{"id":32119,"date":"2021-11-12T08:42:34","date_gmt":"2021-11-12T14:42:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.loadview-testing.com\/blog\/teste-de-carga-aws-balanceamento-de-carga-e-praticas-recomendadas\/"},"modified":"2023-05-10T07:36:14","modified_gmt":"2023-05-10T12:36:14","slug":"teste-de-carga-aws-balanceamento-de-carga-e-praticas-recomendadas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.loadview-testing.com\/pt-br\/blog\/teste-de-carga-aws-balanceamento-de-carga-e-praticas-recomendadas\/","title":{"rendered":"Teste de carga AWS \u2013 Balanceamento de carga e Pr\u00e1ticas Recomendadas"},"content":{"rendered":"[et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”section” _builder_version=”4.16″ custom_padding=”0px||||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]O objetivo deste artigo \u00e9 explicar o ambiente AWS e suas caracter\u00edsticas, funcionalidades e tamb\u00e9m discutir as melhores pr\u00e1ticas ao trabalhar com a AWS, especificamente testes de carga AWS e autoscalamento. Tamb\u00e9m vamos comparar os testes de carga da AWS com como o LoadView funciona e \u00e9 muito mais f\u00e1cil de usar do que outras ferramentas e solu\u00e7\u00f5es no mercado atualmente.[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.19.1″ background_color=”#0e134f” custom_margin=”||2em” custom_padding=”20px|15px|30px|15px|false|false” locked=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text admin_label=”Setup a Load Test” _builder_version=”4.16″ header_font=”||||||||” header_2_font=”Montserrat||||||||” header_2_text_align=”center” header_2_text_color=”#ffffff” header_2_font_size=”32px” header_2_line_height=”1.35em” custom_margin=”||15px” header_2_font_size_tablet=”” header_2_font_size_phone=”22px” header_2_font_size_last_edited=”on|desktop” global_colors_info=”{}”]\n
Teste de carga jmeter com LoadView<\/div>\n[\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=”On-demand. No credit card. No contract.” _builder_version=”4.19.1″ text_font=”Montserrat|300|||||||” text_text_color=”#ffffff” text_font_size=”18px” text_orientation=”center” text_font_size_tablet=”” text_font_size_phone=”15px” text_font_size_last_edited=”on|desktop” global_colors_info=”{}”]\n

Execute testes de carga em larga escala a partir de uma rede de nuvem totalmente gerenciada<\/a><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_button button_url=”https:\/\/www.loadview-testing.com\/products\/jmeter\/” url_new_window=”on” button_text=”Teste de carga do JMeter” button_alignment=”center” _builder_version=”4.16″ custom_button=”on” button_text_size=”14px” button_text_color=”#ffffff” button_border_width=”2px” button_border_color=”#FF8000″ button_border_radius=”6px” button_font=”Montserrat|700||on|||||” button_use_icon=”off” custom_padding=”10px|24px|10px|24px” box_shadow_style=”preset1″ box_shadow_horizontal=”2px” box_shadow_vertical=”4px” box_shadow_blur=”8px” box_shadow_color=”rgba(0,0,0,0.2)” button_border_color_hover=”#74ffda” button_bg_color_hover=”#74ffda” locked=”off” global_colors_info=”{}” button_text_size__hover_enabled=”off” button_one_text_size__hover_enabled=”off” button_two_text_size__hover_enabled=”off” button_text_color__hover_enabled=”off” button_one_text_color__hover_enabled=”off” button_two_text_color__hover_enabled=”off” button_border_width__hover_enabled=”off” button_one_border_width__hover_enabled=”off” button_two_border_width__hover_enabled=”off” button_border_color__hover_enabled=”on” button_border_color__hover=”#ffffff” button_one_border_color__hover_enabled=”off” button_two_border_color__hover_enabled=”off” button_border_radius__hover_enabled=”off” button_one_border_radius__hover_enabled=”off” button_two_border_radius__hover_enabled=”off” button_letter_spacing__hover_enabled=”off” button_one_letter_spacing__hover_enabled=”off” button_two_letter_spacing__hover_enabled=”off” button_bg_color__hover_enabled=”off|desktop” button_bg_color__hover=”#FF8C19″ button_one_bg_color__hover_enabled=”off” button_two_bg_color__hover_enabled=”off”][\/et_pb_button][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row admin_label=”remar” _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text admin_label=”Text” _builder_version=”4.21.0″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]\n

