基准测试通过在一系列模拟场景下测试系统来评估工作负载的多样性，这些场景代表了不同类型的任务和使用模式。这种方法衡量系统在不同工作负载（例如计算密集型操作、数据处理或实时事务）下的表现。通过运行多个基准测试，每个测试都针对特定的组件（CPU、内存、存储、网络）进行压力测试，开发人员可以了解系统在混合或不可预测的需求下的行为。例如，处理 Web 请求的服务器可能同时面临流量突发、数据库查询和文件上传。分别和一起对这些场景进行基准测试有助于识别仅在工作负载多样化时才会出现的瓶颈或效率低下问题。
评估工作负载多样性的一个关键方面是使用模拟实际应用程序的标准化基准测试。SPEC CPU（用于处理器性能）、TPC-E（用于数据库事务）或 FIO（用于存储 I/O）等工具模拟特定任务，但将它们结合起来可以揭示子系统如何交互。例如，视频编码工作负载可能会给 CPU 和内存带来压力，而日志分析任务可能会影响存储吞吐量。如果系统在一个方面表现出色但在另一方面表现不佳，开发人员可能会调整资源分配或优化代码。云提供商经常使用这种方法来验证实例类型——测试虚拟机在运行微服务、批处理作业和 API 调用混合负载时是否能持续表现稳定。这些测试确保系统不会过度专注于单一任务，这可能导致在动态环境中性能不佳。
对于开发人员来说，通过基准测试了解工作负载多样性有助于做出关于基础设施和架构的决策。假设一个团队正在构建一个数据管道，该管道同时处理实时分析和批量更新。基准测试可能会发现，使用单一数据库引擎会在并发操作期间导致延迟峰值，从而促使转向混合设置（例如，Redis 用于实时处理，PostgreSQL 用于批量处理）。类似地，如果游戏服务器在同时处理物理计算和玩家同步时遇到困难，优化线程调度或将任务卸载到 GPU 可能会解决冲突。通过量化不同工作负载下的性能，基准测试提供了可操作的数据，以平衡效率、成本和可伸缩性，确保系统足够健壮，能够处理现实世界用例的不可预测性。