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针对 AI 代理的负载测试策略

针对 AI 代理的负载测试策略

AI 代理正在改变“负载”的含义。传统的负载测试是为网页、API 和事务而构建的——这些系统在压力下表现可预测。由 AI 驱动的工作负载则不是。它们的输入在长度、复杂性和上下文上各不相同。其处理是概率性的,而非确定性的。其性能既依赖于 GPU 调度和 Token 生成,也依赖于网络延迟或后端吞吐量。 这种变化打破了大多数负载测试所基于的假设。你不能把 AI 代理当作另一个 API 端点来处理。每个请求是一段对话,而不是一次点击。每个响应都依赖于上一个响应。随着上下文的积累,每个会话也会变得越来越沉重。...

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Cloud Scaling Rules in Load Testing: When Scaling Isn’t Automatic

Cloud Scaling Rules in Load Testing: When Scaling Isn’t Automatic

自动扩容曾承诺可以消除容量规划中的猜测。设置好规则、定义你的指标,然后让云负责剩下的工作。至少在幻灯片上看起来是这样。实际上,扩容规则很少按你预期的方式运行。它们会滞后、反应过度,或在流量激增时保持“睡眠”状态。 这些失败并不是戏剧性的宕机——而是沉默的低效。实例启动所需时间过长。冷却期会抑制必要的反应。过度扩容会导致成本飙升,或者在扩容事件触发得太晚时延迟会悄然增加。唯一看到这些行为的方法,是通过有意的、动态的负载测试将其暴露出来。 自动扩容并非自动。它是有条件的自动化——而这些条件只有在负载下才会显现。...

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将负载测试进行到
下一级

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