面向云测试的主机预测技术

• 作者: 刘坤 晋文明 李昌建 钱巨
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 云测试 负载测试 测试脚本 主机预测
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 云技术及大数据应用
• 页码范围: 150-154
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202002030

摘要

云测试用于云上管理和执行测试任务.由于云上的计算资源能够较为方便的扩展,而负载测试通常需要大量计算资源,因此负载测试非常契合基于云的测试方法.为了保证负载测试能够按照测试计划成功发起,并且不会出现资源不足或闲置,需要在测试执行前确定云上虚拟主机数目,而现有的研究还缺少此类技术.为此,提出了一种面向脚本化负载测试的云主机预测技术,在负载测试开始前执行小规模的负载测试,收集计算资源与测试负载的基础数据,在此基础上使用机器学习方法进行数据训练并预测主机数量.结果表明:提出的主机预测方法能够较好地预测出负载测试所需主机数目.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱巨	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	23	99	5.0	9.0
3	刘坤	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	10	24	3.0	4.0
5	晋文明	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	4	0	0.0	0.0
9	李昌建	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	4	1	1.0	1.0