Workload Automation介绍
Workload Automation是提供一个在设备上运行各种workload的工具，使用Python编写。WA具有良好的框架结构，方便快捷的扩展。包含几个方面的扩展：workloads、instruments、result_processors、devices。
workloads：用于在设备上生成各种负荷，这些负荷能较好的控制，进行稳定的测试输入。
instruments：用于获取各种测试数据，比如trace-cmd获取ftracelog、energy_probe获取Power Monitor数据等。
result_processors：用于对测试数据分析，得出测试结果。比如ipynb_exporter使用IPython Notebook。
devices：是针对待测设备的配置。
WA框架
WA安装和使用
下载代码:git clone https://github.com/ARM-software/workload-automation.git
安装WA
| sudo python setup.py install |
运行WA
| wa run xxx.yaml -c config.py -d out_dir |
xxx.yaml是workload的配置文件。
config.py是针对测试环境、待测设备等相关的配置。
out_dir是输出目录。
xxx.yaml的配置比较广泛，WA相关的扩展都可以在这里配置。
wa list xxx显示当前WA扩展功能列表。
wa show xxx显示扩展功能的详细信息。
wa create xxx创建一个新WA workload/package/agenda。
WA框架分析
从上面的WA执行流可以清晰的看出WA的是如何工作的。
在执行必要的初始化工作之后，WA开始配置待测设备，加载配置测试仪器。
然后按照agenda中定义的workload开始执行，在执行过程中收集数据。
执行结束过后，进行数据处理。
最后做一些清理工作，关闭应用，清空临时文件等操作。
代码分析
wa可执行文件位于/usr/local/bin/wa：
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#!/usr/bin/python # EASY-INSTALL-SCRIPT: 'wlauto==2.5.0','wa' __requires__ = 'wlauto==2.5.0' __import__('pkg_resources').run_script('wlauto==2.5.0', 'wa') |
然后跳转到/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/wlauto-2.5.0-py2.7.egg/EGG-INFO/scripts/wa:
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#!/usr/bin/python from wlauto.core.entry_point import main main() |
core/entry_point.py是真正的点。
WA扩展功能分析
workloads
dhrystone
dhrystone最初是用来进行CPU性能测试，这里主要用来产生100%的负荷。
可以设置duration或者mloops指定执行时间，threads指定启动多少个dhrystone线程。delay可以在dhrystone进程间阶梯启动。
Antutu
针对Antutu这种类型需要UI互动的workload，需要通过UiAutomation支持。
android.app.UiAutomation通过虚拟用户动作操作UI界面并且能否识别屏幕内容。它基于accessibility API来分析UI然后在待测设备view tree上执行操作。它能接受任意类型的键盘和触摸设备的用户交互。
详细信息参考：https://developer.android.google.cn/reference/android/app/UiAutomation.html
instruments
trace-cmd
cpufreq
energy_probe
result_processors
ipynb_exporter
可以将IPython Notebook类型的文件转换成html或者pdf方便阅读：
html：jupyter-nbconvert --to html <ipynb_file_to_convert>
pdf：jupyter-nbconvert --to pdf <ipynb_file_to_convert>
一个基于dhrystone分析IPA案例
编写yaml配置文件
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config: ] |
执行测试，获取数据
| wa run ipa_tunning.yaml |
基于ipynb_notebook生成分析结果
ipython脚本如下，这里使用到一个python库trappy，专门生成图形化报表。
trappy.summary_plots实现了一系列针对IPA的图表：
IPA的主要功能就是控制CPU温度，可以通过降低频率等措施来cooling。
可以看到CUP的温度得到了很好的，控制
下面IPA Governor的核心PID控制器的图表，也很直观地反映了P、I、D三个参数变化情况，以及PID控制器的输出。
下面图表反映了cpufreq的统计信息。
参考资料：
Workload Automation：http://pythonhosted.org/wlauto/index.html