hp perormance center-华克斯

为什么选择jia做法？

即使是xian进的性能的好处

测试自动化和管理系统可以

失败的时候没有实施，组织 -

的测试人员缺乏适当的知识或

当没有实施适当的过程时。但

未实现的收益只是损失的一小部分

不可避免地是系统效能低下的原因

用户体验和基础架构成本增加

无效的性能验证和优化。

在hp中记录了丰富的技能和熟练程度

绩效中心的jia实践反映了---

的知识增加了应用的好处

性能测试和管理流程。

使用hp performance ws=jia做法

允许您实现hp performance的优势

中心通过顺利实施：

?实现价值更快的时间

?降低实施失败的风险

?降低整个项目的总体拥有成本

3

这些jia做法既不是理论也不是抽象的，

而是从惠普诞生的真实的知识

---和惠普客户，创造新颖的解决方案

紧急问题和挑战性的服务提供

的问题。在hp performance ws=实施中 -

惠普将这些jia做法应用于您的具体应用

情况，为您创造ji的流程

推动长期成功。

惠普产品服务，

人与过程

实现持续，长期的---，

阳离子性能不仅仅是jia进的

技术。只需安装hao的技术

将没有什么好处。你的队伍必须能够

充分利用产品和您现有的产品

必须更新进程以包括其使用。

---的是，jia做法涵盖了三者之一

方面。惠普使用称为hp的三重方法

产品，人员和流程服务。惠普jia

做法涉及以下各个方面。

制品

hp安装相应的hp performance ws=

组件，以jia方式配置这些

您的情况，并将其整合到您现有的

硬件和软件基础架构。惠普团队

验证整个hp performance ws=测试

环境，包括---系统，负载发电机

和应用服务器，已正确安装和

配置足够的硬件。它被整合到

您的it环境，---注意事项

网络，安全等系统。

hp performance ws=

瓶颈和调整

对于符合性能目标的应用，hp perormance ws=经销商，其性能必须达到

连续监测。通过监控，我们获得了性能数据

用于诊断生产条件下的性能问题。这个

数据可能表明存在瓶颈，也就是一种情况

绩效监测jia实践指南

---章：介绍性能监控

hp performance ws=（12.53）第24页，共288页

整个系统的性能或容量受到一个单一的------

零件。

正式来说，瓶颈位于系统的关键路径上并提供

di吞吐量。在---服务器，---是基于web的系统中

可能是很多慢点，如cpu，内存，数据库，网络链接

等等。其中一些可以通过监视操作系统来识别

相关柜台，而有些则只能通过仪器定位

应用。

hp提供了一个产品，用于支持it的用于j2ee / .net的hp diagnostics

人士：

l主动检测生产中的问题。

l快速将问题分离到系统或应用层。

l确定特定应用程序组件的---原因。

应用程序可能在开发和qa环境中表现---，但失败

扩大或可能在生产中出现性能问题。重要的是要

了解应用程序运行的基础架构的影响

许多应用程序组件在性能交互时的行为

测试。从诊断的角度来看，重要的是能够隔离

应用程序架构的层次问题，应用程序组件，以及

对j2ee / .net性能问题有进一步的深入了解

j2ee / .net环境，并进入具有足够细节的实际逻辑来确定

问题的---原因。

从业务角度来看，充分利用系统资源的是

预期的目标 - 毕竟，所有这些cpu单元，大量的内存和光盘都已经支付了

以尽可能的忙。因此，一个非正式的定义

瓶颈将是资源得到充分利用的情况，有一个

队列进程/线程等待服务。

分布式环境---容易受到瓶颈的影响，原因如下：

l各种应用程序组件的操作系统数量众多

居住。

l组件之间的网络配置。

l防火墙和其他安全措施。

l数据库故障，模式设计---，缺少适当的索引

并且存储分区可能会使整个系统响应时间---减慢。

l线程管理无效同时使用减少。

l未验证的连接数量很多。

l由于线程池大小管理不畅，线程数越来越多。

l数据库连接池大小配置错误。

绩效监测jia实践指南

---章：介绍性能监控

hp performance ws=（12.53）第25页，共288页

l未优化的常用sql语句。

l没有内存调整，包括物理和共享，这是高容量所必需的

事务处理。

如上所述，性能监控理想地导致识别

瓶颈及其消除和/或应用程序调整。

上述80/20规则的另一个应用是80％的资源是

在任何给定的应用程序中消耗了20％的操作。不用说，

这些shou欢迎的操作可能是导致瓶颈的操作。

因此，改进这20％的代码可能会---降低整体性能。

性能调优的过程本身就是科学，部分是艺术，因为它可能

涉及在设计层面，编译层面，装配层面和运行过程中的---

时间。它通常不能没有权衡 - 通常只有一个或两个方面

可以在优化时解决，如：执行时间，内存

使用，磁盘空间，带宽，功耗或其他资源。对于

例如，增加缓存（和请求执行时间）会导致的内存

消耗，多处理器使用可能会使源代码等复杂化