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[小 迪 导读]：在物联平台运行时，设施一直减少，平台压力一直减少，平台的承受能力至关重要。
| dgiot 计划 | 其余计划 |
|---|---|
| 模仿设施 + 实在设施测试平台承受能力 | 我的项目实际测试平台承受能力 |
压测背景
dgiot 海量用电信息采集与治理平台实现对关口、专变用户、专用配变、低压用户的采集全面笼罩对各类用电信息实现全面采集、监测；实现购电侧、供电侧、售电侧综合对立的信息管理，涵盖了传统意义上的厂站电能计量遥测、负荷治理、低压集抄等零碎满足售电企业电能信息精益化治理要求，为企业晋升疾速响应市场变动、疾速反映客户需要从客户用电信息的源头提供数据反对。平台不仅反对宽（窄）带载波、微功率、RS485、2/3/4G 等传统采集网络，同时反对 LoRa（WAN）、NB-IoT、ZETA 等新型物联网网络采集；为国家电网公司泛在电力物联网建设中的高频采集、停电上报统计、电表分钟级召测、电压电流采集等营销业务策略的施行提供贵重建设教训与技术撑持。同时，平台在反对单通道采集同时，新增了多通道采集与采集通道智能切换性能，岂但能够晋升采集成功率与稳定性，而且能够为传统用电信息采集优化运维模式、进步运维效率、进行物联网摸索利用提供典型教训。
平台基于弹性分布式计算的高扩展性技术架构，各组件充沛冗余实现高可靠性，次要实现自动化抄表、用电监测、线损剖析、配用电剖析等性能。同时，平台具备海量物联网连贯治理、设施治理、海量数据存储等性能，可提供笼罩电网畛域全产业链各业余方向的物联网增值服务；辅助实现配用电设备宽泛互联、信息深度采集的建设指标；实现用电侧采集监控深度笼罩，晋升终端智能化和边缘计算程度。应用精细化的数据采集技术，提炼数据模型，疾速迭代商用抄表用户服务，为用户提供智能化、个性化、精准化的商业抄表的高质量客户增值服务
测试目标
以后电里零碎用电信息采集业务过程管控以地市利用为主，重大不足省级采集日常监控、指标剖析、数据品质剖析等实时监控与智能剖析，数据可视化程度不高，需发展省级采集经营剖析与监控技术钻研工作，实现全省采集数据品质综合的管控与展现。此次压力测试的目标是：通过在测试环境中，使用压力测试策略和定制化测试工具（dgiot 虚构电表集群、虚构主站集群、虚构前置机集群）对 dgiot 海量用电信息采集与治理平台的要害节点进行压力测试。通过零碎内模仿 5 万集中器、3000 万智能电表（参照省级电力用户用电信息采集零碎规模）高频数据采集业务场景，利用迷信智能化采集策略与任务调度实现不同类型（周期工作、补抄工作、长期工作、即时工作）采集工作高效安稳的下发、执行、返回；利用定制化数据工具对海量采集数据进行疾速高效检索；利用影子设施对计量设施运行状态的在线监测；通过与模仿用电信息采集零碎主站的对接，模仿采集数据的节奏可控、策略可调的被动上报或高频度召测、召读即时响应；通过虚构发送的形式能够实现错峰被动上报，保障各服务运行稳固；提供规范 API 接口，可供数据分析、大数据挖掘；最终得出各零碎节点的性能状况指标数据，以此来对整个海量用电信息采集与治理平台性能做出评估。
术语、定义和缩略语
| 名称 | 解释 |
|---|---|
| 海量用电信息采集与治理平台 | 海量用电信息采集与治理平台是指通过物联网等技术手段及时采集用户用能数据，实现对各类用电信息实现全面采集、监测和动态分析性能的软件系统的统称。 |
| dgiot 全连贯高并发物联网设施云平台 | dgiot 全连贯高并发物联网设施云平台是指杭州 dgiot 自主研发的海量设施接入、设施治理平台，为各种跨平台物联网利用、行业解决方案等提供海量设施简便的云端接入、存储、计算、展示等综合服务 |
| 响应均匀工夫 | 申请从发送开始到接管完服务器响应后果的工夫 |
| 吞吐量 | 零碎最大的每秒解决申请量，单位是：申请 / 秒 |
测试内容和范畴
