Le cycle de vie du développement logiciel a beaucoup évolué au cours des dernières années, avec les changements majeurs dus à la demande en ligne sans cesse croissante et les affaires des clients finaux. Avec ce changement de la demande sur les plateformes en ligne, les performances et la stabilité des applications sont un must-have, et l’un des éléments essentiels de la croissance des applications. Une expérience client améliorée et meilleure sur la plate-forme peut aider à augmenter le trafic sur l’application rapidement, ce qui aide finalement dans l’augmentation des affaires, et nous espérons que les clients plus heureux. Tenir nos méthodologies et scripts de test de performance à jour avec les derniers cadres de développement de logiciels est une tâche difficile et est un processus en constante évolution. Aujourd’hui, nous allons examiner quelques-unes des dernières tendances en matière de tests de performance qui sont adoptées par les grandes entreprises technologiques pour les aider à faire passer la concurrence et à gagner la base de consommateurs.

 

Tendances des tests de performance d’aujourd’hui

 

Test à gauche

Les tests par décalage gauche impliquent d’inclure des tests de performance le plus tôt possible pour le cycle de vie du développement et de s’assurer que les tests de performance font partie de chaque sprint. Il a l’intention de capturer et de surveiller les mesures de performances après tout nouvel ajout de fonctionnalités à l’application. Cela nous aidera à trouver et à résoudre les problèmes si une dégradation des performances s’est produite à un stade précoce. Nous effectuons habituellement des tests d’automatisation fonctionnelle en cours d’exécution via les plates-formes CI/CD. De même, des tests de performances devraient être déclenchés à chaque nouveau développement et partager les résultats en comparant les tendances de performance des applications basées sur les exécutions précédentes.

 

Tests de charge basés sur le navigateur réel par rapport au protocole

Les tests de charge basés sur le protocole sont utilisés depuis des siècles pour tester nos pages Web et nos applications Web, impliquant spécifiquement des tests de charge pour plusieurs protocoles en cours d’exécution sur nos applications Web comme AJAX, IMAP et DNS. Mais avec des cadres modernes de développement web comme React, Angular, etc, une grande quantité de calculs a déménagé vers le moteur du navigateur. Négliger ce calcul et ne pas impliquer de vrais tests de charge de navigateur peut créer des résultats de performances vagues et peut casser des choses dans la production. Les utilisateurs réels interagissent avec les navigateurs et nous devrions adopter des tests de charge basés sur le navigateur où nos tests de charge incluront également des mesures de performance pour tous les rendus de code HTML/CSS et JavaScript qui se produisent sur le moteur du navigateur. Cela nous aidera à nous assurer que nous utilisons notre test de charge aussi près de ce que nous voyons en production avec de vrais utilisateurs.

LoadView fournit une prise en charge pour tester à la fois le navigateur réel et les tests de charge basés sur le protocole. Vous pouvez même créer votre script de test de performance pour des applications complexes à l’aide de l’enregistreur Web EveryStep, qui enregistre le comportement de l’utilisateur et réexécuter ses utilisateurs virtuels désirés.

 

Chaos Testing/Ingénierie

Chaos test implique de tester et de comprendre comment l’application se comportera lorsque nous créons aléatoirement des échecs dans l’une des parties de l’architecture. Nous pouvons faire face à de nombreuses incertitudes dans l’environnement de production, donc l’ingénierie du chaos tente d’identifier ces scénarios, teste comment le système se comporterait, et nous permet de comprendre s’il pourrait y avoir des problèmes en cascade en raison de la défaillance dans d’autres systèmes. Cela contribue à rendre notre système et notre infrastructure globale résilients. Par exemple, en cas d’arrêt soudain d’un de nos services Web ou base de données, toute notre infrastructure ne devrait jamais tomber en panne. Chaos ingénierie dans le cadre du cycle de vie de développement de logiciels tente de trouver de telles lacunes et nous préparer avant qu’il ne se produise dans la production.

 

Utilisation de l’IA pour automatiser les tests

De temps en temps, le comportement des clients change sur notre plate-forme, de sorte que nous avons tendance à changer les scripts de test de performances en fonction de cela. Mais en utilisant l’IA et l’apprentissage automatique, nous pouvons surveiller ce que le véritable utilisateur fait sur notre plate-forme et trouver des modèles autour du voyage de l’utilisateur qu’ils suivent. Sur la base de ce modèle, nous pouvons créer un modèle de test de performance qui s’assurera que nos scripts de test de charge correspondent étroitement au comportement réel de l’utilisateur. La création de modèles de tests de performances basés sur l’IA générera des scripts de test de performance qui aideront éventuellement à trouver de nouveaux problèmes et lacunes dans le système.

 

Tests de performance à l’ingénierie de performance

De nombreuses organisations prennent un virage culturel de tests de performance habituels à l’ingénierie du rendement,ce qui signifie que la mesure et l’identification des paramètres de performance est la responsabilité de tous les membres de l’équipe plutôt que de se concentrer sur peu de personnes. Il aide à comprendre comment même les plus petites parties de l’architecture globale affecte le système et travaille ensemble comme un système. Cela porte la responsabilité à chaque petite équipe de s’assurer que ce qu’elle offre dans le cadre ne devrait pas causer de dégradation des performances ou d’impact sur les paramètres globaux.

 

Intégration de tests dans les plateformes CI/CD

Nous avons beaucoup discuté dans cet article sur la façon dont nous devrions aborder et créer des scripts de test de performance, mais ces scripts devraient faire partie de nos plates-formes CI / CD, ce qui soulage tous les tracas de l’exécution des tests de charge et aide à obtenir des résultats à chaque changement de code. Les tests de performance devraient être en cours d’exécution tout comme les tests fonctionnels après chaque déploiement, donnant des aperçus et des mesures réelles des performances qui peuvent aider à identifier les problèmes au stade très précoce du cycle de vie du développement. LoadView offre une intégration facile de nos scripts de test de performance avec Jenkins pour nous aider dans de tels cas. Nous pouvons créer un script de test de performance sur LoadView qui peut être déclenché à partir de Jenkins.

 

Surveillance des performances

Une fois tous les tests fonctionnels et les tests de performance terminés, nous pouvons toujours avoir des problèmes de production qui exigent de surveiller notre environnement de production et d’agir en cas de problèmes. La plate-forme Dotcom-Monitor assure une surveillance facile de nos pages Web, applications Web, services Web et infrastructure, et tire la sonnette d’alarme au bon moment et nous permet de nous sauver d’une perte majeure et de temps d’arrêt. La surveillance consiste à obtenir des détails comme le Processeur, l’utilisation de la mémoire, le temps de réponse des pages Web de l’application et en cas de violation du seuil, une action peut être prise avant que nous puissions faire face à des temps d’arrêt.

 

Conclusion : Tendances des tests de performance

Nous avons discuté de quelques-unes des principales tendances en matière de tests de performance qui contribuent à l’échelle et à l’adaptation aux cadres de développement de logiciels en constante évolution. Rester à jour avec la technologie et utiliser ces principes de test clés peut nous aider à fournir des expériences utilisateur stables et enrichies pour nos consommateurs, aidant à fournir une fidélité durable à la clientèle. Nous avons également examiné comment LoadView peut nous aider à nous intégrer à quelques-unes des dernières tendances clés et nous aider à atteindre nos objectifs d’une application stable.

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