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Hybrid Estimation of Navigation

Parameters from Aerial Image Sequence Dong-Gyu Sim,Sang-Yong Jeong,Doh-Hyeong Lee,

Rae-Hong Park,Rin-Chul Kim,Sang Uk Lee,and In Chul Kim

Abstract—This work presents a hybrid method for navigation pa-rameter estimation using sequential aerial images,where navigation parameters represent the position and velocity information of an aircraft for autonomous navigation.The proposed hybrid system is composed of two parts:relative position estimation and absolute position https://www.wendangku.net/doc/897270870.html,puter simulation with two different sets of real aerial image sequences shows the effectiveness of the proposed hybrid parameter estimation algorithm.

Index Terms—Aerial image,digital elevation model,image matching, navigation,recovered elevation model.

I.I NTRODUCTION

Estimation of navigation parameters is important for autonomous navigation and many approaches have been presented[1]–[5].This paper investigates the estimation of navigation parameters for an Manuscript received August13,1997;revised April27,1998.This work was supported in part by the Agency for Defense Development and by ACRC(Automatic Control Research Center),Seoul National University. An earlier version of this paper was presented at the IEEE International Conference on Image Processing,Lausanne,Switzerland,September1996. The associate editor coordinating the review of this manuscript and approving it for publication was Prof.Dmitry B.Goldgof.

D.-G.Sim and R.-H.Park are with the Department of Electronic Engineer-ing,Sogang University,Seoul100-611,Korea.

S.-Y.Jeong was with the Department of Electronic Engineering,Sogang University,Seoul100-611,Korea.He is now with the Kia Motors Corporation, Kwangmyung City,423–050Korea.

D.-H.Lee was with the Department of Electronic Engineering,Sogang University,Seoul100-611,Korea.He is now with Samsung Electronics Company,Ltd.,Suwon City,442–742,Korea.

R.-C.Kim is with the School of Information and Computer Engineering, Hansung University,Seoul136-792,Korea.

S.U.Lee is with the School of Electrical Engineering,Seoul National University,Seoul151-742,Korea.

I.C.Kim is with the Agency for Defense Development,Daejon305-600, Korea.

Publisher Item Identi?er S

1057-7149(99)01557-2.

Fig.1.Proposed integrated position estimation

system.

Fig.2.Relative position estimation.

aircraft using sequential aerial images.Because only the aerial image

sequence is used as an input in our navigation system,the navigation

system has advantages in that it is not detected by enemies nor guided

by external signals,compared with other active approaches.Also,

it can be attached to an aircraft without any special apparatus for

compensation of an attitude change.Two test aerial sequences used

in this work were acquired from a camera?xed on a light airplane and

a helicopter,in which the optical axis of the camera varies according

to the aircraft attitude.

This work presents an integrated system for navigation parameter

estimation using aerial sequence images.The main objective of the

paper is to develop an effective algorithm for real-time implementa-

tion.The proposed system is composed of two parts:relative position

estimation and absolute position estimation.The former is based on

stereo modeling of two successive image frames,whereas the latter is

accomplished by image matching with reference images or by using

digital elevation model(DEM)information.

1057–7149/99$10.00?1999IEEE

Fig.3.Displacement estimation based on stereo

modeling.

(a)

(b)

(c)

(d)(e)(f)

Fig.4.SPOT image matching for absolute position estimation.(a)Block diagram.(b)Reference SPOT image.(c)Input aerial image.(d)Model image of (b).(e)Line features extracted from (c).(f)Superimposed matching result of (d)and (e).

II.P ROPOSED I NTEGRATED S YSTEM FOR N A VIGATION P ARAMETER E STIMATION

Fig.1shows the overall block diagram of the proposed position estimation system that consists of relative and absolute position estimation parts,where I n is the current input aerial image,and n ,!n , n ,and h n represent roll,pitch,yaw,and altitude parameters of an aircraft at the n th frame,respectively.P rel;n and P abs represent the estimated relative and absolute positions,respectively.P DEM

,

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)(f)

Fig.5.High-resolution image matching for absolute position estimation.(a)Block diagram.(b)High-resolution reference image.(c)Input aerial image.(d)Edge image of (b).(e)Edge image of (c).(f)Superimposed matching result of (d)and

(e).

Fig.6.Absolute position estimation using DEM information.

P SPOT ,and P high denote the positions obtained by absolute position estimation algorithms using DEM,SPOT images,and high-resolution images,respectively.In the relative estimation part,a displacement of a camera (B n )between two successive frames is computed,

(a)

(b)(c)

Fig.7.Matching con?guration for absolute position estimation using DEM information.(a)Matching con?guration.(b)Feature points of M subblocks in the previous image (test sequence II).(c)Corresponding points in the current image for absolute position estimation using DEM

information.

(a)(b)

Fig.8.Estimated trajectories (test sequence I).(a)Estimated trajectory with relative position estimation only.(b)Estimated trajectory with relative and absolute position estimation.

based on stereo modeling,and the current position P n is obtained by accumulating the estimated relative displacement of an aircraft.Absolute position estimation is introduced to compensate for the error generated and accumulated in relative position estimation.This integrated system is controlled by the switching scheme,in which absolute position estimation is incorporated with a planned trajectory of autonomous navigation.Absolute position estimation is performed using images or DEM information.Absolute position

(a)

(b)

https://www.wendangku.net/doc/897270870.html,parison of the position error by relative and absolute position estimation.(a)Test sequence I.(b)Test sequence II.

estimation by image matching uses SPOT or high-resolution images for the reference images.The absolute positioning system with SPOT images is suitable for estimation of the current position in regions containing arti?cial structures.If high-resolution images are available, the current position can be obtained more accurately by the image matching algorithm,based on the Hausdorff distance(HD).Current position can also be estimated by matching the stored DEM with the recovered elevation model(REM),which is reconstructed from two successive image frames[6],[7].This approach requires very high computational complexity,thus an energy function,de?ned in terms of the current position,DEM,and matching positions,is introduced to alleviate the computational load.The current position is estimated by minimizing the energy function,resulting in reduced computational complexity with reasonable performance.Each part of the overall system will be presented in the following sections.

A.Relative Position Estimation

Relative position estimation sequentially computes the current position by accumulating the displacement of a camera estimated, relative to the previous position.Fig.2shows a block diagram for the proposed relative position estimation system,in which Z repre-sents one-frame time delay and MP0n denotes a feature point.The relative position estimation method recursively computes the relative displacement between two positions(P n01and P n)and updates the position of an aircraft by accumulating the relative displacement B n. In conventional approaches[4],a down-looking camera was used for easy image matching and simple extraction of navigation parameters. However,in our approach,since a camera is tightly attached to an aircraft,it is necessary to compensate for the attitude change of a camera between two successive frames.Thus,the previous input image I n01is transformed to I0n01for matching with the current input image I n.Matching pairs are detected by a block matching algorithm(BMA)employing the normalized correlation coef?cient (NCC)measure.Two-level hierarchical matching is employed to reduce the computational complexity.Then,the?nal matching point MP n with a subpixel accuracy is obtained by re?ning the coarse displacement with the?ne displacement estimated by the optical?ow method.So far,many optical?ow estimation methods have been presented[8];however,Horn and Schunck’s algorithm[9]is used in our approach,because it can yield a reasonable result for subpixel optical?ow estimation.

(a)

(b)

(c)

Fig.10.Estimated trajectories (test sequence II).(a)Estimated trajectory with relative position estimation only.(b)Estimated trajectory with relative and absolute position estimation.(c)Enlarged trajectory compensated by high-resolution image matching.