Teste de carga distribu\u00eddo na AWS<\/h2>\n

O teste de carga distribu\u00edda na AWS<\/a>, que \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o que<\/a> simula<\/a> milhares de conex\u00f5es simult\u00e2neas com um \u00fanico endpoint, ser\u00e1 explicado. \u00c9 uma ferramenta muito \u00fatil para qualquer pessoa que iterando em seu desenvolvimento de aplicativos e desempenho.<\/p>\n

O que est\u00e1 sendo testado exatamente?<\/h2>\n

Imagine que voc\u00ea \u00e9 um desenvolvedor e construiu o maior aplicativo do mundo (ou talvez seja o melhor aplicativo que voc\u00ea j\u00e1 construiu). Como desenvolvedor, voc\u00ea tem certeza de que funciona bem desde que voc\u00ea fez testes unit\u00e1rios e funcionais. O que voc\u00ea precisa saber a seguir \u00e9, isso vai se apresentar em produ\u00e7\u00e3o e vai funcionar em escala? A escalabilidade \u00e9 incrivelmente importante. Os aplicativos de teste de carga podem ser considerados como os mesmos testes funcionais, mas apenas aplicando carga em seus aplicativos e observando o que acontece. H\u00e1 uma diferen\u00e7a entre testar para um usu\u00e1rio e test\u00e1-lo para mil pessoas \u00e9 diferente.<\/p>\n

A solu\u00e7\u00e3o constr\u00f3i uma estrutura onde voc\u00ea pode testar seus aplicativos sob carga usando servi\u00e7os de cont\u00eaineres el\u00e1sticos<\/em> para girar cont\u00eaineres que criam centenas de conex\u00f5es ao seu ponto final e voc\u00ea pode girar centenas desses cont\u00eaineres. A p\u00e1gina de destino do teste de<\/a>carga atribu\u00eddo a D na AWS \u00e9 mostrada<\/em> abaixo.<\/p>\n

\"Teste<\/p>\n

Como \u00e9 visto a partir da figura, h\u00e1 um link para um modelo CloudFormation que ir\u00e1 girar a solu\u00e7\u00e3o na conta do usu\u00e1rio com um par de cliques, um guia de implanta\u00e7\u00e3o detalhado. O View Deployment<\/a> Guide \u00e9 um guia detalhado que fornece instru\u00e7\u00f5es sobre as considera\u00e7\u00f5es de arquitetura e as etapas de configura\u00e7\u00e3o para implantar o Distributed Load Testing na AWS na nuvem da Amazon Web Services (AWS). O c\u00f3digo-fonte est\u00e1 dispon\u00edvel no GitHub se o usu\u00e1rio quiser tom\u00e1-lo e personaliz\u00e1-lo para suas pr\u00f3prias necessidades e requisitos. O diagrama de arquitetura representa a infraestrutura geral da solu\u00e7\u00e3o que compreende o front-end e o back-end.<\/p>\n

AWS Front-End<\/h3>\n

Quando a parte frontal \u00e9 considerada: h\u00e1 um console web e uma interface do usu\u00e1rio que o usu\u00e1rio pode usar para interagir com a solu\u00e7\u00e3o. H\u00e1 tamb\u00e9m uma API, que permite criar testes, visualizar o status do teste, refazer o teste e excluir as opera\u00e7\u00f5es de teste. A interface do usu\u00e1rio vem do modelo CloudFormation. \u00c9 a\u00ed que os usu\u00e1rios realmente come\u00e7am a configurar o teste em si.<\/p>\n

