一种教学分析平台的最大处理能力分析方法及系统

本发明涉及教学能力分析，更具体地，涉及一种教学分析平台的最大处理能力分析方法及系统。

背景技术：

1、通过教学能力分析可以了解学生的知识基础和接受能力，进而对教学内容、教学方法及教学手段的选择提出意见和建议；此外，还可以了解学生的认知水平和认识能力，从而确定教学的重点和难点；在此基础上，了解学生思维水平、学习态度及学习习惯等因素对学习效果的影响。

2、在本发明技术之前，现有的技术中，对应教学分析平台，重点关注的是如何完成教学认为的设置，但是对于教学平台中，具体的性能的教学质量的考虑的分析较少，当教学分析平台在网上面向广大的用户时，很有可能因为处理能力不足等情况，而产生系统崩溃，但是教学平台不同于其他网络平台，因为其对于各类性的资源使用是明显不均衡的，因为，不同教学任务不同时间段，平台的运行需求与教学任务需求完全不同，因此需要综合考虑。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本发明提出了一种教学分析平台的最大处理能力分析方法及系统，通过设置关注课程专题、网检等分项微服务占用率的一种分析方法，确定教学能力的冗余程度，进而形成在线的最大处理能力评价指标，指导在线教学分析平台的可靠运行。

2、根据本发明实施例第一方面，提供一种教学分析平台的最大处理能力分析方法。

3、在一个或多个实施例中，优选地，所述一种教学分析平台的最大处理能力分析方法包括：

4、形成在线测试方案，其中所述在线测试方案至少包括微服务测试方案和存储测试方案；

5、连续运行3天，测试教学平台的内存性能极限和cpu性能需求极限指标；

6、根据内存性能极限和cpu性能需求极限进行在线测试，形成极限历史运行数据；

7、设置微服务权重指数，并根据极限历史运行数据形成时间响应分析指数；

8、根据极限历史运行数据形成系统业务分析指数；

9、根据所述系统业务分析指数和所述时间响应分析指数，形成测试结论并保存历史测试数据。

10、在一个或多个实施例中，优选地，所述形成在线测试方案，其中所述在线测试方案至少包括微服务测试方案和存储测试方案，具体包括：

11、设置微服务分类至少包括网络监测微服务、课程管理微服务、教师管控微服务、教学机构管控微服务、学生学习指标微服务、学生课程微服务、信息展示看板微服务、课程查询微服务、学生活动统计微服务、教学行为统计微服务和数据备份微服务；

12、设置存储区域至少包括课程信息、网络监测信息、教师教学信息、学生学习指标信息、学生考试信息、学生学习获得信息和在线课程信息；

13、对全部的微服务设置按照间隔1分钟进行cpu占有率的记录，作为微服务测试方案；

14、对全部的内存记录每秒的写入kb数量，连续测试至少5分钟作为存储测试方案。

15、在一个或多个实施例中，优选地，所述连续运行3天，测试教学平台的内存性能极限和cpu性能需求极限指标，具体包括：

16、对测试教学平台连续运行3天，获取全部的历史运行数据，其中，所述历史运行数据包括在线用户数量、平均滞留时间、动态请求的总数量；

17、根据历史数据中的在线用户数量和平均滞留时间，利用第一计算公式计算评估并发用户数量；

18、分析动态请求数量，确定在不同类型的历史环境下的动态请求的总数量；

19、拟合实时评估的动态请求的总数量与cpu占有率平均值的关系，形成一个占有率曲线；

20、当cpu占有率平均值超过80％时，认为属于cpu性能需求极限指标，记录对应的拟合实时评估的动态请求的总数量，作为cpu性能需求极限指标；

21、在全部的内存中写入速度达到总写入限制的占比50％的内存超过40％时对应的评估并发用户数量属于内存性能极限；

22、所述第一计算公式为：

23、s＝c÷t

24、其中，c为当前时刻的在线用户数量，单位为个,t为平均滞留时间,单位为秒,s为评估并发用户数量，单位为个每秒。

25、在一个或多个实施例中，优选地，所述根据内存性能极限和cpu性能需求极限进行在线测试，形成极限历史运行数据，具体包括：

26、将在线模拟用户的并发情况和在线情况内存性能极限和cpu性能需求极限指标下，作为极限教学负载运行状态；

27、连续在极限教学负载运行状态下记录1小时的运行数据，作为极限历史运行数据。

28、在一个或多个实施例中，优选地，所述设置微服务权重指数，并根据极限历史运行数据形成时间响应分析指数，具体包括：

29、按照微服务测试方案设置不同微服务类型的权重指数；

30、提取每个微服务中的接口请求数、失败数和平均响应时间；

31、根据预设的每个微服务中的接口请求数、失败数和平均响应时间各自的判断裕度，判断极限历史运行数据中不同微服务类型出现超过预设裕度的次数并乘以对应的权重指数，作为时间响应分析指数。

32、在一个或多个实施例中，优选地，所述根据极限历史运行数据形成系统业务分析指数，具体包括：

33、按照微服务测试方案设置不同微服务类型的权重指数；

34、提取每个微服务的微服务的负载、带宽和流量；

35、根据预设的每个微服务中的微服务的负载、带宽和流量各自的能力判断裕度，判断极限历史运行数据中不同微服务类型出现超过能力预设裕度的次数并乘以对应的权重指数，作为系统业务分析指数。

36、在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述系统业务分析指数和所述时间响应分析指数，形成测试结论并保存历史测试数据，具体包括：

37、形成每种场景下对应的时间响应分析指数和系统业务分析指数；

38、判断系统业务分析指数和时间响应分析指数的加和在预设的范围内，则认为测试通过，反之则测试不通过；

39、对测试通过的保存历史测试数据。

40、根据本发明实施例第二方面，提供一种教学分析平台的最大处理能力分析系统。

41、在一个或多个实施例中，优选地，所述一种教学分析平台的最大处理能力分析系统包括：

42、方案设置模块，用于形成在线测试方案，其中所述在线测试方案至少包括微服务测试方案和存储测试方案；

43、指标确定模块，用于连续运行3天，测试教学平台的内存性能极限和cpu性能需求极限指标；

44、负载分析模块，用于根据内存性能极限和cpu性能需求极限进行在线测试，形成极限历史运行数据；

45、响应分析模块，用于设置微服务权重指数，并根据极限历史运行数据形成时间响应分析指数；

46、能力分析模块，用于根据极限历史运行数据形成系统业务分析指数；

47、业务统计模块，用于根据所述系统业务分析指数和所述时间响应分析指数，形成测试结论并保存历史测试数据。

48、根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。

49、根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。

50、本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

51、本发明方案中，对于教学分析平台中的针对不均衡的教学能量，设置测试方案，对测试方案中重点设置专门用于教学的性能测试选项。

52、本发明方案中，对于负载性能分析的过程中，针对于不太环境下的性能分析结构进行时间响应分析和处理能力分析，形成综合的判断结论，判断当前系统是否存在运行风险，并协调各类资源。

53、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

54、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。