Тестирование производительности

Мы должны выбирать инструмент https://deveducation.com/ управления тестированием, основываясь на требованиях и процессах на наших проектах. Правильный выбор инструмента, адаптированного под нужды проекта, сделает процесс тестирования более эффективным и упростит его поддержку в будущем. Тестирования сравнения (compare testing) — позволяет сравнить производительности на разной конфигурации программной и аппаратной части системы. Данное тестирование помогает выбирать наиболее оптимальную конфигурацию аппаратного и программного обеспечения. В ходе тестирования производится проверка на разных конфигурациях, при этом профиль тестирования не изменяется от конфигурации к конфигурации и имеет среднюю или пороговую интенсивность нагрузки.

Конфигурационное тестирование (configuration testing)

Человеческое наблюдение может быть важным для выявления сбоев и улучшения качества обслуживания клиентов, что невозможно гарантировать при автоматизированном тестировании. На этом этапе может быть полезно определить аналогичную систему для сравнения с другими, чтобы установить цели производительности. Это измеряет влияние аппаратного обеспечения на процесс, измеряя количество аппаратных прерываний, которые он получает в секунду. Это означает объем данных в секунду, который может перемещаться между негативное тестирование рабочими нагрузками, часто по сети. Тестирование производительности также может быть использовано для сравнения одного продукта с другим. Это может быть полезно для разработчика, который вступает в очень конкурентную отрасль и хочет быть уверенным, что он не уступает или может превзойти своего главного конкурента на рынке.

Введение в тестирование производительности

Цель скриптов — нежно или грубо грузить тестируемый сервер запросами по определённым сценариям. Работа инженера производительности начинается на стадии сбора бизнес-требований. Да, обычно этим занимаются бизнес-аналитики, но хороший инженер может улучшить требования, понимая, как они потом будут проверяться. Нажимая «Отправить», вы соглашаетесь принять условия Политики конфиденциальности, Пользовательского соглашения и Политики защиты и обработки персональных данных. Кстати, у нас скоро будет конференция по нагрузочному тестированию, где мы расскажем не только про теорию, но и про практику и про самые последние новости в этой Стресс-тестирование программного обеспечения области. При разработке сценариев следует обратить внимание еще на один момент – “время на обдумывание”.

Преимущества тестирования производительности

Подобное тестирование стремится учитывать производительность на стадии моделирования и проектирования системы, перед началом основной стадии разработки. Конфигурационное тестирование (configuration testing) [14] — данный вид тестирования проверяет производительность системы на разных аппаратных и программных конфигурациях. В ходе тестирования измеряются основные показатели производительности системы при средних и пороговых значениях нагрузки. Данное вид тестирования производительности позволяет убедится, что на других конфигурациях аппаратного и программного обеспечения система будет работать с одинаковой производительностью.

Тестирование производительности: что это и зачем нужно

Тестирование восстановления (recovery testing) — обычно неотъемлемо связан с тестированием отказоустойчивости и позволяет определить, как быстро система сможет восстановится после сбоя её программной или аппаратной части. Сам сбой производится тестировщиком путём отключения, например, одного из серверов или его перезагрузки. При этом нагрузка на систему не уменьшается и имеет средние или пороговое значение.

На рисунке ниже показана основная классификация видов тестирования производительности. Gatling — это инструмент для нагрузочного тестирования, написанный на Scala. Он позволяет создавать сценарии тестирования с использованием DSL (Domain-Specific Language) и предоставляет удобный интерфейс для анализа результатов. LoadRunner — это коммерческий инструмент для тестирования производительности от компании Micro Focus. Он поддерживает широкий спектр протоколов и предоставляет мощные возможности для анализа результатов.

Стресс-тестирование, нагрузочное тестирование и тестирование стабильности это одно и то же.Один из самых распространенных мифов, связанный с недопониманием терминологии. Стресс-тестирование и нагрузочное тестирование — два различных вида деятельности, которая называется общим термином тестирования производительности, и решающих различные задачи. Нагрузочное тестирование — это простейшая форма тестирования производительности. Нагрузочное тестирование обычно проводится для того, чтобы оценить поведение приложения под заданной ожидаемой нагрузкой.

• Проведение тестирования производительности позволяет разработчикам обеспечить высокую надежность системы и предотвратить возможные сбои.
• Это также может помочь выявить части вашей программной системы, которые снижают ее производительность.
• В честь юбилея решено провести глобальную распродажу, следовательно, ожидается большой поток посетителей на сайт.
• При стресс-тестировании (зачастую, только при нем) мы можем получить реальные данные границ производительности приложения, исследовать способность программы обрабатывать исключения, ее стабильность и устойчивость.

Оно изучает работу приложения для случаев, когда нагрузки на ПО превысят запланированный максимум. Стресс-тестирование затрагивает в первую очередь критически важные компоненты ПО. Для качественной работы приложения следует проверять, насколько стабильно и быстро оно будет работать под нагрузкой. Мы рассмотрели некоторые типы и инструменты тестирования производительности, а также основные преимущества и ограничения тестирования производительности.

Эта метрика не связана непосредственно с производительностью приложения, однако её показатели могут указывать на пределы производительности системы в целом. Несколько лет назад мы в отделе проводили исследование и выяснили, что треть людей приходит к нам из разработки и администрирования, еще треть  из тестирования, а остальные «стартуют» с performance инженерии. О проблемах производительности думали в то время, когда компьютеры только начали появляться. Уже в 1968 году была опубликована классическая статья о влиянии скорости работы компьютерных систем на пользователя –Response time in man-computer conversational transactions Роберта Миллера.

