近日，TOP全球案例峰会在北京国际会议中心举行。
作业帮成功入选在线教育领域典型案例。
作业邦产研中心团队测试负责人王俊星出席会议，并在工具链建设分会向来宾演示了作业邦百万级QPS归一化链路压测诊断。
平台。
据了解，TOP全球案例研究峰会是msup主办的全球顶级技术峰会。
迄今已成功举办9届。
本届TOP全球案例峰会邀请了来自亚马逊、LinkedIn、IBM、百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动等顶尖技术专家和专家，18位来自垂直主题领域的行业人士专家担任联席主席并负责专题。
案例评审和评选最终产生18个案例和18个专题。
在案例选择上，TOP崇尚专业实力和案例实施，致力于为听众造福，确保发布的案例清单具有学习价值。
作业帮成功入选全球TOP案例，是权威机构对作业帮作为领先在线教育平台技术实力的认可。
王俊星表示，作业帮一直通过全链路压测模型的迭代升级赋能多元化场景，保证千万级并发直播课在线的稳定性。
未来，作业邦将继续整合各种技术和团队能力，深化压测平台架构优化等基础设施建设，确保作业邦在线服务稳定性达到99.99%，实现优质教育资源的稳定供给辐射亿万儿童的教育。
了解旅程并实现教育使命和愿景。
数千万学生的学习场景存在被解构的风险，压测是唯一出路。
今年年初，在“停课但不停学”的号召下，教育部鼓励师生“在家上学”。
随之而来的是通过互联网音视频连接知识的方式在全国迅速普及，在线教育用户数量呈指数级增长。
今年被称为“在线教育爆发年”。
作为在线教育企业独角兽之一，作业帮超级APP今年聚合效应持续增强。
易观3月数据显示，作业帮是中国唯一月活跃用户过亿的教育类APP，流量保持行业领先地位。
随着用户数量的不断增长，保证系统稳定性、有效破解数百万学生学习场景的解构风险，成为作业邦面临的首要任务。
王俊星在会上表示，教育方面容不得马虎和妥协。
为了满足所有学生和家长在线获取知识的期望，我们必须保证系统的稳定性。
因此，作业邦开始探索系统稳定性评估路径。
作业邦在研究了业界各大公司的稳定性解决方案和开源压测框架后，根据自身业务场景选择了自主研发的全链路压测模型解决方案。
据了解，模型必须与作业帮的业务场景高度契合，才能有效保证系统的正常运行。
它不仅涵盖双师角色的复用和切换以及学生交互的复杂场景，还必须考虑到服务架构和私有协议的特殊性。
范围。
然而，把握在线教育的脉搏并非一蹴而就。
虽然参与者人数众多，每次操作都经过精心设置，整个团队都把熬夜视为常态，但早期的压力测试仍然没有达到预期的效果。
“压测结果与现实差距巨大，团队的心情只能用一句歌词来形容：好痛的领悟，别再受压测的苦了。
”对于第一次尝试的失败，王俊星回忆道。
与传统线下行业可以模拟点对点的生产环境不同，互联网行业的压测很难达到服务集群的同等水平。
不切实际的数据结构和想象的场景是压力测试架构脆弱的关键。
此外，压测工具缺乏安全性、人力投入成本高等问题也亟待解决。
因此，作业邦要完美经受市场赛道的高压考验，还有很长的路要走。
安全第一，场景还原，作业邦推出自主研发压力测试平台。
对于作业邦人来说，压力测试不仅是关系到绩效和成长的技术命题，更是关系到中国跨城乡、跨地区中小学生的教育供给。
主张。
为此，作业邦解锁了自研压力测试平台的高级水平。
首先，产研团队在探索压测时达成安全第一的共识，以“服务与数据隔离”为核心思想，共建研发、测试、运维来落实方案。
具体来说，依托日志服务，对数据进行清洗、脱敏。
数据通过压测平台后，生成压测标记，并在业务网关分发到各个业务集群。
业务模块根据压测标志进行基础业务服务和数据。
的隔离。
关于场景模拟和数据构建的真实性，团队目前已经从最初的困难阶段，进入到可以轻松利用技术的阶段。
平台投入使用后，我们针对大家的衍生使用需求进行了优化和支持，比如数据预热需求、高压下的持续稳定性测试等，满足压力测试的多样化需求。
在塑造模拟场景方面，作业帮分为两大板块，产生不同的设计思路。
一方面，针对大规模销售活动，采用多场景链路压力测试和参数化，进行梯度压力，基于漏斗型用户行为模型，达到预期效果；另一方面，对复杂教学场景的支持，复杂性主要体现在技术复杂性（涉及私有技术架构、长连接和流媒体协议）、数据和交互的复杂性，这就是双师的业务形态教学（每个学生都是独立的个体，有自己的特点）。
行为顺序；讲师和导师各司其职，实时同步学生状态，让讲师及时调整教学内容，保证学生课堂收获）。
因此，作业邦自主开发了学生节点、讲师节点、导师节点模型，依靠真实日志将不同角色的行为序列化，最后注入到模型中，实现教学场景的模拟。
王俊星表示：“周业邦是做教育的，所以我们在直播课堂场景上投入了更多的精力。
我们必须严格控制视频流的同步、实时交互和到达率，以保证教学质量和学生体验。
”场景还原是充分攻防破坏演练的基础，跨过这个坎之后，作业邦还需要继续在压测技术上寻求向上的突破。
教育价值 对于在线教育技术团队来说，每一次活动或开课都是一场艰苦的战斗。
平台服务层面的“平静”一般来自于底层技术团队无数次“惊心动魄”的压力测试。
为了缓解人员运维压力，提高效率，作业帮助团队从压测平台的压测阶段入手，有效提升平台应对重大事件的能力。
王俊星表示，作业帮对压力产生端进行了结构调整和优化。
基于2PC思想和流水线处理环节，大大提高了单个节点的压力产生能力，降低了设备投资和运维成本。
压测的安全性也将进一步优化。
很快我们将接入业务支撑系统，触发阈值熔断，并与自动化平台联动，达到业务检测的目的，进一步降低压测风险。
同时，为了解决高并发数据结果的统计瓶颈，JobBang还将优化计算引擎，通过分层计算和分布式部署解决数据聚合的压力，提高集群的水平扩展能力。
除了控制源头之外，效率的提升也离不开中间层调度器的优化。
对此，作业帮丰富了节点管理，增加了节点属性，针对特殊压测场景独立申请压测节点，使得节点分配更加高效合理，避免相互影响。
目前，集安全、模拟、高效于一体的百万级QPS归一化链路压测诊断平台已初步具备抗风险能力，对百万儿童教育资源流通产生强大辐射作用。
未来，作业邦还将围绕预测系统薄弱环节，持续构建内置学习模型，全面打造自动化、行业领先的赋能平台。
谈及压测平台的研发经历，王俊星表示，“用科技完美处理瞬时流量，可能会让每一位工程师都有一种无差别的成就感，用科技落实教育理念，是作业帮手的独特标签。
” ”对于我们来说，教育是不容马虎和妥协的。
我们要保证每个学生的体验和课堂收获，让高质量的教育触手可及。
未来，我们将持续投入，优质教育资源稳定供应，规模达数百万。
孩子们的学习之旅，履行教育使命和愿景。