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测试横向扩展（一）
之前一篇文章《思考功能测试》说了功能测试基本功，今天聊下功能测试做深时的横向扩展，也是对自己测试能力的进一步提升，从我个人经验总结选出以下三个大方面探讨下：一： 对产品的把控二： 对开发质量的把控三：
55020编辑于 2022-06-20 - 来自专栏后场技术
什么是横向扩展和纵向扩展？
扩展应用程序可以根据资源需求适当调整其大小，以确保客户满意并降低基础设施成本。 如果您不知道如何有效地扩展，您不仅会损害您的应用程序，还会给您的运营团队带来不必要的压力。 什么是纵向扩展与横向扩展 横向扩展(「Scale-out」)或水平缩放与纵向扩展(「Scale-up」)或垂直缩放形成对比。 扩展云资源的想法可能很直观。 横向扩展是并行添加更多等效功能组件以分散负载。这将从两个负载平衡的 Web 服务器实例变为三个实例。相比之下，扩大规模是使组件更大或更快以处理更大的负载。 在图中，系统只能通过增加具有完整功能的节点进行扩展，但一个scale-out系统可以有很多节点，而且节点之间的内部物理互联距离也可以很远。 Scale-up，即纵向扩展架构。 Scale-up和scale-out并非不能融合在一起，很多存储系统就可以同时实现纵向扩展和横向扩展,下面的示意图就展示了这种方案。
5.7K30编辑于 2022-04-15 - 来自专栏SDNLAB
HCI横向扩展架构强化网络
HCI通过使用基于设备的横向扩展架构将计算和存储的管理无缝统一起来，使得该概念更进一步。 ? 随着HCI设备规模的扩大，他们也给网络环境带来的很大的压力。 很难确定HCI最终需要什么水平的性能，很多数据中心已经开始采用10G或25G以太网交换机，但虽则数据中心持续通过HCI系统进行扩展，可能在不久的将来，数据中心将广泛采用40G/50G甚至100G交换机。 由HCI系统实现的横向扩展计算架构将加速大多数企业网络定期升级其网络交换机的频率。 随着时间的推移，IT企业可能会拥抱多个HCI平台。 常见的交换机架构是使得IT企业保持其HCI开放并尽可能减少HCI问题的关键，为了实现这一目标，网络交换机需要能够与任何规模的软件定义网络无缝集成，这将作为现代横向扩展架构的一部分。 当然并不是每个应用程序工作负载都适用于HCI平台，基于机架的系统扩展计算、存储和网络将在未来几年与设备一起部署，根据所支持的应用程序工作负载的性质，IT企业会发现自己需要部署的可扩展的系统。
83780发布于 2018-03-30 - 来自专栏系统设计
什么是Scale Up（纵向扩展）和Scale Out（横向扩展）？
实战干货：编程严选网 1 Scale Out 即Scale horizontally，横向扩展，向外扩展 。 称为集群系统。 指由多个节点组成的系统，这种系统的扩展主要以水平扩展方式（指增加节点的方式）来进行。 Scale-out 通过将多个低性能的机器组成一个分布式集群来共同抵御高并发流量的冲击。 2 Scale Up 即Scale vertically）纵向扩展，向上扩展。 这种架构的系统只具有垂直扩展能力，当需要扩展系统时，通过在节点上增加更多的CPU、内存和硬盘来扩大系统的能力。
18.9K20编辑于 2025-06-25 - 来自专栏SDNLAB
SDN的横向扩展对OpenStack Neutron的影响
Neutron管理着运行于Openstack之上的虚拟化网络，并且为开发高级云服务创建了一系列松耦合及其相关的项目，如果把Neutron作为软件定义网络(SDN)的一个可扩展性应用是非常方便使用的。 Neutron是一项网络管理服务，提供一系列可扩展的API用来创建和管理虚拟网络。 在Neutron之前，OpenStack有一个简单、扁平的网络环境，不支持三层或者防火墙。 我们需要注意Neutron是一项独立的服务，也就是说，Neutron可以运行为一项自主的服务，暴露API给不同的供应商，提供解决方案或者其他合适的扩展。 核心API涵盖了基本和必须的网络操作，而扩展和属性API的功能是用来构建多功能虚拟网络。 核心API的操作 网络(CRUD) 子网(CRUD) 端口(CRUD) 扩展和属性API的操作 配额(RUD) 网络提供商可扩展属性(CRUD) 多个网络提供商可扩展(CR) 绑定扩展属性的端口
1.2K60发布于 2018-04-03 - 来自专栏磨磨谈
Ceph如何实现文件系统的横向扩展
