问题二：软件测试常见性能指标有哪些，并简述其定义 1、响应时间
响应时间指的是“系统响应时间”，定义为应用系统从发出请求开始到客户端接收到响应所消耗的时间。把它作为用户视角的软件性能的主要体现。它包括网络上的传输时间，web服务器上处理时间，APP服务器上处理时间，DB服务器上处理时间，但不包括浏览器上的内容显示时间，即“呈现时间”，这是因为呈现时间在很大程度上取决于客户端的表现。
2、最大并发用户数
有两种理解方式，一种是从业务的角度来模拟真实的用户访问，体现的是业务并发用户数，指在同一时间段内访问系统的用户数量。另一种是从服务器端承受的压力来考虑，这里的“并发用户数”指的是同时向服务器端发出请求的客户数，该概念一般结合并发测试（Concurrency Testing）使用，体现的是服务端承受的最大并发访问数。
3、吞吐量
吞吐量是指“单位时间内系统处理的客户请求的数量”，直接体现软件系统的性能承载能力。一般来说，吞吐量用请求数/秒或是页面数/秒来衡量，从业务的角度，吞吐量也可以用访问人数/天或是处理的业务数/小时等单位来衡量。当然，从网络的角度来说，也可以用字节数/天来考察网络流量。对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。
4、性能计数器
性能计数器（Counter）是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标。例如，对Windows 系统来说，使用内存数（Memory In Usage），进程时间（Total Process Time）等都是常见的计数器。
5、思考时间
思考时间（Think Time），也被称为“休眠时间”，从业务的角度来说，这个时间指的是用户在进行操作时，每个请求之间的间隔时间。从自动化测试实现的角度来说，要真实地模拟用户操作，就必须在测试脚本中让各个操作之间等待一段时间，体现在脚本中，具体而言，就是在操作之间放置一个Think 的函数，使得脚本在执行两个操作之间等待一段时间。
6、TPS
TPS:Transaction per second，每秒钟系统能够处理的交易或者事务的数量。它是衡量系统处理能力的重要指标。
7、HPS
点击率：HPS，每秒钟用户向WEB服务器提交的HTTP请求数。这个指标是WEB应用特有的一个指标，WEB应用是请求―响应模式，用户发出一次申请，服务器就要处理一次，所以点击是WEB应用能够处理的交易的最小单位。
问题三：软件技术指标有哪些？ VOL 量能指标 MACD 指数平滑异同移动平均线 KDJ 随机指标 RSI 相对强弱指标
问题四：软件性能测试监控的关键指标有哪些 性能测试对于Windows的系统资源，一般监控CPU，内存，磁盘。
问题五：常见的服务器性能指标有哪些及简要介绍 当前业界常见的服务器性能指标有:
TPC-C
TPC-E
TPC-H
SPECjbb2005
SPECjEnterprise2010
SPECint2006 及 SPECint_rate_2006
SPECfp2006 及 SPECfp_rate_2006
SAP SD 2-Tier
LINPACK
RPE2
一、TPC (Transaction Processing Performance Council) 即联机交易处理性能协会, 成立于1988年的非盈利组织,各主要软硬件供应商均参与,成立目标: 为业界提供可信的数据库及交易处理基准测试结果,当前发 布主要基准测试为:
TPC-C : 数据库在线查询(OLTP)交易性能
TPC-E : 数据库在线查询(OLTP)交易性能
TPC-H : 商业智能 / 数据仓库 / 在线分析(OLAP)交易性能
1.TPC-C测试内容：数据库事务处理测试, 模拟一个批发商的订单管理系统。实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现. 正规 TPC-C 测试结果发布必须提供 tpmC值, 即每分钟完成多少笔 TPC-C 数据库交易 (TPC-C Transaction Per Minute), 同时要提供性价比$/tpmC。如果把 TPC-C 测试结果写成为 tpm, TPM, TPMC, TPCC 均不属正规。
2.TPC-E测试内容：数据库事务处理测试，模拟一个证券交易系统。与TPC-C一样，实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现。正规TPC-E测试结果必须提供tpsE值，即每秒钟完成多少笔TPC-E数据库交易（transaction per second），同时提供$/tpsE。测试结果写成其他形式均不属正规。
对比：TPC-E测试较TPC-C测试，在测试模型搭建上增加了应用服务器层，同时增加了数据库结构的复杂性,测试成本相对降低。截止目前，TPC-E的测试结果仅公布有50种左右，且测试环境均为PC服务器和windows操作系统，并无power服务器的测试结果。除此之外，TPC官方组织并未声明TPC-E取代TPC-C，所以，说TPC-E取代TPC-C并没有根据。
