当前，数字化在给企业带来业务创新，推动企业高速发展的同时，也给企业的IT系统带来了严峻的挑战，特别是当前的业务系统往往需要承载更高的并发量，在日常运维工作当中，也会经常看到一些业务系统出现如下问题：
1、用户访问量瞬时变大，系统无法处理较短时间内的大量用户涌入；
2、负载均衡设备流量满载，CDN数据回源速度异常缓慢；
3、数据库连接数到达上限，用户请求无法及时处理；
4、网站访问延时极具升高，部分服务接口大面积超时；
5、应用接口持续返回异常错误，服务接近瘫痪状态；
6、系统资源瞬时增高，如CPU满载，网络拥塞，服务端流量高。
以上问题的产生，往往都是在系统研发及测试阶段没有对应用最终可承载的最大并发量最初很好的规划或预判，从而在上线后，面对高并发的场景，产生可以上问题。那么目前智能运维时代，是如何检测应用并发量的呢？下面我们就来介绍。
什么是并发量？
并发是IT系统中的一个概念，一般是指一段时间内多任务交替执行的场景。而随着时间的推移，现在高并发用来表示大流量、高请求的业务场景，像我们熟悉的双十一抢购、春运抢票，都是高并发的业务场景。并发量的指标一般有QPS、TPS、IOPS等等。
智能运维AIOps是如何实现业务并发量检测的呢？
1、测试脚本快速编辑：可全程可视化界面进行并发业务场景录制，录制完毕，测试脚本自动化生成。
2、创建复杂场景的搞并发测试：通过分布式压力负载机，模拟业务系统的用户行为特征或客户端行为特征，可按需生成高达百万级虚拟用户。场景测试时长可按需增减，支持业务脚本快速参数化，可对业务监测策略进行灵活配置。
3、在高并发状态下实施监控全链路、全业务性能情况：整个测试过程中实时监测被测系统的性能状态、服务状态，动态定位被测系统性能瓶颈，达到应用前端和后端所有环节的“无死角”监测。
4、高并发测试报告实时输出与分析：测试过程中进行分析统计，并生成测试报告，直观输出被测系统在自定义压力环境下的性能表现，为系统验收过程提供可靠的数据支撑。
原文：https://www.aiops.com/blog/practice/285.html