性能测评

2024-10-24

性能测评（精选4篇）

性能测评篇1

摘要：为了保证信息系统的可用性和服务质量, 《信息系统安全等级保护基本要求》中对于不同等级的信息系统, 提出了服务保证类的各项要求。但由于系统的复杂性, 等级测评中仅通过访谈和检查, 很难准确判定被测系统是否符合相关要求。介绍性能测试的分类、方法, 比较性能测试在等级测评和常规测试项目中使用的异同, 提出在等级测评中, 应引入性能测试以获取具有说服力的判定证据。以LoadRunner为例介绍了性能测试工具的使用, 以及等级测评中应用性能测试的特点和注意事项。

关键词：等级保护,等级测评,性能测试,LoadRunner

0 引言

随着网络技术的不断成熟和发展, 国家大力推行各类网上政务办公自动化系统, 相关的职能网站在功能具备的前提下, 如何保证系统能满足7×24的全天候服务, 以及在用户并发访问的情况下, 不会出现系统崩溃、页面滞后等问题, 保证业务支撑系统的服务质量, 已经成为广大用户关心的新的问题。

例如, 2012年春运, 铁道部全面开展网络售票, 其官方订票网站12306.cn, 在庞大的访问浪潮冲击下, 几度濒临瘫痪, 旅客遭遇页面刷新缓慢、购票失败却被扣款等众多问题。购票者面对报错页面兴叹, 抱怨声四起。

对于此类关乎公民、法人和其他组织合法权益以及社会秩序、公共利益的信息系统, 等级保护相关标准对其提出了明确的服务保证类 (A) 要求, 本文就此展开讨论, 探讨在等级保护制度框架下, 如何在测评中进行类似系统的性能测试工作, 防患于未然, 为系统的正常运营提供保证。

1 等级测评进行性能测试的必要性

为了保护系统连续正常的运行, 避免各种原因导致系统不可用, 《信息系统安全等级保护基本要求》[1]中对于不同等级的信息系统提出了明确的要求, 以三级系统基本要求为例:

应用安全: (7.1.4.7) 要求b) 应能够对应用系统的最大并发会话连接数进行限制;d) 应能够对一个时间段内可能的并发会话连接数进行限制;e) 应能够对一个访问帐户或一个请求进程占用的资源分配最大限额和最小限额;f) 应能够对系统服务水平降低到预先规定的最小值进行检测和报警。

主机安全: (7.1.3.7) 要求c) 应对重要服务器进行监视, 包括监视服务器的CPU、硬盘、内存、网络等资源的使用情况;d) 应限制单个用户对系统资源的最大或最小使用限度;e) 应能够对系统的服务水平降低到预先规定的最小值进行检测和报警。

网络安全: (7.1.2.1) 要求a) 应保证主要网络设备的业务处理能力具备冗余空间, 满足业务高峰期需要;b) 应保证网络各个部分的带宽满足业务高峰期需要。

为了检验被测系统是否能够达到上述要求, 在《信息系统安全等级保护测评要求》[2] (以下简称《测评要求》) 中, 对于三级系统, 要求在测评实施过程中:

7.1.3.7.2 c) 应检查主要服务器操作系统, 查看是否在服务水平降低到预先规定的最小值时, 能检测和报警;d) 应检查主要服务器操作系统, 查看是否对CPU、硬盘、内存和网络等资源的使用情况进行监控。

7.1.4.9.2 e) 应测试主要应用系统, 可通过对系统进行超过规定的单个帐户的多重并发会话数进行连接, 验证系统是否能够正确地限制单个帐户的多重并发会话数;f) 应测试主要应用系统, 可试图使服务水平降低到预先规定的最小值, 验证系统是否能够正确检测并报警。

由于应用信息系统具有多样性和复杂性, 等级测评中仅通过访谈和检查两种测评方式, 很难准确地判定被测系统是否符合相关标准, 根据测评要求, 应该使用工具测试等手段, 验证被测系统采取的管理配置等机制是否真正有效, 系统是否达到了相应等级的服务保证要求。

但是在实际等级测评中, 测评机构往往更重视和强调标准中与信息安全相关的要求, 在工具测试环节多采用漏洞扫描、渗透测试等方式检验被测信息系统网络、主机、应用等层面的安全, 而忽视了对信息系统性能、可用性和服务质量相关要求的检验。事实上对于一个信息系统, 其核心是在符合一定指标的情况下实现相关业务功能和提供相应的服务, 物理环境、操作系统、数据库系统和网络等层面是信息系统核心应用的支撑环境。在不能保证提供符合服务水平要求的业务应用的情况下, 片面强调支撑环境的安全是一种舍本求末的行为。

因此, 在等级测评的工具测试过程中, 应该同时采用安全测试和性能测试, 依据这些测评数据来判定被测系统是否同时满足业务保证类 (A) 和信息安全类 (S) 各项要求。

2 性能测试基本概念

随着信息系统的广泛应用, 性能已经成为系统质量的衡量标准之一, 这一点尤其体现在Web相关的系统上。狭义的性能测试主要是指通过模拟生产运行的业务压力和用户使用场景来测试系统的性能是否满足生产性能的要求, 而广义的性能测试则是一系列和性能相关测试的统称[8]。

性能测试划分为很多种, 测试方法也有很多种, 确切的说是由于测试方法的不同决定了测试划分的情况, 但在测试过程中性能测试的划分没有绝对的界限, 常用的有压力测试、负载测试、配置测试、并发用户测试和可靠性测试等。

