内容简介：SwiftStack Benchmark Suite（ssbench）是一个灵活且可扩展的 OpenStack Swift 对象存储系统的基准测试工具。github 上提供了在不同系统上详细的安装方法：Traceback (most recent call last):
SwiftStack Benchmark Suite（ssbench）是一个灵活且可扩展的 OpenStack Swift 对象存储系统的基准测试工具。
2.ssbench 安装
github 上提供了在不同系统上详细的安装方法： https://github.com/swiftstack/ssbench
3.debug
3.1 运行时报错没有相应的文件
Info:
Traceback (most recent call last):
args.func(args)
File “./ssbench-master”, line 217, in run_scenario
close_fds=True))
File “/usr/lib/python2.7/subprocess.py”, line 710, in init
errread, errwrite)
File “/usr/lib/python2.7/subprocess.py”, line 1327, in _execute_child
raise child_exception
OSError: [Errno 2] No such file or directory
Solution:
ssbench-worker 命令没有添加到环境变量，不能直接输入 ssbench-worker 运行，需要以 ./ssbench-worker 的方式运行
在 ssbench-master 的 213 行行后面添加一行代码
cmd_i[0] = './ssbench-worker'
3.2 测试读取性能时出错
如果测试 swift 的 1MB 的读性能，测试的 container 为 demo_container，且 demo_container中包含 object，那么ssbench 会直接从中读取 object 进行测试，而不管而不管这些 object 的大小。如果 demo_container 中没有object，则会先写入 1MB 的object 再进行测试。只有保证测试的 container 中无 object ，才能保证测试的读性能准确。 所以，建议在测试读性能之前，确保系统中不存在任何数据。
4. 生成 scenario 文件的脚本
import argparse
import sys
import re
def get_size(size_str):
pat = ('(\d+)B\n','(\d+)KB\n','(\d+)MB\n','(\d+)GB\n')
base = 1;
for p in pat:
size = re.findall(p,size_str)
if len(size) != 0:
#print(size[0])
return int(size[0])*base
base = base * 1024;
print('invalid object size')
sys.exit(0)
def output(args):
size = get_size(args.size+'\n')
if(args.type not in ['C','R','U','D']):
print('invalid operation size')
sys.exit(0)
f = open(args.output,'w');
f.write('{\n')
f.write(' "name": "Demo scenario",\n')
f.write(' "sizes": [{\n')
f.write(' "name": "test",\n')
f.write(' "size_min":' + str(size) + ',\n')
f.write(' "size_max":' + str(size) + '\n')
f.write(' }],\n')
f.write(' "initial_files": {\n')
f.write(' "test": 10000\n')
f.write(' },\n')
f.write(' "policy": "' + args.policy +'",\n')
f.write(' "operation_count": ' + str(args.count) + ',\n')
if(args.type == 'C'):
f.write(' "crud_profile": [100, 0, 0, 0],\n')
elif(args.type == 'R'):
f.write(' "crud_profile": [0, 100, 0, 0],\n')
elif(args.type == 'U'):
f.write(' "crud_profile": [0, 0, 100, 0],\n')
elif(args.type == 'D'):
f.write(' "crud_profile": [0, 0, 0, 100],\n')
else:
assert(0)
f.write(' "user_count": 10,\n')
f.write(' "container_base": "ssbench",\n')
f.write(' "container_count": 100,\n')
f.write(' "container_concurrency": 10\n')
f.write('}\n')
f.close()
if __name__ == "__main__":
arg_parser = argparse.ArgumentParser()
arg_parser.add_argument('-c', '--count', type=int, required=True, help='Operation count')
arg_parser.add_argument('-t', '--type', type=str, required=True, help='Operation type: C,R,D,U')
arg_parser.add_argument('-o', '--output', type=str, required=True, help='Output file name')
arg_parser.add_argument('-s', '--size', type=str, required=True, help='Object size')
arg_parser.add_argument('-p', '--policy', type=str, required=True, help='Storage policy')
args = arg_parser.parse_args(sys.argv[1:])
output(args)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
最优化导论
Edwin K. P. Chong、Stanislaw H. Zak / 孙志强、白圣建、郑永斌、刘伟 / 电子工业出版社 / 2015-10 / 89.00
本书是一本关于最优化技术的入门教材，全书共分为四部分。第一部分是预备知识。第二部分主要介绍无约束的优化问题，并介绍线性方程的求解方法、神经网络方法和全局搜索方法。第三部分介绍线性优化问题，包括线性优化问题的模型、单纯形法、对偶理论以及一些非单纯形法，简单介绍了整数线性优化问题。第四部分介绍有约束非线性优化问题，包括纯等式约束下和不等式约束下的优化问题的最优性条件、凸优化问题、有约束非线性优化问题的......一起来看看 《最优化导论》 这本书的介绍吧!