Fig.3shows displacement estimation,in which the proposed relative position estimation method extracts the displacement B n of an aircraft employing stereo matching with a feature point MP n

of the current input image I n and a feature point MP 0

n of the previous image I n 01.And (X N ,Y N ,Z N )represents the navigation coordinate,and B n can be expressed by T V n ,where T denotes the sampling interval and V n signi?es the velocity of an aircraft at frame n .f is a focal length of a camera and M n is a three-dimensional

(3-D)DEM position,corresponding to the feature point.R 0

n (R n )denotes the vector from the feature point in the previous frame I n 01

(matching point in the current frame I n )to the 3-D DEM position,and r 0n (r n )is its normalized vector.The proposed relative positioning algorithm was implemented in real-time on the TMS320C80[10].The error of the estimated navigation parameters,accumulated by relative position estimation,increases with time.Therefore,the position has to be compensated by absolute position estimation.B.Absolute Position Estimation

We propose an absolute position estimation algorithm that employs two approaches:matching based on reference images and DEM

information.In the case of image matching,if the position obtained by relative position estimation is located within the effective range (e.g.,400m)from the reference position prespeci?ed,the selected absolute position estimation method is activated.

Generally,navigation systems have been developed under the assumption that aircraft?y along a predetermined trajectory.Our system employs two different reference images:high-resolution aerial images and SPOT images.If high-resolution images of any spots along the trajectory are available as reference images,the absolute position can be estimated from them.Otherwise,the absolute position is estimated from the SPOT images.

In SPOT image matching,the extracted line features are used to match the SPOT image with the input aerial image[11].Because the input aerial images and SPOT images were obtained by different sensors,it is dif?cult to match two sets of images based on the gray level alone.However,it is possible to match the line features, if the images contain some arti?cial structures.These line features extracted from two sets of images are compensated by using the attitude information.But,it is necessary to compensate for warping, caused by the scale and attitude change of an aircraft.Then two sets of line features are matched based on their feature values,such as length,direction,and the relationship between them[12].The block diagram of SPOT image matching is shown in Fig.4(a),where the SPOT image model is constructed by signi?cant line segments extracted from the SPOT image,where the subscript r represents a reference image.MP n is a matching point of an aerial image with the reference SPOT image.Fig.4(b)and(c)shows a SPOT image and an input aerial image(test sequence II)used for absolute position estimation,respectively.Fig.4(d)and(e)shows a model image of (b)and line features extracted from(c),respectively.Fig.4(f)shows the superimposed matching result of the SPOT image model and the line features.

Absolute position can be estimated more accurately with high-resolution aerial images.Fig.5(a)shows the block diagram of high-resolution image matching,in which an input aerial image is com-pensated,according to the attitude parameters of the reference high-resolution image.Then,the matching points are detected employing the HD measure[13]in order to reduce the computation time.The HD computes a distance between two sets of edge points extracted from the reference image and current input image I0n.P high is estimated with the matching point MP n and a position of the reference image.Fig.5(b)and(c)shows a reference image and an input aerial image(test sequence I)used for absolute position estimation,respectively.Fig.5(d)and(e)shows edge images of(b) and(c),respectively.Fig.5(f)shows superimposed matching results, where the superimposed region is reversed for easy evaluation.Image matching based on the HD measure[14]is known to be robust to occlusion and noise,thus it is suitable for matching of aerial images with distortion or occlusion.

Fig.6shows the block diagram of absolute position estimation us-ing the DEM information,in which the proposed absolute positioning algorithm is similar to the relative positioning algorithm.MP(i;j)

n01

and MP(i;j)

n represent a feature point in the previous frame and a matching point in the current frame at position(i;j),respec-tively.Fig.7(a)shows matching con?guration with M subblocks for absolute position estimation using the DEM information.(X n01, Y n01)represents the estimated position in the previous frame,and X and Y are search intervals with p and q signifying indices for searching.For fast absolute position estimation,an image is divided into M subblocks.Fig.7(b)shows the extracted feature points of M subblocks in the previous image,where feature points denote points that yield the largest variances in individual subblocks.In each subblock,the displacement of an aircraft is estimated at a feature point.In ideal cases,all the displacements computed for individual

subblocks should be the same.The optimal position that minimizes

a variance of displacements computed in M subblocks is found,and

the compensated position P abs is used as the updated correct position P n.Fig.7(c)shows the corresponding feature points in the current image.

III.E XPERIMENTAL R ESULTS

Computer simulation with two sets of real sequential aerial images

is conducted to show the effectiveness of the proposed algorithm.The

?rst aerial image sequence(test sequence I)consists of about1590

frames(sampled at one frame/s),taken by a camera attached to a

light airplane,of the Kongju and Yusung areas in Korea.The second

aerial image sequence(test sequence II)consists of about1400frames

(sampled at one frame/s),taken by a camera attached to a helicopter,

of the Daejon area in Korea.The total?ight trajectories are about132

and54km for the test sequences I and II,respectively.The trajectories

are composed of a number of circled orbits and several straight paths.

The test sequence I was acquired by a Hi-8mm video camera with

the?eld of view equal to34:7 225:7 ,whereas the test sequence II was obtained by a -cam video camera with the?eld of view

equal to42:4 254:7 .The image sizes of the test sequences I and II are3602240and2562256,respectively,with both sequences

quantized to8b.We use universal transverse Mercator(UTM)as a

global coordinate,and Kongju,Yusung,and Daejon are located in52

zone.Window size(W x2W y)is set to31215for block matching based on the NCC.Search area(S x2S y)is set to1752113at the?rst frame,and for the next consecutive frames,it is reduced to 60280,by making use of the previously estimated displacement. Fig.8(a)shows the simulation result of relative position estimation with the test sequence I.For trajectory representation in Figs.8and 10,thin and thick lines represent the real(correct)and estimated trajectories of an aircraft,respectively.The real trajectory is obtained by manually identifying the position of an aircraft on a5000:1map, and the estimated trajectory is the trajectory estimated by the proposed algorithm.Because the relative position estimation method is based on a recursive approach,the estimated error increases with time.The average position error,de?ned as

1

N

N

on the x axis represent the frame indices at which absolute position estimation with SPOT and high-resolution images is performed, respectively.Also,the symbol*denotes the frame index at which absolute position estimation with DEM data is performed.The same notations used in Fig.8(b)are employed to identify individ-ual positions at which absolute position estimation is performed. Experimental results show that absolute position estimation reduces the position error and that absolute position estimation using DEM information provides good performance in mountain areas,in terms of the position error.

Fig.10(a)shows the simulation result of relative position estima-tion with the test sequence II.Because the relative position estimation method is based on a recursive approach,estimated error increases with time,similar to the case of the test sequence I.The average position error is369m and the position error at the destination is 747m.Fig.10(b)shows the simulation result by the proposed system with relative/absolute position estimation.The average position error by the proposed system with relative/absolute position estimation is 206m.The position error at the destination is about51m.Fig.10(c) shows an enlarged trajectory containing a spot in the1201th frame at which absolute position estimation is activated.The symbol A (B)near the thick line represents the spot estimated by relative (absolute)position estimation.The estimated error is reduced by absolute position estimation.Fig.9(b)shows the average position errors,yielded by relative position estimation,and by relative/absolute position estimation,as a function of the frame index of the test sequence https://www.wendangku.net/doc/897270870.html,puter simulation with the test sequence II also shows that the proposed system yields reasonable performance,by combining both relative and absolute position estimations.