此次压力测试的内容和范畴是 dgiot 海量用电信息采集与治理平台采集工作综合治理模块、云设施治理模块、智能协定解析服务组件、数据网关服务模块，从数据采集数据开始到 dgiot 海量用电信息采集与治理平台展示数据、查问。dgiot 海量用电信息采集与治理平台又分为前后台，因为后盾应用频率较小，故不纳入此次压力测试范畴。因为整个业务流程须要和设施云平台交互，尽管设施云平台不在此次测试范畴内，但也须要模仿设施云平台向设施发动获取数据申请，测试整体业务性能。如发现由设施云平台引起的性能问题则推动内部解决，不作为此次测试的重点。此次只针对于海量用电信息采集与治理平台本身开发的海量工作抄表性能或接口服务程序进行测试。
测试环境筹备
测试对象
图 1：海量用电信息采集与治理平台业务数据流向图
dgiot 海量用电信息采集与治理平台前台利用的次要性能包含户表关系治理、工作综合治理、实时采集、设施治理、运行监控、数据展现、系统管理七大体系组成。因为实时采集和系统管理应用频率非常低，所以不作为此次测试对象。其余的功能模块按优先级由高到低顺次递加为：工作综合治理、运行监控、设施治理、实时采集、数据展现。在此选取了局部次要业务场景作为测试对象，一共有如下几点：
| 场景名称 | 业务场景形容 | 应用占比 | 数量级 |
|---|---|---|---|
| 登录 | 用户登录零碎关上首页 | 不计 | 500 个同时申请 |
| 工作综合治理 | 用户登录零碎，依据业务需要对抄表后果进行周期采集工作配置 | 40% | 5 万集中器、3000 万电能表 |
| 运行监控 | 用户登录零碎，到运行监控页面查看设施实时监控数据（在线状态、运行信息等） | 20% | 5 万集中器、3000 万电能表 |
| 设施治理 | 用户登录零碎后增删改查集中器、采集器、电能表信息 | 20% | 5 万集中器、3000 万电能表 |
| 实时采集 | 对指定电能表进行选定数据指标的采集，采集实现后间接返回采集后果 | 10% | 5 万集中器、3000 万电能表 |
| 数据展现 | 用户登录零碎查看用电信息采集数据，能够查看每个电能表的采集后果 | 10% | 5 万集中器、3000 万电能表 |
如图 1 所示，次要测试对象，共有如下四个：
1）dgiot 海量用电信息采集与治理平台影子设施的整体性能
2）与设施云平台交互的数据网关服务模块
3）智能协定解析服务组件
4）采集工作综合治理（次要是定时工作下发、工作执行性能）
各测试对象的具体阐明如下：
- dgiot 海量用电信息采集与治理平台（WEB 应用服务）
对于 dgiot 海量用电信息采集与治理平台（WEB 应用服务）局部，次要对应平台档案信息管理、设施治理模块；通过查看影子设施运行状况把握实在物理设施的运行状况，能够及时；理解智能电表、集中器的运行状况；对存在问题的设施进行检修与保护等。次要测试的是平台应用服务的均匀响应工夫和吞吐量等。
- 与设施云平台交互的数据网关服务模块
解决用电信息采集与设施云平台收发数据的程序是数据网关服务组件，单方依据设施云平台接入接口进行交互。设施云平台获取数据音讯为 DL/T645-2007 协定、Q/GDW1376.1-2013 电力用户用电信息采集零碎通信协议 - 主站与采集终端通信协议。
次要测试服务性能如下：
| 服务性能 | 性能形容剖析 | 应用占比 | 数量级 |
|---|---|---|---|
| 接管设施云平台透传过来的数据 | 这块性能包含以下几个步骤：1）设施云平台下发音讯给虚构电表获取采集数据。2）虚构集中器向设施云平台传输运行监测数据。3）设施云平台存储转发虚构集中器上传给它的数据。4）数据网关接管设施云平台透传过来的数据并写入音讯队列。 | 90% | 5 万集中器，3000 万电表 |
| 下发设施命令数据到终端 | 这块性能包含以下几个步骤：1）WEB 利用发动申请至平台。2）平台下发指令到音讯队列。3）程序到智能协定解析服务去获取下发指令下发到设施云平台。4）设施云平台转发到物理设施。 | 10% | 5 万集中器，3000 万电表 |
