Calculando métricas en Alfresco mediante scripts

Para el cálculo de métricas en las búsquedas, subidas de ficheros, etc. podemos usar alguno de los programas que existen para estas tareas como es JMeter.

JMeter es un programa en Java, del proyecto Apache, que permite testear aplicaciones web. Es una aplicación de escritorio y muy usada en los entornos en los que se utilizan servidores de aplicaciones, sobre todo Tomcat.

Para más información podemos ir a la URL del proyecto: http://jakarta.apache.org/jmeter/

Si no tenemos tiempo de crear una batería de pruebas siempre podemos recurrir al intérprete BASH de Linux, Unix, MacOS, etc. que puede facilitarnos esta tarea.

Haciendo uso de algún WebScript ya implementado en Alfresco o modificando alguno de estos podemos usar las funciones y comandos de BASH para tomar tiempos.

Búsqueda aleatoria:

Una de las pruebas más importantes es el de las búsquedas en Alfresco. En este caso vamos a usar un WebScript de la parte OpenSearch que tiene Alfresco. El problema de este sistema es que solo devuelve los resultados en 3 formatos, HTML, RSS y ATOM, y en nuestro caso necesitamos que los devuelva en formato texto (TEXT) para poder tratarlo. Para esto, solo tenemos que modificar el descriptor para incluir en el contexto la llamada a una plantilla FreeMarker que devuelva texto plano e incluir esta plantilla. Para no “ensuciar” el despliegue lo haremos creando el directorio en alfresco/extension de forma que además podamos conservarlo entre distintas actualizaciones del producto. El sitio para introducir los dos ficheros será: /alfresco/extension/templates/webscripts/org/alfresco/repository/

Los dos ficheros serán los siguientes:

Fichero: keywordsearch.get.desc.xml


  Alfresco Keyword Search (OpenSearch Enabled)
  Execute Keyword Search against Alfresco Repository (Company Home and below)
  /api/search/keyword.html?q={searchTerms}&p={startPage?}&c={count?}&l={language?}
  /search/keyword.html?q={searchTerms}&p={startPage?}&c={count?}&l={language?}
  /api/search/keyword.texp?q={searchTerms}&p={startPage?}&c={count?}&l={language?}
  /search/keyword.text?q={searchTerms}&p={startPage?}&c={count?}&l={language?}
  /api/search/keyword.atom?q={searchTerms}&p={startPage?}&c={count?}&l={language?}
  /search/keyword.atom?q={searchTerms}&p={startPage?}&c={count?}&l={language?}
  /api/search/keyword.rss?q={searchTerms}&p={startPage?}&c={count?}&l={language?}
  /search/keyword.rss?q={searchTerms}&p={startPage?}&c={count?}&l={language?}
  /api/search/keyword.portlet?q={searchTerms}&p={startPage?}&c={count?}&l={language?}
  guest
  required

Fichero: keywordsearch.get.text.ftl 

${row.name}

Una vez introducidos los ficheros en el sitio correspondiente solo queda ir a la URL http://servidoralfresco:8080/alfresco/service/index y pulsar el botón de refresco de los WebScripts.

Ahora podemos ejecutar el script creado para las búsquedas. Este script lo que hace es una búsqueda por una palabra o KEYWORD, guardar los resultados en un fichero y después realizar el número de búsquedas solicitadas de forma automática guardando los tiempo y redirigiéndolos a un fichero para poder editar  posteriormente los resultados.

La sintaxis del script es:

./random_search usuario password keyword núm_iteracciones url_alfresco

Fichero: random_search

#!/bin/bash

# Pruebas de busquedas en Alfresco usando el webscript “search”
# www.fegor.com

if [ ! $# -eq 5 ]
then
        echo Sintaxis: random_search user passwd keyword num_randoms alfresco_url
        exit 1
fi

echo Realizando consulta completa…
IFSPREV=$IFS
IFS=$’x0A’$’x0D’
curl –user “$1:$2” “$5/service/api/search/keyword.text?q=$3&p=Company%20Home&c=10000&l=es” > random_search_result.txt

echo Comenzando las busquedas…
LINEAS=`cat random_search_result.txt | wc -l`
echo -e “Results of random_search.sh” > random_search_times.csv SG_FOR_I=`date +%s`
for n in $(seq 1 $4);
do
        RNM=$RANDOM
        let “RNM %= $LINEAS”
        let “RNM += 1”
        KEYWORD=`head -n $RNM random_search_result.txt | tail -1 | tr -d ‘r’`
        NS_CURL_I=`date +%s%N`
        curl –user “$1:$2” “$5/service/api/search/keyword.text?q=${KEYWORD}&p=Company%20Home&c=1&l=es”
        NS_CURL_F=`date +%s%N`
        let TOTAL_NS_CURL=$NS_CURL_F-$NS_CURL_I
        let TOTAL_MS_CURL=TOTAL_NS_CURL/1000000
        echo -e “`date`t$KEYWORDt$TOTAL_NS_CURLt$TOTAL_MS_CURL” >> random_search_times.csv 

done
SG_FOR_F=`date +%s`
let TOTAL_SG_FOR=$SG_FOR_F-$SG_FOR_I
echo -e “rrTotal time” >> random_search_times.csv
echo -e “`date`t$TOTAL_SG_FOR” >> random_search_times.csv
IFS=$IFSPREV

Un ejemplo de ejecución del comando sería:

[root@alfpru1 scripts]# ./random_search admin admin “*ftl” 5 http://192.168.56.1:8080/alfresco
Realizando consulta completa…
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100   671    0   671    0     0   7910      0 –:–:– –:–:– –:–:–     0
Comenzando las busquedas…
categorysearch.get.atom.404.ftl
show_audit.ftl
categorysearch.get.atom.ftl
my_docs.ftl
general_example.ftl

Y posteriormente en la hoja de cálculo:

Subidas masivas:

Otra de las pruebas es la de realizar subidas masivas y en profundidad de un número de ficheros y comprobar los tiempos de estas subidas. El script es bastante parecido al anterior y hace uso de un WebScript que también está incluido en Alfresco. En este caso hay que crear un “site” llamado “tests” para poder subir los ficheros a dicho espacio.