压力测试是指系统已经达到一定的饱和程度 (如cpu、磁盘等已经处于饱和状态) , 此时系统处理业务的能力, 系统是否会出现错误, 该方法主要用于测试系统的稳定性。

负载测试是通过对被测系统不断地增加压力或者增加一定压力下的持续时间, 直到超过系统预订的指标或者部分资源已经达到了一种极限饱和状态不能再加压为止, 该方法主要是为了找到系统最大的负载能力, 即系统的处理极限。

配置测试是通过调整系统软、硬件环境, 了解各种不同环境配置对系统性能的影响, 从而找到系统的最优配置和系统各项资源的最优分配原则, 该方法一般用于系统的调优和规划。

并发测试是通过模拟用户并发访问, 测试多用户同时访问同一应用、模块或数据, 观察系统是否存在死锁、系统处理速度是否明显下降等其他的一些性能问题。

可靠性测试是当系统在一定的业务压力下, 让系统持续运行一段时间, 观察系统是否达到要求的稳定性, 此处强调在一定业务压力下持续运行的能力, 可靠性测试必须给出一个明确的要求, 比如可以施加让CPU资源保持在70%~90%使用率的压力, 连续对系统测试8个小时, 然后根据结果分析系统是否稳定。

从应用领域来划分, 性能测试主要分为以下领域[9]:

能力验证是重点在于验证系统是否具备某种能力, 一般采取的描述方式为:某系统能否在条件A下具备B性能;

规划能力通过系统在不同软硬件环境、配置下的性能表现, 总结系统如何才能达到要求的性能指标, 一般采取的描述方式为:系统如何才能支持未来用户增长的需要。规划能力和能力验证有相似之处, 但还是存在一些不同的地方, 能力验证强调的是在某个条件下具备什么样的能力, 而规划能力则强调的是未来能力增长的一个需求, 着眼于未来系统的规划;

性能调优是通过测试来调整系统的环境, 最终使系统性能达到最优的状态。这是一个持续调优的过程, 主要调优对象有数据参数、应用服务器、系统的硬件资源等;

缺陷发现是通过性能测试的手段来发现系统存在的缺陷。

可见, 等级测评正是性能测试的能力验证领域的应用, 通过使用各种性能测试方法, 验证被测系统是否符合信息系统等级保护标准的相关要求。

3 性能测试工具LoadRunner

主流的性能测试工具主要有LoadRunner、Rational performance、QALoad、Web Load、WAS、Apache benchmark等。其中Apache benchmark、Web Load、WAS等是专门用于Web性能测试的工具, 使用比较简单;LoadRunner、Rational performance、QALoad等是企业级的测试工具, 支持范围广, 符合等级测评中需要面对的被测系统的多样性要求, 其中LoadRunner是目前很多公司执行性能测试的首选工具, 所以在这里以LoadRunner为例介绍性能测试工具的使用。

LoadRunner是工业标准级别的性能测试工具, 可以支持业界大多数标准和开发技术, 可以实现B/S、C/S等多种架构系统的性能测试, 并能对多种平台, 例如Windows、Linux等主机, MS SQL、Oracle、My SQL等数据库系统, Weblogic、Web Sphere等中间件系统的各种性能计数器进行实时监视, 是一个内涵丰富、功能强大的性能测试工具, 是系统性能测试中应用最广泛的工具之一[4]。

LoadRunner的体系架构如图1所示。

从图中可以看出, LoadRunner主要由以下四部分组成[4]:虚拟用户发生器Virtual User Generator (简称Vu Gen) ;压力调度和监控中心Controller;压力产生器Load Generator;测试结果分析工具Analysis。

Vu Gen是一个集成开发环境, 通过录制或者开发实现对单个用户行为的模拟, 然后通过参数化等功能来实现多个用户间的差异化, 实现并发用户的不同行为[5];Controller是一个框架程序和监控程序, 负责将Vu Gen开发的脚本以多进程/线程的方式在Load Generator机器上运行, 并可以通过支持集群功能和任意多台Load Generator机器互连, 实现真正意义上的并发, 以便产生足够的负载压力, 同时LoadRunner拥有强大的实时监控及测试数据采集功能, 通过实时监控场景运行状况, 测试人员可以把握测试进度, 并及时发现问题[6];Analysis是一个数据分析工具, 测试结束后, LoadRunner可以通过汇总全部测试结果, 快速找到性能问题[7]。

使用LoadRunner进行性能测试的一般步骤如下[4,8,9]:

用户确定需要进行测试的业务, 通过用户操作和Vu Gen的录制功能来记录并生成虚拟用户脚本。

手工修改虚拟用户脚本, 确定脚本能够回放成功。

在Controller中对场景进行配置并启动测试。

测试过程中Controller负责搜集被测系统各个环节的性能数据;Load Generator会记录最终用户响应时间和脚本执行的日志。

压力运行结束以后, Load Generator的数据传送到Controller中, 由Controller对测试结果进行汇总。

测试人员借助数据分析工具Analysis对性能测试数据进行分析。

4 性能测试在等级测评过程中的应用

例如针对《测评要求》7.1.3.7.2:

c) 应检查主要服务器操作系统, 查看是否在服务水平降低到预先规定的最小值时, 能检测和报警;

d) 应检查主要服务器操作系统, 查看是否对CPU、硬盘、内存和网络等资源的使用情况进行监控。

在实际测评过程中, 首先根据前期调查和访谈获得的信息, 了解被测系统的性能和服务水平要求, 并检查运营单位的安全策略、运维管理制度等相关文件, 确定相关系统监测和报警要求;在工具测试阶段, 可以使用LoadRunner对被测评系统进行压力测试, 获取被测系统的用户连接数、响应时间、成功失败请求数等服务水平指标, 并在压力测试过程中, 对承载被测业务系统的主要服务器进行监控, 获取被测系统服务器CPU、内存、磁盘空间等资源的使用情况, 结合监测获得的信息和Analysis生成的图表 (如图2所示) [7], 检查同期系统监控日志等, 验证被测系统是否实现了基本要求中规定的监控内容, 并比对系统监控日志和LoadRunner收集的数据, 验证被测系统监控数据是否与实际相符;通过调整负载压力, 使系统的服务水平降低至规定的最小值以下, 验证被测系统是否正确实现了报警等要求。最终, 综合以上检查和测试结果, 对相关要求的测评项做出是否符合的判定结论。