IV.C ONCLUSIONS

This correspondence proposed a hybrid navigation parameter esti-mation algorithm using the aerial image https://www.wendangku.net/doc/897270870.html,puter simu-lation with the real aerial image sequences showed the effectiveness of the proposed algorithm,in terms of the average and?nal position errors.Further research will focus on a real-time hardware implemen-tation of the proposed navigation parameter estimation system on the TMS320C80digital signal processor.

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Fast Algorithms for the Estimation of Motion Vectors Huan-Sheng Wang and R.M.Mersereau

Abstract—In this correspondence,a fast motion estimation algorithm, based on the successive elimination algorithm(SEA)of Li and Salari [1],is studied.This fast motion estimation algorithm?nds the same displacement vectors as the exhaustive search algorithm with a reduced computational load.A modi?ed fast motion estimation algorithm intro-ducing negligible distortion into a transform coder,but providing for a further computational load reduction,is developed.Implementation issues are also discussed and compared.Results show that the number of searching operations can be reduced dramatically with the help of fast motion estimation algorithms.

Index Terms—Fast search algorithms,motion vectors.

I.I NTRODUCTION

In video coding,it is well known that considerable temporal redundancy exists among consecutive video frames.This temporal redundancy can be reduced by motion prediction and compensation techniques.The ef?ciency of this temporal redundancy removal depends on the ef?ciency and accuracy of the motion estimation. There are two classes of motion estimation methods,block matching algorithms(BMA)[2],[3]and pel-recursive algorithms(PRA)[4].

A PRA estimates motion on a pixel-by-pixel basis,whereas a BMA estimates motion on a block-by-block basis.Due to their implementation simplicity,block matching algorithms have been widely adopted by various video coding standards such as CCITT H.261[5],ITU-T H.263[6],and MPEG[7].

One straightforward BMA is the two-dimensional(2-D)exhaustive search algorithm(ESA).The exhaustive search algorithm checks every possible motion vector candidate in a search window using Manuscript received July23,1996;revised April3,1998.This work was supported in part by the National Science Foundation under Grant MIP-9205853.The associate editor coordinating the review of this manuscript and approving it for publication was Prof.Steven D.Blostein.

The authors are with the School of Electrical and Computer Engineer-ing,Georgia Institute of Technology,Atlanta,GA30332USA(e-mail: mm@https://www.wendangku.net/doc/897270870.html,).

Publisher Item Identi?er S1057-7149(99)01561-4.

1057–7149/99$10.00?1999IEEE

Web性能测试方案

Web性能测试方案 1测试目的 此处阐述本次性能测试的目的，包括必要性分析与扩展性描述。 性能测试最主要的目的是检验当前系统所处的性能水平，验证其性能是否能满足未来应用的需求，并进一步找出系统设计上的瓶颈，以期改善系统性能，达到用户的要求。 2测试范围 此处主要描述本次性能测试的技术及业务背景，以及性能测试的特点。 编写此方案的目的是为云应用产品提供web性能测试的方法，因此方案内容主要包括测试环境、测试工具、测试策略、测试指标与测试执行等。 2.1测试背景 以云采业务为例，要满足用户在互联网集中采购的要求，实际业务中通过云采平台询报价、下单的频率较高，因此云采平台的性能直接决定了业务处理的效率，并能够支撑业务并发的压力。 例如：支撑100家企业用户的集中访问，以及业务处理要求。 2.2性能度量指标 响应时间（TTLB） 即“time to last byte”，指的是从客户端发起的一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，这个过程所耗费的时间，响应时间的单位一般为“秒”或者“毫秒”。响应时间＝网络响应时间+应用程序响应时间。 响应时间标准：

事务能力TPS（transaction per second） 服务器每秒处理的事务数； 一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。 客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，一次来计算使用的时间和完成的事务个数。它是衡量系统处理能力的重要指标。 并发用户数 同一时刻与服务器进行交互的在线用户数量。 吞吐率（Throughput） 单位时间内网络上传输的数据量，也可指单位时间内处理的客户端请求数量，是衡量网络性能的重要指标。 吞吐率=吞吐量/传输时间 资源利用率 这里主要指CPU利用率（CPU utilization），内存占用率。 3测试内容 此处对性能测试整体计划进行描述，包括测试内容以及关注的性能指标。Web性能测试内容包含：压力测试、负载测试、前端连接测试。 3.1负载测试 负载测试是为了测量Web系统在某一负载级别上的性能，以保证Web系统在需求范围内能正常工作。负载级别可以是某个时刻同时访问Web系统的用户数量，也可以是在线数据处理的数量。例如：Web应用系统能允许多少个用户同时在线？如果超过了这个数量，会出现什么现象？Web应用系统能否处理大

品质体系框架图.

品质体系框架图 图中各缩写词含义如下： QC：Quality Control 品质控制 QA：Quality Assurance 品质保证 QE：Quality Engineering 品质工程 IQC：Incoming Quality Control 来料品质控制 LQC：Line Quality Control 生产线品质控制 IPQC：In Process Quality Control 制程品质控制 FQC：Final Quality Control 最终品质控制 SQA：Source (Supplier) Quality Assurance 供应商品质控制 DCC：Document Control Center 文控中心 PQA：Process Quality Assurance 制程品质保证 FQA：Final Quality Assurance 最终品质保证 DAS：Defects Analysis System 缺陷分析系统 FA：Failure Analysis 坏品分析 CPI：Continuous Process Improvement 连续工序改善 CS：Customer Service 客户服务 TRAINNING：培训 一供应商品质保证（SQA） 1.SQA概念 SQA即供应商品质保证，识通过在供应商处设立专人进行抽样检验，并定期对供应商进行审核、评价而从最源头实施品质保证的一种方法。是以预防为主思想的体现。

2.SQA组织结构 3.主要职责 1）对从来料品质控制（IQC）/生产及其他渠道所获取的信息进行分析、综合，把结果反馈给供应商，并要求改善。 2）耕具派驻检验远提供的品质情报对供应商品质进行跟踪。 3）定期对供应商进行审核，及时发现品质隐患。 4）根据实际不定期给供应商导入先进的品质管理手法及检验手段，推动其品质保证能力的提升。 5）根据公司的生产反馈情况、派驻人员检验结果、对投宿反应速度及态度对供应商进行排序，为公司对供应商的取舍提供依据。 4.供应商品质管理的主要办法 1）派驻检验员 把IQC移至供应商，使得及早发现问题，便于供应商及时返工，降低供应商的品质成本，便于本公司快速反应，对本公司的品质保证有利。同时可以根据本公司的实际使用情况及IQC的检验情况，专门严加检查问题项目，针对性强。 2）定期审核 通过组织各方面的专家对供应商进行审核，有利于全面把握供应商的综合能力，及时发现薄弱环节并要求改善，从而从体系上保证供货品质定期排序，此结果亦为供应商进行排序提供依据。 一般审核项目包含以下几个方面 A．品质。 B．生产支持。 C．技术能力及新产品导入。 D．一般事务. 具体内容请看“供应商调查确认表”. 3）定期排序 排序的主要目的是评估供应商的品质及综合能力，以及为是否保留、更换供应商提供决策依据.排序主要依据以下几个方面的内容： A.SQA批通过率：一般要求不低于95%。 B.IQC批合格率：一般要求不低于95%。