Fichero: directory_upload
#!/bin/bash

# Pruebas de subidas en Alfresco usando el webscript “upload”
# www.fegor.com

if [ ! $# -eq 5 ]
then
        echo Sintaxis: directory_upload user passwd path ext alfresco_url
        exit 1
fi

echo “Subiendo…”
IFSPREV=$IFS
IFS=$’x0A’$’x0D’

echo -e “Results of directory_upload.sh” > directory_upload_times.csv
SG_FOR_I=`date +%s`
for f in $(find $3 ( -name *.$4 ));
do
        NS_CURL_I=`date +%s%N`
        curl -k -X POST –user “$1″:”$2″ -F filedata=@$f -F siteid=”tests” -F containerid=”documentLibrary” -F uploaddirectory=”testsDir” -F filename=”`basename $f`” -F contenttype=”`file –brief –mime $f`” “$5/service/api/upload” | grep ‘description’ | cut -d ‘:’ -f 2 | tr -d ‘”‘
        NS_CURL_F=`date +%s%N`
        let TOTAL_NS_CURL=$NS_CURL_F-$NS_CURL_I
        let TOTAL_MS_CURL=TOTAL_NS_CURL/1000000
        echo -e “`date`t$ft$TOTAL_NS_CURLt$TOTAL_MS_CURL” >> directory_upload_times.csv
done
SG_FOR_F=`date +%s`
let TOTAL_SG_FOR=$SG_FOR_F-$SG_FOR_I
echo -e “rrTotal time” >> directory_upload_times.csv
echo -e “`date`t$TOTAL_SG_FOR” >> directory_upload_times.csv
IFS=$IFSPREV

Este script también devuelve un fichero (directory_upload_times.csv) para su edición y estudio mediante cualquier sistema de hoja de cálculo como MS-Excel o OpenOffice.org

Un ejemplo de ejecución podría ser el siguiente:

[root@alfpru1 scripts]# ./directory_upload admin admin AMCM2011/ pdf http://192.168.56.1:8080/alfresco
Subiendo…
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100 3252k  100   278  100 3252k    253  2968k  0:00:01  0:00:01 –:–:– 3014k
 File uploaded successfully
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100  772k  100   253  100  772k    424  1295k –:–:– –:–:– –:–:– 1435k
 File uploaded successfully
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100  311k  100   257  100  311k    414   502k –:–:– –:–:– –:–:–  510k
 File uploaded successfully
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100 2485k  100   251  100 2485k    385  3814k –:–:– –:–:– –:–:– 3976k
 File uploaded successfully
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100  415k  100   251  100  415k    245   406k  0:00:01  0:00:01 –:–:–  429k
 File uploaded successfully
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100  481k  100   255  100  481k    443   836k –:–:– –:–:– –:–:–  859k
 File uploaded successfully
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100 2471k  100   249  100 2471k    242  2402k  0:00:01  0:00:01 –:–:– 2444k
 File uploaded successfully

… procesando los datos:

3 replies on “Calculando métricas en Alfresco mediante scripts”

  1. Fernando la idea es buena pero veo algún “pero”. Corrígeme si me equivoco:

    Con esto estas realizando los tests a través de webscripts. Cuando se hacen subidas masivas por cifs, ftp o incluso bulk import, no variarán estos resultados?

    Al final siempre vas a tener la API por debajo pero vas a tener capas diferentes por encima que se pueden comportar de modo diferente.

    Estaría bien hacer algunas pruebas sobre esto y ver si la diferencia es mucha, poca o ninguna.

  2. Hola Raúl, efectivamente cada sistema de subida de ficheros variará por las capas que soporte en el protocolo (HTTP/WebDAV, CIFS/SMB, FTP, etc.).

    También tendrás que tener en cuenta si tus métricas o simplemente mediciones de tiempo de respuestas son solo para un protocolo (p.e. CIFS/SMB) o quieres realizar pruebas de comparación.

    Puedes crear un script que haga lo mismo que directory_upload.sh pero que incluya por ejemplo la subida de los ficheros usando el WebScript (HTTP vía POST), CIFS/SMB a través de una unidad compartida y copiando directamente y por ejemplo FTP usando el cliente básico de FTP. Aún así sismpre estarás ligado a muchas variantes, como la carga en memoria del cliente FTP, etc.

    No obstante, lo veo como una forma sencilla de verificar el funcionamiento de Alfresco y comprobar a grandes rasgos la eficiencia.

    Otra cosa que no está indicada, al ser un simple ejemplo, es el uso de procesos concurrentes, no es lo mismo llamar 1000 veces seguidas al comando curl que llamar 1000 veces de forma concurrente o en paralelo al mismo comando…

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