卡掉的问题 优点： 全局统一命名空间下面对应目录到不同的存储池当中，在进行扩容的时候，不会影响原有的数据，基本是没有迁移数据 方案三： 物理分存储池的结构并没有解决元数据压力过大的问题，而元数据的处理能力并非横向扩展的 ，而文件数量和集群规模都是在横向增长，所以必然是一个瓶颈点 这个方案其实很简单，相当于方案二的扩展，我们在方案二中进行了物理存储池的分离，然后把空间映射到子目录，来实现数据的分离，既然规模能够大到分物理空间 ，那么我们可以考虑部署多套集群，并且来真正的实现了数据处理能力的横向扩展，因为MDS，可以是多个的了，那么比较重要的问题就是统一命名空间的问题了，怎么实现，这个也简单，主要是跟客户沟通好，让客户接受提出的方案 我们在一些商业系统上面可以看到一些限制，比如单卷的大小最大支持多大，在这里我们需要跟客户沟通好，无限的扩展，会带来一些压力的风险，有方案能够解决这种问题，而这种数据量在之前是没有太多的案例可借鉴的，所以需要人为控制一个目录的最大空间
55430发布于 2018-08-06 - 来自专栏Python in AI-IOT
Web开发---单页面应用(签到日报--横向扩展)
疫情前期，员工分布在各个地区，需要上报个人的健康状态和位置信息，于是做了一个单页面应用（当时钉钉和微信上的健康上报模板还没出现） image.png 如果把它快速的扩展到别的公司使用，通常的方法是在数据库表中新增一个表示公司的
71300发布于 2020-03-16 - 来自专栏云计算D1net
横向扩展的NAS：混合云存储的关键
软件定义存储的出现使得横向扩展存储解决方案成为了现实。 如今出现的另一个相对较新的技术混合云，使组织折云架构具有最大的业务灵活性，这有助于在达到预算和性能目标的同时，最大限度地提高效率。 本文将讨论一些你可以使用设计元素，以确保你的混合云提供所需要的性能、灵活性和可扩展性。 横向扩展NAS的作用 向外扩展的NAS（网络附加存储）是基础性的混合云存储解决方案。 由于混合云架构全面部署，许多组织都将面对这一相对较新的市场，甚至不了解一致性的横向扩展NAS的重要性。许多环境是最终一致的，这意味着你编写一个节点的文件不会立即从其他节点进行访问。 客户端虚拟机（VM）的图像和数据将被存储在提供虚拟文件系统的横向扩展NAS。客户端虚拟机可以使用这个文件系统，它们之间共享文件，使得其获得完美的VDI环境。 现在，为什么支持多种协议很重要？ 通过增加节点，通过添加节点、本地协议支持Flash的高性能灵活地向外扩展，其中都包含在这个架构的基础上扩展的NAS。采用这个系统的数据中心将具有可扩展性，并且在成本上负担得起。
3.7K80发布于 2018-03-26 - 来自专栏云云众生s
MongoDB 8专注于时间序列数据和横向扩展
时间序列聚合使性能提高了 200%，可扩展性提高了 50%。 时间序列聚合的速度提高了 200%，可扩展性提高了 50%，数据库的独特功能 可查询加密 扩展到更多类型的查询。 在发布前一个月，该公司还停用了许多使用较少的特性和产品。 水平扩展 该公司和项目的贡献者也更加努力地提高水平扩展能力，即软件从数千用户扩展到数百万用户的可能性。 这通常通过将数据拆分为多个服务器或分片上的“分片”来完成。 此扩展现在涵盖了一种新的查询类型，即范围函数。这些查询在最终用户使用适当的解密密钥查看之前保持加密。 客户 可以使用 这些功能，直到 2025 年 9 月 30 日。
47210编辑于 2024-10-07 - 来自专栏PowerBI入门100例
1.17 PowerBI数据准备-合并查询，对表进行横向扩展
需要注意的是，左表和右表的关系是多对一或一对一的时候，结果与VLOOKUP相同；如果是一对多，PowerQuery会拆分扩展，左表会按照对应关系，一行拆分为多行。 因此，需要把品类扩展到品规，按照产品表中的品类与品规对应关系将品类展开。店铺表产品表处理后的结果，在店铺和品类的基础上，品类被扩展到了品规。
63700编辑于 2025-02-23 - 来自专栏CNCF
Cortex：多租户、可横向扩展的Prometheus即服务
Cortex于9月作为沙箱项目加入CNCF，是一个开源的Prometheus即服务平台，旨在填补这些空白，从而提供完整、安全、多租户的Prometheus体验。 它提供了Prometheus时间序列数据的全局视图，其中包括长期存储中的数据，极大地扩展了PromQL用于分析目的的有用性。 它的核心支持多租户。 这些组件每一个都可以独立管理，这是Cortex可扩展性和运营的关键。你可以在下面看到Cortex及与其交互的系统的基本图表： ? 如图所示，Cortex“完成”Prometheus监控系统。 如果你以单租户的方式使用Cortex，你可以随时扩展到无限大的租户群。 用例 经过几年的发展，Cortex的用户倾向于分为两大类： 服务供应商构建托管的管理平台，提供监控和可观察性组件。 项目合作者包括像Goutham Veeramachaneni和Tom Wilkie这样的Prometheus核心维护者，来自Weaveworks、Grafana Labs、Platform9等公司的工程师
2.8K20发布于 2019-12-05 - 来自专栏PingCAP的专栏
MySQL 到 TiDB：vivo 的 Hive Metastore 横向扩展之路