性能测试流程规范

目录 1前言 (2) 1.1 文档目的 (2) 1.2 适用对象 (2) 2性能测试目的 (2) 3性能测试所处的位置及相关人员 (3) 3.1 性能测试所处的位置及其基本流程 (3) 3.2 性能测试工作内容 (4) 3.3 性能测试涉及的人员角色 (5) 4性能测试实施规范 (5) 4.1 确定性能测试需求 (5) 4.1.1 分析应用系统，剥离出需测试的性能点 (5) 4.1.2 分析需求点制定单元测试用例 (6) 4.1.3 性能测试需求评审 (6) 4.1.4 性能测试需求归档 (6) 4.2 性能测试具体实施规范 (6) 4.2.1 性能测试起始时间 (6) 4.2.2 制定和编写性能测试计划、方案以及测试用例 (7) 4.2.3 测试环境搭建 (7) 4.2.4 验证测试环境 (8) 4.2.5 编写测试用例脚本 (8) 4.2.6 调试测试用例脚本 (8) 4.2.7 预测试 (9) 4.2.8 正式测试 (9) 4.2.9 测试数据分析 (9) 4.2.10 调整系统环境和修改程序 (10) 4.2.11 回归测试 (10) 4.2.12 测试评估报告 (10) 4.2.13 测试分析报告 (10) 5测试脚本和测试用例管理 (11) 6性能测试归档管理 (11) 7性能测试工作总结 (11) 8附录：............................................................................................. 错误！未定义书签。

1前言 1.1 文档目的 本文档的目的在于明确性能测试流程规范，以便于相关人员的使用，保证性能测试脚本的可用性和可维护性，提高测试工作的自动化程度，增加测试的可靠性、重用性和客观性。 1.2 适用对象 本文档适用于部门内测试组成员、项目相关人员、QA及高级经理阅读。 2性能测试目的 性能测试到底能做些什么，能解决哪些问题呢？系统开发人员，维护人员及测试人员在工作中都可能遇到如下的问题 1.硬件选型，我们的系统快上线了，我们应该购置什么样硬件配置的电脑作为 服务器呢？ 2.我们的系统刚上线，正处在试运行阶段，用户要求提供符合当初提出性能要 求的报告才能验收通过，我们该如何做？ 3.我们的系统已经运行了一段时间，为了保证系统在运行过程中一直能够提供 给用户良好的体验（良好的性能），我们该怎么办？ 4.明年这个系统的用户数将会大幅度增加，到时我们的系统是否还能支持这么 多的用户访问，是否通过调整软件可以实现，是增加硬件还是软件，哪种方式最有效？ 5.我们的系统存在问题，达不到预期的性能要求，这是什么原因引起的，我们 应该进行怎样的调整？ 6.在测试或者系统试点试运行阶段我们的系统一直表现得很好，但产品正式上 线后，在用户实际环境下，总是会出现这样那样莫名其妙的问题，例如系统运行一段时间后变慢，某些应用自动退出，出现应用挂死现象，导致用户对我们的产品不满意，这些问题是否能避免，提早发现？ 7.系统即将上线，应该如何部署效果会更好呢？ 并发性能测试的目的注要体现在三个方面：以真实的业务为依据，选择有代表性的、关键的业务操作设计测试案例，以评价系统的当前性能；当扩展应用程序的功能或者新的应用程序将要被部署时，负载测试会帮助确定系统是否还能够处理期望的用户负载，以预测系统的未来性能；通过模拟成百上千个用户，重复执行和运行测试，可以确认性能瓶颈并优化和调整应用，目的在于寻找到瓶颈问题。

金蝶ERP性能测试经验分享

ERP性能测试总结分享

1分享 (3) 1.1测试环境搭建 (3) 1.2并发量计算及场景设计 (3) 1.3测试框架搭建 (4) 1.4测试脚本开发/调试 (5) 1.5场景调试/执行 (5) 1.6性能监控分析 (6) 1.7结果报告 (7) 2展望 (8) 2.1业务调研及场景确定 (8) 2.2场景监控与分析 (8)

1分享 1.1 测试环境搭建 在我们进行性能测试之前，通常需要搭建一个供测试用的环境，使用这个环境来录制脚本，根据在这个环境下执行测试的结果，得出最终的测试结论。 有些时候，测试环境就是生产环境，例如：一个新的项目上线前进行的性能测试，通常就是在未来的生产环境下进行的。在这种情况下，可以排除测试环境与生产环境差异带来影响，测试结果相对比较准确。 反之，如果测试环境与生产环境不是同一环境，这个时候，为了保证测试结果的准确性，需要对生产环境进行调研。在搭建测试环境时，尽量保证搭建的测试环境和生成环境保持一致（环境主体框架相同，服务器硬件配置相近，数据库数据相近等）。 另外，最好输出一个测试环境搭建方案，召集各方参加评审确认。同时，在测试方案、测试报告中，对测试环境进行必要的阐述。 1.2 并发量计算及场景设计 首先，在确定场景及并发量之前，需要对业务进行调研，调研的对象最好是业务部门，也可以通过数据库中心查询数据，进行辅助。 场景选取一般包括：登陆场景、操作频繁的核心业务场景、涉及重要信息（如：资金等）业务场景、有提出明确测试需求的业务场景、组合场景等。 每个场景的并发量，需要根据业务调研的结果进行计算。可以采用并发量计算公式：C=nL / T 进行计算（其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数，L是一天内用户从登录到退出的平均时间（操作平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统））。 每个场景的思考时间，也可以通过业务调研获得。 另外，也可以采用模拟生产业务场景TPS（每秒通过事务数）的方式，来确定场景。相比上一种方式，模拟生产业务场景TPS，能更加准确模拟生产压力。本次ERP性能测试采用的就是这种方式：首先，通过调研确定业务高峰时段，各核心业务TPS量及产生业务单据量。然后，通过调整组合场景中，各单场景的Vusr（虚拟用户数）和Thinktime（思考时间），使每个场景的TPS接近业务调研所得到的TPS量,每个场景相同时间（即高峰时间段长度）通过事务数接近调研业务单据量，从而确定一个，可以模拟生成环境压力的基准场景。最后，通

CS架构性能测试

C/S测试 通常，客户/ 服务器软件测试发生在三个不同的层次： 1.个体的客户端应用以“ 分离的” 模式被测试——不考虑服务器和底层网络的运行； 2.客户端软件和关联的服务器端应用被一起测试，但网络运行不被明显的考虑； 3.完整的 C/S 体系结构，包括网络运行和性能，被测试。 下面的测试方法是 C/S 应用中经常用到的： 应用功能测试客户端应用被独立地执行，以揭示在其运行中的错误。 服务器测试——测试服务器的协调和数据管理功能，也考虑服务器性能（整体反映时间和数据吞吐量）。 数据库测试——测试服务器存储的数据的精确性和完整性，检查客户端应用提交的事务，以保证数据被正确地存储、更新和检索。 事务测试——创建一系列的测试以保证每类事务被按照需求处理。测试着重于处理的正确性，也关注性能问题。 网络通信测试——这些测试验证网络节点间的通信正常地发生，并且消息传递、事务和相关的网络交通无错的发生。 C/S结构与B/S结构的特点分析 为了区别于传统的C/S模式，才特意将其称为B/S模式。认识到这些结构的特征，对于系统的选型而言是很关键的。 1、系统的性能 在系统的性能方面，B/S占有优势的是其异地浏览和信息采集的灵活性。任何时间、任何地点、任何系统，只要可以使用浏览器上网，就可以使用B/S系统的终端。 不过，采用B/S结构，客户端只能完成浏览、查询、数据输入等简单功能，绝大部分工作由服务器承担，这使得服务器的负担很重。采用C/S结构时，客户端和服务器端都能够处理任务，这虽然对客户机的要求较高，但因此可以减轻服务器的压力。而且，由于客户端使用浏览器，使得网上发布的信息必须是以HTML 格式为主，其它格式文件多半是以附件的形式存放。而HTML格式文件（也就是Web页面）不便于编辑修改，给文件管理带来了许多不便。