| 登录设施云平台与设施云平台放弃心跳连贯 | 虚构集中器收发数据之前须要登录到设施云平台，登录后须要定时发送心跳放弃激活状态。 | 忽略不计 | 单个虚构集中器每分钟发一次，每天 1440 次 |
针对数据网关服务模块次要测试的是程序收发数据的速度。
- 智能协定解析服务组件
该程序是用于从音讯队列中获取信息并解析成数据写入缓存和数据库中。从音讯队列里取工作数据、工作后果数据进行解决。针对这块程序次要测试程序的处理速度和稳定性。
- 工作综合治理模块（次要是定时工作配置、下发、工作执行性能）
定时工作一共有如下 7 个：
1）工作配置
2）策略配置
3）工作触发
4）工作下发
5）后果返回
6）工作后果存储
7）工作后果展现
这块次要测试的是定时工作在大数据量的状况下的稳定性、执行速度、存库成功率、抄表后果查问效率等。
网络拓扑构造
dgiot 海量用电信息采集与治理平台的网络拓扑结构图如下：
图 2：dgiot 海量用电信息采集与治理平台零碎网络拓扑结构图
各个测试对象对应上图中的部署机器如下：
1）”WEB 应用服务器 ” 部署的是 dgiot 海量用电信息采集与治理平台 web 利用（前端）、平台缓存是在 ” 缓存服务器 ”、平台数据库是在 ” 数据库 ” 服务器上。
2）与设施云平台交互的数据网关服务部署在 ” 接口服务器 ” 上。
3）音讯解析程序部署在 ” 智能协定解析解决服务器 ” 上。音讯队列独自部署在 ” 音讯队列服务器 ” 上。
软硬件环境
测试环境机器配置：
| 机型 | CPU | 内存 | 硬盘 | 数量和用处 |
|---|---|---|---|---|
| 云服务器 1 | Intel(R) Xeon(R) CPU E5-26xx 16 核 | 32G | 500G | 抄表平台服务：如缓存、音讯队列、虚构设施集群、智能协定解析程序 |
| 云服务器 2 | Intel(R) Xeon(R) CPUE5-26xx 4 核 | 8G | 200G | 根底档案，海量抄表后果存储 |
| 云服务器 3 | Intel(R) Xeon(R) CPUE5-26xx 1 核 | 1G | 50G | 抄表 web 应用服务，如档案查问、工作配置、抄表后果查问、运行监测等 |
测试策略和办法
针对 dgiot 海量用电信息采集与治理平台（WEB 利用）采纳的测试策略如下：
1、首先在数据库中把业务数据量加到压力测试标准值后，单次访问各次要页面性能，先确保平台上的各块性能在单次操作下，响应工夫不超过 5 秒。排除显著的性能问题。
2、选取典型省级用电信息采集业务场景，对整个平台进行负载测试。依照省级平台并发数，直到申请响应报错（包含服务器回绝、超时、程序报错）或者零碎、程序解体。因为工夫问题，此次不独自针对单个业务场景做测试，如果在测试过程中发现某个业务场景性能可能存在问题，再独自压测。
3、平台稳定性测试，在用户拜访峰值压力下，继续拜访平台性能，测试平台是否能长时间稳固运行。
预期失去的测试后果指标有：
| 指标名称 | 指标阐明 | 限度条件 |
|---|---|---|
| 最优并发数 | 在肯定限度条件下，平台所能接受的最大并发数（严格并发） | 在这个并发数下，均匀响应工夫不超过 5 秒，零碎无报错，服务器系统资源 CPU 不超过 75%，内存不超过 75% |
| 最大吞吐量 | 零碎每秒可能解决的最大申请数。单位：申请数 / 秒 | 在这个吞吐量下，均匀响应工夫不超过 5 秒，零碎无报错，服务器均匀系统资源 CPU 不超过 75%，内存不超过 75% |
| 均匀响应工夫 | 最优并发数下的零碎均匀响应工夫 | 条件同最优并发数 |
| 继续稳固运行工夫 | 在最优并发数下继续运行的工夫 | 继续稳固运行期间零碎不报错，不解体，系统资源占用稳固。个别不小于 72 小时。 |
针对 dgiot 数据网关服务的测试采纳如下策略：
1、先测试单次收发数据的解决响应工夫，排除显著性能问题。