5 等级测评中性能测试的特点和注意事项

目前业界中性能测试的应用主要集中在软件项目的开发调优和验收测试中, 在等级测评中, 测试工具的选择、测试工具的使用方法可以借鉴软件项目中性能测试的已有经验, 但是也存在一些差异, 主要包括以下几个方面:

1) 目的不同:等级测评中进行性能测试是合规性测试, 验证被测信息系统的业务和服务能力是否达到了相关等级服务保证要求的能力, 为系统等级测评的结论提供具有说服力的优势证据[2]。在软件项目中, 在开发阶段, 性能测试主要是为了判定系统是否满足预期的性能需求, 发现一些应用程序在功能实现方面的缺陷, 查找系统可能存在的性能问题, 如果有, 找出并加以解决, 并为用户部署系统提供性能参考;在运维阶段, 性能测试主要是对一些存在性能问题的系统, 找出瓶颈并加以解决。

2) 环境不同:等级测评进行性能测试, 测试环境多为用户现场的投产环境, 软硬件环境配置较高, 系统在实时运行, 外界干扰较多, 应用环境比较复杂。在软件项目中, 测试环境多为实验室开发环境等, 开发阶段的软硬件配置相对较低, 系统未正式上线运行, 基本无外界干扰, 可以对核心应用等进行单独的测试;如果在用户现场, 也只是简单的验收测试, 对象是准备投产的系统, 应用环境比较简单。

3) 过程不同:等级测评中的性能测试通常是一次行为, 通常其分析-规划-执行的整个流程分散在等级测评的各个部分, 其中执行部分是作为现场测评中工具测试的一部分[3]。软件项目中性能测试通常是一个“确定问题-确定原因-确定调整目标和解决方案-测试解决方案”的多次迭代的过程, 过程时间周期较长。

4) 主体不同:等级测评中的性能测试执行主体为符合等级保护制度相关规定要求的测评机构和测评人员[3], 对被测系统的架构、配置和使用等相对缺乏了解;软件项目中性能测试的主体通常为系统开发方 (进行缺陷发现、性能调优等) 或系统使用方 (进行验收测试、容量规划等) , 熟悉被测系统的行为。

等级测评中性能测试的这些特点, 决定了其应用过程中应注意的一些事项:

性能测试时应遵循“等级测评工作恰当选取, 保证强度”[3]的要求。

性能测试作为现场工具测试的一个组成部分, 通常成本和时间都有一定的限制, 根据被测系统的实际情况, 既要避免重要的对象、可能存在安全隐患的对象没有被选择, 也要避免过多选择, 使得工作量增大;同时对被测系统应实施与其等级相适应的测评强度。

在选取性能测试对象时, 应综合考虑应用系统的业务类型和系统使用情况。

根据业务的类型, 被测应用系统可以划分为特殊类应用和一般类应用, 特殊类应用主要包括银行、电信、电力、保险、医疗、安全等领域类的系统, 这类系统使用比较频繁, 用户较多, 对并发性能、服务质量水平等要求较高;一般类应用主要指一些普通应用, 例如办公自动化软件、MIS系统等, 对性能要求不高, 发生性能问题的概率较小。

在确定性能测试的广度和深度时, 应综合考虑被测系统的等级和应用类型。

例如, 对于二级系统中的一般应用, 如果客户无特殊要求, 根据实际可以不采用性能测试;对于二级系统中的特殊类应用, 在种类和数量、范围上抽样, 选择系统核心业务的重要功能点进行测试, 在深度上, 可以只进行应用系统预期指标 (如支持并发用户数、系统响应时间等) 的常规验证性测试, 例如针对于预定指标为支持100个并发用户的系统, 模拟80-120个用户并发访问就是常规的验证性测试;对于三级系统中的一般应用, 测评对象要做到在数量和范围上抽样, 在种类上基本覆盖, 选择各业务模块的功能点, 整个测试范围要覆盖到应用的全部功能模块, 在深度上, 不仅要进行预期指标的验证性测试, 针对核心业务模块, 还要进行压力/负载测试等, 例如针对于预定指标为支持100个并发用户的系统, 模拟1000个用户并发访问;而对于三级系统中的特殊应用, 不仅要对全部功能模块进行核心业务场景测试, 还要把系统中具有耦合关系的模块组合起来, 进行组合场景测试等多种类型的综合测试, 在深度上, 除了进行验证性测试、普通压力/负载测试等, 还要增加如疲劳强度测试等其他测试方式, 例如在系统可以运行的情况下, 模拟500个用户并发访问的负载压力下长时间运行系统, 以此测试系统长时间处理大业务量时的性能。