沙发性能测试

1. 作用 家具性能测试是一种加速使用的疲劳和强度承受能力的测试方法，可以用来评估产品能否达到预期的设计要求。 2.GSA沙发性能测试 2.1 测试方法 GSA性能测试基于循环递增加载模式（图1）。测试开始时先给沙发加一个起始载荷，这个载荷以20次/分的频率循环加力25000/次。循环结束后，载荷增加一定量，然后再循环25000次。当载荷达到所需求的水平，或沙发框架或部件破环时测试才结束。 2.2测度设备 GSA沙发性能测试是在一套特别设计的汽缸-管道支架系统上进行的（如照片所示）。气缸在压缩空气机的推动下，以20次/分的循环频率对被测沙发加载。加载循环次数是由一个可编程逻辑控制器和可重置电子记数系统进行记录的。当沙发框架或部件破坏时，限制开关被激活并停止测试。 2.3主要的测试类型 图2所示是沙发的基本框架图，沙发框架可以分成3个部分：坐基框架系统、侧边扶手框架系统和后靠框架系统。根据沙发通常的受力状态，可以进行以下几种测试： 3 测试数据的讨论 3.1垂直坐力测试（seat foundation load test）（图3）， 在垂直坐力作用下，主要的座位支撑框架部位承受很大的应力，如果其中任何一个部件破坏，整个沙发也就很快破坏了。 前横档和后横档破坏的主要原因是其尺寸大小，不过实木横档上有太多交叉纹理和太大太多的节疤刀会引起横档破坏。横档底部的节疤破坏性最大，因为这里所受的拉应力最大，如果支撑框架部件主要是由木榫钉为主要连接件，横档破坏常常起于横档上用于连接座位撑档的榫钉孔处，然后扩大到整个横档截面上。另外在测试中，前横档和前支柱的接头也经常是破坏发生的地方，既有在垂直面的破坏，也有前后方向的破坏。这些破坏的接头大多是由于没有加用涂胶支撑木块来加强连接，而

品质体系框架图

品质体系框架图 1

品质体系框架图 图中各缩写词含义如下： QC：Quality Control 品质控制 QA：Quality Assurance 品质保证 QE：Quality Engineering 品质工程 IQC：Incoming Quality Control 来料品质控制 LQC：Line Quality Control 生产线品质控制IPQC：In Process Quality Control 制程品质控制FQC：Final Quality Control 最终品质控制 SQA：Source (Supplier) Quality Assurance 供应商品质控制DCC：Document Control Center 文控中心 PQA：Process Quality Assurance 制程品质保证FQA：Final Quality Assurance 最终品质保证

DAS：Defects Analysis System 缺陷分析系统 FA：Failure Analysis 坏品分析 CPI：Continuous Process Improvement 连续工序改进 CS： Customer Service 客户服务 TRAINNING：培训 一供应商品质保证（SQA） 1.SQA概念 SQA即供应商品质保证，识经过在供应商处设立专人进行抽样检验，并定期对供应商进行审核、评价而从最源头实施品质保证的一种方法。是以预防为主思想的体现。 2.SQA组织结构 3.主要职责 1）对从来料品质控制（IQC）/生产及其它渠道所获取的信息进行分析、综合，把结果反馈给供应商，并要求改进。 2）耕具派驻检验远提供的品质情报对供应商品质进行跟踪。 3）定期对供应商进行审核，及时发现品质隐患。

品质体系的一般架构

品质体系的一般架构 图中各缩写词含义如下： QC：Quality Control 品质控制 QA：Quality Assurance 品质保证 QE：Quality Engineering 品质工程IQC：Incoming Quality Control 来料品质控制LQC：Line Quality Control 生产线品质控制IPQC：In Process Quality Control 制程品质控制FQC：Final Quality Control 最终品质控制SQA：Source (Supplier) Quality Assurance 供应商品质控制DCC：Document Control Center 文控中心PQA：Process Quality Assurance 制程品质保证FQA：Final Quality Assurance 最终品质保证DAS：Defects Analysis System 缺陷分析系统FA：Failure Analysis 坏品分析CPI：Continuous Process Improvement 连续工序改善CS：Customer Service 客户服务TRAINNING：培训

一供应商品质保证（SQA） 1.SQA概念 SQA即供应商品质保证，识通过在供应商处设立专人进行抽样检验，并定期对供应商进行审核、评价而从最源头实施品质保证的一种方法。是以预防为主思想的体现。 2.SQA组织结构 3.主要职责 1）对从来料品质控制（IQC）/生产及其他渠道所获取的信息进行分析、综合，把结果反馈给供应商，并要求改善。 2）耕具派驻检验远提供的品质情报对供应商品质进行跟踪。 3）定期对供应商进行审核，及时发现品质隐患。 4）根据实际不定期给供应商导入先进的品质管理手法及检验手段，推动其品质保证能力的提升。 5）根据公司的生产反馈情况、派驻人员检验结果、对投宿反应速度及态度对供应商进行排序，为公司对供应商的取舍提供依据。 4.供应商品质管理的主要办法 1）派驻检验员 把IQC移至供应商，使得及早发现问题，便于供应商及时返工，降低供应商的品质成本，便于本公司快速反应，对本公司的品质保证有利。同时可以根据本公司的实际使用情况及IQC的检验情况，专门严加检查问题项目，针对性强。 2）定期审核 通过组织各方面的专家对供应商进行审核，有利于全面把握供应商的综合能力，及时发现薄弱环节并要求改善，从而从体系上保证供货品质定期排序，此结果亦为供应商进行排序提供依据。 一般审核项目包含以下几个方面 A．品质。 B．生产支持。 C．技术能力及新产品导入。

CS和CSS架构的软件性能测试分析

1. C S/C SS系统架构的基本概念 1.1系统架构定义 虽然B/S结构、J2EE架构愈来愈成为流行模式，但基于传统的C/S结构的应用程序还广泛地应用于各种行业。尤其是金融行业中的商业银行柜面－核心帐务系统等。一方面由于传统商业银行一般都有大量的字符终端等需要复用的设备，一方面也是因为他们存在大量密集的对实时性要求很高的高柜业务，使用传统的基于C/S结构或者C/S/S结构的应用效率更有保证。 C/S结构即CLIENT/SERVER结构。传统的C/S结构一般分为两层：客户端和服务器端。该结构的基本工作原理是，客户程序向数据服务器发送SQL请求，服务器返回数据和结果。客户端负责实现用户接口功能，同时封装了部分应用逻辑。服务器端的数据库服务器主要提供数据存储功能，也通过触发器和存储过程提供部分应用逻辑。 C/S/S结构即客户/应用服务器/数据库服务器三层结构，中间增加了应用服务器，通常实现应用逻辑，是连接客户与数据库服务器的桥梁。它响应用户发来的请求执行某种业务任务，并与数据库服务器打交道，技术实现上通常选用中间件产品，如BEA公司的TUXEDO （事实上J2EE架构的应用也属于这种三层或多层结构，这里不包括。）和IBM公司的CICS等。 三层或多层C/S结构与两层C/S结构相比，它的优势主要表现在：安全性加强、效率提高、易于维护、可伸缩性、可共享性、开放性好等。 1.2系统架构示意图 1.3CS/CSS系统架构中性能测试的特点 1.3.1CS/CSS系统架构的性能影响因素 由于CS/CSS系统的以下特性，测试工程师对一个CS/CSS系统实施性能测试具有很大的难度： *整个系统的各个部分使用多种操作系统，性能上有差别； *整个系统架构的各个环节上使用多种数据库，同样在性能上有差别； *应用是多个，分属多个种类，分布在不同设备上，包括自行开发的应用、第三方的应用； *系统中的设备、组件通过不同协议进行连接、通讯； *系统的内部接口多，性能瓶颈多；而系统的整体性能往往取决于最差的部分；需要分别测试和联合测试 *系统的性能指标不光同应用系统架构有关，还和具体行业应用的业务模式有关； *采用此架构的行业应用往往是一个7×24小时系统； *采用此架构的行业应用可能高柜业务多，这样会影响对性能度量项的选取和转换； *各个环节基本上以交换数据报文的方式通信，其格式经常会比较复杂。 因此这样的系统对于对测试工程师的知识的深度和广度都是一个考验。对于这样的系统，到底如何使用什么样的测试策略、如何分析测试需求、如何选取性能度量项的转换计算模型、如何确定测试内容和轮次、如何设计性能测试案例等等以及规划和实施性能测试中的其它诸多问题，都需要遵循一个系统的方法来解决。 1.3.2CS/CSS系统架构中性能测试的基本策略 1. 确定好测试工作范围 首先可以分析压力测试中最容易出现瓶颈的地方，从而有目的地调整测试策略或测试环境，使压力测试结果真实地反映出软件的性能。例如，服务器的硬件限制、数据库的访问性能设置等常常会成为制约软件性能的重要因素，但这些因素显然不是用户最关心的，我们在测试之前就要通过一些设置把这些因素的影响调至最低。 另外，用户更关心整个系统中哪个环节的性能情况也会影响工作范围。如有的环节是全