2、再别离测试数据接管和下发的处理速度。测试数据接管速度的时候，写程序用协定模仿智能电表间接上传大量的实时监控数据。发送完后统计全副写入音讯队列的工夫、验证正确率。测试下发时，先在音讯队列中退出大量下发数据，再开启程序发送到设施云平台，记录音讯全副出队列工夫，即下发实现耗时。
3、最初测试程序较长时间运行的稳定性。
4、测试过程中须要监控音讯队列的解决状况和系统资源占用状况。
预期失去的测试后果指标有：
| 指标名称 | 指标阐明 | 限度条件 |
|---|---|---|
| 数据接管处理速度 | 在肯定限度条件下，程序处理音讯的速度（单位：音讯数 / 秒） | 在这个处理速度下，音讯处理错误率为 0，零碎无报错，服务器系统资源在解决实现后回落到正常值。 |
| 数据下发处理速度 | 在肯定限度条件下，程序下发音讯的速度（单位：音讯数 / 秒） | 在这个处理速度下，音讯处理错误率为 0，零碎无报错，服务器系统资源在解决实现后回落到正常值。 |
| 继续稳固运行工夫 | 在整体最大处理速度下，程序能继续稳固运行的工夫 | 运行期间零碎不报错，不解体，系统资源占用稳固（CPU 继续值不超过 85%，内存继续值不超过 85%，且执行完后迅速回落到正常值）。个别不小于 72 小时。 |
针对智能协定解析服务程序的测试采纳如下策略：
模仿实在海量电力集抄（3000 万智能电表）业务场景，筹备大量抄表业务数据音讯进入音讯队列，开启数据网关程序执行智能协定解析程序及入库操作，执行完后记录解决工夫，校验处理结果的正确性。
预期失去的测试后果指标有：音讯处理速度 5000 条 / 秒和最小继续稳固运行工夫（电信级稳固，年中断工夫不超过 5 分钟）。
针对定时工作的测试策略和办法如下：
在测试数据库中退出一定量的用电信息采集业务数据，而后开启各个定时工作执行，记录定时工作的执行工夫和资源耗费状况，校验处理结果的正确性。
预期失去的测试后果指标有：每个定时工作的执行耗时。
测试工具及程序
本次压力测试要应用到的测试工具和用处如下：
| 工具名称 | 工具用处 | 工具版本 |
|---|---|---|
| 虚构电表 | 用于模仿海量集抄场景 | V3.0 |
| 虚构集中器 | 用于测试虚构电表协定；模仿海量电表采集网络 | V2.1 |
| 虚构主站 | 用于测试用采主站规约；模仿用采主站对接场景 | V1.5 |
本次 dgiot 海量用电信息采集与治理平台测试应用开源压力测试工具虚构电表模仿用智能电表接管平台数据状况，通过 MQTT 通信实现采集数据回传，对被测系统进行负载测试。如果在测试 WEB 利用过程中发现某些页面单次访问加载工夫很慢则采纳 ChromeNetwork 工具进行排查。对于服务器端应用 Grafana 服务间接通过指标拉取数据，或者间接地通过两头网关拉取数据实现。
监控的目标依据压力测试下不同业务场景、不同复杂度环境的下服务器的性能指标、平台业务数据指标确定平台的运行状况，对平台调优，确保平台能够反对等同规模实在场景业务的运行。
本次压力测试要应用到的测试程序及其性能定义如下：
| 程序名称 | 程序次要实现性能 | 程序开发语言 | 应用阐明 |
|---|---|---|---|
| 虚构集中器 | 模仿物理集中器设施向设施云平台上传监控数据 | ERLANG | 抄表工作启动后均匀每隔 4 秒钟发送 5 万条音讯到数据网关服务 |
系统资源监控及关注指标
每次压力测试后果数据由测试工具 Grafana 自带的监听器收集成聚合报告。
压力测试报告需关注的参数和指标如下：
| 指标名称 | 性能参数 | 阐明 | 失常范畴值 |
|---|---|---|---|
| 均匀响应工夫 | average | 指单次测试总申请数的均匀响应工夫 | 小于 3 - 5 秒 |
| 两头工夫 | Median | 中位数，也就是 50 % 用户的响应工夫 | 小于 3 秒 |
| 90% 申请响应工夫 | 90%\_line | 90 %申请的响应工夫 | 小于 5 秒 |