性能测试过程应遵循等级测评工作“规范行为, 规避风险”[3]的要求。

测评人员应掌握必备的测试专业技能;在前期测评准备阶段做好被测系统性能指标要求、系统架构等各方面的调研, 并设计好测试方案, 生成性能测试的作业指导书;根据测试方案需求, 例如大并发量的压力测试可能需要多台Load Generator来提供所需的负载, 应向测评委托单位提前确定需要的现场配合;在现场测评过程中严格按照测评指导书使用规范的测评技术进行测评;准确记录测评证据。

等级测评中进行性能测试, 通常被测系统处于用户现场的投产环境, 性能测试会增加对系统的负载, 要充分估计性能测试可能给被测系统带来的影响, 及时与测评委托单位沟通, 向被测系统运营/使用单位确定测试方案和揭示测试风险, 要求其提前采取预防措施进行规避, 同时, 测评机构也应采取与测评委托单位签署现场测评授权书、要求测评委托单位进行系统备份、规范测评活动、及时与测评委托单位沟通等措施规避风险, 尽量避免给被测系统和单位带来影响, 保证测试过程中系统的正常运行。

6 结语

本文讨论了性能测试在等级测评中应用的必要性和注意事项, 并以LoadRunner为例简单介绍了性能测试工具的工作原理和利用它进行性能测试的方法。测评机构在等级测评过程中使用LoadRunner类性能测试工具, 有助于增加等级测评结论的全面性和准确性, 指导信息系统运营部门提前发现和解决问题, 保证系统达到对应等级保护能力要求。

参考文献

[1]中国国家标准化管理委员会.GB/T 22239-2008信息系统安全等级保护基本要求[S].

[2]中国国家标准化管理委员会.信息系统安全等级保护测评要求[S].

[3]中国国家标准化管理委员会.信息系统安全等级保护测评过程指南[EB/OL].

[4]HP Corporation.HP LoadRunner User Guide[M].2008.

[5]HP Corporation.Virtual User Generator User Guide[M].2008.

[6]HP Corporation.LoadRunner Controller User Guide[M].2008.

[7]HP Corporation.LoadRunner Analysis User Guide[M].2008.

[8]陈绍英, 刘建华, 金成姬.LoadRunner性能测试实战[M].北京:电子工业出版社, 2007.

[9]于涌.软件性能测试与LoadRunner实战[M].北京:人民邮电出版社, 2008.

性能测评篇2

根据世界卫生组织(WHO)统计[1],目前全世界每年有超过1700万人死于心血管疾病。临床医学中,用于对各种心律失常、心室心房肥大、心肌梗死和心肌缺血等病症检查的最主要手段就是心电图检测,其中心律失常检测是临床心电图中最常见也最为重要的部分。因此,尽管心电图已发展有百年历史,到目前为止仍然没有任何一项检查能够替代它。但常规心电图通常采用标准12导联,不易捕捉一过性失常;动态心电图(Holter)系统则成本昂贵,不便推广应用。因此,寻求一种低成本连续心电监测技术具有重要的现实意义。

近年来,随着信息技术的迅速发展,手机已经成为现代人生活中密不可分的必需品,也已不再只是一个基本的通讯工具,而是融合了大量先进技术如蓝牙、互联网等在内的综合电子设备。在拥有普及率高、价格相对低廉、便于携带等优点的同时,手机处理器性能的不断提升,以及智能手机、PDA等高性能手机的不断出现,使利用手机这一平台进行技术开发与应用成为了可能。近几年来,在基于手机的便携式医疗领域的研究方兴未艾[2],尤其在手机心电监测方面,学术界及产业界均逐渐展开探索[3,4]。

利用手机进行心电监护,既保证了监护的连续性与便携性,又具有低成本和普及性,代表着未来低成本医疗的发展方向与个人健康管理的先进理念。本文旨在实现一种基于手机的无线心电实时监护系统,详细阐述心电采集端硬件结构与手机接收端的软件设计方法,并对系统的稳定性和可靠性进行测试与评估。

1 系统的总体结构

本文所研制的心电测试系统的总体结构如图1所示。人体的心电信号,由采集端放大与AD转换变成数字量,借助蓝牙以串行方式发送到手机上,通过手机上运行的软件来接收并实时绘制心电波形。而且,手机在后台将接收到的数据加以实时存储,在有条件的情况下可将数据通过存储介质或无线网络传输到计算机等大型计算存储设备上,以对心电数据进行更好的事后分析。

2 心电采集端的实现

2.1 心电采集端整体结构

心电采集端的整体结构如图2所示,用以实现心电信号的提取、放大、模数转换及蓝牙发送等功能,其中的心电放大包括前置放大器、高低通滤波、50 Hz陷波、主级放大等多级电路。心电采集端采用了3.3 V单电源供电,要求具有尽量小的体积与质量,且要有较长的持续工作时间,更要保证采集到的心电信号真实可靠。

2.2 心电采集与放大模块

心电信号检测属于在强噪声背景下检测超低频微弱信号,其幅值在m V量级,而频率范围在0.05-100 Hz左右。心电放大模块主要实现的功能是在3.3 V单电源低电压供电的条件下,实现心电信号的拾取、模拟滤波、陷波及放大等功能,因此包括电极、前置放大器、高低通滤波、50 Hz陷波及主级放大几部分。

在系统设计中,前置放大级设计放大倍数为7.8倍,主级放大倍数为49.5倍,这样总放大倍数为386.1倍,放大后能满足A/D转换的幅值要求。在滤波电路的设计中,由于心电信号的主要能量集中在0.1-50 Hz的范围内,因此设计上下限截止频率分别为50 Hz和0.1 Hz。此外,考虑到日常生活环境中存在的50 Hz工频干扰,采集模块中还专门设计了双T陷波电路以滤除工频干扰,理论上对50 Hz信号衰减可达-39.6 d B。

