【技术实现步骤摘要】
本公开涉及性能测试领域，尤其涉及一种基于性能测试工具的性能问题识别方法及装置。
技术介绍
1、当前，在对应用程序进行性能测试后，要求测试人员能够根据测试完成后统计的性能数据，判断应用程序是否存在性能问题，这要求测试人员具备丰富的性能测试经验。导致性能测试质量较为依赖测试人员的主观经验，测试质量难以保证。
2、因此，如何提升性能测试质量，成为本领域技术人员急需解决的技术问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于性能测试工具的性能问题识别方法及装置，技术方案如下：
2、一种基于性能测试工具的性能问题识别方法，包括：
3、获得在使用性能测试工具对目标应用程序进行性能测试后生成的吞吐量数据图；
4、利用预先训练好的图片识别模型，识别所述吞吐量数据图对应的性能特征类别；
5、输出与所述性能特征类别对应的第一性能问题判定结果。
6、可选的，在所述输出与所述性能特征类别对应的第一性能问题判定结果之后，所述方法还包括：
7、在所述第一性能问题判定结果为所述目标应用程序存在性能问题的情况下，输出与所述性能特征类别对应的性能问题排查建议信息。
8、可选的，所述性能特征类别包括吞吐量数据曲线呈现持续下降样式、吞吐量数据曲线呈现周期性波动或者锯齿状波动样式、吞吐量数据曲线呈现大幅震荡样式、吞吐量数据曲线呈现峰谷毛刺样式、吞吐量数据呈现瞬间闪断样式和吞吐
9、可选的，所述输出与所述性能特征类别对应的第一性能问题判定结果，包括：
10、在所述性能特征类别为吞吐量数据曲线呈现持续下降样式、吞吐量数据曲线呈现周期性波动或者锯齿状波动样式、吞吐量数据曲线呈现大幅震荡样式、吞吐量数据曲线呈现峰谷毛刺样式和吞吐量数据呈现瞬间闪断样式中的任一样式的情况下，输出与所述性能特征类别对应的第一性能问题判定结果为所述目标应用程序存在性能问题；
11、在所述性能特征类别为吞吐量数据呈现其他样式的情况下，输出与所述性能特征类别对应的第一性能问题判定结果为所述目标应用程序不存在性能问题。
12、可选的，在所述利用预先训练好的图片识别模型，识别所述吞吐量数据图对应的性能特征类别之前，所述方法还包括：
13、获得模型训练数据，其中，所述模型训练数据包括吞吐量数据曲线呈现持续下降样式图片、吞吐量数据曲线呈现周期性波动或者锯齿状波动样式图片、吞吐量数据曲线呈现大幅震荡样式图片、吞吐量数据曲线呈现峰谷毛刺样式图片、吞吐量数据呈现瞬间闪断样式图片和吞吐量数据呈现其他样式图片；
14、分别对所述模型训练数据中的各样式图片添加相应的类别标签；
15、在对添加类别标签的所述模型训练数据进行预处理和特征提取后，将所述模型训练数据输入至所述图片识别模型进行训练，获得训练好的所述图片识别模型。
16、可选的，所述方法还包括：
17、获得所述性能测试工具对所述目标应用程序进行性能测试时的服务器监控数据；
18、判定所述服务器监控数据是否满足预设性能问题存在条件，如果是，则输出第二性能问题判定结果。
19、可选的，所述服务器监控数据包括jvm使用率数据图、pod的内存使用率数据图和cpu使用率数据图。
20、可选的，所述判定所述服务器监控数据是否满足预设性能问题存在条件，包括：
21、使用光学字符识别模型处理所述jvm使用率数据图，判定所述jvm使用率数据图中的线段是否一直处于升高态势，如果是，则确定所述服务器监控数据满足预设性能问题存在条件；
22、使用所述光学字符识别模型处理所述pod的所述内存使用率数据图和所述cpu使用率数据图，判定所述内存使用率数据图和所述cpu使用率数据图中是否存在线段超过目标阈值，如果是，则确定所述服务器监控数据满足预设性能问题存在条件。
23、可选的，所述性能测试工具为xmeter云平台。
24、一种基于性能测试工具的性能问题识别装置，包括：吞吐量数据图获得单元、性能特征类别识别单元和第一性能问题判定结果输出单元，
25、所述吞吐量数据图获得单元，用于获得在使用性能测试工具对目标应用程序进行性能测试后生成的吞吐量数据图；
26、所述性能特征类别识别单元，用于利用预先训练好的图片识别模型，识别所述吞吐量数据图对应的性能特征类别；
27、所述第一性能问题判定结果输出单元，用于输出与所述性能特征类别对应的第一性能问题判定结果。
28、借由上述技术方案，本公开提供的一种基于性能测试工具的性能问题识别方法及装置，可以获得在使用性能测试工具对目标应用程序进行性能测试后生成的吞吐量数据图；利用预先训练好的图片识别模型，识别所述吞吐量数据图对应的性能特征类别；输出与所述性能特征类别对应的第一性能问题判定结果。本公开依据吞吐量数据图与性能问题的关联关系，通过图片识别模型将性能问题转为计算机进行的分类问题，使得性能问题判定结果更加准确，从而提升了应用程序的性能测试质量。
29、上述说明仅是本公开技术方案的概述，为了能够更清楚了解本公开的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本公开的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本公开的具体实施方式。
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1.一种基于性能测试工具的性能问题识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述输出与所述性能特征类别对应的第一性能问题判定结果之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述性能特征类别包括吞吐量数据曲线呈现持续下降样式、吞吐量数据曲线呈现周期性波动或者锯齿状波动样式、吞吐量数据曲线呈现大幅震荡样式、吞吐量数据曲线呈现峰谷毛刺样式、吞吐量数据呈现瞬间闪断样式和吞吐量数据呈现其他样式。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述输出与所述性能特征类别对应的第一性能问题判定结果，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述利用预先训练好的图片识别模型，识别所述吞吐量数据图对应的性能特征类别之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器监控数据包括JVM使用率数据图、POD的内存使用率数据图和CPU使用率数据图。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述性能测试工具为XMeter云平台。
10.一种基于性能测试工具的性能问题识别装置，其特征在于，包括：吞吐量数据图获得单元、性能特征类别识别单元和第一性能问题判定结果输出单元，
...【技术特征摘要】
1.一种基于性能测试工具的性能问题识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述输出与所述性能特征类别对应的第一性能问题判定结果之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述性能特征类别包括吞吐量数据曲线呈现持续下降样式、吞吐量数据曲线呈现周期性波动或者锯齿状波动样式、吞吐量数据曲线呈现大幅震荡样式、吞吐量数据曲线呈现峰谷毛刺样式、吞吐量数据呈现瞬间闪断样式和吞吐量数据呈现其他样式。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述输出与所述性能特征类别对应的第一性能问题判定结果，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述利用预先训练好的...
【专利技术属性】
技术研发人员：常萧颖，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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