{"id":93756,"date":"2025-10-17T07:22:54","date_gmt":"2025-10-17T12:22:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.loadview-testing.com\/blog\/serverless-load-testing\/"},"modified":"2025-10-17T12:49:46","modified_gmt":"2025-10-17T17:49:46","slug":"serverless-load-testing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.loadview-testing.com\/fr\/blog\/serverless-load-testing\/","title":{"rendered":"Tests de charge serverless pour AWS Lambda & Azure Functions"},"content":{"rendered":"

\"Tests<\/p>\n

Lorsque l’infrastructure dispara\u00eet, les hypoth\u00e8ses sur lesquelles s’appuient les ing\u00e9nieurs de performance disparaissent aussi. L’informatique serverless \u2014 via AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions \u2014 promet une scalabilit\u00e9 infinie et z\u00e9ro op\u00e9ration. Mais en pratique, elle remplace le mod\u00e8le de charge en \u00e9tat stable des serveurs traditionnels par quelque chose de bien plus dynamique et impr\u00e9visible.<\/p>\n

Une fonction peut passer de z\u00e9ro \u00e0 des centaines d’instances en millisecondes, puis dispara\u00eetre tout aussi vite. Les caches sont r\u00e9initialis\u00e9s. Les runtimes se r\u00e9initialisent. Les m\u00e9triques se dispersent \u00e0 travers les APIs des fournisseurs au lieu des tableaux de bord syst\u00e8me.
\nCette \u00e9lasticit\u00e9 est puissante \u2014 mais elle brise toutes les r\u00e8gles traditionnelles des tests de charge.<\/p>\n

Pour comprendre dans quelle mesure les applications serverless g\u00e8rent le trafic r\u00e9el, il faut repenser la fa\u00e7on de d\u00e9finir, simuler et interpr\u00e9ter la \u00ab charge \u00bb dans un monde sans serveurs.<\/p>\n

Dans cet article, nous explorerons l’univers des tests de charge serverless et vous aiderons \u00e0 comprendre ce qu’il faut pour les r\u00e9aliser correctement.<\/p>\n

Comment le serverless modifie le mod\u00e8le de tests<\/h2>\n

Le serverless change non seulement l’endroit o\u00f9 votre code s’ex\u00e9cute, mais la mani\u00e8re<\/em> dont les performances se comportent sous stress.<\/p>\n

Chaque fonction serverless ne vit que le temps n\u00e9cessaire pour faire son travail. Elle se lance, s’ex\u00e9cute, puis dispara\u00eet \u2014 donc chaque requ\u00eate peut atterrir sur une instance fra\u00eeche avec un \u00e9tat de d\u00e9marrage diff\u00e9rent. La premi\u00e8re invocation apr\u00e8s une p\u00e9riode d’inactivit\u00e9 d\u00e9clenche un d\u00e9marrage \u00e0 froid (cold start), o\u00f9 la plateforme doit allouer des ressources et charger le code en m\u00e9moire. Les invocations suivantes r\u00e9utilisent le m\u00eame conteneur \u00ab chaud \u00bb jusqu’\u00e0 ce qu’il soit expuls\u00e9.<\/p>\n

Les tests de charge traditionnels supposent que vous pouvez pr\u00e9chauffer les serveurs et les maintenir sous une charge stable. Dans les syst\u00e8mes serverless, la concurrence ne reste pas fixe \u2014 chaque instance de fonction appara\u00eet et dispara\u00eet au gr\u00e9 du trafic.<\/p>\n

Vous ne pouvez pas installer d’agents ni consulter des graphiques CPU. La seule vraie visibilit\u00e9 provient des m\u00e9triques du fournisseur comme AWS CloudWatch ou Azure Application Insights.<\/p>\n

En bref \u2014 les performances en serverless sont dynamiques, distribu\u00e9es et mesur\u00e9es indirectement. C’est pourquoi les tests n\u00e9cessitent une mentalit\u00e9 compl\u00e8tement diff\u00e9rente.<\/p>\n

Pi\u00e8ges courants dans les tests de charge serverless<\/h2>\n

M\u00eame les \u00e9quipes de performance exp\u00e9riment\u00e9es tr\u00e9buchent lors des tests de fonctions. Les pi\u00e8ges sont subtils mais co\u00fbteux.<\/p>\n