| 最大响应工夫 | Max | 单次测试中最大的响应工夫 | 小于 5 秒 |
| 事务错误率 | error% | 本次测试中谬误的申请数 / 申请总数 | 等于 0% |
| 吞吐量 | Throughput | 示意每秒实现的申请数 | 越大越好 |
| 每秒数据量 | KB/Sec | 每秒从服务器端接管到的数据量 | 略小于带宽 |
服务器资源占用监控工具选用 Prometheus 服务来监控，具体须要监控的服务器指标有：
| 指标名称 | 阐明 | 失常范畴值 |
|---|---|---|
| CPU 使用率 | 服务器的 CPU 使用率 | 不超过 80% |
| 内存使用率 | 程序的内存使用率 | 不超过 75% |
| 均匀负载 | 过来 1 分钟、5 分钟、15 分钟内运行过程队列中的均匀过程数量 | 不超过测试服务器外围数（16）的一半，8 |
对于数据库须要监控的指标有数据库连接数、SQL 执行工夫、监控执行太慢的 SQL。对于 web 服务器须要监控的有：以后连贯申请数、log 日志。
测试后果
dgiot 海量用电信息采集与治理平台
测试环境筹备：
测试机器内存应用状况：（开销安稳，低于 50% ）
测试机器 CPU 使用率：（开销安稳，无显著）
测试加载智能电表（ 3000 万）：
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测试加载集中器（ 50000 台）：
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智能电表运行监控：
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集中器运行监控：
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测试后果
依据测试计划既定的测试策略和办法，测试出 dgiot 海量用电信息采集与治理平台性能状况如下：
- 次要业务性能的单次响应工夫
| dgiot 海量用电信息采集与治理平台次要页面单次访问耗时测试 | ||
|---|---|---|
| 前置条件 | 5 万集中器，3000 万智能电表 | |
| 应用工具 | ChromeNetwork：用于页面加载耗时剖析 Grafana：用于监测服务器端响应工夫 | |
| 页面 / 性能名称 | 申请响应均匀工夫 | 页面加载总耗时 |
| 用户登录 | 359ms | 1.6s |
| 首页 | 371ms | 2.6s |
| 档案管理 | 343ms | 3.37s |
| 集中器治理页面 | 382ms | 1.2s |
| 采集器治理页面 | 196ms | 500ms |
| 智能电表页面 | 255ms | 579ms |
| 定制工作治理页面 | 755ms | 2084ms |
| 关上实时采集页面 | 419ms | 2295ms |
| 近程管制 | 117ms | 453ms |
| 工作治理页面 | 175ms | 460ms |
| 主站交互页面 | 360ms | 505ms |
| 运行监控 | 375ms | 3.22s |
| 抄表后果查问 | 228ms | 800ms |
| 配置工作页面 | 576ms | 1s |
| 工作详情 | 167ms | 413ms |
| 立刻补抄 | 341ms | 586ms |
| 集中器根本信息 | 220ms | 300ms |
| 新增档案 | 100ms | 400ms |
| 测试后果 | 测试通过（平台的次要性能页面无单次访问响应特地慢的性能） | |
| 测试通过规范 | 1）每个页面性能单次访问加载总耗时不超过 4 秒。2）服务器响应工夫不超过 1 秒。 | |
| 备注阐明 | 1. 页面加载总耗时是指：浏览器首次发送申请到页面齐全加载进去的工夫。2）服务器响应工夫是指：发送申请到服务器端，服务器端返回的工夫，不算客户端加载出现工夫。 |