В связи с массовым распространением Agile методологий тестирование производительности также интегрируется в жизненный цикл разработки программного обеспечения. Подготовка к пиковым нагрузкам включает в себя не только проверку устойчивости системы к резким изменениям нагрузки, но и ее способность быстро адаптироваться к таким изменениям. Это может включать проверку времени отклика, пропускной способности и устойчивости системы при пиковых нагрузках. Проведение тестирования производительности позволяет разработчикам подготовиться к возможным пиковым нагрузкам и обеспечить стабильную работу системы в таких условиях.

Поэтому важно, чтобы выбранные вами инструменты были совместимы с этими SDLC приложениями. К примеру, если вы выберете инструмент управления тестированием, который интегрируется с Jira, такая интеграция позволит пользователям без труда связывать обнаруженные дефекты с процессами тестирования. Нагрузочное тестирование (load testing) — данный тип тестирования позволяет оценить поведение системы при возрастающей нагрузке, целью нагрузочного тестирования является также определение максимальной нагрузки, которую может выдержать система.

Благодаря итеративным подходам, изучать производительность (скорость, стабильность и масштабируемость продукта) можно уже на стадии, когда готов какой-то минимальный код. Конечно, это лучше, чем ничего, но исправление проблем с производительностью часто попадает в  2/3 слогана студии Артемия Лебедева — «долго и дорого» (и не факт, что по итогу все будет хорошо). Одно из основных заблуждений заключается в смешении понятий тестирования производительности и нагрузочного тестирования. Оба эти термина зачастую используются как синонимы, но совершенно очевидно, что это разные понятия. Тестирование стабильности (stability testing) — позволяет проверить работоспособность системы на длительном интервале времени. При этом нагрузка может не достигать пиковых значений, а иметь средние значение, так же само время выполнения операций не являет основным фактором в оценке результатов тестирования.

Тестирование производительности помогает подготовиться к пиковым нагрузкам и обеспечить стабильную работу системы в реальных условиях. Это важный аспект разработки программного обеспечения, который не стоит игнорировать. Проведение тестирования производительности позволяет разработчикам и тестировщикам выявлять и устранять узкие места в системе, обеспечивая высокую производительность и надежность приложения. Однако тестирование производительности часто не проводится согласно спецификации, так как нет зафиксированного понимания о максимальном времени ответа для заданного числа пользователей.

Инструменты тестирования производительности нагрузки позволяют разработчикам понять, как поведет себя система при заранее определенном, конкретном значении нагрузки. Тестирование производительности должно проводиться регулярно, чтобы самый высокопроизводительный сайт или программное обеспечение продолжали выполнять свои ожидаемые функции. Непрерывное тестирование производительности означает, что любые проблемы, которые могут возникнуть в реальном времени, решаются как можно быстрее. Важность этого коренится в пользовательском опыте, даже за пределами основных событий, которые мы описали выше. Он тестируется на ожидаемых пользовательских показателях, поэтому можно рассчитывать на то, что он будет функционировать так, как ожидается. Тестирование производительности в основном предназначено для выявления неисправных параметров продукта, которые могут быть изменены на ранней стадии жизненного цикла продукта, чтобы избежать больших проблем в дальнейшем.

Корпоративные инструменты тестирования производительности являются мощными, поэтому могут выполнять большие тесты в более короткие сроки и поставляются с будущими обновлениями для улучшения производительности, чего не могут бесплатные версии. Бесплатные инструменты тестирования производительности могут быть совместимы не со всеми платформами или типами тестирования, а также могут не иметь функции отчетности. Некоторые функции могут быть закрыты за платной стенкой, например, доступ к тестированию API. Однако ограничения бесплатного программного обеспечения для автоматизации тестирования производительности заключаются в том, что они часто работают не так хорошо, как платные. Их функциональные возможности, скорее всего, будут ограничены, а разрабатывать и поддерживать скрипты будет сложнее. Чтобы выбрать между ручным и автоматизированным тестированием производительности, необходимо тщательно оценить критерии производительности и бюджет.

Первые статистические данные, которые кажутся необходимыми для расчета – это расчет средне-арифметического значения. Однако, сложность состоит в том, что средне-арифметическое значение очень чувствительно к большим отклонениям. Поскольку схема времени задержки выглядит довольно равномерной с несколькими заметными всплесками, процентили являются более подходящей статистической единицей в этом случае. Если вам нужно измерить среднее время задержки сервиса, вы можете использовать медиану, которая является 50-м процентилем (p50).

Задача этой проверки — определение работоспособности системы в ожидаемых условиях, которые приняты за норму. В конечном счёте, это тестирование определяет общую работоспособность системы, которая указывается в технических параметрах системы. Инструменты тестирования производительности API анализируют, выполняются ли правильные процессы в бэкенде приложения. Инструменты тестирования производительности REST API представляют собой особый тип, который выполняет тестирование производительности веб-сайта путем отправки различных HTTP/S запросов. Они анализируют пропускную способность и время отклика после длительного использования, чтобы убедиться в постоянстве показателей производительности и наличии сбоев.