ロード テストは、常に考えるほど簡単ではありません。 逸話的な情報に基づいてロード テストを設定して実行することは、最適な方法ではありません。 間違った仮定をすると、アプリケーション やウェブサイトのブレークポイントをすぐに見つけ、意図せずにそれをダウンさせるかもしれません。
今日、ほとんどの企業は、多くの場合、推測を完全に方程式から取り出すために交通分析ツールを使用しています。 大多数の企業にとって、Google アナリティクスが推奨されるツールです。 では、ウェブ 分析を同時ユーザーに正確に変換するにはどうすればよいでしょうか。 この記事では、ウェブ 分析ツールに基づいて正確な同時ユーザー数を決定するプロセスについて説明します。 この場合、Google アナリティクスを利用します。
ユーザー データの収集
ウェブ 分析ツールは、総ユーザー数 (新規または復帰)、セッションの合計数、ページビュー、バウンス率など、豊富なデータポイントを提供します。 さらに、時間枠は毎時、毎日、毎週、毎月、またはカスタマイズされた範囲を入力して調整できます。 Google アナリティクスの場合、これらの指標は、オーディエンスの概要と呼ばれる単一のダッシュボード内に表示されます。
平均トラフィックとピークトラフィック
同時ユーザー数を計算する前に、ピークトラフィックが発生する時間を見つける必要があります。 これはいくつかの理由で重要です。 平均トラフィック メトリックを使用すると、ピーク時よりも大幅に低くなることがよくあります。 通常、ウェブ サイトやアプリケーションでは、トラフィックがピークに達する日または週の間に繰り返し時間が発生します。 そのレベルのトラフィックをテストするには、トラフィックの平均メトリックを超えるトラフィックをテストする必要があります。
通常のトラフィックまたは平均的なトラフィックを使用してテストを設定しても、システムがより高い負荷レベルにどのように応答するかをシステムに与える必要な負荷は軽減されません。 ロード テストでは、通常の負荷レベルよりも高いパフォーマンスのボトルネックを見つけ出します。 ウェブサイトやアプリケーションに適切なストレスを与えない場合や、サイトやアプリケーションを通常の日常のトラフィックを超えてプッシュしない場合、戻ってくる結果は潜在的な問題がどこにあるかに関するデータを提供しません。 サイトまたはアプリケーションが、テスト対象以外の高レベルのトラフィックで突然被害を受けた場合、最悪の場合に、サイトやアプリケーションがパフォーマンスの問題に遭遇し、ユーザー エクスペリエンスに影響を与える危険性があります。 サイトやアプリケーションがダウンしたことを突然通知され、ユーザーとチームはシステムをできるだけ早くオンラインに戻そうとする必要があるのではなく、事前にアプローチしてこのシナリオに備える方がずっと良いでしょう。
次に、テストから最も現実的なデータを取り戻します。 これらの結果は、間違いなく追加のインフラストラクチャと容量が必要かどうかを判断するために使用されるため、システムがピークトラフィックを処理できるかどうかを判断するために、今すぐ把握しておくと、手遅れになったときではなく、インフラストラクチャをより良く計画して管理できます。 同時ユーザー数は出発点に過ぎないことに注意してください。 ロード テストを実行するときは、個々の ビジネス目標と SLA を 常に念頭に置いてください。
同時ユーザー数の計算
LoadViewプラットフォーム内では、すべての時間が分単位で定義されるため、ウェブ 分析データを解析する場合は、特定の時間の訪問数と平均訪問時間を見つけることが重要です。 同時ユーザー数の決定に使用される式は次のとおりです。
同時ユーザー数 = ピーク時の訪問 x 平均訪問時間 (分数)/60
たとえば、1 時間あたりのピーク訪問数が 200 人で、平均訪問時間が 6 分の場合、1 時間あたり 200 回の訪問を作成するために使用する同時ユーザー数は、同時ユーザー数が 20 人になります。 同時ユーザー数の計算は、ロード テストを適切にセットアップするために必要な多くの要素の 1 つです。 優れた点は、LoadView が複雑さを取り入れ、負荷テストを心配する可能性があるということです。 LoadView は、プロセスをステップ実行 し、負荷インジェクタまたは仮想マシンを管理する必要があるという面倒を取り出します。
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