1. Ignorer les d\u00e9marrages \u00e0 froid<\/h3>\n

Beaucoup d’\u00e9quipes r\u00e9utilisent la m\u00eame instance dans leurs tests, ne mesurant que des ex\u00e9cutions chaudes. Les utilisateurs r\u00e9els n’ont pas ce luxe. Les pics de latence lors des d\u00e9marrages \u00e0 froid peuvent faire ou d\u00e9faire l’exp\u00e9rience utilisateur \u2014 surtout pour les endpoints \u00e0 faible trafic.<\/p>\n

2. N\u00e9gliger le throttling<\/h3>\n

Les plateformes serverless imposent des limites de concurrence. AWS Lambda a par d\u00e9faut 1 000 ex\u00e9cutions concurrentes par compte, et Azure Functions varie selon le plan. Quand vous les d\u00e9passez, les requ\u00eates sont mises en file ou abandonn\u00e9es silencieusement, rendant les r\u00e9sultats trompeusement propres.<\/p>\n

3. Traiter les fonctions isol\u00e9ment<\/h3>\n

Votre fonction peut sembler s’adapter ind\u00e9finiment, mais la base de donn\u00e9es dans laquelle elle \u00e9crit ne le fera pas. Les d\u00e9pendances en aval \u2014 RDS, Cosmos DB, Redis \u2014 deviennent les v\u00e9ritables goulets d’\u00e9tranglement sous des rafales soutenues.<\/p>\n

4. Mesurer uniquement le temps de r\u00e9ponse<\/h3>\n

La performance en serverless est multidimensionnelle. La dur\u00e9e d’ex\u00e9cution, la concurrence d’invocation et le co\u00fbt varient dynamiquement. Un test \u00ab rapide \u00bb qui scale de fa\u00e7on inefficace peut malgr\u00e9 tout ruiner votre budget cloud.<\/p>\n

5. Ignorer les sources d’\u00e9v\u00e9nements et les triggers<\/h3>\n

Beaucoup de tests de charge appellent les fonctions directement, contournant les points d’entr\u00e9e r\u00e9els comme API Gateway, les files d’attente ou les \u00e9v\u00e9nements de stockage. Cela fait manquer la latence li\u00e9e \u00e0 la d\u00e9s\u00e9rialisation des \u00e9v\u00e9nements, \u00e0 l’authentification et au routage \u2014 des composants cl\u00e9s de la performance en conditions r\u00e9elles.<\/p>\n

6. Tester sans observabilit\u00e9<\/h3>\n

Les fonctions sont \u00e9ph\u00e9m\u00e8res, et leurs logs le sont aussi. Sans CloudWatch, Application Insights ou tra\u00e7age distribu\u00e9, vous verrez des temps de r\u00e9ponse mais pas le pourquoi<\/em> \u2014 d\u00e9marrages \u00e0 froid, latence des d\u00e9pendances ou \u00e9v\u00e9nements de throttling.<\/p>\n

7. Oublier le co\u00fbt comme m\u00e9trique de performance<\/h3>\n

Dans les environnements serverless, performance et tarification sont indissociables. Plus de m\u00e9moire peut r\u00e9duire le temps d’ex\u00e9cution mais augmenter la d\u00e9pense, tandis qu’une plus grande concurrence peut augmenter le d\u00e9bit mais d\u00e9clencher des co\u00fbts d’\u00e9chelle. Ignorer la dynamique des co\u00fbts cache des inefficacit\u00e9s importantes en production.<\/p>\n

Tester efficacement les syst\u00e8mes serverless signifie prendre en compte toutes les couches invisibles entre l’invocation et le r\u00e9sultat. Les ignorer, et vos m\u00e9triques mentiront \u2014 m\u00eame si la fonction ne tombe pas en panne.<\/p>\n

Concevoir des tests de charge serverless efficaces<\/h2>\n

Les tests de charge traditionnels reposent sur l’id\u00e9e de rampes r\u00e9guli\u00e8res et de serveurs pr\u00e9visibles. Le serverless ne suit pas ces r\u00e8gles. Chaque invocation de fonction est un \u00e9v\u00e9nement de courte dur\u00e9e, d\u00e9clench\u00e9 par un signal externe \u2014 un appel API, un message dans une file, un upload de fichier. L’architecture elle-m\u00eame est orient\u00e9e \u00e9v\u00e9nements<\/em>, \u00e9lastique et sans \u00e9tat. Cela signifie que des tests efficaces doivent refl\u00e9ter la fa\u00e7on dont le syst\u00e8me est r\u00e9ellement utilis\u00e9, pas la mani\u00e8re dont l’infrastructure h\u00e9rit\u00e9e se comportait.<\/p>\n

