[发明专利]性能预测方法、装置及数据分析设备

说明书

本申请提供一种性能预测方法、装置及数据分析设备，方法包括：获取移动终端操作系统的多个历史系统版本的历史模块修改情况及历史性能达标情况；将多个历史系统版本的历史模块修改情况及历史性能达标情况作为训练样本进行机器学习训练，得到性能预测模型；获取需要进行修改的目标模块修改情况，目标模块修改情况包括需要进行修改的模块项；将目标模块修改情况输入性能预测模型，根据目标模块修改情况进行模块修改后系统版本多个运行性能指标项的预计性能达标情况。如此，在进行研发之前对修改可能带来的结果进行预测，可以多维度模块修改引起的新能减低风向，大大缩短了测试的时间，为开发提供明确的修改方向，为测试提高了效率。

技术领域

本申请涉及移动终端测试技术领域，具体而言，涉及一种性能测试方法、装置及数据分析设备。

背景技术

随着移动终端技术的不断发展与普及，移动终端已经成为人们工作生活中极其重要的设备，移动终端的性能决定是选择移动终端的重要条件，，因此移动终端厂商都会花很大的人力集中解决性能问题。移动终端根据功能会分为多个模块，不同模块通常都是相对独立地进行研发，对不同模块的修改可能影响其他模块的性能。研发人员通常都需要针对多个模块进行多维度进行优化，但是这些优化可能潜在会相互影响导致优化效果不理想。而这些影响通常又都是非显性地，很难通过人工方式在研发之前预料到。因此，需要一种高效的方式能够预测到这些维度的模块修改最终对系统性能的影响。

发明内容

为了克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种性能预测方法，所述方法包括：

获取移动终端操作系统的多个历史系统版本的历史模块修改情况及历史性能达标情况，其中，所述历史系统版本的历史模块修改情况包括在该历史系统版本中相对该历史系统版本的上一个历史系统版本进行了修改的模块项，所述历史性能达标情况包括该历史系统版本修改后多个运行性能指标项的达标情况；

将所述多个历史系统版本的历史模块修改情况及历史性能达标情况作为训练样本进行机器学习训练，得到性能预测模型；

获取需要进行修改的目标模块修改情况，所述目标模块修改情况包括需要进行修改的模块项；

将所述目标模块修改情况输入所述性能预测模型，根据所述目标模块修改情况进行模块修改后系统版本多个运行性能指标项的预计性能达标情况。

可选地，所述历史系统版本的历史模块修改情况包括多个模块修改标识位，每个所述模块修改标识位表示一个模块在该历史系统版本中相对上一个历史系统版本是否发生了修改；

所述历史系统版本的历史性能达标情况包括多个性能达标标识位，每个所述性能达标标识位标识一个运行性能指标项在该历史系统版本测试过程中是否达标。

可选地，所述将所述多个历史系统版本的历史模块修改情况及历史性能达标情况作为训练样本进行机器学习训练，得到性能预测模型的步骤，包括：

将所述多个历史系统版本的历史模块修改情况及历史性能达标情况作为训练样本输入tensorflow框架的机器学习模型进行训练，得到所述性能预测模型。

可选地，所述方法还包括：

获取根据所述目标模块修改情况进行模块修改后的系统版本实际测得的实际性能达标情况；

根据所述实际性能达标情况计算所述预计性能达标情况的准确程度，并将所述准确程度输入所述性能预测模型以对所述性能预测模型进行调整。

本发明的另一目的在于提供一种性能预测装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取移动终端操作系统的多个历史系统版本的历史模块修改情况及历史性能达标情况，其中，所述历史系统版本的历史模块修改情况包括在该历史系统版本中相对该历史系统版本的上一个历史系统版本进行了修改的模块项，所述历史性能达标情况包括该历史系统版本修改后多个运行性能指标项的达标情况；