导航:首页 > 编程大全 > 移动网络测试数据分类

移动网络测试数据分类

发布时间:2022-08-19 00:08:47

① 移动通信4g网络优化要测试哪些

“优化生活、规划未来”。这是网络优化工程师的口号!如今,网络建设成为社会信息化建设重要的一部分,当然,这一切都离不开网络优化工程师,网络优化工程师是一个进行网络测试及性能分析移动通信网络优化方案确定与实施网络优化工程实施,网规网优是以工程实践为依托的,把具体的解决方案变成工程加以实施 职业素描编辑本段职业要求: 教育培训: 通信工程、计算机等相关专业本科以上学历。

② OPPO A31手机怎么设置4G网络

1、打开手机,在手机桌面找到设置选项,点击进入。


③ 移动APP安全测试中,数据安全性涉及的问题哪些比较重要且容易遗漏

1.软件权限
1)扣费风险:包括发送短信、拨打电话、连接网络等
2)隐私泄露风险:包括访问手机信息、访问联系人信息等
3)对App的输入有效性校验、认证、授权、敏感数据存储、数据加密等方面进行检测
4)限制/允许使用手机功能接人互联网
5)限制/允许使用手机发送接受信息功能
6)限制/允许应用程序来注册自动启动应用程序
7)限制或使用本地连接
8)限制/允许使用手机拍照或录音
9)限制/允许使用手机读取用户数据
10) 限制/允许使用手机写人用户数据
11) 检测App的用户授权级别、数据泄漏、非法授权访问等
2.安装与卸载安全性
1)应用程序应能正确安装到设备驱动程序上
2)能够在安装设备驱动程序上找到应用程序的相应图标
3)是否包含数字签名信息
4)JAD文件和JAR包中包含的所有托管属性及其值必需是正确的
5)JAD文件显示的资料内容与应用程序显示的资料内容应一致
6)安装路径应能指定
7)没有用户的允许, 应用程序不能预先设定自动启动
8)卸载是否安全, 其安装进去的文件是否全部卸载
9)卸载用户使用过程中产生的文件是否有提示
10)其修改的配置信息是否复原
11)卸载是否影响其他软件的功能
12)卸载应该移除所有的文件
3.数据安全性
1)当将密码或其他的敏感数据输人到应用程序时, 其不会被储存在设备中, 同时密码也不会被解码
2)输人的密码将不以明文形式进行显示
3)密码, 信用卡明细, 或其他的敏感数据将不被储存在它们预输人的位置上
4)不同的应用程序的个人身份证或密码长度必需至少在4一8 个数字长度之间
5)当应用程序处理信用卡明细, 或其他的敏感数据时, 不以明文形式将数据写到其它单独的文件或者临时文件中。
6)防止应用程序异常终止而又没有侧除它的临时文件, 文件可能遭受人侵者的袭击, 然后读取这些数据信息。
7)当将敏感数据输人到应用程序时, 其不会被储存在设备中
8)备份应该加密, 恢复数据应考虑恢复过程的异常通讯中断等, 数据恢复后再使用前应该经过校验
9)应用程序应考虑系统或者虚拟机器产生的用户提示信息或安全替告
10)应用程序不能忽略系统或者虚拟机器产生的用户提示信息或安全警告, 更不能在安全警告显示前,,利用显示误导信息欺骗用户,应用程序不应该模拟进行安全警告误导用户
11)在数据删除之前,应用程序应当通知用户或者应用程序提供一个“取消”命令的操作
12)“ 取消” 命令操作能够按照设计要求实现其功能
13)应用程序应当能够处理当不允许应用软件连接到个人信息管理的情况
14)当进行读或写用户信息操作时, 应用程序将会向用户发送一个操作错误的提示信息
15)在没有用户明确许可的前提下不损坏侧除个人信息管理应用程序中的任何内容Μ
16)应用程序读和写数据正确。
17)应用程序应当有异常保护。
18)如果数据库中重要的数据正要被重写, 应及时告知用户
19)能合理地处理出现的错误
20)意外情况下应提示用户
TestBird

④ 手机怎么样测试移动数据网速

1、首先到网上下载一个专用测速工具,比如搜索“网速测试”,便可出现网速测试软件,以供下载。

⑤ 中国移动测试网络信号怎么测试。(网络优化工程师)

1、简单来说,主要分为CQT、DT两种。
2、CQT是呼叫质量测试(call quality test),指采用测试手机对某一范围进行测试,内容主要包括场强(接受电平值,包括主控小区和邻区)、通话质量(0-7共八个等级)、同邻频(主控小区和相邻小区),跳频、CI(小区号)等多项指标。
3、DT是路测或者叫车载测试(driver test),只是用相对应的路测设备,对大面积范围内进行测试,在室外一般是坐在车上,开车在路上跑,也可以在室内测试,不过要手工对采样点进行定位。
4、设备根据不同的厂家会有不同的设备和使用方法。这两种是日常中经常使用到的方法,还有其他的,例如对没有信号的区域进行建站前的模拟测试,使用一个信号发射源连接天线进行模拟基站的信号覆盖强度测试,还有开通端局时的功能测试(内容项目过百项),还有网络割接测试、还有针对数据业务的CQT和DT。
5、测试的内容和方法有很多种,不是一两句能说清的,并且测试的效果和测试人员的专业知识成正比,同样的测试数据,不同敬仰的工程师发现的问题深浅也是不同的。

⑥ 请通信专业人士解释移动基站辐射测试单数据,附图,谢谢!