2.3 单片机控制模块

控制模块选用了TI公司的MSP430F147芯片,该单片机工作电压为1.8-3.6 V,功耗极低(2.2 V,1 MHz工作模式下仅为280 u A),且有12位AD转换、16位定时器及32 KB+256 B闪存和2 KB RAM。单片机主要实现A/D采样、数字滤波及串口通信三个功能。对于单导联的心电信号,单片机利用12位模数转换器的一个通道进行采样,采样率为250 Hz;得到的数据通过简单的数字滤波器进一步滤除50 Hz干扰,50 Hz成分衰减可达-59.6 d B;最后利用单片机的串口通信模式将数据发送到蓝牙模块。

2.4 蓝牙通信模块

蓝牙是一种支持设备短距离通信(一般10 m内)的无线电技术。能在包括移动电话、PDA、无线耳机、笔记本电脑和相关外设等众多设备之间进行无线信息交换。蓝牙采用分散式网络结构以及快跳频和短包技术,支持点对点及点对多点的通信,工作在全球通用的2.4 GHz ISM(即工业、科学、医学)频段。其数据速率为1 Mbps。

任何有蓝牙功能的手机,都可以在心电采集端启动后搜索到信息,然后输入握手码即可实现蓝牙模块与手机的连接,进而通过手机上的软件接收和读取心电数据。

2.5 电源模块与功耗

由于心电采集端要保证其便携性,故不能采用市电供电或手机供电,而是要由电池独立供电。蓝牙模块、单片机等的标准工作电压均为3.3 V,因此整个系统的供电均采用3.3 V;考虑到蓝牙模块的功耗,所以选择常见的大容量手机电池。手机电池的标称电压为3.7 V,需要进行电压转换。电压转换使用MAX604芯片。

经过测试,心电采集端在蓝牙连接并传输数据时工作电流为40m A,按照使用电池为1400m Ah(标称值为1600m Ah,但实际不足)计算,则整个心电采集端理论上可连续工作1400/40=35小时,至少足够保证使用者连续佩戴监护一天。

3 手机接收端软件的实现

3.1 手机及开发环境

手机型号种类繁多,不同手机带有的硬件设备与操作系统也有区别。本系统选用Acer公司的F900智能手机,它采用Windows Mobile6.1操作系统,三星S3C6410处理器(533MHz),128MB SDRAM及256MB ROM,支持micro SD卡扩展存储器,屏幕分辨率为800×480,支持蓝牙及GPS。

Windows Mobile是Microsoft公司用于Pocket PC和Smartphone的软件平台。在Windows Mobile平台上运行的软件,同一般Windows PC操作系统中的程序类似,可利用C++或C#编程,但是相对PC上的函数或类库要少一些。

3.2 软件界面

本系统接收端软件为一个基于Windows Mobile操作系统开发的MFC程序,在使用前,需要首先打开手机的蓝牙功能并与启动后的心电采集端配对,配对成功后手机即会自动存储该蓝牙设备及配对码。

启动软件后,手机屏幕将首先显示欢迎界面,如图3(a)所示。两秒后,进入软件应用界面,如图3(b)所示,在此界面上可进行串口参数的设置。手机同心电采集端建立连接后后可实时将心电波形显示在屏幕上,并且实时进行数据的后台存储与心率计算。与心电采集端连接后的界面如图3(c)所示。

3.3 软件功能

接收端软件实现的主要功能包括与采集端建立数据连接,对心电波形进行实时显示,完成波形数据与波形图像的保存,以及R波检测与心率计算等几项功能。由此,可实现个人心电数据的连续监护与初步分析,并将数据保存下来,借助无线通讯网络或移动存储介质将心电数据转移到PC机上,作进一步的分析。继而,建立个人心电数据库,实现个人健康信息的高效管理。

对于接收到的数据不仅需进行波形的实时显示,还要将数据存储起来,以进行更为详细的事后分析或在更长的时间范围内加以观察与评估。本软件可以在后台实时地将接收到的心电数据、用户名及测量时间等数据自动存储。同时,由于图片具有直观性,且在各种设备上均可观看,因此对波形进行截屏也是十分有意义的。用户可以手动将屏幕上的波形截取后存储为bmp图片。数据及图片都会存储在默认路径下的指定文件夹中。

3.4 R波检测与心率计算

除了单纯的接收数据、显示及存储外,本软件对数据还进行了进一步的分析与处理,实现R波检测与心率计算。R波检测采用了差分阈值法中的幅度法。

在进行R波的检测之前,首先需要对数据作进一步的处理,在增强R峰同时抑制P波和T波的干扰,因此要对数据进行差分滤波。差分公式为:

其中,Vt=3ts-8ts,ts为采样时间间隔。那么如上公式的离散表达式为

滤波器的Z变换形式为

通常情况下,P波、T波的频率在0~9 H z,处于相对较低的频率范围,而QRS波群的频率则在0~30 Hz,处在相对较高的频率范围。该滤波器的最大增益在25 H z,增益12 d B,而在9 Hz处的增益仅为0.8 d B,很好的抑制了低频成分,增强了高频成分。一段实际的心电波形在滤波前后的对比如图4所示。可以看出,滤波后P波与T波都被很好地抑制,而QRS波群则得到了增强。一次心电周期的波形在经过差分滤波后变成一个上升沿、下降沿斜率、幅度均很大的尖峰,利用动态阈值及幅度法就可很容易地检测到R波及计算心率。

