【摘 要】
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云测试用于云上管理和执行测试任务。由于云上的计算资源能够较为方便的扩展,而负载测试通常需要大量计算资源,因此负载测试非常契合基于云的测试方法。为了保证负载测试能够
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,软件新技术与产业协同创新中心
【基金项目】
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国防基础科研计划(JCKY2016206B001,JCKY2014206C002),江苏省政策引导类计划(产学研合作)项目(BY2016003-02)
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云测试用于云上管理和执行测试任务。由于云上的计算资源能够较为方便的扩展,而负载测试通常需要大量计算资源,因此负载测试非常契合基于云的测试方法。为了保证负载测试能够按照测试计划成功发起,并且不会出现资源不足或闲置,需要在测试执行前确定云上虚拟主机数目,而现有的研究还缺少此类技术。为此,提出了一种面向脚本化负载测试的云主机预测技术,在负载测试开始前执行小规模的负载测试,收集计算资源与测试负载的基础数据,在此基础上使用机器学习方法进行数据训练并预测主机数量。结果表明:提出的主机预测方法能够较好地预测出负载测试所
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