品质体系的一般架构

品质体系的一般架构 图中各缩写词含义如下: QC : Quality Con trol 品质控制QA : Quality Assura nee 品质保证QE : Quality Engin eeri ng 品质工程 IQC : Incoming Quality Con trol 来料品质控制 LQC :Line Quality Control 生产线品质控制IPQC :In Process Quality Control 制程品质控制FQC Fi nal Quality Co ntrol 最终品质控制SQA :Source (Supplier) Quality Assura nee 供应商品质控制DCC :Docume nt Con trol Cen ter 文控中心 PQA :Process Quality Assura nee 制程品质保证FQA :Final Quality Assura nee 最终品质保证DAS :Defects An alysis System 缺陷分析系统FA : Failure An alysis 坏品分析 CPI : Con ti nu ous Process Improveme nt 连续工序改善 CS : Customer Service 客户服务TRAINNING : 培训

一供应商品质保证(SQA) 1. SQA概念 SQA即供应商品质保证，识通过在供应商处设立专人进行抽样检验，并定期对供应商进行审核、评价而从最源头实施品质保证的一种方法。是以预防为主思想的体现。 2. SQA组织结构 3. 主要职责 1) 对从来料品质控制(IQC) /生产及其他渠道所获取的信息进行分析、综合，把结果反馈给 供应商，并要求改善。 2) 耕具派驻检验远提供的品质情报对供应商品质进行跟踪。 3) 定期对供应商进行审核，及时发现品质隐患。 4) 根据实际不定期给供应商导入先进的品质管理手法及检验手段，推动其品质保证能力的 提升。 5) 根据公司的生产反馈情况、派驻人员检验结果、对投宿反应速度及态度对供应商进行排 序，为公司对供应商的取舍提供依据。 4. 供应商品质管理的主要办法 1) 派驻检验员 把IQC移至供应商，使得及早发现问题，便于供应商及时返工，降低供应商的品质成本，便于本公司快速反应，对本公司的品质保证有利。同时可以根据本公司的实际使用情况及IQC的检验情况，专门严加检查问题项目，针对性强。 2) 定期审核 通过组织各方面的专家对供应商进行审核，有利于全面把握供应商的综合能力，及时发现薄弱环节并要求改善，从而从体系上保证供货品质定期排序，此结果亦为供应商进行排序提供依据。 一般审核项目包含以下几个方面 A. 品质。 B. 生产支持。 C. 技术能力及新产品导入。 般事务? 具体内容请看“供应商调查确认表”

美国软体沙发性能测试标准

美国软体沙发性能测试标准 1 简介 本文所探讨的家具性能测试是一种加速使用的疲劳和强度承受能力的测试方法，可以用来评估产品能否达到预期的设计要求。在家具产业中，有一套产品性能测试标准是很重要的，它不仅可以确保家具设计和制造程序达到预期的质量设计要求，而且可以帮助顾客了解并区分家具的质量差别，在购买家具时可根据个人的经济状况和喜好加以权衡选择。20世纪70年代以来，世界上许多国家或地区根据本国或本地区的具体情况制定了家具性能测试标准，用以进行产品检测以确保质量，但至今为止还没有一个全球通用的标准。美国普渡大学家具研究中心于1997年应联邦政府[General Service Administration (GSA)]的要求开始研制沙发的性能检测标准，目的是建立一套家具产业中通用的测试标准，其测试方法必须具备下列条件：1）应用不受地域限制；2）最大限度地提供力学设计的信息；3）为制造商提供产品市场化的信息，为顾客提供评估产品的信息；4）能够对长期以来积累的实践经验提供一个量化方法；5）提供一个明确的家具强度量化方法。 研究成果FNAE80-214A于1980年被启用，作为美国政府机构的家具采购测试标准。自标准实施20多年以来，它不仅是美国政府机械、公共场所设施组织购买家具时的质量验证手段，而且同时已被家具制造厂家广泛采用作为新产品研制开发、质量评估以及力学辅助设计和验证的重要工具，用途很广泛。例如，通过测试并比较旧的设计，制造厂家可以系统衡量新的设计，包括新的框架设计，新的接头方式，新的连接部件，新的材料等是否能达到所要求的技术水平标准。在美国通过GSA家具性能测试的信息是公开的，所以通过检测的生产厂家具有市场竞争优势。 密西西比州是美国最大的软体沙发家具生产基地，根据2003年的统计数据，美国70%的软体沙发产自密西西比州。自1987年密西西比州立大学林产品实验室家具研究中心成立以来，在家具力学方面做了许多研究，并为家具制造公司和材料生产厂家进行了大量的GSA性能测试。

关于性能测试团队如何组建

关于性能测试团队如何组建 导读：由于历史原因和现有条件制约，软件供应商可能并没有独立的性能测试团队，性能测试往往揉进常规的测试部门的工作中了，但我想如有可能，还是尽量能形成一个独立的性能测试团队，从而可以更好的开展相关工作，下面简单谈谈我认为比较理想的性能测试团队的组织构成。 随着软件应用的越来越广泛，软件产品的规模和使用群体正在呈爆发式增长，因此性能测试越来越受到软件供应商的重视，此外在某些领域中，对应用软件的性能表现有着显著的依赖和要求，如军工、通信、金融、商超等等，这些行业的应用软件往往会因为一些性能方面的表现不达标导致项目失败或给用户带来灾难性的损失!所以性能测试逐渐成为了软件质量保障的一个重要组成部分，而相应的，如何组建一个高效的性能测试团队自然就成为了有效进行性能测试的关键。 由于历史原因和现有条件制约，软件供应商可能并没有独立的性能测试团队，性能测试往往揉进常规的测试部门的工作中了，但我想如有可能，还是尽量能形成一个独立的性能测试团队，从而可以更好的开展相关工作，下面简单谈谈我认为比较理想的性能测试团队的组织构成。 由于项目的规模大小不一，因此下文只对理想的组织架构作阐述，具体每个分支组织的人员数量要随具体情况变化： 一)LEADER团队领导 职责： 1.制定团队整体的目标、策略、计划、流程和制度等工作纲领。 2.团队日常的经营管理，如预算编制、费用控制、人事安排、资源协调等等方面。 3.对性能测试的结论以及对产品/项目的质量影响作最终的报送及评判。 要求：为了体现性能测试的客观性和重要性，此职位建议相对平行、独立于常规的功能测试部门或小组，直接向质量总监或产品/项目经理负责。 二)业务分析组 职责：挖掘产品或项目的业务需求中的对于性能表现方面的要求，与客户、需求人员、顾问等一线人员沟通细节，再结合历史用户反馈的性能问题和要求作为经验积累，分析出可能涉及性能要求的相关业务场景，据以设计出各种性能测试方案以及预期达到的相关性能要素指标，尽量达到对用户真实的、潜在的使用状态和强度进行模拟。 要求：