以下文章来源于公众号 vivo 互联网技术 ，作者 Wang Zhiwen导读本文介绍了 vivo 在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程，由实际面临的问题出发，对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试 同时分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案，对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。 为此，针对当前 MySQL 方案存在的严重性能瓶颈，HMS 急需一套完善的横向扩展方案来解决当前燃眉之急。 二、横向扩展技术方案选型为解决 HMS 的性能问题，我们团队对 HMS 横向扩展方案做了大量的调研工作，总体下来业内在 HMS 的横向扩展思路上主要分为对 MySQL 进行拆库扩展或用高性能的分布式引擎替代 结合 HMS 及大数据生态，采用 TiDB 作为元数据存储整体的部署架构如下：HMS on TiDB 架构由于 TiDB 本身具有水平扩展能力，扩展后能均分查询压力，该特性就是我们解决 HMS 查询性能瓶颈的大杀器
74860编辑于 2023-10-30 - 来自专栏IT架构圈
『中级篇』K8S横向扩展功能ReplicaSet和ReplicationController（63）
这次说说pod的横向扩展。 源码：https://github.com/limingios/docker/tree/master/No.9 ReplicationController ReplicationController（简称为 #创建一个ReplicationController的横向扩展 kubectl create -f rc_nginx.yml kubectl get pods kubectl get rc ? scale 水平扩展的数量 kubectl scale rc nginx --replicas=2 kubectl get rc kubectl scale rc nginx --replicas=5 containerPort: 80 #删除ReplicationController创建的pod kubectl delete -f rc_nginx.yml #创建一个ReplicationController的横向扩展
69820发布于 2018-09-28 - 来自专栏IT架构圈
『中级篇』K8S横向扩展功能ReplicaSet和ReplicationController（63）
原文链接地址：『中级篇』K8S横向扩展功能ReplicaSet和ReplicationController（63） 上次说了，pod的如何管理。这次说说pod的横向扩展。 源码：https://github.com/limingios/docker/tree/master/No.9 ReplicationController ReplicationController（简称为 image: nginx ports: - containerPort: 80 [image.png] #创建一个ReplicationController的横向扩展 containerPort: 80#删除ReplicationController创建的pod kubectl delete -f rc_nginx.yml #创建一个ReplicationController的横向扩展 kubectl get rs kubectl scale rs nginx --replicas=5 kubectl get pods -o wide [1240] PS：通过这次了解了pod的扩展
87940发布于 2018-09-09 - 来自专栏newbe36524的技术专栏
在 C# 9 中使用 foreach 扩展
在 C# 9 中，foreach 循环可以使用扩展方法。在本文中，我们将通过例子回顾 C# 9 中如何扩展 foreach 循环。 之所以使用扩展方法往往是因为，我们可以在不修改 TreeNode 类的情况下，为 TreeNode 类添加新的功能。 那么接下来我们希望在 C# 9 中默认为 TreeNode 类添加 DepthFirst 行为，这样我们就可以直接使用 foreach 循环来遍历树形结构的深度优先遍历结果了。 C# 9 中的 foreach 扩展 在 C# 9 中，我们可以使用 foreach 扩展来实现上面的需求。 foreach (var node in root) { Console.WriteLine(node.Value); } 总结 在 C# 9 中，我们可以使用 foreach 扩展来为类添加新的行为
48310编辑于 2023-08-23 - 来自专栏sickworm
9. Kotlin 函数声明和扩展（extension)
