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基于被测系统自动分层探测技术的性能测试与监控系统的制作方法

2021-11-03 14:54:00 来源:中国专利 TAG:

技术特征:
1.一种基于被测系统自动分层探测技术的性能测试与监控系统,其特征在于,所述监控系统包括:分层探测模块,包括针对被测系统,在tcp/ip协议栈的应用层、传输层和网络层分别添加的探针,用于对被测系统进行分层探测,捕获并过滤网络数据包;协议筛选模块,用于在捕获并过滤网络数据包后采用通过监督学习得到的决策树预测模型进行逐层协议解析;关键字分析模块,用于对报文内容按照设定的关键字进行分析;测试数据生成模块,用于根据用户需要对报文相关内容按照日志记录、显示的格式进行格式化,并写入相应的本地数据库中。2.根据权利要求1所述的一种基于被测系统自动分层探测技术的性能测试与监控系统,其特征在于,探针主要包括网络分接头和数据过滤器;网络分接头从网络设备驱动程序中收集数据拷贝,数据过滤器决定是否接收该数据包。3.根据权利要求1所述的一种基于被测系统自动分层探测技术的性能测试与监控系统,其特征在于,数据过滤器决定是否接收该数据包,包括:数据过滤器根据用户定义的规则决定是否接收此数据包以及需要拷贝该数据包的哪些内容,然后将过滤后的数据发送到与过滤器相关联的上层应用程序。4.根据权利要求3所述的一种基于被测系统自动分层探测技术的性能测试与监控系统,其特征在于,如果没有设置过滤规则,所有数据包都将放入内核缓冲区,并传递给用户层缓冲区。5.根据权利要求1所述的一种基于被测系统自动分层探测技术的性能测试与监控系统,其特征在于,还包括:在进行测试之前,将被测系统的属性值输入到监控系统中。6.根据权利要求5所述的一种基于被测系统自动分层探测技术的性能测试与监控系统,其特征在于,被测系统的属性包括以下属性:属性a:交易主体,包括交易所、券商;属性b:交易类型,包括期货、证券、基金;属性c:软件开放商;属性d:交易接口。7.根据权利要求1所述的一种基于被测系统自动分层探测技术的性能测试与监控系统,其特征在于,监督学习过程主要包括决策树生成和决策树剪枝两个过程;所述决策树生成过程包括:设s是s个数据样本的集合;假定类标号c
i
,i=1,
……
,m,具有m个不同的值,设s
i
是类c
i
中的样本数;对一个给定的样本分类所需的期望信息由下式给出:其中,p
i
是任意样本属于c
i
的概率,并用s
i
/s来估计;设属性a具有v个子集s1,
……
,s
v
;其中,s
j
包含s中这样一些样本,它们在a上具有值a
j
;如果a选作测试属性,则这些子集对应于由包含集合s的节点生长出来的分枝;设s
ij
是子集s
j
中类c
i
的样本数;根据由a划分成子集的熵e(a)由下式给出:
其中,项充当第j个子集的权,并且等于子集,即a值为a
j
中的样本个数除以s中的样本总数;熵值越小,子集划分的纯度越高;对于给定的子集s
j
有:其中,是s
j
中的样本属于类c
i
的概率;在a上分枝将获得的编码信息是:gain(a)=i(s1,......,s
m
)

e(a);信息增益比例计算增益比例如下:其中,s1到s
c
是c个值的属性a分割s而形成的c个样本子集;这时,在属性a上所得到的信息增益比为:该算法计算每个属性的信息增益比,具有最高信息增益比的属性选作给定集合s的测试属性;创建一个节点,并以该属性标记,对属性的每个值创建分枝,并据此划分样本;决策树剪技过程包括:采用后剪枝方法,具体公式如下:其中n是实例的数量,f=e/n为观察到的误差率,e为n个实例中分类错误的个数,q为真实的误差率,c为置信度,z为对应于置信度c的标准差,其值可根据c的设定值通过查正态分布表得到;通过该公式即可计算出真实误差率q的一个置信区间上限,用此上限为该节点误差率e做一个悲观的估计:通过判断剪枝前后e的大小,从而决定是否需要剪枝。8.根据权利要求1所述的一种基于被测系统自动分层探测技术的性能测试与监控系统,其特征在于,所述被测系统为证券期货软件系统。

技术总结
本发明提供了一种基于被测系统自动分层探测技术的性能测试与监控系统,涉及性能测试与监控技术领域,该系统包括:分层探测模块,包括针对被测系统,在TCP/IP协议栈的应用层、传输层和网络层分别添加的探针,用于对被测系统进行分层探测,捕获并过滤网络数据包;协议筛选模块,用于在捕获并过滤网络数据包后采用通过监督学习得到的决策树预测模型进行逐层协议解析;关键字分析模块,用于对报文内容按照设定的关键字进行分析;测试数据生成模块,用于根据用户需要对报文相关内容按照日志记录、显示的格式进行格式化,并写入相应的本地数据库中。本发明中,集成有效监控、数据测试、数据分析、测试数据生成功能于一体,提高了测试效率。率。率。


技术研发人员:孙瑞超 王博威 刘进 肖昱 高锋远 张磊 王旭欢 李婷婷 邓小娜
受保护的技术使用者:大商所飞泰测试技术有限公司
技术研发日:2021.07.13
技术公布日:2021/11/2
再多了解一些

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