定义

嵌入式基准测试是指一套标准化的测试集或性能指标，这些指标直接集成到应用程序或系统的操作环境或软件开发生命周期（SDLC）中。与外部执行的传统隔离基准测试不同，嵌入式基准测试与系统的正常操作并发运行，或作为其自动化测试流程的无缝组成部分。

为什么它很重要

在复杂、分布式系统中，性能下降可能以微妙且不可预测的方式发生。嵌入式基准测试提供了在实际负载条件下的系统健康状况的持续、实时可见性。这种主动监控使工程团队能够在性能影响最终用户之前捕获瓶颈、延迟尖峰和资源效率低下，从而显著提高可靠性和用户体验。

工作原理

实施通常涉及对代码或基础设施进行仪器化，以捕获特定的操作数据点。然后，将这些数据点与预定义的性能基线（即基准测试）进行比较。例如，人工智能模型可以在积极处理用户请求时进行推理时间基准测试，而不是在单独的实验室环境中进行。

常见用例

• AI 模型评估： 在实时推理过程中测试机器学习模型的延迟和吞吐量。
• API 性能： 在接近生产的流量模式下测量微服务的响应时间和错误率。
• 资源利用率： 在容器或无服务器函数活动使用期间监控 CPU、内存和 I/O 使用情况。
• 用户旅程测试： 将性能检查嵌入到关键用户流程中，以确保速度一致性。

主要优势

• 早期检测： 在代码部署或配置更改后立即识别性能回归。
• 情境准确性： 测量值反映了真实世界的用法模式，提供了比合成测试更相关的数据。
• 开销降低： 将测试集成到现有的 CI/CD 管道中，最大限度地减少了对单独、冗长测试阶段的需求。

挑战

• 仪器化开销： 监控行为有时会引入轻微的性能惩罚，这必须予以考虑。
• 基线定义： 建立一个真正具有代表性和稳定的基线以衡量变化，需要严格的初始工作。
• 数据量： 持续监控会产生大量的性能数据，需要强大的聚合和分析工具。

相关概念

持续集成/持续交付 (CI/CD)、可观测性、负载测试、A/B 测试、服务等级目标 (SLOs)