本發明涉及硬盤測試，尤其是涉及nvme?ssd的智能測試方法和系統。

背景技術：

1、隨著數字化時代的發展，nvme?ssd作為新一代高性能的數據存儲設備，已在眾多領域得到廣泛采用。其高速的數據傳輸能力和低延遲特性，為處理海量數據提供了有力支持。但與此同時，不同的應用場景對nvme?ssd的性能和可靠性提出了多樣化的嚴格要求。

2、現有的nvme?ssd測試手段往往存在諸多弊端。一方面，測試工具的操作極為繁復，設置各種測試參數和條件時，要求用戶擁有深厚的專業知識儲備和豐富的技術實踐經驗。這無疑給廣大普通用戶帶來了極大困擾，使其在測試過程中倍感艱難。另一方面，測試方法的靈活性嚴重欠缺，難以依據用戶的特定需求進行個性化定制，無法契合多樣化應用場景所提出的獨特要求以及用戶個性化的測試目標。

技術實現思路

1、有鑒于此，本發明的目的在于提供nvme?ssd的智能測試方法和系統，用戶通過輸入或拖入操作，可以發起測試流程，大幅度降低了使用的技術門檻；自動化測試流程減少了人為操作，顯著提高了測試效率；可以滿足用戶各式各樣的個性化測試需求，提高測試結果的準確性。

2、第一方面，本發明實施例提供了nvme?ssd的智能測試方法，所述方法包括：

3、獲取用戶在圖形用戶界面上以文本輸入或拖拽文件的方式提交的測試需求；其中，所述測試需求包括測試條目；

4、采用自然語言處理算法對所述測試條目進行深度學習和語義理解，得到關鍵信息；其中，所述關鍵信息包括測試類型、測試數據量和測試持續時間；

5、將所述關鍵信息通過深度優化的文件解析算法進行解析，得到測試信息；

6、將所述測試信息和預設測試標準通過智能規劃算法，生成測試計劃；其中，所述測試計劃包括測試步驟、測試參數和測試順序；

7、根據所述測試計劃自動執行測試命令，得到測試結果；

8、通過綜合評估模型對所述測試結果進行分析和評估，生成測試報告。

9、進一步的，將所述測試信息和預設測試標準通過智能規劃算法，生成測試計劃，包括：

10、通過機器學習中的優化策略對測試影響因素進行分類和預測，得到不同的分類結果；其中，測試影響因素包括測試環境、硬件資源和測試優先級；

11、在所述測試參數優化過程中，實時監測測試環境的變化，得到測試環境動態信息；

12、基于所述測試環境動態信息，通過所述智能規劃算法動態調整所述測試參數，并根據所述nvme?ssd的固有特點進行適配，從而生成所述測試計劃。

13、進一步的，所述方法還包括：

14、將所述測試計劃與歷史測試成功計劃進行對比分析，得到分析結果；

15、根據所述分析結果優化調整所述測試計劃，直至所述測試計劃滿足需求條件。

16、進一步的，所述方法還包括：

17、在自動執行所述測試命令的過程中，通過實時監控系統對各項關鍵數據和設備狀態進行實時監測和采集，得到價值信息；

18、從所述價值信息中獲取潛在問題信息；

19、根據所述潛在問題信息進行預警。

20、進一步的，通過綜合評估模型對所述測試結果進行分析和評估，生成測試報告，包括：

21、利用大數據分析算法和機器學習算法，對所述測試結果進行分析和評估，并采用前端圖表庫后生成可視化的所述測試報告。

22、第二方面，本發明實施例提供了nvme?ssd的智能測試系統，所述系統包括：

23、用戶交互模塊，用于獲取用戶在圖形用戶界面上以文本輸入或拖拽文件的方式提交的測試需求；其中，所述測試需求包括測試條目；

24、測試條目解析模塊，用于采用自然語言處理算法對所述測試條目進行深度學習和語義理解，得到關鍵信息；將所述關鍵信息通過深度優化的文件解析算法進行解析，得到測試信息；其中，所述關鍵信息包括測試類型、測試數據量和測試持續時間；