AWS Back-End<\/h3>\n

o back-end \u00e9 composto por duas coisas: h\u00e1 um Docker<\/a> Pipeline e, em seguida, o pr\u00f3prio mecanismo de teste real. De onde o Docker Pipeline vem \u00e9 que a solu\u00e7\u00e3o usa um software de c\u00f3digo aberto chamado Taurus. H\u00e1 uma imagem do Docker dispon\u00edvel no Docker Hub que um usu\u00e1rio pode usar. Isso permite que o usu\u00e1rio gere centenas de conex\u00f5es simult\u00e2neas com um ponto de extremidade<\/a>. Ele tamb\u00e9m suporta JMeter e Gatling, que s\u00e3o outras ferramentas de teste. Esta \u00e9 a parte real de teste das imagens e este \u00e9 o aplicativo que vai fazer o teste e que vem na forma de uma imagem Docker. O pipeline back-end vai pegar esse pacote de imagens para n\u00f3s e empurr\u00e1-lo para o S3 na conta do cliente. E ent\u00e3o codePipeline e CodeBuild est\u00e3o sendo usados para construir essa imagem e registr\u00e1-la em Servi\u00e7os de Cont\u00eaineres El\u00e1sticos.<\/p>\n

O teste real est\u00e1 ocorrendo em AWS Fargate. \u00c9 um servi\u00e7o gerenciado<\/a> que permitir\u00e1 que voc\u00ea execute seus cont\u00eaineres no Elastic Container Service sem precisar se preocupar com a rede ou a infraestrutura subjacente. \u00c9 literalmente apenas girar uma tarefa, executar o n\u00famero de recipientes que voc\u00ea quer que todo o resto seja cuidado. Al\u00e9m disso, temos uma fun\u00e7\u00e3o Lambda que vai receber os pedidos da nossa API e \u00e9 isso que est\u00e1 realmente executando os testes. Ele armazenar\u00e1 um modelo de teste em S3. Ele armazenar\u00e1 todas as informa\u00e7\u00f5es que estamos coletando no Dynamo e, em seguida, estamos usando SQS para fazer fila nessas tarefas na AWS Fargate para que possamos come\u00e7ar a girar nossos cont\u00eaineres.<\/p>\n

Configurando um teste AWS<\/h2>\n

Abaixo, h\u00e1 uma apresenta\u00e7\u00e3o sobre a parte frontal sobre como configuramos um teste.<\/p>\n

\"Teste<\/p>\n

    \n
  1. O usu\u00e1rio aperta o bot\u00e3o do bot\u00e3o“Criar teste”<\/strong><\/li>\n
  2. Usu\u00e1rio d\u00e1 um Nome, Descri\u00e7\u00e3o, Contagem de <\/strong>Tarefas (\u00e9 o n\u00famero de cont\u00eaineres que voc\u00ea deseja executar), Concorr\u00eancia <\/strong>(\u00e9 o n\u00famero para cada cont\u00eainer. Quantas conex\u00f5es simult\u00e2neas que v\u00e3o criar), Ramp Up<\/strong> (quanto tempo vou conseguir desde o in\u00edcio para chegar a esse n\u00famero de conex\u00f5es simult\u00e2neas), Hold For<\/strong> (quanto tempo vou realizar esse teste?)<\/li>\n
  3. Cen\u00e1rio: Ponto final HTTP em teste (atualmente AWS suporta ponto final \u00fanico), M\u00e9todo HTTP <\/strong>(AWS suporta GET, PUT, POST, DELETE operations), HEADERS HTTP, Body Payload <\/strong>(Cabe\u00e7alhos e Carga \u00fatil podem ser analisados).<\/li>\n<\/ol>\n

    Abaixo, uma captura de tela de um teste atualmente<\/strong> \u00e9 fornecida:<\/p>\n

    \"Detalhes<\/p>\n

    Os detalhes do teste foram fornecidos. Neste exemplo espec\u00edfico, 20 cont\u00eaineres foram solicitados, 20 cont\u00eaineres est\u00e3o funcionando. Uma vez terminado na parte traseira, cada um dos recipientes executar\u00e1 os testes, pegar\u00e1 os resultados e, em seguida, armazenar\u00e1 isso na forma de um arquivo XML em S3 da nossa fun\u00e7\u00e3o Lambda back-end. Assim que todos os cont\u00eaineres terminarem, pegaremos essa informa\u00e7\u00e3o e adaremos, passaremos todas essas informa\u00e7\u00f5es para o D\u00ednamo.<\/p>\n

