ASAM标准应用案例：基于ASAM ODS的数据库性能测试

01  ASAM ODS标准概述

ASAM ODS（Open Data Services，开放数据服务）标准聚焦于测试数据的持久存储和检索领域。该标准主要用于在测试活动中生成测量或计算数据的测试系统基础之上建立测试数据管理系统。复杂测试系统的工具组件可以根据需要存储或检索数据，以确保测试的正确运行或进行测试数据后处理和评估。

在汽车行业中，ODS的典型应用场景是使用一个集中的ODS服务器，用于处理车辆试验台产生的所有测试数据。与非标准化的数据存储解决方案相比，ODS的主要优势在于数据访问与IT架构无关，并且数据库的数据模型对不同的应用场景高度适应且定义明确。在保证如此灵活性的前提下，客户仍然可以从数据库中查询数据并正确解释数据的含义。

ODS服务器可以作为来自不同测试平台和不同供应商的测量设备的数据融合中心。可以通过相同的方法和接口独立地访问数据，甚至可以扩展到存储在外部文件（ASAM MDF）中的大量数据，其中数据库只保留描述性元数据和指向外部存储位置的指针。相同的API方法用于数据库内部测量数据访问以及外部数据访问，使用户方便、透明地访问数据。此外，ODS服务器具有可扩展性，可以扩展数据模型并向整个工具链添加更多客户端，而无需为每个扩展设置新服务器。

服务器性能对于测量数据管理（MDM，Measurement data management）系统至关重要。在建立openMdM作为基于ASAM ODS的应用程序的标准框架之前，BMW希望结合openMdM应用程序模型和openMdMneneneba API来测试底层ODS服务器的性能，并最终取得了理想的效果。

对此，宝马集团对ASAM ODS有高度评价：

“The good and reliable server performance and the versatility of configuration and data storage patterns of ASAM ODS were sound confirmations for our decision using ASAM ODS Standard in context with the openMDM framework.”

“ASAM ODS 优秀且可靠的服务器性能以及配置和数据存储模式的多功能性有力地证实了我们在openMDM框架下使用ASAM ODS标准的决定。”

——Reinhard Hallermayer，宝马测试系统项目负责人

02  基于ASAM ODS的数据库测试方案

ASAM ODS标准已在宝马集团内使用多年，用于存储和访问测量数据（Measurement data）。在新能源智能网联汽车时代，所需要的数据量与数据类型均面临高度膨胀，汽车数据传输和存储的要求也是水涨船高。除此之外，行业内也缺乏对数据库能力的测试方法与标准。

宝马公司系统分析了现有的openMDM框架，以评估该基于ASAM ODS的应用程序框架的适用性。因此，openMDM框架被建立为应用程序开发的内部平台，宝马于2012年加入了openMDM社区。

针对宝马的需求，Science+Computing AG（S+C,一家软件服务供应商）开发了一个用于基准测试的openMDM模块，该模块通过openMDM API模拟典型的用户请求。各种参数可以在基准模块内变化。针对数据库的测试可以自动进行，测量并存储响应时间。实施了两个测试用例：

在随机索引到测量值后列出其中的所有元素；

随机索引后加载测量值中的所有大量数据（mass data）；

根据现有的真实场景数据生成了约12000个测量值，总数据量接近12 GB，最大的测量值文件尺寸为20 MB。设置了两个相同的测试环境来测试两种不同的Avalon ODS服务器模式。在这两种模式下，描述性数据都存储在oracle数据库中：

“纯净模式（Pure mode）”，海量数据以Blob数据的形式存储在oracle数据库中；

“混合模式（Mixed mode）”，海量数据作为文件存储在NAS文件服务器上；

注：Blob数据格式

Blob是一种数据类型，主要用于存储二进制文件。它是一个可以存储二进制文件的容器，常常在数据库中使用以存储二进制数据。Blob可以容纳的数据类型没有限制，例如可以保存PDF文档、JPG图像、JSON文件和视频内容等。Blob接口代表原始二进制数据，通过Blob对象的slice()方法，可以访问里面的字节数据。Blob接口还有两个属性：size和type，其中size属性表示存储的数据的大小。

宝马对自身建立的数据库进行了各种测试，测试系统基于承载所有服务器组件的Windows2008 R2服务器。每隔1到60秒对50个并行用户随机访问ASAM ODS服务器进行负载测试，最终证明其具备非常良好的系统性能：

90%的响应速度低于250毫秒，99%的响应速度低于500毫秒，这是流畅的用户体验的先决条件。

数据库对描述性数据（valuematrix）的随机访问在很大程度上与服务器模式和配置无关。访问实体数量的增加对数据库性能的影响较小，仅在数量较少时有较为明显的增加，在访问用户数量非常多（1000以上）的情况下呈现出稳定的响应速度（见下图）。

事实证明，基于ASAM ODS的数据库在混合模式下访问海量数据的表现优于纯模式，在大量访问实体的场景下响应速度甚至相差超过8倍。根据实体数量的不同，使用混合模式的访问时间显示出比使用纯模式低得多的增长率（见下图）。

响应时间与数据访问之间时间的相关性是另一个有趣的结果。当每隔2到30分钟随机访问存储的结果对象时，与每2到30秒随机访问相比，平均响应时间和最大响应时间几乎翻了一番。这可以通过所涉及的服务器组件的缓存效果来解释。

良好可靠的ASAM ODS服务器性能是数据管理工具的关键保障。许多用户对日常工具的接受程度主要受其响应时间的影响。宝马内部MDM项目开发将受益于如何使用、如何配置以及如何测试和优化ODS服务器的性能。