Les tests de charge serverless r\u00e9ussissent lorsqu’ils reproduisent le comportement orient\u00e9 \u00e9v\u00e9nements, pas les rampes de trafic traditionnelles. L’objectif n’est pas de simuler un trafic constant \u2014 c’est de capturer la nature explosive et impr\u00e9visible<\/em> des charges r\u00e9elles. Voici comment faire correctement :<\/p>\n

Mod\u00e9liser les sch\u00e9mas d’invocation de fa\u00e7on r\u00e9aliste<\/h3>\n

G\u00e9n\u00e9rez la charge via les m\u00eames sources d’\u00e9v\u00e9nements que la production \u2014 API Gateway, \u00e9v\u00e9nements de stockage ou consommateurs de files. Les boucles synth\u00e9tiques qui appellent l’endpoint directement manquent souvent le throttling et le surco\u00fbt de s\u00e9rialisation au niveau plateforme.<\/p>\n

Simuler s\u00e9par\u00e9ment les ex\u00e9cutions froides et chaudes<\/h3>\n

Forcer des d\u00e9marrages \u00e0 froid intentionnellement en espa\u00e7ant les invocations dans le temps ou entre r\u00e9gions. Ensuite, lancez des rafales soutenues pour mesurer la stabilit\u00e9 des ex\u00e9cutions chaudes. Comprendre les deux conditions est la seule fa\u00e7on de pr\u00e9dire l’exp\u00e9rience utilisateur \u00e0 diff\u00e9rents niveaux de trafic.<\/p>\n

Utiliser des tests courts et denses<\/h3>\n

Les workloads serverless sont con\u00e7us pour l’\u00e9lasticit\u00e9 par rafales, pas pour l’endurance marathon. Une \u00e0 deux minutes de haute concurrence r\u00e9v\u00e8lent les patterns d’\u00e9chelle et les goulets d’\u00e9tranglement bien mieux qu’une course de trente minutes.<\/p>\n

Mesurer \u00e0 travers des paliers de concurrence<\/h3>\n

Ex\u00e9cutez des tests \u00e0 10, 100, 1 000 et au-del\u00e0. Chaque seuil expose de nouveaux comportements d’\u00e9chelle \u2014 saturation des d\u00e9marrages \u00e0 froid, apparition du throttling ou contention des ressources entre fonctions.<\/p>\n

Suivre le co\u00fbt parall\u00e8lement \u00e0 la performance<\/h3>\n

Chaque r\u00e9sultat doit corr\u00e9ler la latence avec l’impact financier. AWS et Azure facturent en fonction du temps d’ex\u00e9cution et de la m\u00e9moire allou\u00e9e ; le co\u00fbt est donc une m\u00e9trique de performance \u2014 pas un d\u00e9tail secondaire.<\/p>\n

Concevoir des tests serverless efficaces signifie changer de mentalit\u00e9 : passer du benchmarking d’infrastructure \u00e0 la mod\u00e9lisation d’\u00e9v\u00e9nements. Vous ne mesurez pas combien de temps des serveurs restent en ligne \u2014 vous mesurez la rapidit\u00e9 avec laquelle vos fonctions peuvent monter en charge, se r\u00e9tablir et r\u00e9p\u00e9ter sous une demande impr\u00e9visible. Faites cela correctement, et les tests deviennent plus que de la validation \u2014 ils deviennent une intelligence op\u00e9rationnelle.<\/p>\n

