SLAMD

Sagteware kiekie:
SLAMD
Sagteware besonderhede:
Weergawe: 1.8.2
Upload datum: 3 Jun 15
Ontwikkelaar: Neil Wilson
Lisensie: Gratis
Populariteit: 22

Rating: nan/5 (Total Votes: 0)

Die SLAMD verspreide las Generation Engine (SLAMD) is 'n Java-gebaseerde program is ontwerp vir stress toets en prestasie ontleding van netwerk-gebaseerde programme. Dit was oorspronklik ontwikkel deur Sun Microsystems, Inc., maar dit is vrygestel as 'n oop bron aansoek onder die son Public License, wat is 'n OSI-goedgekeurde open source lisensie.
Die hoof webwerf vir die verkryging van inligting oor SLAMD is http://www.slamd.com/, maar dit is ook beskikbaar as 'n java.net projek.
SLAMD is oorspronklik ontwikkel vir die doel van benchmarking en die ontleding van die prestasie van LDAP directory bedieners, en dit is die mees kragtige en buigsame instrument wat beskikbaar is vir hierdie taak.
Maar dit is ook baie geskik vir die toets van ander vorme van netwerk programme en is gebruik vir dinge soos Web bedieners en Web-gebaseerde programme, relasionele databasisse, en e-pos stuur. Dit kan ook gebruik word vir nie-netwerk-gebaseerde programme (en in werklikheid, is dit gebruik vir dinge soos CPU en geheue latency vergelyk oor 'n aantal van die verskillende vorme van stelsels), hoewel sy versprei die natuur maak dit ideaal vir stelsels wat gebruik kan word afstand aangevra.
SLAMD bied 'n Java-gebaseerde API om dit moontlik om persoonlike werklading vinnig ontwikkel, en dit bevat ook 'n ingeboude script enjin wat kan maak dit maklik om programme met behulp van protokolle soos LDAP, HTTP, SMTP, IMAP, en POP, of enige databasis beklemtoon wat kan verkry word via JDBC.
Dit sluit ook gereedskap vir opname en speel terug TCP verkeer, en 'n nut vir die onderskepping LDAP kommunikasie en skryf dit as 'n script wat uitgevoer kan word in die SLAMD script enjin.
Hier is 'n paar belangrike funksies van "SLAMD":
Versprei Load Generation

Soortgelyke sagteware

bdd
bdd

14 Apr 15

Clamity
Clamity

12 May 15

nose-cprof
nose-cprof

20 Feb 15

BDD4Django
BDD4Django

20 Feb 15

Kommentaar te SLAMD

Kommentaar nie gevind
Kommentaar te lewer
Draai op die foto!