正常人心率不会高于300bpm,因此如果判断出一次R-R间期少于50个点(0.2s),则认为第二次检测到的是干扰,不计为一次R波。考虑到由于存在早搏,可能确实存在两个间距小于0.2秒的R波,且当成人正常情况下R-R间期小于0.6秒即为心动过速。因此,当判断出R-R间期短于150点(0.6秒)时,就会自动在存储的数据中加一个“tag”标记,以便回放处理时便于重点分析。

3.5 软件系统资源开销

本软件文件大小为1.61 MB,在启动并建立连接后,内存消耗为304KB。进行截图后保存为一个800×480的24位bmp文件,文件的大小为750 KB。存储2min的数据大小为183 KB,由此可以推算1h的数据量约为183×30=5490 K B≈5.4 M B,一天24h的数据量约为5.4×24≈130 MB。

对于目前大多数手机而言,程序内存都可以达到几十MB至数百MB,存储内存也有数百MB,因此这样的数据量并不大。而且,很多手机都有micro SD Card扩展槽,目前常用的SD卡均可达到2 GB~4 GB的存储量,因此本软件运行空间很大。

4 系统测试与评估

在实现了系统的软硬件后,还需要对系统的可靠性作进一步验证,以评估所采集到的心电信号是否真实可信,从而确保具有临床价值。此外,还需要验证系统在采集心电时可能存在的干扰,如手机的通信、用户的运动状况等的影响规律。对于系统可靠性、稳定性的验证,也是探讨系统多方面、普适性应用的重要前提。

4.1 与常规心电图比较

为了验证心电采集端心电波形的真实可靠性,本系统通过与OTE Biomedica公司(现已成为Esoate公司)的商用Personal C1单通道12导联自动心电图仪同时进行测量,将得到的波形进行比对,以考察该系统采集结果的准确可信度。

由于受临床实验条件所限,仅对两名20~25岁的健康青年男性的心电波形进行了比较,主要是对手机心电监护系统的波形同常规12导联中的V4或V5导联(由于电极贴放位置会略有偏差)作对比,结果如图5所示。由两组图可以看出,手机心电测量的波形均较为接近V5导联。由于手机心电每秒钟采样点数为250个,因此,可算出受试者A、B两次R波时间间隔分别约为0.8 s和0.9 s。心电图机走纸速度为25 mm/s,图纸上每个最小格代表0.04 s,由此可以算出在常规心电图上测得受试者A、B的R波时间间隔分别约0.8 s和0.9 s,由此可见,在波形的实时性上,手机心电测量的结果是准确无误的。其他如R-T间期时长等参量的测量结果也比较吻合,这里不再一一列举。上述结果证实了系统可实现高质量的心电采集,具有良好的实用性。

4.2 手机通信使用时的影响

通常情况下,手机的高频载波信号不会对设备产生影响,但GSM手机还会产生很多低频信号(2.2 Hz~217Hz,尤其是217Hz及其谐波)[5],该信号不会影响蓝牙通讯,但是对心电采集端可能会造成干扰。在实际应用此系统时,手机在作为心电接收端的同时仍然要作为通信工具,因此判断手机的通话及短信操作可能对系统造成的影响也有很重要的意义。

当有电话呼入时,我们所测得的一组典型心电波形如图6所示。从中可以看出,当电话刚刚呼入时(图6(a)),干扰是较高频率且较为强烈,以致使心率的计算也产生了较大误差;当进入呼叫等待的状态后,干扰的幅度与频率呈较大幅度的减小,R波、T波也更加容易辨认,并且心率的计算在尚未接通或挂断的情况下基本回到了正确范围(图6(b))。进一步的实验证明,电话呼出及收发短信过程中信号的干扰也与之类似。

当手机进行通话时,显示的心电波形如图7所示。可以看出,手机通话干扰几乎可以被忽略。

以上研究虽然没有进行严格的频率、幅度等量化分析,但单就定性的从波形来看,手机的通信功能主要在呼入、呼出及收发短信的过程中会对心电采集端的波形造成干扰,且这种干扰随距离衰减,通常在1米以外就基本消失了,而手机通话在接通后基本不再会对心电波形产生干扰。

4.3 运动干扰与伪迹

本系统采集的心电导联主要选择模拟胸导联(V4或V5导联),距离心脏近,因此信号强度也更大,相对肢体I导联较不易受到干扰,用户一般的小幅身体动作,如打呵欠、上肢动作等,基本都不会对波形的基线、幅度等产生影响或造成干扰。

对于躯干部位的大幅运动或全身性的运动影响情况,通过如下实验进行评测。躯干部位的大幅或高强度运动主要通过让受试者做俯卧撑来实现,波形如图8所示。从中可以看出,人体作俯卧撑运动中引入了很多较为高频的肌电噪声,有时使波形基线出现较大幅度的漂移,但对R波影响不大,因此对心率的判断影响也较小。

全身性的运动可分为走动类较平缓的运动和跑跳类较激烈的运动。平稳走路时的波形如图9所示,基本上与静止时差别不大;激烈运动时的波形如图10所示,主要特点是出现一些较大幅度但较低频的波动,基线相对较稳定,对R波及心率判断的影响很小。

