在本课题的评测中，以云测试云为最基本的测试原则，并以此为依据构建测试环境，设计测试标准和测试工具。以下面云测试云方案的示意图所示。这种云测试云的方式不但可以提供完整的测试环境，还可以提供许多附加服务。对于测试机，它可以提供还原点，以便测试人员将虚拟机重置到指定状态。对于大规模的测试，云测试可以提供多台测试客户机，它们从主控机上下载测试用例，执行并汇报测试结果，主控机将结果汇总后报告给测试人员。
测试环境和测试工具都必须从传统海量存储系统的主动选择运行平台转变为被动地适应被测系统环境，因此，所有的工具在开发和使用时必须符合云存储平台环境的接口等规范，确保自身具有良好的可移植性和兼容性，以实现测试云存储平台的目标。由于云存储系统的结构特点，测试系统中的主要工具，如Trace采集重放和故障注入等工具都需要以分布式的方式使用，并且在三维评测体系的限定下，必须具有同时植入不同系统层次的能力。
云存储评测系统同被测试的目标系统在逻辑结构上必须紧密结合，以达到深入被测系统内部，获取有效信息的目的，从而更准确地评测系统；但是在功能实现上应支持多种接口和规范，与被测系统耦合松散，并通过分布式的体系结构使评测系统本身的规模能够方便地按需调整，从而实现评测系统的通用性和灵活性。
对目标系统的测试由实测/模拟仿真结合分析等方式共同完成。评测将兼顾整个目标系统、以在服务接口层之上的黑盒方式为主，在不同层次上选择不同的指标集合实施评测。在三维评测体系中用户类型维度中，针对不同指标的特点，将分为单用户（端到端）和多用户（分布式）两种模式加以考虑。Trace采集工具在性能、存储利用率等指标的测试中用到，相关的信息采集将选择从服务平台层向上到云端的多个层次上进行；Trace重放工具最重要的特点是要实现分布式重放。
本文主要是根据云存储性能测试学习做的一个收集整理。云计算，云存储技术在现在被广泛使用，如果充分合理的利用资源，是摆在我们测试人员面前的一个艰巨任务。希望大家能一起进行学习和探究，填补这一块的知识空白。