这个信号强度可够强的!
首先,国家没有基站辐射的国标,有电磁辐射标准,但是不直接应用于移动基站的测试,而且也不是你这张表的内容。
这张表提供了四个有效信息,当前主控小区的信号强度,相邻的三个次强小区的信号强度。分别是-59dBm, -60dBm, -69dBm和-71dBm. 这样的信号很强。而且有比较大的问题在于,四个小区的信号强度差别不大,你所在的位置同时受到四个扇区的辐射,不知道是不是离基站太近的原因,有可能这四个扇区信号都来自于同一个基站。
至于是不是很强我提供一个数据你就明白了,GSM手机所要求的接收机信号范围,最小要求能测到-102dBm,信号强度两倍的差别是3dB,那么42个dB的差别是2的14次方倍啊……你这里的信号对手机接收机来说都是不必要的高。(当然较真的说,-60dBm不过是10的负六次方毫瓦,是肯定没你家微波炉功率高的,只是微波炉的信号泄漏出来就小多了,也不是永远不停。)
手机的辐射当然也比较强,GSM手机到+13dBm不在问题(最高可以到2mW, 也有最高2W的,但用得很少了),你家要有孕妇的话,尽量不用手机或者用CDMA和WCDMA的手机。
但这两者是不能相比的。因为手机只是有限时间使用,你永远可以选择关掉手机,而基站辐射却是无时无刻都存在,一天24小时不会间断的,还没听说谁能关掉基站的……

