随机组卷算法

随机组卷算法是考试系统中最耗费性能的一项工作,因为在随机出卷的基础上,系统还要均衡试题被随机抽中的概率,避免试题被边缘化。

解决方案

青谷拥有一套全面、高效的随机组卷算法技术、通过优化数据算法结构和试题概率重组分配技术,能够快速计算抽中试题的随机率和分配率,极大地减轻了随机算法带来的压力。

随机组卷算法是考试系统中最耗费性能的一项工作,因为在随机出卷的基础上,系统还要均衡试题被随机抽中的概率,避免试题被边缘化。

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青谷拥有一套全面、高效的随机组卷算法技术、通过优化数据算法结构和试题概率重组分配技术,能够快速计算抽中试题的随机率和分配率,极大地减轻了随机算法带来的压力。

同时请求次数

无论是企业还是学校在组织线上考试时,学员几乎都是同一时间进入考试的,这对于在线考试并发压力是一个很大的考验,这也是请求次数频繁导致的服务器压力过大,甚至崩溃的主要的原因

解决方案

青谷分布式微服务架构能很好地解决这一问题,配备具有多个节点的服务器,每个节点会根据用户请求地域就近分配来提高访问速率,如果当前节点的请求压力过大,系统还会自动将用户分配到节点相对较少的服务器上,从而实现网络的请求负载平衡。

无论是企业还是学校在组织线上考试时,学员几乎都是同一时间进入考试的,这对于在线考试并发压力是一个很大的考验,这也是请求次数频繁导致的服务器压力过大,甚至崩溃的主要的原因

解决方案

青谷分布式微服务架构能很好地解决这一问题,配备具有多个节点的服务器,每个节点会根据用户请求地域就近分配来提高访问速率,如果当前节点的请求压力过大,系统还会自动将用户分配到节点相对较少的服务器上,从而实现网络的请求负载平衡。

读写数据量大

读写数据量大也是影响在线并发考试压力的主要因素之一,尤其是在短时间内频繁地向数据库读取

解决方案

青谷分布式微服务架构能很好地解决这一问题,配备具有多个节点的服务器,每个节点会根据用户请求地域就近分配来提高访问速率,如果当前节点的请求压力过大,系统还会自动将用户分配到节点相对较少的服务器上,从而实现网络的请求负载平衡。

读写数据量大也是影响在线并发考试压力的主要因素之一,尤其是在短时间内频繁地向数据库读取

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青谷分布式微服务架构能很好地解决这一问题,配备具有多个节点的服务器,每个节点会根据用户请求地域就近分配来提高访问速率,如果当前节点的请求压力过大,系统还会自动将用户分配到节点相对较少的服务器上,从而实现网络的请求负载平衡。

青谷将持续提升“服务器性能”,使之能满足高并发大数据的多人考试解决方案, 致力于让各企业、学校的大型考试更易于组织,真正有效!

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客户案例

山东科技大学

利用青谷考试系统,山东科技大学已成功为学生开展多场期中、期末考试,基于平台性能的稳定性、支持高并发的特性,完成了曾经不可能实现的万人同考。

成都工职院

自青谷在线考试系统上线以来,成工职院已完成对上千名学员的模拟考试任务。反馈数据表明,现在学员的资格考试通过率足足提高了30%,成功实现了成工职院培养技术技能人才的愿望,成工职院的领导对青谷此次提供的高质量技术支撑表示感谢。

吉野家(中国)投资有限公司

在青谷培训系统的支持下,将为吉野家减少约60%的培训费用,提高员工培训内容的掌握度约40%。

中油测井辽河分公司

近日,青谷软件与中国石油集团测井有限公司辽河分公司正式签约,帮助其完善数字化考场建设,为培训效果助力。

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