉得前面的太麻烦，可以来WeTest服务器压力测试高并发，实时性能报表，专家级性能优化建议，目前我们正在做网站压测这一块，你要做的仅仅是填下被测的URL即可，压力源、数据统计这些琐碎的工作交给我们就行了。

如何进行网站的压力测试？

网络化和互联网的盛行，使得网站已成为现代化科技的重要组成部分。在如此庞杂复杂的互联网当中，网站建设的人们需要将网站的可靠性、性能、安全等方面兼顾进行考虑，以确定网站的持续发展。其中，网站压力测试的问题，已成为企业保证网站质量及可用性的必须问_之一。那么，如何进行网站的压力测试呢？

1、测试原理

压力测试通过特定的测试工具对大量的请求进行模拟，从而观察网站在承受压力下的反应。在测试过程中，需关注的主要指标有：响应时间、并发访问量、最大承受峰值和稳定性等。只有更好地掌握这些参数，才可更加准确地分析产生的结果。

2、测试工具

目前，市面上有很多的测试工具，如ApacheJMeter、BeesWithMachineGuns、LoadImpact、LoadRunner等等。这些测试工具反映呈现范围不等，基于云计算、离散地参考值或脚本语言进行。企业选择压力测试工具时，需清楚地了解其优缺点，再根据具体的测试目的进行选择。其中，ApacheJMeter是一个比较流行的工具，它支持对默认的协议模型进行自定义，能够模拟出多种类型的请求。

3、测试过程

在进行网站压力测试前，需对测试环境进行搭建，主要包括测试服务器、数据库、网络等方面。同时，需根据网站应用的实际情况，设计具体测试方案。在具体测试过程中，按照预设测量指标，开发相应的测试脚本然后启动，进而收集测试数据和相关的系统、性能信息，以便进一步分析调整。

4、结果分析

在测试结果分析方面，可根据测试指标将结果分为有用指标和无用指标。有用指标包括：平均响应时间、最大响应时间、通过率等数据。无用指标包括：请求失败数、错误记录数等。通过分析这些指标，可以对网站的性能、稳定性等方面进行全面的评估。对于数据量大情况下，建议借助专业的可视化工具，如Grafana来帮助用户更好地理解和分析数据。

综上所述，网站压力测试不是一件简单工作。企业需要在实践中总结经验，逐渐深入地进行网站压力测试，让企业可以长期稳定地面对新的业务和用户增长的压力，并为实现客户心愿做贡献。

网络性能主要有主动测试，被动式测试以及主动被动相结合测试三种方法

1主动测量是在选定的测量点上利用测量工具有目的地主动产生测量流量注入网络，并根据测量数据流的传送情况来分析网络的性能。

主动测量在性能参数的测量中应用十分广泛，因为它可以以任何希望的数据类型在所选定的网络端点间进行端到端性能参数的测量。最为常见的主动测量工具就是“Ping”，它可以测量双向时延，IP 包丢失率以及提供其它一些信息，如主机的可达性等。主动测量可以测量端到端的IP 网络可用性、延迟和吞吐量等。因为一次主动测量只是查验了瞬时的网络质量，因此有必要重复多次，用统计的方法获得更准确的数据。

要对一个网络进行主动测量，则需要一个面向网络的测量系统，这种主动测量系统应包括以下几个部分：

- 测量节点：它们分布在网络的不同端点上，进行测量数据包的发送和接收，若要进行单向性能的测量，则它们之间应进行严格的时钟同步；

- 中心服务器：它与各个测量节点通信，进行整个测量的控制以及测量节点的配置工作；

- 中心数据库：存储各个节点所收集的测量数据；

- 分析服务器：对中心数据库中的数据进行分析，得到网络整体的或具体节点间的性能状况

在实际中，中心服务器，中心数据库和分析服务器可能位于同一台主机中。

主动测量法依赖于向网络注入测量包，利用这些包测量网络的性能，因此这种方法肯定会产生额外的流量。另一方面，测量中所使用的流量大小以及其他参数都是可调的。主动测量法能够明确地控制测量中所产生的流量的特征，如流量的大小、抽样方法、发包频率、测量包大小和类型(以仿真各种应用)等，并且实际上利用很小的流量就可以获得很有意义的测量结果。主动测量意味着测量可以按测量者的意图进行，容易进行场景的仿真，检验网络是否满足QoS 或SLA 非常简单明了。

总之，主动测量的优点在于可以主动发送测量数据，对测量过程的可控制性比较高，比较灵活机动，并易于对端到端的性能进行直观的统计；其缺点是注入测量流量本身就改变了网络的运行情况，即改变了被测对象本身，使得测量的结果与实际情况存在一定的偏差，而且注入网络的测量流量还可能会增加网络的负担。

2被动测量是指在链路或设备（如路由器，交换机等）上对网络进行监测，而不需要产生流量的测量方法。

被动测量利用测量设备监视经过它的流量。这些设备可以是专用的，如Sniffer，也可以是嵌入在其它设备(如路由器、防火墙、交换机和主机)之中的，如RMON, SNMP 和netflow 使能设备等。控制者周期性地轮询被动监测设备并采集信息(在SNMP 方式时，从MIB 中采集)，以判断网络性能和状态。被动测量主要有三种方式：

- 通过SNMP 协议采集网络上的数据信息，并提交至服务器进行处理。

- 在一条指定的链路上进行数据监测，此时数据的采集和分析是两个独立的处理过程。这种方法的问题是OC48（25Gbit/s）以上的链路速度超过了 PCI 总线（64bit，33MHz）的能力，因此对这些高速链路的数据采集只能采用数据压缩，聚合等方式，这样会损失一定的准确性。

- 在一台主机上有选择性的进行数据的采集和分析。这种工具只是用来采集分析网络上数据包的内容特性，并不能进行性能参数的测量，如Ethereal 等工具。

被动测量非常适合用来测量和统计链路或设备上的流量，但它并不是一个真正的 QoS 参数，因为流量只是当前网络（设备）上负载情况的一个反映，通过它并不能得到网络实际的性能情况，如果要通过被动测量的方法得到终端用户所关心的时延，丢包，时延抖动等性能参数，只能采用在被测路径的两个端点上同时进行被动测量，并进行数据分析，但这种分析将是十分复杂的，并且由于网络上数据流量特征的不确定性，这种分析在一定程度上也是不够准确的。只有链路带宽这个流量参数可以通过被动测量估算出来。

被动测量法在测量时并不增加网络上的流量，测量的是网络上的实际业务流量，理论上说不会增加网络的负担。但是被动测量设备需要用轮询的方法采集数据、陷阱(trap)和告警（利用SNMP 时），所有这些都会产生网络流量，因此实际测量中产生的流量开销可能并不小。

另外，在做流分析或试图对所有包捕捉信息时，所采集的数据可能会非常大。被动测量的方法在网络排错时特别有价值，但在仿真网络故障或隔离确切的故障位置时其作用会受到限制。

总之，被动测量的优点在于理论上它不产生流量，不会增加网络的负担；其缺点在于被动测量基本上是基于对单个设备的监测，很难对网络端到端的性能进行分析，并且可能实时采集的数据量过大，且存在用户数据泄漏等安全性问题。

3主动、被动相结合测试

主动测量与被动测量各有其有缺点，而且对于不同的参数来说，主动测量和被动测量也都有其各自的用途。对端到端的时延，丢包，时延变化等参数比较适于进行主动测量；而对于路径吞吐量等流量参数来说，被动测量则更适用。因此，对网络性能进行全面的测量需要主动测量与被动测量相结合，并对两种测量结果进行对比和分析，以获得更为全面科学的结论。