Kotlin 提供的解决方法就是扩展（extension）。 2. 扩展声明为顶层声明的时候可以被外部调用（是的，因为函数是一等公民，在方法内部也可以声明扩展方法）。 在函数体内用 this 来引用调用的实例，属性和方法的访问权限与普通调用一致。 一致的意思是和你正常在其他方法内部调用的权限一致，并不会因为是扩展声明就可以访问 private/propect 权限的属性和方法。这是因为扩展声明在字节码层面上其实是 static 方法。 实际上 Java 想要调用 Kotlin 的扩展方法也确实是这样调用的。 扩展方法的调用和实例方法调用一致，在调用者角度没有区别。 Android Studio 会自动提示对应类所有的扩展方法，且扩展方法的颜色（黄色）会和普通实例方法（白色）区分开来。
1.2K20发布于 2020-03-30 - 来自专栏黑白天安全团队
横向移动之WinRM横向移动
当然可以在cobaltstrike加载powershell来进行WSManWinRM横向移动，WSManWinRM.ps1用法如下。 cobalt strike平台上利用winrm进行横向移动 在cobalt strike平台上有集成到winrm来进行横向移动，这里分有86位和64位的winrm ? 接着就上线成功了，也可以通过命令行界面来进行winrm的横向移动操作 jump winrm64 TARGET Listen jump winrm64 dc.one.com http ? 通过Wireshark进行抓捕可以看到WinRM进行横向移动的时候的数据包如下 ? POST /wsman? Boundary Content-Type: application/octet-stream HTTP/1.1 200 WWW-Authenticate: Kerberos YIGYBgkqhkiG9xIBAgICAG
5.8K10发布于 2021-03-16 选型指南：NoETL 指标平台横向扩展与架构稳定性深度评估
核心围绕计算存储解耦、智能物化加速和高可用架构三大维度，分析其横向扩展能力与架构稳定性，并结合客户案例数据，为数据工程团队提供一套清晰的指标中台选型决策框架。 维度对比一：横向扩展能力——弹性伸缩 vs 刚性扩容高并发场景的首要需求是弹性。传统方案与 Aloudata CAN 在扩展能力上存在本质区别。 ，需停机窗口在线扩展，对查询服务透明无感资源利用率低，存在资源孤岛高，计算资源池化，弹性调度Aloudata CAN 的横向扩展机制：计算层扩展：语义引擎节点完全无状态，通过负载均衡器（如 K8s Service 新增节点时，负载自动分配流量；下线节点前，会话可平滑迁移，实现真正的在线横向扩展（Scale-Out）。 选型看架构范式：对于高并发场景，应优先选择“动态语义引擎”架构，其无状态横向扩展和声明式物化能力，能从根本上解决传统“静态宽表仓库”的扩展性与稳定性难题。
14210编辑于 2026-02-05- 来自专栏鸿鹄实验室
横向移动
在内网渗透过程中，当得到内网中某一台机器权限后，如果需要进一步的扩大攻击范围，那么这时候就需要进行横向移动，以被攻陷的主机作为跳板，来访问域内其他主机.通过此类攻击手段，最终可能会获得域控制器(DC)的访问权限及重要数据 利用sc进行横向流程： 与目标机器建立ipc连接 将木马文件上传至目标机器 通过sc创建一个名为test的服务 sc \\[IP] create [ServiceNname] binpath= "[path domain] /ntlm:[NTLM Hash] sekurlsa::pth /user:administrator /domain:dc.2008.com /ntlm:70be8675cd511daa9be4b8f49e829327 //连接域用户 sekurlsa::pth /user:administrator /domain:workgroup /ntlm:70be8675cd511daa9be4b8f49e829327
3K60编辑于 2022-11-02 - 来自专栏博文视点Broadview
灵活地横向扩展：从文件系统到分布式文件系统
分布式文件系统最大的特点是服务端通过计算机集群实现，可以实现横向扩展，存储端的存储容量和性能可以通过横向扩展的方式实现近似线性的提升。 但是在本文中，分布式文件系统是指服务端可以横向扩展的文件系统。也就是说，分布式文件系统最大的特点是可以通过增加节点的方式增加文件系统的容量，提升性能。 CephFS 有必要单独介绍一下 CephFS 的原因是 CephFS 不仅实现了文件系统的所有语义，而且实现了元数据服务的多活横向扩展。 这样，CephFS 不仅可以通过增加节点来实现元数据的横向扩展，还可以调整节点负载，最大限度地使用各个节点的 CPU资源。 正是通过这些卷特性的组合，GlusterFS 实现了数据可靠性和横向扩展的能力。
58630编辑于 2022-03-03
腾讯云开发者
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