品质体系的一般架构讲解学习

品质体系的一般架构

品质体系的一般架构 图中各缩写词含义如下： QC：Quality Control 品质控制 QA：Quality Assurance 品质保证 QE：Quality Engineering 品质工程 IQC：Incoming Quality Control 来料品质控制LQC：Line Quality Control 生产线品质控制IPQC：In Process Quality Control 制程品质控制FQC：Final Quality Control 最终品质控制 SQA：Source (Supplier) Quality Assurance 供应商品质控制DCC：Document Control Center 文控中心 PQA：Process Quality Assurance 制程品质保证FQA：Final Quality Assurance 最终品质保证DAS：Defects Analysis System 缺陷分析系统

FA：Failure Analysis 坏品分析 CPI：Continuous Process Improvement 连续工序改善 CS： Customer Service 客户服务 TRAINNING：培训 一供应商品质保证（SQA） 1.SQA概念 SQA即供应商品质保证，识通过在供应商处设立专人进行抽样检验，并定期对供应商进行审核、评价而从最源头实施品质保证的一种方法。是以预防为主思想的体现。 2.SQA组织结构 3.主要职责

1）对从来料品质控制（IQC）/生产及其他渠道所获取的信息进行分析、综合，把结果反馈给供应商，并要求改善。 2）耕具派驻检验远提供的品质情报对供应商品质进行跟踪。 3）定期对供应商进行审核，及时发现品质隐患。 4）根据实际不定期给供应商导入先进的品质管理手法及检验手段，推动其品质保证能力的提升。 5）根据公司的生产反馈情况、派驻人员检验结果、对投宿反应速度及态度对供应商进行排序，为公司对供应商的取舍提供依据。 4.供应商品质管理的主要办法 1）派驻检验员 把IQC移至供应商，使得及早发现问题，便于供应商及时返工，降低供应商的品质成本，便于本公司快速反应，对本公司的品质保证有利。同时可以根据本公司的实际使用情况及IQC的检验情况，专门严加检查问题项目，针对性强。 2）定期审核 通过组织各方面的专家对供应商进行审核，有利于全面把握供应商的综合能力，及时发现薄弱环节并要求改善，从而从体系上保证供货品质定期排序，此结果亦为供应商进行排序提供依据。 一般审核项目包含以下几个方面 A．品质。 B．生产支持。 C．技术能力及新产品导入。

CS、CSS架构应用的软件性能测试模型分析

CS/CSS架构应用的软件性能测试模型分析 作者：夏海涛 1. CS/CSS系统架构的基本概念 1.1系统架构定义 虽然B/S结构、J2EE架构愈来愈成为流行模式，但基于传统的C/S结构的应用程序还广泛地应用于各种行业。尤其是金融行业中的商业银行柜面－核心帐务系统等。一方面由于传统商业银行一般都有大量的字符终端等需要复用的设备，一方面也是因为他们存在大量密集的对实时性要求很高的高柜业务，使用传统的基于 C/S结构或者C/S/S结构的应用效率更有保证。 C/S结构即CLIENT/SERVER结构。传统的C/S结构一般分为两层：客户端和服务器端。该结构的基本工作原理是，客户程序向数据服务器发送 SQL请求，服务器返回数据和结果。客户端负责实现用户接口功能，同时封装了部分应用逻辑。服务器端的数据库服务器主要提供数据存储功能，也通过触发器和存储过程提供部分应用逻辑。 C/S/S结构即客户/应用服务器/数据库服务器三层结构，中间增加了应用服务器，通常实现应用逻辑，是连接客户与数据库服务器的桥梁。它响应用户发来的请求执行某种业务任务，并与数据库服务器打交道，技术实现上通常选用中间件产品，如BEA公司的TUXEDO和IBM公司的CICS等。（事实上J2EE 架构的应用也属于这种三层或多层结构，这里不包括。） 三层或多层C/S结构与两层C/S结构相比，它的优势主要表现在：安全性加强、效率提高、易于维护、可伸缩性、可共享性、开放性好等。 1.2系统架构示意图

1.3CS/CSS系统架构中性能测试的特点 1.3.1CS/CSS系统架构的性能影响因素 由于CS/CSS系统的以下特性，测试工程师对一个CS/CSS系统实施性能测试具有很大的难度： *整个系统的各个部分使用多种操作系统，性能上有差别； *整个系统架构的各个环节上使用多种数据库，同样在性能上有差别； *应用是多个，分属多个种类，分布在不同设备上，包括自行开发的应用、第三方的应用； *系统中的设备、组件通过不同协议进行连接、通讯； *系统的内部接口多，性能瓶颈多；而系统的整体性能往往取决于最差的部分；需要分别测试和联合测试*系统的性能指标不光同应用系统架构有关，还和具体行业应用的业务模式有关； *采用此架构的行业应用往往是一个7×24小时系统； *采用此架构的行业应用可能高柜业务多，这样会影响对性能度量项的选取和转换；

软件测试架构

软件测试架构（一天） 讲解软件测试与软件质量的基础框架知识体系以及相关流程，详解软件测试工作模型、ISO 9126软件质量模型以及在各个领域的应用，并结合TMM分析企业软件测试现状。指导学员建立起软件测试整体轮廓，帮助确定软件测试职业发展方向。 黑盒测试（三天） 通过对软件质量六大关键特性分析，结合软件需求工程管理理念，完成测试需求分析及管理，注重规范用户需求及企业实际开发需求现状，重点突出在需求不明确的情况下如何高效的开展黑盒测试工作； 课程结合强大的测试分析工具TP，针对提取的测试需求，运用系统的等价类、边界值、判定表、因果图、场景法、正交试验、状态迁移、异常分析、错误猜测等多种黑盒测试用例设计方法进行用例分析和设计，关注软件的功能、性能、安全性、可用性（用户体验）及可靠性等测试特性，设计出高效的黑盒测试用例，从而保证黑盒测试工作效率，进一步提升软件质量。 白盒测试（两天） 详细讲解单元/集成测试核心原理、软件设计文档及评审方法、单元/集成测试策略、测试覆盖率、白盒测试用例设计方法，并通过实际案例结合使用业界先进的测试框架及工具将理论知识实例化，让学员通过大量实践深入了解白盒测试的原理及方法； 课程结合业界最流行的单元测试框架（CUnit）以及集成测试框架（ITP）为大家讲解最先进的测试框架的设计和使用，将带领学员从无到有搭建Framework、Mock对象，体验API级测试、TDD、代码级集成性能测试等最佳实践方法。通过本课程的学习，学员完全掌握白盒测试的前沿技术和方法，具备独立开展单元/集成测试工作的能力。 测试管理（三天） 详细讲解项目管理九大知识领域在测试管理工作中的实际应用，并结合大型测试管理工具（QC/TestLink）讲解测试需求管理、测试用例管理、测试执行管理、缺陷管理和缺陷分析等测试管理的相关内容； 详细讲解项目管理九大知识领域在测试管理工作中的实际应用，并结合大型测试管理工具（QC/ALM/TP）讲解测试需求管理、测试用例管理、测试执行管理、缺陷管理和缺陷分析等测试管理的相关内容； 通过系统性的学习掌握全面规范的测试管理知识体系，对团队成员进行合理有效的考核和激励，对项目进行合理准确的评估和预测。 Web测试开发（四天）

