[發明專利]一種基于精準化業務模型的性能測試方法和系統

在審

• 申請號: 202110259269.1
• 申請日: 2021-03-10
• 公開（公告）號: CN113516333A
• 公開（公告）日: 2021-10-19
• 發明（設計）人: 林驥;嚴國強;黃玲玲;王燕梅;郭超年;馬勝藍;程舒晗;王桐森
• 申請（專利權）人: 福建省農村信用社聯合社
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/02;G06F11/36;G06F16/245;G06F16/28
• 代理公司: 福州市鼓樓區京華專利事務所(普通合伙) 35212
• 代理人: 王美花

1.一種基于精準化業務模型的性能測試方法，其特征在于：包括：

步驟10、通過APM提供交易數據，通過定時跑批任務自動獲取所述交易數據，按一定的格式存放到文件服務器指定目錄路徑下；

步驟20、將所述交易數據存入數據庫；

步驟30、提取交易數據中相關系統數據進行可視化展示；

步驟40、通過人工篩選日交易高峰時段的建模區間，生成對應的業務模型或通過自動分析規則對交易數據進行分析得到對應的業務模型；

步驟50、輸出業務模型結果，根據該業務模型的最高交易量評估系統的處理能力，依據該業務模型進行測試模型的精準化構建，執行對應的性能測試流程。

2.如權利要求1所述的一種基于精準化業務模型的性能測試方法，其特征在于：所述步驟30具體為：提取交易數據中相關系統數據，通過Grafana可視化圖形展示工具將相關系統數據進行展示，所述相關系統數據包括日交易總量、每分鐘交易量、日交易曲線圖和日高峰時段交易占比。

3.如權利要求1所述的一種基于精準化業務模型的性能測試方法，其特征在于：所述步驟40進一步包括：

步驟41、根據需要選擇人工分析方式或自動分析方式得到相應的業務模型，若采用人工分析方式，則進入步驟42，否則，進入步驟43；

步驟42、依照展示出來的相關系統數據，通過人工篩選分鐘峰值時間點及日交易高峰時段的建模區間，分別得到分鐘峰值業務模型和日業務模型數據；

步驟43、自動獲取交易數據中的分鐘峰值時間點及分鐘峰值交易量，生成分鐘峰值業務模型數據，并計算出平均分鐘交易量最大的時段作為日建模區間，生成日業務模型數據；

步驟44、將所述分鐘峰值業務模型數據與已有的分鐘峰值業務模型數據進行匹配，若匹配成功，則更新已有的分鐘峰值業務模型中的數據，否則，新建分鐘峰值業務模型；同時將所述日業務模型數據與已有的日業務模型數據進行匹配，若匹配成功，則更新已有的日業務模型中的數據，否則，新建日業務模型。

4.如權利要求3所述的一種基于精準化業務模型的性能測試方法，其特征在于：所述步驟43進一步包括：

步驟431、通過定時任務自動執行SQL腳本獲取APM數據中的分鐘峰值時間點及分鐘峰值交易量，所述分鐘峰值時間點的獲取方式為：通過SQL腳本從存儲APM生產數據的數據庫中查詢出全天24小時內各分鐘時間點、各分鐘交易量，并按分鐘時間點分組、按分鐘交易量降序排列，取分鐘交易量最大的分鐘時間點作為分鐘峰值時間點，所述分鐘峰值交易量的獲取方式為：通過SQL腳本從存儲APM生產數據的數據庫中，查詢出分鐘峰值時間點的各交易總量；

步驟432、分析分鐘峰值的交易類型、各交易量以及各交易量與分鐘峰值各交易總量占比，并按交易類型分組、按交易量降序排列，生成分鐘峰值業務模型數據；

步驟433、設置一分割線，根據所述分割線獲取當日峰值區間集，并選取其中持續時間超過一預設分鐘數的峰值區間得到長時區間集合；

步驟434、計算長時區間集合的中每一區間平均分鐘交易量，取平均分鐘交易量最大值的區間作為日建模區間；

步驟435、通過SQL分析所述出日建模區間內的交易類型、各交易量以及各交易量與日建模區間各交易總量占比，并按交易類型分組、按交易量降序排列，生成日業務模型數據。

5.如權利要求3所述的一種基于精準化業務模型的性能測試方法，其特征在于：所述步驟44中的分鐘峰值業務模型和日業務模型均采用如下方式進行各自的模型匹配：

設置交易個數差值占比閾值為X，交易類型數差值占比閾值為Z，各交易占比差值閾值為Y；

判斷當前模型與已有模型的交易個數差值占比是否小于X，若是，則判斷當前模型與已有模型的交易類型數差值占比是否小于Z，若是則判斷當前模型與已有模型的各交易占比差值是否均小于Y，若是，則判斷為相同模型，取交易量更大的一組模型數據作為更新后的模型數據，結束流程；否則，均判斷為不同模型，新建模型。