Les tests de performance ont toujours été l’une des étapes prises avant qu’une application ou un site ne soit prêt pour le grand public. Une application stable et lisse est la étape de base et un must-have pour une grande expérience grand consommateur. Mais à mesure que l’entreprise se développe et que le trafic sur l’application augmente, nous avons tendance à voir une dégradation de l’expérience utilisateur avec de multiples erreurs, des temps de chargement lents des pages et des applications et, pire encore, des plantages complets. Pour nous assurer que votre page Web ou votre application se comporte bien pendant les périodes de fort trafic, nous avons besoin d’une solution de test de charge complète capable de simuler des scénarios réels afin de mieux comprendre les goulots d’étranglement des performances et d’apporter les améliorations appropriées.

Avant même de commencer à écrire des scripts de test de charge, une analyse du modèle utilisateur et de l’utilisation des applications est une étape critique du processus de planification des tests de charge. Cela nous aide à comprendre où les temps de trafic normaux et de pointe existent, ce qui aide éventuellement quand vient le temps de configurer la vitesse de montée en puissance appropriée et la durée des utilisateurs simultanés pendant le test de charge. Un test de charge effectué avec une compréhension approfondie de ces modèles peut aider à obtenir des résultats plus précis, ce qui contribue plus tard à des optimisations précises lors de l’examen des résultats des tests.

Chaque application a des modèles d’utilisateurs différents et l’utilisation de l’application, de sorte qu’une compréhension approfondie de vos modèles de trafic typiques vous permet de mieux comprendre comment les utilisateurs simultanés approchent et utilisent l’application nous aide à définir une montée en puissance et la montée en puissance de la stratégie. Avant d’aller de l’avant, comprenons ce que nous entendons par montée en puissance et montée en puissance vers le bas.

Qu’est-ce que Ramp Up et Ramp Down?

La vitesse d’montée en puissance pendant le test de charge est la vitesse à laquelle les nouveaux utilisateurs simultanés tentent d’accéder à l’application. Habituellement, en temps réel, chaque application a ses propres heures de pointe où les utilisateurs simultanés ont tendance à augmenter lentement avant le début de l’heure de pointe. La vitesse à laquelle le trafic de pointe est touché sur la série de temps est connu sous le nom ramp up speed of load test. Notre objectif devrait toujours être d’égaler la vitesse de montée en puissance avec aussi proche du modèle d’utilisateur.

De même, la rampe vers le bas pendant les moyens de test de charge pendant la fin des heures de pointe, nous avons tendance à voir une baisse du nombre d’utilisateurs simultanés, rampe vers le bas serait la vitesse de chute des utilisateurs sur le tracé des séries de temps. Nous devrions utiliser la même stratégie pour tester la charge de nos applications afin d’obtenir les meilleurs résultats.

Qu’est-ce qu’un test de charge en ligne plate?

Le test de charge en ligne plate signifie commencer le test de charge avec un ensemble d’utilisateurs simultanés, et monter à bord de tous les utilisateurs à la fois, puis maintenir le nombre d’utilisateurs simultanés pendant un certain temps et plus tard terminer le test avec zéro utilisateurs simultanés. Les tests de ligne plate peuvent aider à déterminer comment le système se comporte lorsque l’application a été soumise à une charge soudaine. Mais les mesures telles que le temps de réponse, l’utilisation de la mémoire et l’utilisation du processeur peuvent ne pas montrer de mesures proches des mesures réelles, car l’utilisation serait au plus haut niveau pendant le trafic soudain et la plus faible avec zéro utilisateurs.

Avantages de Ramp Up et Ramp Down

  • Les scripts de test imitent le modèle et le comportement réels de l’utilisateur, ce qui aide à comprendre le comportement de l’application avec une augmentation du nombre d’utilisateurs simultanés à un rythme régulier.
  • Rampe monter et descendre nous aide à tester la mise à l’échelle automatique du serveur, comme lorsque le serveur voit les demandes sont sur une tendance croissante, il tourne vers le haut plus de serveurs pour gérer la charge.
  • Il reflète le comportement proche du comportement en temps réel des mesures du serveur comme l’utilisation du processeur, l’utilisation de la mémoire, où nous voyons une augmentation de la consommation de processeur basée sur l’augmentation du nombre d’utilisateurs simultanés.
  • Le temps de réponse sera proche de ce que nous voyons dans la production, parce que comme les utilisateurs simultanés sont augmentés à un rythme régulier, les serveurs auront tendance à engendrer plus de threads gratuits et la distribution des tâches sera mieux fait.