    Abaixo, h\u00e1 tr\u00eas capturas de tela de uma p\u00e1gina que representa os resultados<\/strong> do teste.<\/p>\n

    \"AWS<\/p>\n

    \"Resultados<\/p>\n

    \"Hist\u00f3rico<\/p>\n

    Se o usu\u00e1rio olhar para um teste conclu\u00eddo, eles s\u00e3o apresentados com resumo; resultados de teste que s\u00e3o tempos m\u00e9dios de resposta, lat\u00eancia, CloudWatch Metrics para que possamos ver como estamos nos saindo, v\u00e1rios outros pontos de dados, bem como um hist\u00f3rico de resultados<\/a>.<\/p>\n

    Imagine que voc\u00ea poderia executar isso uma vez, fazer algum ajuste fino em seu ponto final em sua API e, em seguida, executar novamente o teste novamente para ver como isso melhora o tempo de resposta para que os desenvolvedores possam iterar e ver seus resultados ao longo do tempo do melhorias para a realiza\u00e7\u00e3o de sua aplica\u00e7\u00e3o<\/a>. O mais importante \u00e9 que eles est\u00e3o vendo desempenho em escala.<\/p>\n

    Este foi um mergulho profundo em testes de carga distribu\u00edda na AWS. Esta solu\u00e7\u00e3o remove todas as complexidades de gerar carga para testar suas aplica\u00e7\u00f5es em escala.<\/p>\n

    Autoscalamento AWS<\/h2>\n

    O dimensionamento autom\u00e1tico<\/a> \u00e9 um m\u00e9todo usado na computa\u00e7\u00e3o<\/a> em nuvem, pelo qual v\u00e1rios recursos computacionais em um farm de servidores, normalmente medidos em termos do n\u00famero de servidores ativos, s\u00e3o dimensionados automaticamente com base na carga no farm. O autodimensionamento AWS ajuda a alcan\u00e7ar a escalabilidade horizontal do seu aplicativo. Ajuda a alcan\u00e7ar alta disponibilidade, escalar e diminuir a capacidade de EC2, manter a capacidade desejada, aumentar\/diminuir a capacidade perfeitamente com base na demanda, leva a otimiza\u00e7\u00f5es de custos. Ele funciona com ELP e CloudWatch.<\/p>\n

    Criando balanceador de carga el\u00e1stico<\/h3>\n

    A figura abaixo mostra a estrutura geral para ajudar a entender o b\u00e1sico.<\/p>\n

    \"Balanceador<\/p>\n

    Criar balanceador de carga el\u00e1stico<\/h3>\n

    Antes de criar e configurar a configura\u00e7\u00e3o de lan\u00e7amento e autodimensionamento, precisamos criar nosso Elastic Load Balancer (ELB), que \u00e9 um provedor de servi\u00e7os da AWS para distribuir tr\u00e1fego de entrada uniformemente em inst\u00e2ncias saud\u00e1veis do EC2 que est\u00e3o sob seu controle. Saud\u00e1vel \u00e9 a palavra-chave aqui. O elastic load balancer executa verifica\u00e7\u00f5es peri\u00f3dicas de integridade configur\u00e1veis e toma decis\u00f5es sobre para onde enviar tr\u00e1fego<\/a>. A captura de tela abaixo \u00e9 um caminho para o painel EC2.<\/p>\n

    \"Painel<\/p>\n

    Aqui nosso objetivo \u00e9 ir para servidores virtuais EC2 na nuvem. Como \u00e9 mostrado abaixo, em Network & Security,<\/em>selecionamos Balanceadores de Carga<\/em>.<\/p>\n

    \"EC2<\/p>\n

    Depois disso, o usu\u00e1rio aperta o bot\u00e3o “Criar balanceador<\/em> de carga”.<\/p>\n

