loadrunner:Auto Correlate自动定位瓶颈
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了loadrunner:Auto Correlate自动定位瓶颈相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Auto correlate可以根据数据趋势,自动分析出可能影响目标性能的数据项,通过它可以很方便地找出哪些数据之间有明显的相互依赖性。
下面以分析影响平均响应时间的windows资源为例,讲解Auto Correlate的使用。
1) 打开Average Transaction Response Time图标,然后右键点击“Auto Correlate”即可打开Auto Correlate界面,如下图所示:
Suggest Time Range by提供了自动关联的范围,你可以选择基于趋势的Trend或基于特征的Feature两种方式。其中Trend完整地包含了所有值得注意和分析的趋势,而feature则是其间的一个单独的片段。
2) 切换到correlation Options中,在左则列出了所有当前图可以进行关联的其他图,这里可以设置关联多个图进行分析。下面我们选择了默认的“windows Resource”,其他的选项也采用默认值。
3) 点击“OK”按钮,即可生成Auto correlate分析图,如下图所示:图中可以看到auto correlate已经构选出了所有可能影响到响应时间的系统资源。
拿到这个图我们就可以对应一个个windows资源来进一步进行分析。
以上是关于loadrunner:Auto Correlate自动定位瓶颈的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
#MFC Programming# Using Dialog To Set A Correlate Menu
在 pandas 数据框中使用最大似然估计器的自动回归 (AR) 模型:correlate() 得到了一个意外的关键字参数“旧行为”