Meilleures pratiques et stratégie de conception des tests de charge

Dans notre application, comme nous voyons plus d’utilisateurs simultanés distribués à différents moments de la journée, nous pouvons générer des scénarios de test de charge similaires et vérifier à quel stade notre infrastructure commence à se comporter mal. Cela nous aidera à trouver le point de rupture de l’application et nous aidera à comprendre l’évolutivité de l’application à l’avance.

Nous pouvons utiliser la stratégie de test de courbe de charge qui nous aide à augmenter progressivement le nombre d’utilisateurs simultanés et à augmenter les utilisateurs après chaque durée de temps spécifiée. Cette stratégie peut nous aider à comprendre le comportement de l’infrastructure et les goulots d’étranglement pendant le pic de la courbe de charge et à partager des informations clés, comme le composant spécifique de l’architecture globale le plus susceptible de se briser. Trouver le goulot d’étranglement avec la courbe de test de charge peut également nous montrer si nous voyons des effets en cascade sur d’autres parties de l’architecture. Ce seront les principales conclusions qui peuvent aider à optimiser notre système d’application global et peuvent nous éviter les temps d’arrêt de production et l’expérience client.

Une fois que nous avons atteint le test de charge attendu utilisateurs simultanés et notre système fonctionne sans heurts à la charge désirée, nous devrions envisager de continuer avec des tests de charge constante avec ces utilisateurs simultanés. Tester avec une charge constante après avoir atteint le pic de courbe de charge peut nous aider à trouver tous les problèmes ou optimisations liés à la synchronisation des threads parallèles d’application, de nouveaux threads apparaissent, ce qui entraîne un temps de réponse global de l’application. Il peut y avoir un cas où un thread d’application tue, retardant le début d’une nouvelle tâche. Un test de charge constante peut aider à trouver ces problèmes avec facilité.

Comme nous avons vu combien il est important d’effectuer des tests de charge avec une stratégie de test de charge appropriée, il existe de multiples outils sur le marché qui soutiennent la montée en puissance facile et la montée en puissance de contrôle, ainsi que la définition de la durée du test. Plongeons dans la façon dont LoadView offre aux utilisateurs une configuration de test et un processus de configuration faciles afin que nous recevions les meilleurs résultats de l’essai.

Ramp Up and Ramp Down Stratégies

Loadview, la solution de test de charge basée sur le navigateur prend en charge les tests de charge des applications Web, des pages Web, des API et des médias en continu. La solution offre un moyen facile de configurer les tests de charge en fonction des exigences de votre test. Une fois que l’application en cours de test est prête, nous pouvons créer un scénario de test et exécuter notre test de charge avec plusieurs stratégies. LoadView offre des options pour exécuter une variété si les courbes de test de charge, mais lorsqu’il s’agit d’un nombre spécifique d’utilisateurs simultanés et de ralentir le nombre croissant sur une période spécifiée avec des périodes spécifiques de montée en puissance et de montée en puissance vers le bas, la courbe d’étape de charge est l’option la mieux adaptée à ce scénario.

Nous pouvons entrer les utilisateurs simultanés de démarrage pour lancer, puis augmenter les utilisateurs en utilisant l’action Raise By, qui augmente le nombre d’utilisateurs chaque minute pour un intervalle de temps prédéfinis. Alternativement, les utilisateurs peuvent sélectionner l’action Inférieure par, qui diminue le nombre d’utilisateurs chaque minute. De même, pour atteindre une charge constante, LoadView fournit une option, appelée hold for action, pour maintenir le test en cours d’exécution avec une quantité spécifique d’utilisateurs simultanés désirés.

Une fois que vous avez configuré les étapes, la partie suivante est la configuration de la charge utile et des géo-régions pour exécuter le test.

Types de charge de montée en puissance

Comme vous pouvez le voir dans l’image ci-dessus, il existe deux autres options de courbe de charge parmi lesquelles les utilisateurs de LoadView peuvent choisir. Il s’est fixé une courbe basée sur les objectifs et une courbe réglable dynamique. Chacun a sa fonctionnalité et son but spécifiques. En savoir plus sur ces types de courbes de charge et quand les utiliser. Lisez l’article de la base de connaissances Choisir le bon type de courbe de charge.

Conclusion : L’importance de monter en puissance et de réduire la charge des utilisateurs

Concevoir une stratégie et suivre le modèle d’utilisation réel d’une application peut nous aider à trouver les bons problèmes au bon moment en utilisant des outils comme LoadView. Cet analyse globale et ce test de charge peuvent avoir des avantages multiples pour notre application et notre entreprise. Nous avons compris aujourd’hui l’une des stratégies de montée en puissance et de montée en puissance les plus utilisées et ses avantages au cours de cet article. Nous avons également compris, avec l’interaction basée sur le navigateur sur le scénario de test LoadView, et comment nous pouvons atteindre et comparer notre application pour croître énormément. Essayez LoadView pour vous-même aujourd’hui.