随着云计算的发展,云端服务种类不断增加,计算需求量也不断增大,多种服务运行在同一平台上所产生的资源竞争会严重降低服务的用户体验,为了保障服务的性能,当前业界主要使用“超占”的方式保证服务的响应时间,而超占则导致了云数据中心利用率下降。保障用户体验和提高数据中心利用率成为当前云计算领域需要解决的主要矛盾之一,学术界和产业界都这一矛盾的解决方案已展开多方面的研究。本文提出并设计了一套面向云计算环境的基准测试系统,支持对多类型云服务混合部署下的云计算系统的尾延迟性能隔离性分析和资源利用率评测。首先,该工具从应用领域以及延迟敏感程度等多个角度,选取了11个云服务作为基准测试程序,并进行容器化部署。测试人员可以根据业务场景,混合不同类型的负载进行测试;其次,程序中提供了监控模块,在负载运行过程中实现了对资源的使用量的实时采集和记录,可以通过历史记录对不同服务的系统资源需求量进行分析;最后,该系统通过LSTM神经网络对用户请求的响应延迟进行预测,提前判断出可能出现高尾延迟相应的请求,该模块使得系统管理员有足够的时间将该请求调整到其他节点上进行业务处理,以此提高用户体验。