Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Инструменты тестирования производительности для мобильных приложений

Я тестирую приложение на платформах Android и iOS. Приложение использует микрофон устройства. Использование сети используется постоянно.

Может ли кто-нибудь предложить простой инструмент тестирования производительности для проверки следующего:

  1. Мне нужно отслеживать и анализировать использование сети
  2. Мне нужно проанализировать Расход батареи
  3. Необходимо перечислить сценарии, когда происходит Потеря памяти.

Создание отчетов для вышеупомянутых сценариев будет высоко оценено.

ios android android-testing testing performance-testing
04.12.2014

  • Я не знаю об Android, но вы можете протестировать свое приложение в инструментальном инструменте, который автоматически устанавливается с помощью xcode. 04.12.2014
  • спасибо, Санджит, но мне нужен один инструмент для анализа на обеих платформах. 04.12.2014

Ответы:


1

Для мониторинга расхода заряда батареи на Android вы можете использовать Battery Historian. Он предоставляет подробную информацию, использует библиотеки визуализации JavaScript для отображения событий, связанных с батареей, на временной шкале с функциями панорамирования и масштабирования.

07.08.2015

2
  • Вам следует использовать инструмент AT&T ARO для глубокого анализа использования сети.
  • Вам следует использовать Battery Historian для анализа использования батареи.
  • Чтобы найти правильный Сценарии потери памяти.
14.08.2015

3

Это был старый пост, но я решил упомянуть инструменты, которые я использовал:

  • mAutomate (Они предоставляют множество графиков производительности для памяти/ЦП/сети и т. д.)
  • Роботиум (мне пришлось написать чертовски много кода для него :) и он не был автоматизирован)

Я использовал эти инструменты для автоматизации тестирования Android. mAutomate работает и для iOS, не уверен насчет Robotium.

25.09.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..