问题六：软件技术指标有哪些？ 请问软件技术指标有哪些呢？各位大虾能否珐合工作实际描述一下？小弟在书本上看到的都是些概念性的说法。谢谢！
问题七：手机性能指标 手机性能指的是什么 目前主流手机配件都际几公司所定比性智能手机性能重要指标电脑依CPU频率、核数、RAM（运行内存）、ROM（手机存储）速度、GPU（显卡）性能、主屏幕像素、像素密度、摄像像素、软件情况目前业内测试软件测试手机性能关键指标
问题八：软件性能测试 指标tps有哪些要求 tps一般要按二八原则满足每天交易量，
举例：被测系统一天工作窗口是8小时，处理了10万笔交易
tps>（100000×80%）/（8×3600×20%）=13.89
问题九：以下指标中哪个是衡量软件性能的指标 一台计算机功能的强弱或性能的好坏，不是由某项指标来决定的，而是由它的系统结构、指令系统、硬件组成、软件配置等多方面的因素综合决定的。但对于大多数普通用户来说，可以从以下几个指标来大体评价计算机的性能。 1、CPU的运算速度。运算速度是衡量计算机性能的一项重要指标。通常所说的计算机运算速度（平均运算速度），是指每秒钟所能执行的指令条数，一般用“百万条指令／秒”（mips，Million Instruction Per Second）来描述。同一台计算机，执行不同的运算所需时间可能不同，因而对运算速度的描述常采用不同的方法。常用的有CPU时钟频率（主频）、每秒平均执行指令数(ips)等。微型计算机一般采用主频来描述运算速度，通常显示为X.X GHz。一般说来，主频越高，运算速度就越快。 2、字长。一般说来，计算机在同一时间内处理的一组二进制数称为一个计算机的“字”，而这组二进制数的位数就是“字长”。在其他指标相同时，字长越大计算机处理数据的速度就越快。现在的大多装人都装64位的了。 3、内存的容量。内存储器，也简称主存，是CPU可以直接访问的物理存储器，需要执行的程序与需要处理的数据就是存放在主存中的。内存储器容量的大小反映了计算机即时存储信息的能力。随着操作系统的升级，应用软件的不断丰富及其功能的不断扩展，人们对计算机内存容量的需求也不断提高。目前，常见的内存容量都在1GB以上了。内存容量越大，系统功能就越强大，能处理的数据量就越庞大。 4、外存储器的容量。外存储器容量通常是指硬盘容量（包括内置硬盘和移动硬盘）。外存储器容量越大，可存储的信息就越多，可安装的应用软件就越丰富。目前，硬盘容量一般为300 G至1TB，以后存储容量还会更大。 以上只是一些主要性能指标。除了上述这些主要性能指标外，计算机还有其他一些指标，例如，所配置外围设备的性能指标以及所配置系统软件的情况等等。另外，各项指标之间也不是彼此孤立的，在实际应用时，应该把它们综合起来考虑，而且还要遵循“性能价格比”的原则。
问题十：app开发，比较看重的性能指标有哪些 博客 app最重要的指标有九个，最重要9个的KPI指标，它们可以评估移动App应用软件是否成功。
1.用途
用户评价一款App应用时，会首先是从它的用途入手，而真正成功的App应用能够解决用户所面临的问题。除了单纯的使用外，还必须了解用户的年龄段，应用的使用频率、时间、方式等。特别的，对受众群体进行特征分析，可以估测不同受众群体使用情况，预测模型转换。了解这些问题后，可以对App应用有更深刻的见解，并且有的放矢进行资源分配，从而获得更大的利润。
2. 产品终生价值
对任何一款App应用而言，经得住检验并且可靠耐用，就是对产品终生价值(LTV)最重要的评价标准。简言之，LTV是移动用户相对于非移动用户的价值。如果移动用户比非移动用户更忠诚、使用频率更高，那么这个移动策略就是切实可行的。根据不同的用途来评断“价值”，这样就可以在了解应用对不同用户的价值后，就可以明确哪些功能对用户是重要的，哪些是有待提高的。
3.保留率
一款应用软件不会一直都是最热门的，因此要延长使用寿命就必须重视保留率，特别是在第1、7、30天的保留率。如今，保留率以及成为应用软件的最大的挑战，调查显示，有65%的人会在安装3个月后停止使用。而且早期的保留率预测也能显示市场生产力。另外，应用软件排名也越来越关注保留率。对用户来说保留率是更好的指标，但是只有做的很出色才会有更高的保留率。
4.活跃用户
每个人都可以下载应用软件，但是要想让用户定期使用并不那么容易。月度活跃用户(MAU)、日活跃用户(DAU)
都是评估用户活跃度的关键指标。如果用户喜欢一款App，它们就会经常使用，甚至能到依赖的程度。只有了解这类人群的特质以及他们是如何使用的，才会创造出更受欢迎的App应用，并且把更多的客户转化为活跃客户。
5.使用时间
只打开应用软件与切实使用应用软件是有很大区别的，就像网页访问量与网页浏览时间相比一样。增加使用时间对App应用而言是非常重要的。要想使App应用更加具有用户粘性，就要让它更具吸引力，这样才会有更长的使用时间。想要开发APP可以找汉恩云推。
6.平均用户收益
如果App应用有固定的用户群那是很好的，但可能会创造一款应用软件能以其他方式获取收益。着眼大局要从平均用户收益(ARPU) 入手。“收益”来自于
App应用价格、应用内置广告等等，但是当 决定使用平均用户收益这个指标，那么请注意，要把 的App应用放在多个渠道平台上。
GPShopper市场营销部高级经理Andrea Cohen表示，如果
