基于 STAF/STAX + Autoit 的性能測試方案實現桌面云擴展性測(6)

　　STAX 所提供的范例 XML 腳本并不多，且 XML 文件的編寫比較繁瑣，XML 文件的調試不是特別直觀。

　　希望 STAX 還可以提供更強大的數據收集和可視化的功能，這一塊功能需要進一步擴展。開源的 Jmeter 和 LiveGraph 等在這方面可以借鑒。

　　對于一般的交互式應用程序響應延遲，通常最直接的是通過圖片比對的方式來衡量程序的響應延遲，不過這種方法有不少局限性：需要先進行圖片抓取，在不同的電腦，不同的分辨率，色深的情況下的預抓取的圖片跟實際的圖片都不一定比對的上，需要抓取的圖片經常變換，所以操作起來繁瑣，況且，圖片比對是需要消耗 CPU 資源的，所以可以采用更科學，更高效的衡量程序 GUI 延遲的方法，針對 Windows 平臺，可以利用 Windows 的窗口顯示機制，監控 Windows 消息隊列等來實現，甚至可以通過錄制程序交互行為，轉化為 Window API，進行“慢重放”來得到需要的結果。

　　模擬現實世界中的人的計算機行為的多樣性。在桌面云系統中，終端用戶操作的除了系統應用程序，還有網絡應用程序，這些除了人的行為多樣性、程序的多樣性，還有本身桌面云實現原理的差異?？梢钥紤]通過機器學習的方法來對人的行為進行特征性分析和預測。然后把云桌面用戶按照一定的特征分成幾種類型，提取出每種用戶類型的普遍操作的應用程序，對所使用的程序的操作進行歸類和抽象。亦可以采用統計分析方法，國外有研究通過蒙特 • 卡羅方法的統計模擬方法來評估云計算的效果。

原文轉自：http://www.anti-gravitydesign.com