【亲测免费】 Elastic Rally 使用指南
1. 项目目录结构及介绍
Elastic Rally 是一个由 Elasticsearch 团队开发的性能测试工具,旨在帮助开发者和运维人员评估他们的 Elasticsearch 集群性能。以下是基于 https://github.com/elastic/rally.git 的基本目录结构概述:
elastic-rally/
├── LICENSE.txt # 许可证文件
├── NOTICE.txt # 第三方通知文件
├── benchmarks # 包含示例赛道(track)和数据集
│ ├── tracks # 赛道定义,定义了如何对Elasticsearch进行性能测试的场景
│ └── data # 测试数据相关文件或指向数据的链接
├── docs # 文档资料,包括API参考、用户手册等
├── elastic-rally # 主要的Python包,包含Rally的核心代码
│ ├── rally # 入口脚本和主要命令逻辑
│ └── ... # 其他模块和子包,如比赛管理、结果分析等
├── plugins # 插件目录,用于扩展Rally功能
│ ├── plugin # 示例插件结构
└── scripts # 辅助脚本,可能包含启动脚本或其他自动化操作
说明:benchmarks 目录是项目中非常重要的一部分,它包含了所有用于测试的不同“赛道”配置,每种赛道都详细规定了测试的环境和工作负载。
2. 项目的启动文件介绍
Elastic Rally的主要执行入口是在 bin/elastic-rally 或在源码根目录下直接运行的 rally 命令脚本。这个脚本是使用Python编写的,负责加载必要的依赖项,初始化Rally环境,并提供了一套命令行界面来执行性能测试任务。启动Rally通常涉及到一系列的命令,比如安装、配置赛道和实际运行测试。
# 示例启动命令
./bin/elastic-rally race --track my-track -- car
这里的 race 命令告诉Rally开始一场性能测试,“my-track”指的是使用的赛道名称,而 “car” 是指定的一种预定义的车辆配置,代表了不同的测试设置。
3. 项目的配置文件介绍
Elastic Rally的配置主要通过环境变量和特定的配置文件来实现。虽然它不直接有一个典型的.yaml或.json配置文件,但其配置可以通过以下几个方面进行调整:
-
全局配置: 用户可以在
$HOME/.rally/rally.ini(或通过RALLY_CONFIG_FILE环境变量指定的位置)创建配置文件来设定默认值。 -
环境变量: 多数高级配置选项可以通过设置相应的环境变量来覆盖,默认配置。
-
赛道配置: 每个赛道下的
config.ini文件定制了该赛道特有的一些设置,例如数据集的大小、索引设置等。
在进行测试前,用户可能会通过修改这些配置来定制测试环境,如指定Elasticsearch集群地址、选择不同的赛道或调整测试参数。
以上是对Elastic Rally项目的基本结构、启动方法以及配置机制的简要介绍,深入学习还需要参考官方文档以获取更详细的指导。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00