AWS Lambda vs. Azure Functions : ce qu’il faut savoir avant de tester<\/h2>\n

Bien que les deux plateformes promettent du \u00ab serverless \u00bb, elles se comportent diff\u00e9remment sous pression. Voir le tableau ci-dessous pour une r\u00e9f\u00e9rence rapide :<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Aspect<\/strong><\/td>\nAWS Lambda<\/strong><\/td>\nAzure Functions<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
D\u00e9marrages \u00e0 froid<\/strong><\/td>\nPlus lents en VPC, plus rapides avec provisioned concurrency<\/td>\nPlus rapides sur les plans Premium et Dedicated<\/td>\n<\/tr>\n
Limites de concurrence<\/strong><\/td>\nLimite \u00ab soft \u00bb de 1 000 par r\u00e9gion (peut \u00eatre augment\u00e9e)<\/td>\nD\u00e9pend du plan, souvent r\u00e9gional<\/td>\n<\/tr>\n
D\u00e9clencheur d’\u00e9chelle<\/strong><\/td>\n\u00c9v\u00e9nements par invocation<\/td>\nBas\u00e9 sur la profondeur de la file ou les requ\u00eates HTTP<\/td>\n<\/tr>\n
Acc\u00e8s aux m\u00e9triques<\/strong><\/td>\nCloudWatch, X-Ray<\/td>\nApplication Insights, Log Analytics<\/td>\n<\/tr>\n
Leviers d’ajustement<\/strong><\/td>\nM\u00e9moire, timeout, provisioned concurrency<\/td>\nNiveau du plan, instances pr\u00e9chauff\u00e9es<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
    \n
  1. La provisioned concurrency d’AWS permet de pr\u00e9chauffer les fonctions, att\u00e9nuant les d\u00e9marrages \u00e0 froid au prix d’un co\u00fbt suppl\u00e9mentaire.<\/li>\n
  2. Azure propose des Premium Functions avec des b\u00e9n\u00e9fices similaires, ainsi que des contr\u00f4les d’\u00e9chelle plus transparents.<\/li>\n
  3. Comprendre ces nuances aide \u00e0 aligner les param\u00e8tres de test sur les limites de la plateforme \u2014 \u00e9vitant faux positifs ou d\u00e9penses inutiles.<\/li>\n<\/ol>\n

    Outils de tests de charge serverless<\/h2>\n

    Lancer des tests de charge dans un environnement serverless n’est pas aussi simple que pointer un script vers un endpoint. Chaque plateforme abstrait son runtime diff\u00e9remment, et chaque fournisseur expose des APIs uniques pour d\u00e9clencher des fonctions et collecter des donn\u00e9es de performance. Les outils que vous choisissez d\u00e9terminent la pr\u00e9cision avec laquelle vous pouvez simuler le trafic \u2014 et la visibilit\u00e9 que vous obtenez sur ce qui se passe r\u00e9ellement en coulisses.<\/p>\n

    La plupart des \u00e9quipes commencent par des frameworks open-source. Ils sont flexibles, scriptables et s’int\u00e8grent naturellement aux pipelines CI\/CD.<\/p>\n

      \n
    • Artillery (open source)<\/strong> \u2013 Un framework Node.js qui prend en charge les invocations AWS Lambda et Azure Functions. Il est id\u00e9al pour les tests au niveau de l’\u00e9v\u00e9nement \u2014 simuler des payloads, mesurer la latence et analyser le comportement des d\u00e9marrages \u00e0 froid via des scripts personnalis\u00e9s.<\/li>\n
    • k6 (open source)<\/strong> \u2013 Con\u00e7u pour les d\u00e9veloppeurs, k6 facilite la g\u00e9n\u00e9ration de charge distribu\u00e9e depuis du code. Il s’int\u00e8gre proprement avec les Function URLs ou les endpoints API Gateway et fournit des m\u00e9triques d\u00e9taill\u00e9es de dur\u00e9e d’ex\u00e9cution, taux d’erreur et throughput.<\/li>\n
    • JMeter (open source)<\/strong> \u2013 Le classique bas\u00e9 sur Java reste utile pour les tests HTTP synchrones via API Gateway ou endpoints Azure. Bien qu’il n’expose pas directement des m\u00e9triques au niveau de la fonction, son \u00e9cosyst\u00e8me de plugins permet l’int\u00e9gration avec les APIs de monitoring des fournisseurs pour une visibilit\u00e9 approfondie.<\/li>\n
    • AWS Step Functions \/ Azure Logic Apps<\/strong> \u2013 Ces orchestrateurs natifs peuvent simuler des rafales r\u00e9alistes de trafic depuis la m\u00eame r\u00e9gion cloud, minimisant la latence r\u00e9seau et r\u00e9v\u00e9lant comment la concurrence \u00e9volue sous pression.<\/li>\n<\/ul>\n

