[发明专利]一种基于大数据的测试模型构建方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据的测试模型构建方法，其特征在于，包括：

依据从系统上采集到的目标业务类型的单笔交易的数据信息，确定所述目标业务类型的单笔交易的资源开销值；其中，所述数据信息包括系统吞吐量和处理器利用率；

依据所述目标业务类型的业务量占比和所述目标业务类型的单笔交易的资源开销值，计算得到综合业务下单笔交易的资源开销计算值；其中，所述综合业务下的业务类型包含所有的所述目标业务类型；

在测试环境中获取综合业务下单笔交易的资源开销测试值；

依据所述资源开销测试值和所述资源开销计算值计算得到拟合因子；

依据所述拟合因子确定综合业务下单笔交易的资源开销修正值；

结合所述资源开销修正值、环境差异系数以及生产环境的业务量信息，获得系统性能测试模型；其中，所述环境差异系数为衡量所述测试环境和所述生产环境的环境差异指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据从系统上采集到的目标业务类型的单笔交易的数据信息，确定所述目标业务类型的单笔交易的资源开销值之前，所述方法还包括：

获取系统上每一种业务类型的业务量占比；

将业务量占比大于预设占比的业务类型作为所述系统的目标业务类型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述依据从系统上采集到的目标业务类型的单笔交易的数据信息，确定所述目标业务类型的单笔交易的资源开销值，包括：

在从系统上采集到的所述目标业务类型的单笔交易中确定所述目标业务类型的目标单笔交易；其中，所述目标单笔交易为在所述系统最大容量点之前采集到的单笔交易；

获取所述目标业务类型的目标单笔交易的数据信息；

利用所述目标业务类型的目标单笔交易的数据信息建立线性方程组；

利用最小二乘法解算所述线性方程组得到所述目标业务类型的单笔交易的资源开销值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述目标业务类型的业务量占比和所述目标业务类型的单笔交易的资源开销值，计算得到综合业务下单笔交易的资源开销计算值，包括：

将所述目标业务类型的业务量占比与所述目标业务类型的单笔交易的资源开销值相乘得到第一乘积值；

对所有的所述第一乘积值执行累加操作得到综合业务下单笔交易的资源开销计算值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述资源开销测试值和所述资源开销计算值计算得到拟合因子，包括：

计算所述资源开销测试值与所述资源开销计算值的比值；

将所述比值作为拟合因子。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述资源开销修正值、环境差异系数以及生产环境的业务量信息，获得系统性能测试模型之后，所述方法还包括：

当检测到用户输入的所述生产环境的参数信息时，根据所述参数信息和所述系统性能测试模型，获得所述系统于所述生产环境下的系统性能评估报告；其中，所述参数信息至少包括各类服务器个数和处理器个数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述资源开销修正值、环境差异系数以及生产环境的业务量信息，获得系统性能测试模型之后，所述方法还包括：

获取所述系统的历史业务数据；

通过分析所述历史业务数据获取所述系统的未来业务数据；

依据所述未来业务数据和所述系统性能测试模型，获取针对所述系统的所述生产环境的配置信息；其中，所述配置信息至少包括各类服务器个数和处理器个数。