总体而言,较为剧烈的全身或局部运动对波形会产生诸如肌电等干扰,或使基线出现一定漂移,但对R波及心率计算影响不大。

5 小结

本文首先阐述了手机心电监测技术的现实意义,并给出一个基于手机的人体心电无线监测系统的实现方案,对其采集端和接收端的软硬件设计进行了较为详尽的阐述。在实现新系统后,还通过系列代表性实验对其可靠性与稳定性进行了测评,初步证明了新系统的数据可信性与健康诊断价值。同时还考察了不同类型干扰可能带来的影响。这些结果有重要的实际参考价值。由于手机使用的普遍性与廉价性,基于手机的人体心电监测技术代表着未来低成本医疗的一个极为重要的发展方向。而且,手机用户的独立性与平台的通用性,也体现了普适性个人健康管理的先进理念。

摘要：介绍了一种基于手机的人体心电无线实时监护软硬件系统。并对它的可靠性与稳定性进行了验证。新型手机无线心电监护系统克服了监护连续性与高成本之间的矛盾,代表着低成本普适医疗的发展方向与个人健康管理的先进理念。

关键词：手机,心电,低成本,普适医疗,个人健康管理

参考文献

[1]世界心脏日[EB/OL].[2010-3-3].http://www.who.int/mediacentre/events/annual/world_heart_day/zh/

[2]H.Wang,J.Liu.Mobile phone based health care technology[J].Recent Patents on Biomedical Engineering.2009,2(1):15-21.

[3]顾菊康.手机心电远程监测进展[J].临床心电学杂志,2008,17(4):259-262.

[4]P.Leijdekkers,V.Gay.A self-test to detect a heart attack using a mobile phone and wearable sensors[A],Computer-Based Medical Systems,2008.21st IEEE International Symposium on CBMS,[C]Jyvaskyla,IEEE,2008.93-98.

性能测评篇3

1 WEB服务器类型、作用

1.1 WEB服务器类型

计算机软硬件技术发展至今,人们对服务器的使用要求也再不断的变化,为了适应不同需求、不同环境,其分类标准也多种多样。主要有如表1所示的几种分类方法。

1.2 WEB服务器在网络系统中的主要作用

Web服务器主要提供基于HTTP协议的信息服务,可实现信息发布、资料查询、数据处理等应用,其主要功能是提供网上信息浏览服务[1]。Web服务器除了能够运行用户通过Web浏览器提供的信息的脚本和程序外,主要的作用是信息存储的介质。虽然Web服务器不支持事务处理或数据库连接,但它可以配置各种策略来实现容错性和可扩展性,例如负载平衡、缓冲、集群特征等。

2 影响WEB服务器性能的主要因素

2.1 WEB服务器性能的测试

Web服务器的性能是指一个Web服务器响应用户请求的能力。评价Web服务器的性能指标主要有:并发用户数、每秒用户数、并发连接数、连接速率、事务处理次数和速率、服务器响应时间、页面响应时间、往返时间、系统带宽等[2]。

影响Web服务器性能的因素很多,首先用户的行为对Web服务器实际性能影响非常大。例如,浏览器类型、SSL应用、在线操作、思考时间、超时放弃浏览等。另外,网络系统的基本性能也会对Web服务器的性能产生较大影响,例如,网络链路传输速率、丢包率、传输时延等。

因此,对用户访问特征和网络系统对Web服务器及其负载的影响的深入研究和分析,可以帮助测试人员设计出更合理的Web负载模式,来进行Web服务器的性能测试。

2.2 我校校园网的现状

我校校园网设有四台服务器,其中包括1个网管工作站、3台Web服务器,Web服务器均为Compaq Proliant 8000。1台Web服务器提供域名服务(DNS)、文件传输服务和Email收发等服务,1台Web服务器提供WWW和数据库存取,用于校园网主页和图书馆书目管理等信息服务,另1台主要用于网络教学和远程教育服务。服务器运行Microsoft NT Server 4.0网络版操作系统。网络主干采用Intel Express 10/100 Fast Ethernet Switch以太网交换器。每个交换器有8个自动识别速率的10Base-T/100BASE-TX双绞线端口,每个端口支持1个以太网段(10Mbps)或1个快速以太网段(100Mbps)。100BASE-FX光纤模块提供了62.5/125多模光纤的SC连接器,当它与其它交换器互连时,支持2KM的连接距离,适合于校园网上建筑物之间的互连。其网络结构图如图1所示。

网络服务器的选择原则为:必须具有较强的网络互联能力和数据处理能力;有很高的安全性和可靠性;容易进行软硬件的管理和维护;具备可扩展性和易升级能力。选用Compaq Proliant 8000作为网络服务器,由于其具有以下特点:CPU容易升级到双处理器或4处理器;集成了21个Wide Ultra 2双通道集成式阵列控制器,数据传输速率较高;配置了高可用性的热插拔硬盘和冗余网卡;能使用Compaq Insight Manager进行统一管理。这些优势,使其能够很好的满足校园网的需求。

但是,近几年随着我校办学规模的逐渐扩大,已有的设备已经不能适应当前的实际需要。因此,改善网络基本设施,优化网络结构,提高服务器性能,是网络中心的当务之急。

3 WEB服务器的性能测评方法和测评工具

3.1 WEB服务器性能测评方法

通常情况下,有两种评价服务器性能的方法:(1)模型方法,首先对要评价的服务器系统建立一个模型,然后求出模型的性能指标,再根据求得的性能指标对系统性能进行评价。(2)测量方法,首先通过一些测量设备或测量程序直接测试服务器的各项性能指标,然后对测得的各项指标进行一些运算和处理,求出相应的性能指标,再根据求得的性能指标对系统性能进行评价。两种测量方法相比,模型方法工作量较小,费用较小,并且适用范围较广,不仅可以对已有的系统进行性能评价,而且也可以对尚未存在系统进行性能预测[3]。