      Les outils open-source fournissent une base solide, mais ils requi\u00e8rent du scripting, de la configuration d’infrastructure et une maintenance continue. Ils mesurent la performance des fonctions, mais pas n\u00e9cessairement l’exp\u00e9rience utilisateur<\/strong>.<\/p>\n

      C’est l\u00e0 que LoadView<\/strong> compl\u00e8te le mod\u00e8le. Il \u00e9tend les tests open-source avec :<\/p>\n

        \n
      • G\u00e9n\u00e9ration de charge distribu\u00e9e dans le cloud via de vrais navigateurs et plusieurs r\u00e9gions<\/li>\n
      • Visibilit\u00e9 de bout en bout sur les APIs, microservices et backends serverless<\/li>\n
      • Visualisation automatis\u00e9e de la latence, du throughput et du comportement d’\u00e9chelle sans instrumentation manuelle<\/li>\n<\/ul>\n

        Ensemble, frameworks open-source et LoadView forment une pile de tests compl\u00e8te \u2014 la flexibilit\u00e9 de l’exp\u00e9rimentation bas\u00e9e sur du code combin\u00e9e \u00e0 la visibilit\u00e9 et \u00e0 l’\u00e9chelle n\u00e9cessaires pour une validation de niveau production.<\/p>\n

        Interpr\u00e9ter les r\u00e9sultats : au-del\u00e0 du temps de r\u00e9ponse<\/h2>\n

        Les tests serverless produisent un oc\u00e9an de m\u00e9triques \u2014 mais la vitesse brute ne raconte pas toute l’histoire. Parce que l’infrastructure est \u00e9lastique et opaque, l’insight r\u00e9el vient de la corr\u00e9lation : relier comment d\u00e9marrages \u00e0 froid, concurrence et co\u00fbt \u00e9voluent ensemble sous charge. Une fonction peut sembler rapide isol\u00e9ment mais d\u00e9clencher throttling ou des co\u00fbts incontr\u00f4l\u00e9s une fois le trafic mont\u00e9.<\/p>\n

        Pour trouver la v\u00e9ritable histoire de la performance, suivez et visualisez :<\/p>\n

          \n
        • Latence des d\u00e9marrages \u00e0 froid<\/strong> \u2013 le delta entre la premi\u00e8re invocation et les suivantes.<\/li>\n
        • Variance de dur\u00e9e (p50\/p90\/p99)<\/strong> \u2013 le jitter indique des probl\u00e8mes de scalabilit\u00e9 ou de pression m\u00e9moire.<\/li>\n
        • Utilisation de la concurrence<\/strong> \u2013 \u00e0 quelle vitesse vous approchez des limites de throttling et des caps du fournisseur.<\/li>\n
        • Segmentation des erreurs<\/strong> \u2013 distinguer erreurs utilisateur, throttles et timeouts d’ex\u00e9cution.<\/li>\n
        • \u00c9volution des co\u00fbts<\/strong> \u2013 \u00e9valuer comment les d\u00e9penses croissent \u00e0 mesure que les taux d’invocation augmentent.<\/li>\n<\/ul>\n

          Lorsque ces m\u00e9triques sont trac\u00e9es ensemble, elles forment une courbe d’\u00e9lasticit\u00e9 \u2014 le point o\u00f9 performance, fiabilit\u00e9 et co\u00fbt commencent \u00e0 diverger. Cette courbe est au c\u0153ur des tests serverless : le moment o\u00f9 votre architecture cesse de monter en charge \u00e9l\u00e9gamment et commence \u00e0 se casser \u00e9conomiquement. Comprendre ce seuil fait la diff\u00e9rence entre un monitoring r\u00e9actif et une v\u00e9ritable ing\u00e9nierie de la performance.<\/p>\n

          Bonnes pratiques pour la validation continue<\/h2>\n

          Les applications serverless \u00e9voluent constamment. D\u00e9pendances, runtimes et allocations m\u00e9moire changent \u00e0 chaque d\u00e9ploiement, et ce qui performait parfaitement une semaine peut r\u00e9gresser silencieusement la suivante. Maintenir la confiance n\u00e9cessite une validation continue \u2014 pas des tests ponctuels, mais une discipline op\u00e9rationnelle.<\/p>\n