25、智能測試規劃模塊，用于將所述測試信息和預設測試標準通過智能規劃算法，生成測試計劃；其中，所述測試計劃包括測試步驟、測試參數和測試順序；

26、測試執行模塊，用于根據所述測試計劃自動執行測試命令，得到測試結果；

27、結果評估與反饋模塊，用于通過綜合評估模型對所述測試結果進行分析和評估，生成測試報告。

28、進一步的，所述智能測試規劃模塊具體用于：

29、通過機器學習中的優化策略對測試影響因素進行分類和預測，得到不同的分類結果；其中，測試影響因素包括測試環境、硬件資源和測試優先級；

30、在所述測試參數優化過程中，實時監測測試環境的變化，得到測試環境動態信息；

31、基于所述測試環境動態信息，通過所述智能規劃算法動態調整所述測試參數，并根據所述nvme?ssd的固有特點進行適配，從而生成所述測試計劃。

32、進一步的，所述測試執行模塊具體用于：

33、將所述測試計劃與歷史測試成功計劃進行對比分析，得到分析結果；

34、根據所述分析結果優化調整所述測試計劃，直至所述測試計劃滿足需求條件。

35、第三方面，本發明實施例提供了電子設備，包括存儲器、處理器，所述存儲器上存儲有可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上所述的方法。

36、第四方面，本發明實施例提供了具有處理器可執行的非易失的程序代碼的計算機可讀介質，所述程序代碼使所述處理器執行如上所述的方法。

37、本發明實施例提供了nvme?ssd的智能測試方法和系統，包括：獲取用戶在圖形用戶界面上以文本輸入或拖拽文件的方式提交的測試需求；其中，測試需求包括測試條目；采用自然語言處理算法對測試條目進行深度學習和語義理解，得到關鍵信息；其中，關鍵信息包括測試類型、測試數據量和測試持續時間；將關鍵信息通過深度優化的文件解析算法進行解析，得到測試信息；將測試信息和預設測試標準通過智能規劃算法，生成測試計劃；其中，測試計劃包括測試步驟、測試參數和測試順序；根據測試計劃自動執行測試命令，得到測試結果；通過綜合評估模型對所述測試結果進行分析和評估，生成測試報告；用戶通過輸入或拖入操作，可以發起測試流程，大幅度降低了使用的技術門檻；自動化測試流程減少了人為操作，顯著提高了測試效率；可以滿足用戶各式各樣的個性化測試需求，提高測試結果的準確性。

38、本發明的其他特征和優點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發明而了解。本發明的目的和其他優點在說明書、權利要求書以及附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。

39、為使本發明的上述目的、特征和優點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。

技術特征：

1.一種nvme?ssd的智能測試方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的nvme?ssd的智能測試方法，其特征在于，將所述測試信息和預設測試標準通過智能規劃算法，生成測試計劃，包括：

3.根據權利要求2所述的nvme?ssd的智能測試方法，其特征在于，所述方法還包括：

4.根據權利要求1所述的nvme?ssd的智能測試方法，其特征在于，所述方法還包括：

5.根據權利要求1所述的nvme?ssd的智能測試方法，其特征在于，通過綜合評估模型對所述測試結果進行分析和評估，生成測試報告，包括：

6.一種nvme?ssd的智能測試系統，其特征在于，所述系統包括：

7.根據權利要求6所述的nvme?ssd的智能測試系統，其特征在于，所述智能測試規劃模塊具體用于：

8.根據權利要求7所述的nvme?ssd的智能測試系統，其特征在于，所述測試執行模塊具體用于：

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器，所述存儲器上存儲有可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述權利要求1至5任一項所述的方法。

10.一種具有處理器可執行的非易失的程序代碼的計算機可讀介質，其特征在于，所述程序代碼使所述處理器執行所述權利要求1至5任一項所述的方法。

技術總結
本發明提供了NVMe?SSD的智能測試方法和系統，包括：獲取用戶在圖形用戶界面上以文本輸入或拖拽文件的方式提交的測試需求；采用自然語言處理算法對測試條目進行深度學習和語義理解，得到關鍵信息；將關鍵信息通過深度優化的文件解析算法進行解析，得到測試信息；將測試信息和預設測試標準通過智能規劃算法，生成測試計劃；根據測試計劃自動執行測試命令，得到測試結果；通過綜合評估模型對所述測試結果進行分析和評估，生成測試報告；用戶通過輸入或拖入操作，可以發起測試流程，大幅度降低了使用的技術門檻；自動化測試流程減少了人為操作，顯著提高了測試效率；可以滿足用戶各式各樣的個性化測試需求，提高測試結果的準確性。

技術研發人員：劉思洋
受保護的技術使用者：深圳市德明利技術股份有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24