Outils pruebas de estrés simples et intuitifs

Explorez des solutions pruebas de estrés conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

pruebas de estrés

  • Suite de référence mesurant le débit, la latence et la scalabilité pour le framework multi-agents LightJason basé sur Java dans divers scénarios de test.
    0
    0
    Qu'est-ce que LightJason Benchmark ?
    LightJason Benchmark propose un ensemble complet de scénarios prédéfinis et personnalisables pour tester et évaluer en stress les applications multi-agents construites sur le framework LightJason. Les utilisateurs peuvent configurer le nombre d'agents, les schémas de communication et les paramètres environnementaux pour simuler des charges de travail réelles et analyser le comportement du système. Les benchmarks collectent des métriques telles que le débit des messages, les temps de réponse des agents, la consommation CPU et mémoire, en exportant les résultats en formats CSV et graphiques. Son intégration avec JUnit permet une inclusion transparente dans les pipelines de tests automatisés, rendant possible des tests de régression et de performance dans le cadre de workflows CI/CD. Avec des réglages ajustables et des modèles de scénarios extensibles, la suite aide à repérer les goulots d'étranglement, valider les affirmations de scalabilité et guider les optimisations architecturales pour des systèmes multi-agents performants et résilients.
    Fonctionnalités principales de LightJason Benchmark
    • Scénarios de benchmark prédéfinis et personnalisables
    • Métriques pour le débit, la latence, l'utilisation CPU et mémoire
    • Intégration JUnit pour tests automatisés
    • Génération de rapports CSV et graphiques
    • Comptage configurable d'agents et schémas de communication
  • crewAI utilise plusieurs agents IA spécialisés pour collecter des données de marché, modéliser le risque financier et générer des rapports détaillés sur le risque d'investissement.
    0
    0
    Qu'est-ce que crewAI ?
    crewAI se compose d'une architecture modulaire où chaque agent IA se concentre sur une tâche spécifique : un agent récupère des données historiques et en temps réel du marché et du portefeuille, un autre applique des modèles quantitatifs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour estimer des mesures de risque telles que la Value at Risk, la VaR conditionnelle (CVaR), les tests de stress et les analyses de scénarios, et un agent de reporting compile les résultats dans des formats PDF ou tableau de bord structurés. Les utilisateurs peuvent configurer des clés API pour les sources de données, ajuster les paramètres du modèle, et étendre ou remplacer les agents pour répondre à des stratégies d'investissement spécifiques ou à des exigences de conformité.
Vedettes