质量管理体系文件框架

质量管理体系文件框架 1、质量手册 1.1企业介绍，品牌介绍、组织机构图 1.2方针 1.3目标，总的目标和建立各层次的分目标，目标应该可以测量的。 1.4生产流程（产品实现过程） 1.5产品标准清单 1.6文件清单 1.7记录清单 1.8涉及的法律法规清单 1.9零售机构和经销商清单 2、程序文件 2.1文件控制指文件如何编号，如何修改，审批，发放，更新，保存，如何控制所有场所所用文件为有效 2.2记录控制指记录的标识，储存期，保护，检索，保留，处置的控制。 2.3管理职责 2.3.1管理承诺 2.3.2任命管理者代表 2.3.3梳理各部门的职责，权限 2.3.4、内部沟通 2.3.5有进行管理评审的记录，包含各类的输入和输出内容 2.4、资源管理 2.4.1人力资源：需要确定从事影响产品要求人员的能力或资质，培训，培训评价方法，全员培训。 2.4.2基础设施和工作环境 2.5、产品实现 2.5.1产品策划包含产品的质量目标和要求、产品确定的依据和产品确定过程、产品所要求的验证，确认，监视、测量、检验和试验活动以及验收标准。 2.5.2与顾客有关的过程：顾客的需求是什么，包括售后服务，产品适用的法律法规，企业认为必要的任何附加要求 2.5.3产品有关的评审，可涉及对产品目录，产品广告内容等 2.5.4顾客沟通，顾客的反馈包括顾客抱怨如何进行，产品信息公告以及如何修订 2.5.5产品的设计和开发的策划和控制：策划、输入、输出、评审、验证、确认、更改 2.6、采购 2.6.1供应商的评价和选择 2.6.2采购管理程序 2.6.3采购产品的验收标准，放行的方法和验证的安排 2.7、服务提供 2.7.1有条件的服务，条件包含产品的特性信息，产品使用说明书、产品使用条件、对产品质量进行测量及监管的设备和方法。产品售后服务。 2.7.2服务提供过程的确认指：销售过程的规定，服务要求、人员资格的确定2.7.3产品标识和可追溯。产品的唯一性标识。

软件性能测试平台的建设说明

软件性能测试平台的建设说明 一、组织架构 这里我按照每个不同系统归属的项目组为横向，性能测试团队作为职能部门为纵向的矩阵式组织架构为例，来介绍性能测试管理平台的构思。 二、思维导图 三、任务管理 1、任务申请 一般来说，性能测试需求的来源有2个方面： ①、项目组提需求 项目组主动提性能测试需求，需要一个统一的性能测试任务管理的模块，其中包括被测系统归属的项目条线、系统名称、系统架构图、网络拓扑图、相关设计文档及相关环境的配置信息，

以及项目经理、开发、运维、DB等联系方式，还有被测系统交付测试时间，deadline时间等信息。 这种情况又可以分为三种类型： 新系统发布：新的系统发布上线，需要对功能，性能，安全等各方面做一个完整的测试，评估是否达到业务、产品既定的上线要求。 老系统迭代：已有系统进行某些优化，新功能的增加或者新的业务渠道引入，可能带来更高的流量冲击，这时候项目经理或者开发经理会提出相关的性能需求，希望验证已有系统是否满足上线需要。 生产事故修复验证：系统在生产环境遇到性能问题带来了某些损失，经过调优或修复后需要进行一轮全面的性能测试来评估是否满足已有的实际业务需求。 ②、性能组提需求 针对项目的迭代、新需求的引入带来的可能存在的性能瓶颈主动提出，然后经过评估，决定是否进行测试，来评估系统的稳定性可用性等。 2、任务审批 性能测试任务申请提交后，就需要项目组、性能组甚至其他相关人员根据现有情况，工作安排，工期等进行综合评估，来决定是否进行性能测试以及何时开始，资源分配的工作。其中需要涉及到多个团队多个人员的配合和参与，还有不能按期交付带来的风险预估等；关于性能测试需求评审，后续我会专门写篇博客来分析其中的一些细节。 3、任务排期 性能测试任务经过评估后决定进行，接下来就是根据具体的工作安排，资源调配，进行工作排期等进一步的工作。 四、用例管理 这里的用例，我指的是性能测试中包括基于任务类型，资源等各方面情况来建立的业务模型来抽象管理，具体可分为下面三种业务模型： 1、常规任务

品质体系的一般框架

FQA 品质体系的一般架构 品质管理体系 QC QA QE IQC LQC IPQC C FQC SQA DCC C PQA DAS FA CPI CS TRAINNIN G 图中各缩写词含义如下： QC ：Quality Control 品质控制 QA ：Quality Assurance 品质保证 QE ：Quality Engineering 品质工程 IQC ：Incoming Quality Control 来料品质控制 LQC ：Line Quality Control 生产线品质控制 IPQC ：In Process Quality Control 制程品质控制 FQC ：Final Quality Control 最终品质控制 SQA ：Source (Supplier) Quality Assurance 供应商品质控制 DCC ：Document Control Center 文控中心 PQA ：Process Quality Assurance 制程品质保证 FQA ：Final Quality Assurance 最终品质保证 DAS ：Defects Analysis System 缺陷分析系统 FA ：Failure Analysis 坏品分析 CPI ：Continuous Process Improvement 连续工序改善 CS ： Customer Service 客户服务 TRAINNING ： 培训

一供应商品质保证（SQA） 1.SQA概念 SQA即供应商品质保证，识通过在供应商处设立专人进行抽样检验，并定期对供应商进行审核、评价而从最源头实施品质保证的一种方法。是以预防为主思想的体现。 2.SQA组织结构 3.主要职责 1）对从来料品质控制（IQC）/生产及其他渠道所获取的信息进行分析、综合，把结果反馈给供应商，并要求改善。 2）耕具派驻检验远提供的品质情报对供应商品质进行跟踪。 3）定期对供应商进行审核，及时发现品质隐患。 4）根据实际不定期给供应商导入先进的品质管理手法及检验手段，推动其品质保证能力的提升。 5）根据公司的生产反馈情况、派驻人员检验结果、对投宿反应速度及态度对供应商进行排序，为公司对供应商的取舍提供依据。 4.供应商品质管理的主要办法 1）派驻检验员 把IQC移至供应商，使得及早发现问题，便于供应商及时返工，降低供应商的品质成本，便于本公司快速反应，对本公司的品质保证有利。同时可以根据本公司的实际使用情况及IQC的检验情况，专门严加检查问题项目，针对性强。 2）定期审核 通过组织各方面的专家对供应商进行审核，有利于全面把握供应商的综合能力，及时发现薄弱环节并要求改善，从而从体系上保证供货品质定期排序，此结果亦为供应商进行排序提供依据。 一般审核项目包含以下几个方面 A．品质。 B．生产支持。 C．技术能力及新产品导入。