 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領館區1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
傳統的性能測試常常會遇到以下難題：
1、 性能測試工具一知半解，缺少大量項目實戰，測試結果無價值；
2、 缺少全盤規劃，驗收階段（UAT）才準備性能測試；
3、 模擬場景與實際生產差別大，測試價值有限；
4、 缺少性能分析和定位，找不出性能問題；
5、 生產測試環境差異大，不知道怎么辦；
6、 缺少上線后的預測、預防和規劃，無法指導生產。
有效解決以上難題是一個系統工程，不僅僅是性能測試。性能測試分析與建模課程融合性能測試、性能分析、性能建模、容量規劃、敏捷開發等業界最佳實踐，系統解決傳統性能測試難題。課程中介紹的每個流程、每樣技術、每個工具背后都是大量項目實踐的總結，都有講師親身經歷的“性能故事”。
課程目的：
該課程使學員：
? 掌握全生命周期敏捷性能測試優化方法論；
? 掌握一線loadrunner實戰經驗；
? 掌握性能分析優化常見問題和解決方法
? 掌握性能建模與容量規劃方法
? 掌握性能學習的方法和性能團隊建設
培訓對象：
性能測試工程師、測試經理、高級程序員、系統架構師、項目經理以及其他具有一定性能測試經驗的人員。
課程特點：
大量實踐案例+系統化性能解決方案（只講授實戰內容）
本課程采用咨詢式培訓方式：客戶提供一、兩個實際案例，培訓現場詳細分析案例
客戶評價：
“近幾年聽到的最實戰培訓” 某大行性能測試部門負責人
“開拓視野，從傳統行業到互聯網架構，指導系統架構設計” 某證券交易所架構師
課程大綱：
1. 培訓客戶系統性能測試現狀分析?
2. 傳統性能測試面臨的挑戰
3. 全生命周期敏捷性能解決方案?
3.1 敏捷方法論的核心
3.2 全生命周期敏捷性能體系
3.3 敏捷性能計劃
3.3.1 可測試的性能需求
3.3.2 敏捷測試策略
3.3.3 產品代辦列表
3.4 系統架構評估
3.4.1 評估標準
3.4.2 評估方法
3.5 性能持續迭代
3.5.1 性能單元測試
3.5.2 性能集成/UAT測試
3.5.3 持續集成與性能測試
3.5.4 自動化性能測試價值何在
3.6 性能與容量運維
3.6.1 運維人員的工作狀態
3.6.2 性能模型回歸分析
3.6.3 可靠性可用性指導
3.6.4 業務場景更新
3.7 敏捷性能最佳實踐
4. 性能測試 8h
4.1 性能測試應用場景
4.2 性能測試流程
4.3 性能測試需求分析
4.3.1 確定測試目標
4.3.2 已有系統需求分析
4.3.3 新上線系統需求分析
4.3.4 系統體系架構
4.3.5 業務模型分析
4.3.6 突變、秒殺與促銷
4.3.7 確定通過標準
4.3.8 從業務模型到技術模型
4.3.9 用戶模型vs TPS模型
4.3.10 案例實戰：需求分析過程
4.4 性能測試場景
4.4.1 基準測試
4.4.2 單交易容量測試
4.4.3 綜合交易容量測試
4.4.4 可靠性測試
4.4.5 可擴展性測試
4.4.6 穩定性測試
4.4.7 業務突變測試
4.4.8 OLAP、跑批業務測試場景
4.4.9 參數配置測試
4.4.10 性能測試用例
4.4.11 客戶系統性能測試場景改進點
4.5 性能測試環境
4.5.1 測試環境縮放原則
4.5.2 被測系統環境需求
4.5.3 壓力機測試環境要求
4.5.4 環境準備注意事項
4.6 性能測試數據
4.6.1 墊底數據+參數化數據
4.6.2 數據分布
4.6.3 生產數據清洗
4.6.4 自動化生成
4.6.5 數據重用問題
4.6.6 客戶系統性能測試數據準備
4.7 性能測試方案?
4.7.1 測試目標
4.7.2 性能監控分析指標
4.7.3 測試計劃
4.7.4 測試資源
4.7.5 測試風險
4.7.6 客戶系統性能測試方案改進點
4.8 每秒上萬交易性能測試執行（LoadRunner使用）?
4.8.1 日志和記錄
4.8.2 風控與溝通
4.8.3 LoadRunner使用實踐
4.8.3.1 LoadRunner原理
4.8.3.2 腳本、場景規范
4.8.3.3 腳本調試
4.8.3.4 參數化技巧
4.8.3.5 事務定義
4.8.3.6 RunTime設置
4.8.3.7 場景測試時間
4.8.3.8 監控LoadRunner
4.8.3.9 上萬TPS LoadRunner使用技巧
4.9 性能測試高級場景?
4.9.1 用戶體驗測試
4.9.2 復盤測試
4.9.3 SQL測試
4.9.4 流水碼生成
4.10 性能測試報告
4.10.1 性能測試報告模板
4.10.2 一圖勝萬言
4.10.3 關聯分析
4.10.4 目錄結構
4.10.5 性能測試結論
4.10.6 性能建議與風險
4.10.7 客戶系統性能測試報告改進點
5. 性能監控與分析
5.1 互聯網與傳統系統架構變遷
5.2 性能監控與分析策略
5.3 Linux、Unix操作系統性能監控與分析（系統命令、工具）
5.3.1 操作系統架構
5.3.2 常見操作系統性能問題
5.3.3 操作系統性能監控指標
5.3.4 操作系統性能監控分析工具
5.3.5 操作系統性能分析方法
5.4 Oracle/Mysql數據庫性能監控與分析（Oracle AWR、ADDM、執行計劃、慢查詢）
5.4.1 常見數據庫系統架構
5.4.2 常見數據庫性能問題
5.4.3 數據庫性能監控指標
5.4.4 數據庫性能監控分析工具
5.4.5 數據庫性能分析方法
5.5 應用性能監控與分析 （實戰案例分析）
5.5.1 常見應用系統架構
5.5.2 常見應用性能問題
5.5.3 應用性能監控指標
5.5.4 應用性能監控分析工具
5.5.5 應用性能分析方法
5.6 網絡與存儲性能監控與分析
5.7 故障樹性能分析方法
5.8 客戶系統性能監控與分析改進點
6. 性能建模與容量規劃
6.1 運維的難題與SLA
6.2 性能與容量解決思路
6.3 測試環境性能/業務數據梳理
6.4 生產環境性能/業務數據梳理
6.5 建立和矯正性能模型
6.6 What-IF分析
6.7 系統優雅降級
6.7.1 評估系統極限
6.7.2 優雅降級的方法
6.8 常見問題
6.8.1 無法落地的排隊論
6.8.2 脫離業務的趨勢分析
6.9 容量規劃方案
6.9.1 業務與性能指標關聯
6.9.2 業務突變、秒殺、促銷影響分析
6.9.3 CPU、內存、IO、存儲、主機等擴容方法
6.9.4 趨勢預測
6.9.5 客戶系統容量規劃改進點
7. 互聯網公司的性能測試優化與規劃
8. 互聯網公司的全生命周期研發流程
9. 性能團隊建設和學習方法
10. 客戶案例分析/學員項目問題解答 |
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