          Automatisez les tests de charge dans le CI\/CD<\/h3>\n

          Consid\u00e9rez les tests de charge comme partie int\u00e9grante du pipeline de d\u00e9ploiement, pas comme un ajout. D\u00e9clenchez automatiquement des v\u00e9rifications de performance sur chaque release candidate afin que les probl\u00e8mes d’\u00e9chelle apparaissent avant la production \u2014 et non apr\u00e8s les plaintes des utilisateurs.<\/p>\n

          Surveillez les d\u00e9marrages \u00e0 froid apr\u00e8s chaque release<\/h3>\n

          Les changements de code, nouvelles d\u00e9pendances ou mises \u00e0 jour du runtime peuvent modifier les temps d’initialisation. Suivez la fr\u00e9quence et la dur\u00e9e des d\u00e9marrages \u00e0 froid comme m\u00e9trique de performance de premi\u00e8re classe pour d\u00e9tecter les r\u00e9gressions t\u00f4t.<\/p>\n

          Retestez apr\u00e8s chaque changement de configuration<\/h3>\n

          Ajuster la m\u00e9moire, le timeout ou la concurrence peut modifier tout le profil co\u00fbt\/performance de la fonction. Chaque changement m\u00e9rite un test cibl\u00e9 pour confirmer que les am\u00e9liorations tiennent sous charge.<\/p>\n

          Comparez entre r\u00e9gions et environnements<\/h3>\n

          La latence r\u00e9gionale, les limites de ressources et les comportements d’\u00e9chelle diff\u00e8rent selon les fournisseurs et la g\u00e9ographie. Les tests comparatifs aident \u00e0 identifier les anomalies et garantissent une consistance globale.<\/p>\n

          Conservez des baselines historiques<\/h3>\n

          Stockez et r\u00e9visez les donn\u00e9es de tests pass\u00e9s pour comprendre la d\u00e9rive de performance au fil du temps. Les r\u00e9gressions serverless sont souvent silencieuses \u2014 les fonctions s’ex\u00e9cutent, mais plus lentement ou \u00e0 un co\u00fbt plus \u00e9lev\u00e9 qu’auparavant. Les baselines rendent ces changements visibles.<\/p>\n

          La validation continue est ce qui rend les syst\u00e8mes \u00e9ph\u00e9m\u00e8res pr\u00e9visibles. Elle transforme les tests serverless d’un exercice ponctuel en une boucle de feedback durable qui \u00e9volue avec votre architecture.<\/p>\n

          Conclusion : les tests de charge restent essentiels, m\u00eame sans serveurs<\/h2>\n

          Le serverless n’\u00e9limine pas le besoin d’ing\u00e9nierie de la performance \u2014 il le red\u00e9finit.
          \nVotre code s’ex\u00e9cute toujours, vos utilisateurs attendent toujours, et vos co\u00fbts continuent d’augmenter. La diff\u00e9rence, c’est que tout cela se passe derri\u00e8re des couches d’abstraction que vous ne contr\u00f4lez pas.<\/p>\n

          Des tests de charge serverless efficaces exigent d’embrasser cette r\u00e9alit\u00e9 : se concentrer sur les d\u00e9marrages \u00e0 froid, la concurrence et la r\u00e9silience en aval plut\u00f4t que sur le simple throughput.
          \nAvec un bon design de tests et des outils cloud-native, vous pouvez quantifier le comportement de vos fonctions sous trafic r\u00e9el \u2014 avant que vos utilisateurs ne le remarquent.<\/p>\n

          Des plateformes comme LoadView aident \u00e0 combler cet \u00e9cart, en fournissant des tests de charge distribu\u00e9s au niveau utilisateur pour AWS Lambda et Azure Functions. Et m\u00eame si vous n’avez plus de serveurs, vous avez toujours besoin de preuves que votre performance scale.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          Un guide pratique des tests de charge serverless pour AWS Lambda et Azure Functions. Mesurez les performances, les co\u00fbts et la mise \u00e0 l’\u00e9chelle sous un trafic r\u00e9el.<\/p>\n","protected":false},"author":22,"featured_media":93746,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[512,511],"tags":[],"class_list":["post-93756","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-conseils-techniques","category-tests-de-performance"],"yoast_head":"\nTests de charge serverless pour AWS Lambda & Azure Functions<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Un guide pratique des tests de charge serverless pour AWS Lambda et Azure Functions. 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