3.2 WEB服务器性能测评工具

Web服务器性能测评工具典型的主要有:SPECWeb2005、Httperf、WebBench、Webstone、WebPerf等[4]。

SPECWeb2005主要用来测试Web服务器SSL/non、SSL请求/响应的性能,在相同的时间里,服务器回答的请求越多,就表明服务器对客户端的处理能力越强,系统的Web性能就越好;Httperf主要用来测试服务器的响应时间和吞吐量;WebBench主要测试Web服务器每秒钟响应请求数和每秒钟传输数据量,它提供电子商务测试和动态测试两种测试模式,使用客户端向服务器发送静态或动态文件的请求,并记录下服务器的每秒请求数和吞吐量;WebStone主要测试Web服务器的响应时间、连接时间、数据的吞吐量和文件的传输率;WebPerf主要测量IP网络中事务的应答延迟时间。

4 校园网WEB服务器的测试及优化

4.1 测试网络环境的选择

由于新校区的建成和投入使用,Web服务器的响应时间和吞吐量明显降低,为了及时解决当前这种现状,主要测试了服务器的响应时间和吞吐量。

采用如图2所示的测试环境,服务器和客户端之间通过路由器连接,它们分别处于两个不同的子网中。客户端主机共有四台,其中一台为客户端控制机,四台客户端主机均连接在百兆交换机上,该交换机通过一条千兆上行链路接到路由器上。

测试1台Compaq Proliant 8000 Web服务器,两台主从负载均衡器均连在网络中,测试的软硬件环境如表2所示。

4.2 两种测试工具的使用及结果分析

1)WebStone测试

为了测试服务器的响应时间、吞吐量等,模拟不同数量的客户来对测试环境发出请求。测试时采用的测试集文件情况为:0kb~1kb,分布35%,大小500b;1kb~10kb,分布50%,大小5kb;10kb~100kb,分布14%,大小50kb;100kb以上,分布1%,大小500Kb;用户数量在100~850之间,步长为50,每次测试时间为5分钟,并且循环3次,最后取3次测试的平均值作为结果,得出的结论是响应时间基本上是随着用户数量呈线性增长,集群每秒能够接收的请求数趋于稳定,系统的吞吐量也比较稳定,维持在80Mbits/s上下。

2)Httperf测试

采用不同的速率对服务器上的某一文件发出请求,测试服务器的吞吐量和响应时间[5]。使用Autobench进行分布式测试。首先运行客户端主机上的Autobenchd服务,然后通过运行控制端的Autobench-admin和3个客户端主机的Autobenchd进行通信,并控制各主机上的httperf,最后由控制端Autobench-admin收集3台客户端主机的测试结果并保存在文件中。得出的结论为,请求速率与响应时间呈线性增加。而吞吐量以连接速率230个/秒为拐点,前面几乎呈线性增加,其后呈下降趋势。

综合考虑以上两个测试结果,其吞吐量均接近于100M/s。得出的结论是在测试环境中路由器等外设成为了影响系统性能的瓶颈。为了验证这种结论,又将主机直接连接至千兆交换机上,对服务器再次进行测试,结果不论是响应时间,还是吞吐量,服务器的性能表现几乎均是原来的10倍。

4.3 校园网中WEB服务器的优化方法

根据上面的测试分析和我校校园网的现状,主要做了这些优化工作:(1)系统层面的优化,主要采用调整网络结构,使用多路由,在局域网之间增加边界路由,加强网络安全等措施。(2)服务层面的优化,主要采用Web Q0S协议,在主机与交换机之间配置组播协议,利用XML实现不同应用程序之间的数据管理,负载均衡和虚拟主机等手段。(3)用户层面的优化,主要采用瘦客户管理,用户访问控制和用户综合管理等方法。

从具体的实施情况看,校园网性能有较大的改善。但是网络优化涉及面很广,还有许多没有涉及到的问题,需要进一步研究和分析。

5 结论

通过对Web服务器性能的研究和测评,笔者认为,影响Web服务器性能的因素很多,测评时需要注意这几点问题:负载的选择;在最短的时间内如何测得当前系统的最优性能;找出问题的瓶颈并解决它;如何配置服务器的网络硬件环境才能达到最优性价比;如何将单机Web服务器的性能优化扩展至机群等。在正确测试的基础上,找出影响Web服务器优化的瓶颈问题,然后根据实际情况选择易于实现并能明显改善其性能的因素加以改进,达到提高服务器性能的目的。

摘要：随着互联网技术的快速发展,在当代Web作为信息传输媒介的主要手段,其性能的好坏标志着一个网络的运营状况。而作为Web系统重要组成部分的Web服务器直接影响着Web系统的性能,因此Web服务器性能的优劣已成为人们关注的焦点。本文主要研究了在本校现有网络条件、服务器配置的情况下,如何利用服务器软件和负载等方法来提高Web服务器性能,对提高整个校园网络的性能起到一定的积极作用。

关键词：校园网,Web服务器,性能评价,性能优化

参考文献

[1]林闯.计算机网络和计算机系统的性能评价[M].北京:清华大学出版社,2001.

[2]鲍剑洋,沈群.WEB服务器性能优化[J].计算机工程与应用,1999,6:81-85.

[3]席静,褚兴军,徐志伟.一种提高Web服务器性能的方法[J].计算机研究与发展,2002,39(4):415-421.

[4]周万江,晏蒲柳.WEB服务器性能评测软件的原理及发展[J].计算机应用研究,2003,(8):93-95.

[5]欧灿辉,李晓明.WEB服务器性能评测[J].计算机研究与发展,2002,39(5):540,547.