|
- 平台整体负载测试
| dgiot 海量用电信息采集与治理平台整体负载测试 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 测试目标 | 测试平台能接受在 3000 万台电表采集压力下的运行状况 | ||||
| 电能表数量 | 均匀采集工夫 | 吞吐量 ( 次 / 秒) | 错误率 | 系统资源占用（均匀） | 测试后果 |
| 3000 万 | 0.2ms | 5000 | 0 | 利用：CPU42.7%，内存 40.2% 数据库：CPU19.9%，内存 28.8% | 通过 |
| 测试论断 | 1）数据库均为单机的环境下，平台能反对 20000 个并发抄表后果申请 2）平台最大吞吐量为 46 个申请每秒（3000 万电表条件下） |
发现的问题
暂无
海量数据网关服务
测试与设施云平台交互的数据收发模块分为两局部：一部分是虚构设施（集中器、智能电表）采集数据、登录与心跳接管，另一部分是采集工作指令、登录确认、心跳确认数据下发。次要测试程序收发数据的速率是否安稳。
测试后果
- 测试数据上传下发音讯
| 数据上传下发测试 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 测试目标 | 测试程序解决数据接管下发的速度 | ||||
| 上传 / 下发 | 解决音讯总量 | 总耗时 | 错误率 | 系统资源占用 | 测试后果 |
| 上传音讯 | 3000 万条 | 1.67h | 0 | 均匀 CPU 40%，内存开销 45% | 通过 |
| 继续三天，每分钟 30 万数据 | 72 小时 | 0 | 均匀 CPU 40%，内存开销 45% | 通过 | |
| 下发音讯 | 3000 万条 | 1.67h | 0 | 均匀 CPU 35%，内存开销 40% | 通过 |
| 继续三天，每分钟 30 万数据 | 72 小时 | 0 | 均匀 CPU 35%，内存开销 40% | 通过 | |
| 测试论断 | 数据网关服务接管上传数据速度为：5000 条 / 秒数据网关服务解决下发数据速度为：5000 条 / 秒 | ||||
| 备注阐明 | 1）3000 万台智能电表，每台设施 1 条数据流，则实现一次采集数据 3000 万上传的工夫是 1.67h，能够满足业务需要。2）每天凌晨设施指令下发是 3000 万，全副下发结束是 100 分钟，也满足业务需要。 |
发现的问题
暂无
智能协定解析服务
测试后果
| 音讯解析程序测试 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 测试目标 | 测试音讯解析程序的处理速度 | ||||
| 音讯总数 | 总耗时 | 均匀入库速度 | 是否全副入库 | 系统资源占用 | 测试后果 |
| 47452 | 1 分钟 | 47452 条 / 分钟 | 是 | 利用：CPU 45%，内存 38.1% 数据库：CPU 35%，内存 32% 队列 / 缓存：CPU 10%，内存 10% | 通过 |
| 2417520 | 10 分钟 | 241752 条 / 分钟 | 是 | 利用：CPU 42%，内存 40.2% 数据库：CPU 35%，内存 31% 队列 / 缓存：CPU10.8%，内存 10% | 通过 |
| 17456800 | 60 分钟 | 290945 条 / 分钟 | 是 | 利用：CPU 38.9%，内存 40% 数据库：CPU 35%，内存 33% 队列 / 缓存：CPU 11.2%，内存 8% | 通过 |
| 3000 万 | 105 分钟 | 285714 条 / 分钟 | 是 | 利用：CPU 50%，内存 39.3% 数据库：CPU 33%，内存 32% 队列 / 缓存：CPU 11%，内存 9% | 通过 |
