通過收集關(guān)于系統(tǒng)負載、硬件利用率、響時間等性能指標(biāo)的數(shù)據(jù)，用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型。旦模型被訓(xùn)練完成就利用它來預(yù)測未來可能出現(xiàn)的性能瓶頸，提前采取措施進行優(yōu)化。

對于衛(wèi)生保健業(yè)，大數(shù)據(jù)平臺性能測試至關(guān)重要。這是因為醫(yī)療系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜，任何性能問題都可能導(dǎo)致診斷錯誤或治療延誤。因此確保大數(shù)據(jù)平臺能夠快速準(zhǔn)確地處理大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)。

對于投資行業(yè)，大數(shù)據(jù)平臺性能測試同樣重要。投資者實時獲取分析大量市場數(shù)據(jù)做出最佳決策。大數(shù)據(jù)平臺出現(xiàn)性能問題，可能會導(dǎo)致投資者錯過重要的交易機會。

對于高端獵頭服務(wù)，雖然所需處理的數(shù)據(jù)量可能相對較小，但對數(shù)據(jù)處理速度的要求卻非常高。因為獵頭公司快速從海量的人才數(shù)據(jù)庫中找到最合適的候選人。因此，他們個高效的大數(shù)據(jù)平臺來進行人才搜索和匹配。