电力大数据项目测试报告.docx
电力大数据分析项目测试报告XX科技股份有限公司编制目录1. 系统功能测试概述31.1. 测试方法和步骤31.2. 测试部署及环境51.3. 1.测试数据准备51.4. 2.测试结果测试数据52. 性能测试报告91. 1.测试目标92. 2.测试内容93. 3.测试环境94. 4.测试过程和结果121 .系统功能测试概述系统测试为了监测系统开发完成之后的功能指标、性能指标、以及系统缺陷检验它是否有不符合系统说明书的地方。这种测试可以发现系统分析和设计中的错误。如安全测试是测试安全措施是否完善,能不能保证系统不受非法侵入。再例如，压力测试是测试系统在正常数据量以及超负荷量（如多个用户同时存取）等情况下是否还能正常地工作。1.1. 测试方法和步骤表1产业用电量分析测试方法表测试项编号XOO1.测试项名称产业用电量分析测试方法和步骤序号测试操作预期结果备注O1.点击产业用电量分析图形展示全国各产业用电占比情况。表2发电量分析测试方法表测试项编号X002测试项名称发电量分析测试方法和步骤序号测试操作预期结果备注01点击发电量分析图形展示全国各类型发电量占比情况。表3故障记录分析测试方法表测试项编号X003测试项名称故障记录分析测试方法和步骤序号测试操作预期结果备注O1.点击故障记录分析图形展示近两年电路故障类型数量情况和占比情况。表4全国用电排行分析测试方法表测试项编号XOO1.测试项名称全国用电排行分析测试方法和步骤序号测试操作预期结果备注01点击全国用电排行分析图形展示全国各地区的今年的用电量详情。表5设备分析测试方法表测试项编号X005测试项名称设备分析测试方法和步骤序号测试操作预期结果备注01点击设备分析图形展示全国电力设备数量情况。表6用电详情分析测试方法表测试项编号X006测试项名称用电详情分析测试方法和步赛序号测试操作预期结果备注01点击用电详情分图形展示全国各月份的用析电详情。表7用电预测分析测试方法表测试项编号X007测试项名称用电预测分析测试方法和步骤序号测试操作预期结果备注O1.点击用电颈测分析图形展示全国未来两年的用电量预测情况。1.2. 测试部署及环境1.2.1. 测试数据准备 产业用电量数据 发电量数据 故障记录数据 全国用电排行数据 设备数据 用电详情数据 用电预测数据1. 2.2.测试结果测试数据表8产业用电量分析测试结果表测试项编号XOO1.测试项名称产业用电量分析测试时间2020-09-23测试人员XXX测试地点测试方法和步骤序号测试操作预期结果实际结果备注01点击产业用电量分析图形展示全国各产业用电占比情况。图形展示全国各产业用电占比情况。测试人员（签字）：XXX表9发电量分析分析测试结果表测试项编号X002测试项名称发电量分析测试时间2020-09-23测试人员XXX测试地点测试方法和步骤序号测试操作预期结果实际结果备注01点击发电量分析图形展示全国各类型发电量占比情况。图形展示全国各类型发电量占比情况。测试人员（签字）：XXX表IO故障记录分析测试结果表测试项编号X003测试项名称故障记录分析测试时间2020-09-23测试人员XXX测试地点测试方法和步骤序号测试操作预期结果实际结果备注O1.点击故障记录分析图形展示近两年电路故障类型数量情况和占比情况。图形展示近两年电路故障类型数量情况和占比情况。测试人员（签字）：XXX表11全国用电排行分析测试结果表测试项编号XOO1.测试项名称全国用电排行分析测试时间2020-09-23测试人员XXX测试地点测试方法和步赛序号测试操作预期结果实际结果备注01点击全国用电排行分析图形展示全国各地区的今年的用电量详情。图形展示全国各地区的今年的用电量详情。测试人员（签字）：XXX表12设备分析测试结果表测试项编号X005测试项名称设备分析测试时间2020-09-23测试人员XXX测试地点测试方法和步骤序号测试操作颈期结果实际结果备注O1.点击设备分析图形展示全国电力设备数量情况。图形展示全国电力设备数量情况。测试人员（签字）：XXX表13用电详情分析测试结果表测试项编号X006测试项名称用电详情分析测试时间2020-09-23测试人员XXX测试地点测试方法和步赛序号测试操作预期结果实际结果备注01点击用电详情分析图形展示全国各月份的用电详情。图形展示全国各月份的用电详情。测试人员（签字）：XXX表14用电预测分析测试结果表测试项编号X007测试项名称用电预测分析测试时间2020-09-23测试人员XXX测试地点测试方法和步骤序号测试操作预期结果实际结果备注O1.点击用电颈测分析图形展示全国未来两年的用电量预测情况。图形展示全国未来两年的用电量预测情况。测试人员（签字）：XXX2.性能测试报告2.1. 测试目标以电力大数据分析系统为例，日均访问记录数近万条，每月数据量近1TB,移动互联网用户快速增加，智能终端迅速普及、户均流量显著增长，上网记录数据将进一步猛增，每6个月，流量翻一番，如此大的数据量已经超越了传统关系型数据库可管理的容量上限，关系型数据库上对大规模数据进行操作会造成系统性能严重下降。通过本测试，验证电力大数据分析平台，是否可以有效解决数据采集、加载、存储、查询、分析等问题。2. 2.测试内容1）存储节点数和存储量舱证；2）并发加载数据的效率骏证；3）分别选取简单查询（各类型产业用电量查询），单表统计（各类型设备数量查询）两个应用场景验证产品性能。2. 3.测试环境软硬件环境配置如下：表15服务器配置务需推荐配置及说明节点数量5台服务器CPU两路6核处理器2*E5-2620内存64GBECCDDR3W2个600G的SAS硬盘,15000RPM,RAID1.,作为系统盘12个2TB的SATA硬盘,7200RPM,不做RAID1.网络双电口万兆（IOGbps）以太网卡部署环境如下:表16集群配置Pe服务器5台NameNode节点2台DataNOde节点5台Zookeeper节点3台集群监控节点1台入库服务节点5台Web查询应用服务节点1台网络拓扑情况如下:图1拓扑结构图2. 4.测试过程和结果1）现有HDFS集群已被占用10.5TB,3个副本，压缩率在"3左右，因此实际HBaSe表数据也已经有3.5TB左右。目前数据存放6个月，每天导入日志数据在21GB左右，每月导入新增日志数据量为630GB,近一个月为常用热数据，数据量增长较快。2）并发加载数据的效率电力大数据分析集群每秒平均达到150万记录/秒，峰值时达到500万/秒，集群导入性能没有问题。3）支持并发查询数目：远高于1000请求/秒上网记录查询速度：不高于1秒（含用户访问查询页面的时间）场景一：各类型产业用电量查询表17各类型产业用电量记录表测试相关表数据量表名条数tb_estate31241测试语句SE1.ECTFROMtbestateWHEREname=?；场景说明使用程序宜询指定类型的产业的用电量SQ1.性能并发：500。单SQ1.平均执行时间：12msAPI性能并发：30*单SQ1.平均执行时间：3ms场景二：各类型设备数量查询：表18各类型设备数量查询信息表测试相关表数据量表名条政tb_equipment33346测试语句SE1.ECTcity_type.count(type)FROMth.equipmentGROUPBYtype；场景说明统计各类型谀各数量SQ1.性能并发:2000羊SQ1.平均执行时间：13OmSAP1.性能并发：10W单SQ1.平均执行时间：90ms