| 测试论断 | 智能协定解析解决数据均匀 30 万条 / 分钟。若以 100 分钟作为每台智能电表的采集周期，每台虚构集中器承载 1 个数据流，则可撑持 3000 万台设施，已达到业务要求。该程序能在数据量大时，继续不间断正确处理数据 72 小时以上，能稳固反对数据日常采集解决。 |
发现的问题
暂无
工作综合治理
测试后果
测试抄表工作配置：
定时工作次要测试工作执行工夫，具体测试后果见下表：
| 定时工作名称 | 执行频率 | 数据量 | 执行耗时 | 程序是否报错 | 测试后果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 革除数据库表数据 | 1 | 10 亿条 | 10s | 否 | 通过 |
| 电表档案入库 | 1 | 3000 万 | 1h | 否 | 通过 |
| 抄表工作下发 | 2h | 3000 万条 | 1.67h | 否 | 通过 |
| 定时策略扫描 | 10s | 5 万 | |||
| 否 | 通过 | ||||
| 补抄策略下发 | 2h | 0- | |||
| 否 | 通过 | ||||
| 抄表后果查问 | – | – | – | 否 | 通过 |
| 系统资源占用 | 工作闲暇时, 系统资源应用统计如下：应用服务：CPU 应用 0.7%, 内存应用 4.1%；数据库服务：CPU 应用 0.7%，内存应用 21.5% 多任务并行执行时, 系统资源应用统计：应用服务：CPU 应用 50%, 内存应用 10%; 数据库服务：CPU 应用 25%，内存应用 58% |
|
| 测试论断 | 依照 5 万集中器、3000 万智能电表的业务量测试后果，所有定时工作的执行速度都可能满足业务需要 |
发现的问题
暂无
测试论断及指标
界面测试
平台实现与设计稿统一。站点的导航条地位，导航的内容布局，首页出现的款式与需要统一。网站的界面符合标准和标准，直观性强。
功能测试
分不同账号、总权限账号, 以及管理员账号别离进行功能测试。
1: 链接测试无问题, 不存在死链接, 测试链接都存在.
2: 对页面各个不同数据的测试, 次要的出入库, 销售报表, 订单查看治理等一一对应, 不存在数据有误差的问题.
兼容性测试(Windows 下)
测试总的浏览器包含: 谷歌浏览器, 360 浏览器,IE 浏览器, 测试通过, 次要逻辑以及主要性能均运行失常；
【注】：因浏览器的差别, 有时候会导致界面浏览的显示差别。
易用性
网站实现了如下易用性：
- 输出限度的正确性
- 输出限度提示信息的正确性，可了解性，一致性
- 界面排版好看
- web 利用零碎易于导航，直观
- web 利用零碎的页面构造、导航、菜单、连贯的格调统一
负载 / 压力测试
本次测试次要进行了压力测试:
测试整体后果：
<img width=”100%” src=”http://dgiot-1253666439.cos.ap-shanghai-fsi.myqcloud.com/shuwa_tech/zh/blog/study/press/%E6%B5%8B%E8%AF%95%E4%B8%BB%E9%A2%98%E7%BB%93%E6%9E%9C1.png” >
单库 5 亿抄表后果下查看单个工作的抄表后果：
<img width=”100%” src=”http://dgiot-1253666439.cos.ap-shanghai-fsi.myqcloud.com/shuwa_tech/zh/blog/study/press/%E6%8A%84%E8%A1%A8%E7%BB%93%E6%9E%9C1.png” >
依照集中器查问抄表后果：
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| 能耗监控我的项目压力测试后果 |
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| dgiot 海量用电信息采集与治理平台性能状况 |