⑦ 海量移动互联网数据 怎么做数据分析

一、数据量过大,数据中什么情况都可能存在。
如果说有10条数据,那么大不了每条去逐一检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至 过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据中,什么情况都可能存在,例如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时, 前面还能正常处理,突然到了某个地方问题出现了,程序终止了。
二、软硬件要求高,系统资源占用率高。
对海量的数据进行处理,除了好的方法,最重要的就是合理使用工具,合理分配系统资源。一般情况,如果处理的数据过TB级,小型机是要考虑的,普通的机子如果有好的方法可以考虑,不过也必须加大CPU和内存,就象面对着千军万马,光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
三、要求很高的处理方法和技巧。
这也是本文的写作目的所在,好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累,也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法,但有通用的原理和规则。
下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧:
一、选用优秀的数据库工具
现在的数据库工具厂家比较多,对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高,一般使用Oracle或者DB2,微软 公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域:数据库,数据仓库,多维数据库,数据挖掘等相关工具也要进行选择,象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要, 例如Informatic,Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中,对每天6000万条的日志数据进行处理,使用SQL Server 2000需要花费6小时,而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。
二、编写优良的程序代码
处理数据离不开优秀的程序代码,尤其在进行复杂数据处理时,必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要,这不仅仅是数据处理准确度的问题,更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法,包含好的处理流程,包含好的效率,包含好的异常处理机制等。
三、对海量数据进行分区操作
对海量数据进行分区操作十分必要,例如针对按年份存取的数据,我们可以按年进行分区,不同的数据库有不同的分区方式,不 过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下,而不同的文件组存于不同的磁盘分区下,这样将数据分散开,减小磁盘I/O,减小了系统负荷, 而且还可以将日志,索引等放于不同的分区下。
四、建立广泛的索引
对海量的数据处理,对大表建立索引是必行的,建立索引要考虑到具体情况,例如针对大表的分组、排序等字段,都要建立相应 索引,一般还可以建立复合索引,对经常插入的表则建立索引时要小心,笔者在处理数据时,曾经在一个ETL流程中,当插入表时,首先删除索引,然后插入完 毕,建立索引,并实施聚合操作,聚合完成后,再次插入前还是删除索引,所以索引要用到好的时机,索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。
五、建立缓存机制
当数据量增加时,一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败,例如,笔者在处理2亿条数据聚合操作时,缓存设置为100000条/Buffer,这对于这个级别的数据量是可行的。
六、加大虚拟内存
如果系统资源有限,内存提示不足,则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理, 内存为1GB,1个P42.4G的CPU,对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的,提示内存不足,那么采用了加大虚拟内存的方法来解决,在6块磁盘分区 上分别建立了6个4096M的磁盘分区,用于虚拟内存,这样虚拟的内存则增加为 4096*6 + 1024 =25600 M,解决了数据处理中的内存不足问题。
七、分批处理
海量数据处理难因为数据量大,那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理,然后处 理后的数据再进行合并操作,这样逐个击破,有利于小数据量的处理,不至于面对大数据量带来的问题,不过这种方法也要因时因势进行,如果不允许拆分数据,还 需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的,都可以采用先分后合的方法,对数据进行分开处理。
八、使用临时表和中间表
数据量增加时,处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零,大表变小表,分块处理完成后,再利用一定的规则进行合 并,处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要,如果对于超海量的数据,大表处理不了,只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作, 可按汇总步骤一步步来,不要一条语句完成,一口气吃掉一个胖子。
九、优化查询SQL语句
在对海量数据进行查询处理过程中,查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的,编写高效优良的SQL脚本和存储 过程是数据库工作人员的职责,也是检验数据库工作人员水平的一个标准,在对SQL语句的编写过程中,例如减少关联,少用或不用游标,设计好高效的数据库表 结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标,运行3个小时没有出结果,这是一定要改用程序处理了。
十、使用文本格式进行处理
对一般的数据处理可以使用数据库,如果对复杂的数据处理,必须借助程序,那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择, 是一定要选择程序操作文本的,原因为:程序操作文本速度快;对文本进行处理不容易出错;文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者 csv格式(文本格式),对它进行处理牵扯到数据清洗,是要利用程序进行处理的,而不建议导入数据库再做清洗。
十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制
海量数据中存在着不一致性,极有可能出现某处的瑕疵。例如,同样的数据中的时间字段,有的可能为非标准的时间,出现的原因可能为应用程序的错误,系统的错误等,这是在进行数据处理时,必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。
十二、建立视图或者物化视图
视图中的数据来源于基表,对海量数据的处理,可以将数据按一定的规则分散到各个基表中,查询或处理过程中可以基于视图进行,这样分散了磁盘I/O,正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。
十三、避免使用32位机子(极端情况)
目前的计算机很多都是32位的,那么编写的程序对内存的需要便受限制,而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的,这便要求更好性能的机子,其中对位数的限制也十分重要。
十四、考虑操作系统问题
海量数据处理过程中,除了对数据库,处理程序等要求比较高以外,对操作系统的要求也放到了重要的位置,一般是必须使用服务器的,而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制,临时空间的处理等问题都需要综合考虑。
十五、使用数据仓库和多维数据库存储
数据量加大是一定要考虑OLAP的,传统的报表可能5、6个小时出来结果,而基于Cube的查询可能只需要几分钟,因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析,即建立数据仓库,建立多维数据集,基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。
十六、使用采样数据,进行数据挖掘
基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起,面对着超海量的数据,一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理,这样 的误差不会很高,大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和,防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样,抽取出 400万行,经测试软件测试处理的误差为千分之五,客户可以接受。
还有一些方法,需要在不同的情况和场合下运用,例如使用代理键等操作,这样的好处是加快了聚合时间,因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。
海量数据是发展趋势,对数据分析和挖掘也越来越重要,从海量数据中提取有用信息重要而紧迫,这便要求处理要准确,精度要高,而且处理时间要短,得到有价值信息要快,所以,对海量数据的研究很有前途,也很值得进行广泛深入的研究。
海量数据处理专题(一)——开篇
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如 google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样 的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨 论。
本贴从解决这类问题的方法入手,开辟一系列专题来解决海量数据问题。拟包含 以下几个方面。
Bloom Filter
Hash
Bit-Map
堆(Heap)
双层桶划分
数据库索引
倒排索引(Inverted Index)
外排序
Trie树
MapRece
在这些解决方案之上,再借助一定的例子来剖析海量数据处理问题的解决方案。
最简单的一点专业的事情让专业的人去做吧 招聘懂的人来做才王道

⑧ 蜂窝数据测试是属于什么测试需要掌握哪些必备技能

是通信方面的测试,类似手机蜂窝网络测试,包括5G,4G,3G,2.5G

阅读全文

与移动网络测试数据分类相关的资料

热点内容
港版《武则天》电影 浏览:259
大伟二娃三棱四猴什么电影 浏览:27
win10重置会删游戏 浏览:585
哪些不属于linux文件系统 浏览:326
宝马frm数据修复是什么用 浏览:57
文件放进u盘然后打不开 浏览:861
哪些城市小学开编程课 浏览:550
被窝电影0855影院 浏览:793
大话西游2粤语版高清 浏览:146
索八原车导航升级 浏览:35
iphone5接听需要密码吗 浏览:673
3开头的10位qq号 浏览:397
重生之刘涛怀孕 浏览:984
大数据引领慢病 浏览:572
盒马生鲜app怎么买 浏览:511
苹果tumblr教程 浏览:48
sm爱好者都用哪些APP 浏览:311
不可能的世界txt 浏览:48
苹果6s手机摔掉漆 浏览:449
男主囚禁女主灭了她的国家 浏览:841

友情链接