只是简单的看看用户在App应用里买了些什么，并忽略他们总体花费的增长，这绝对是一个错误。根据她曾在The North
Face和bebe这两个品牌公司的经验，每年用户使用App消费比在线用户多15%，甚至能占到总体收益的25%。
7.App加载/登陆时间
的App应用需要六秒才能登陆?明确的告诉 ，不会有人愿意花时间用这款App应用的。时间可以说是App应用的本质，
有责任为用户提供更高效的应用加载时间。用户应用加载App应用，登陆新页面，在应用里进行购买交易，所有处理都应该是无缝完成。如果
让用户思索为什么这款App应用的加载时间这么长，他们可能已经用上了 竞争对手的App了。
8.用户获取
获取新用户有一个办法，那就是研究一下现有用户是如何找到
开发的App应用的，是通过搜索，付费广告，内置推荐，还是通过口碑相传。人们会因为不同的原因寻找不同的App应用，......>>
常用的网站性能测试指标有：TPS、吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。
系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间。
性能计数器是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标，如使用内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用，尤其是在分析统统可扩展性、进行性能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
Linux中可以使用 top 或者 uptime 命令看到当前系统的负载及资源利用率情况。
资源利用率：指系统各种资源的使用情况，如cpu占用率为68%，内存占用率为55%，一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。
所以，一个网站优化的目的是，最大限度的利用好服务器硬件资源提升资源利用率，减少用户请求的响应时间，提高系统吞吐量，提高系统并发数。
吞吐量： 一段时间内应用系统处理用户的请求数（以下介绍指单位时间内，也可以理解为吞吐率），这个定义考察点一般是系统本身因素；当然也可以用单位时间内流经被测系统的数据流量，一般单位为b/s,即每秒钟流经的字节数，这个定义的考察点既有系统本身因素也有网络，外设等因素，也可以理解为除客户端以外的测试环境及被测系统。
并发用户数： 指同一时间点对业务功能同时操作的用户数，可以分为两种： 一种 是严格意义上的并发，即所有的用户在同一时刻做同一件事或操作，这时业务功能一般指同一类型的业务； 另外一种 并发是广义范围的并发，这种并发与前一种并发的区别是，尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作，但是这些请求或都操作可以是相同的，也可以是不同的，这时业务功能可能不是同一类型的业务。
并发数 >= 吞吐量
一般来说，在系统的设计范围之内，吞吐量随系统的并发用户数的增加呈现增加趋势，也就是说你客户端来多少请求数系统吃（处理）多少请求数；当超出这个范围时有两种情况，一种是系统只能处理这么多，超过这个数系统不接收了，最后随着并发用户数的增多吞吐量是一个水平的直线；
还有一种情况是不管来多少系统都接收最后导致系统吞吐量下降甚至系统崩溃。并发用户数是客户端单位时间内对服务器端施加的压力，具体能不能接受并处理要看被测系统的吞吐量，而吞吐量是被测系统单位时间内处理的请求数或者说单位时间内处理的字节数；一个着重于客户端的操作即测试手段，一个着重于应用系统的处理能力即查看对象；（上面的讨论没有考虑两者的单位，如一个用户同时有多个请求情况）
两者的计算公式如下：
其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数，L是一天内用户从登录到退出的平均时间（操作平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）
其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论。（该公式针对一般被测系统，特殊不做讨论）
吞吐量计算：当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：
其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间，其实通过这个公式就能看出吞吐量与并发用户数之间的关系了（这里的VU就是我们用工具模拟的并发用户数）。
参考：
https://www.cnblogs.com/cynchanpin/p/7365859.html
https://www.sohu.com/a/256477206_100224606
https://www.cnblogs.com/111testing/p/11402799.html
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