| 1、dgiot 海量用电信息采集与治理平台单机（16 核 32G），模仿 5 万台集中器、3000 万只电表，每 2 小时进行一轮抄表，WEB 应用服务均匀响应工夫（去除网络时延外）均小于 100 毫秒 2、dgiot 海量用电信息采集与治理平台单机（16 核 32G），模仿 5 万台集中器、3000 万只电表，每 2 小时进行一轮抄表，服务器继续 72 小时以上稳固运行，应用服务器资源应用，均匀 CPU 使用率低于 50%，内存使用率低于 50%；数据库服务器资源应用，均匀 CPU 使用率低于 60%，内存使用率低于 50% |
| 与设施云平台交互的数据网关服务性能状况 |
| 1、接管完 3000 万条设施云平台上传的音讯总耗时 1.67 小时，均匀 5000 条 / 秒 2、单纯解决完上行音讯队列中的 3000 万条音讯共耗时 80 秒，均匀 375 条 / 秒 3、在同时不间断解决上传下发音讯的状况下，至多可继续运行 24 小时，无丢包无异样，服务器资源占用放弃在平安范畴内 |
| 智能协定解析服务和工作综合治理性能状况 |
| 1. 3000 万电表工作下发解析 2. 每 10s 所有集中器抄表一次，5000 条抄表后果每秒入库 3. 凌晨革除数据库表数据工作执行内实现 4. 当日能耗统计工作执行 3000 万数据耗时 103 秒 5. 整点报告定时工作执行耗时 142 秒 6. 工作策略下发（50000 条数据）定时工作执行耗时 1 秒 7. 定时策略定点扫描工作耗时 1 秒内 8. 定时策略下发（50000 条数据）定时工作执行耗时 10 秒 |
| 测试后果数据整体剖析 |
| 依据海量用电信息采集与治理平台的架构联合以上性能数据，对系统有 5 万集中器、3000 万台智能电表接入后的性能进行如下剖析：1、3000 万智能电表采集数据，同时上传通过数据网关服务，进入队列的工夫大概 20 秒；进入队列后，智能协定解析全副解决入库的耗时大概是 3 分钟，设施采集周期为 120 分钟，因而不会产生数据的积压提早，满足业务要求。若以 1 小时作为每台设施的采集周期，每台智能电表 1 个数据流，则最大可撑持 3000 万台智能电表同时采集数据。2、3000 万台智能电表，隶属于 5 万个台区（设定 1 个台区 1 个物理集中器），平台每天可反对全副电表执行 12 轮次的抄表工作，不仅能可能满足以后业务需要，同时反对高频数据采集。且以上后果只是单机性能，如进行横向扩大，则每减少一台机器，预测可反对的接入智能电表数量减少 80% 以上。3、零碎的后盾定时工作大多设置在凌晨开始执行，且在业务量级为 3000 万智能电表时，执行速度仍放弃在毫秒的级别，且资源占用率较低。满足日常海量抄表的需要，同时可反对高频采集、电压电流采集、电压治理跟踪等业务扩大。 |
| 论断概述 |
| 通过上述剖析可得出以下论断：1、海量用电信息采集与治理平台，可能满足 50000 台物理集中器、3000 万台智能电表接入与日常数据采集要求，通过集群化部署，可反对接入设施的有限扩大。2、dgiot 海量用电信息采集与治理平台，单台测试机可反对省级用电信息采集业务的稳固发展。 |
测试过程经验总结
本次压力测试模仿 5 万个物理集中器、3000 万智能电表的实在用电信息采集场景（参照省级电力营销计量实在业务场景设计），进行 72 小时不间断压力测试，每 2 小时实现一轮全局抄表、补抄，测试期间服务运行稳固；测试服务器（单台，12 核，48G 内存）各项指标安稳；采集任务调度执行满足要求，抄表成功率（根本稳固趋近于 100%）高于传统用采零碎。在稳定性与性能方面，可达到电信级的指标。
测试次要数据阐明：
海量用电信息采集与治理平台 V2.0，可满足 5000 台物理集中器、3000 万台智能电表业务承载；通过集群化部署，可反对物理集中器对接、智能电表的有限扩大。
[小 迪 点评]
- dgiot 电表集抄压测，在稳定性与性能方面体现优异。
- dgiot 电表集抄更是绝对于传统抄表升高用户老本。
想理解更多 dgiot 的具体细节，欢送大家在 GitHub 上查看相干源代码。