    \"Criar<\/p>\n

    O usu\u00e1rio d\u00e1 um nome. Neste exemplo espec\u00edfico, deixamos Criar um balanceador de carga interno<\/em> sem controle. Isso direcionar\u00e1 o nome DNS para um endere\u00e7o IP p\u00fablico. Se verificado, o nome DNS ser\u00e1 apontado para um IP privado. Ativar a configura\u00e7\u00e3o VPC avan\u00e7ada<\/em> ser\u00e1 verificada, o que nos permitir\u00e1 atribuir sub-redes ao ELB em uma etapa posterior. A configura\u00e7\u00e3o do ouvinte nos permite mapear o tr\u00e1fego ELB de entrada para portas de inst\u00e2ncias EC2. O mapeamento padr\u00e3o da porta 80 ajuda a nossa aplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

    Configurar verifica\u00e7\u00e3o de sa\u00fade<\/h4>\n

    O pr\u00f3ximo passo, que \u00e9 mostrado abaixo, \u00e9 configurar a verifica\u00e7\u00e3o de sa\u00fade<\/em>.<\/p>\n

    \"Configurar<\/p>\n

    Configure verifica\u00e7\u00e3o de sa\u00fade: Op\u00e7\u00f5es<\/h5>\n

    Aqui, nossas op\u00e7\u00f5es incluem HTTP, TCP e SSL<\/a> padr\u00e3o. Em nosso exemplo, vamos ficar em HTTP e direcionado para .txt arquivo de rob\u00f4s. Se nosso servidor web n\u00e3o pode servir at\u00e9 a solicita\u00e7\u00e3o est\u00e1tica, ent\u00e3o podemos assumir com seguran\u00e7a que algo est\u00e1 errado com a inst\u00e2ncia e nenhum tr\u00e1fego adicional deve ser enviado a ele at\u00e9 que ele se torne saud\u00e1vel. Com as configura\u00e7\u00f5es atuais em detalhes avan\u00e7ados, uma inst\u00e2ncia EC2 ser\u00e1 verificada a cada 30 segundos. Ele tem 5 segundos para responder ao pedido. A n\u00e3o resposta no tempo alocado significa que a inst\u00e2ncia pode ser insalubre. Duas verifica\u00e7\u00f5es n\u00e3o saud\u00e1veis consecutivas colocar\u00e3o as inst\u00e2ncias EC2 fora do status de servi\u00e7o. Para se tornar saud\u00e1vel novamente. Ele deve passar por 10 verifica\u00e7\u00f5es de sa\u00fade consecutivas antes de come\u00e7ar a receber o tr\u00e2nsito. Esses limites s\u00e3o aceit\u00e1veis para nossa aplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

    Selecione Sub-redes\/regi\u00f5es<\/h4>\n

    Selecione entre as op\u00e7\u00f5es sub-rede que mostram abaixo.<\/p>\n

    \"Selecione<\/p>\n

    Adicionaremos cada sub-rede que criamos para nossos servidores web. \u00c9 importante mencionar que s\u00f3 podemos adicionar uma sub-rede por zona de disponibilidade.<\/p>\n

    Atribuindo grupos de seguran\u00e7a<\/h5>\n

    Abaixo est\u00e1 uma captura de tela de como \u00e9 atribuir grupos de seguran\u00e7a.<\/p>\n

    \"Atribua<\/p>\n

    Precisamos selecionar um grupo de seguran\u00e7a para o nosso ELB, por isso, para este exemplo, selecionaremos o grupo de seguran\u00e7a ELB pr\u00e9-configurado.<\/p>\n

    Adicionando inst\u00e2ncias EC2<\/h5>\n

    Abaixo est\u00e1 uma captura de tela mostrando como adicionar inst\u00e2ncias EC2.<\/p>\n

    \"Adicionar<\/p>\n

    Nesta etapa, precisamos garantir que o balanceamento de carga Enable Cross Zone seja verificado. Sem ele, nosso design de alta disponibilidade \u00e9 in\u00fatil. Permitir a drenagem da conex\u00e3o tamb\u00e9m deve ser verificado, o que determina como o tr\u00e1fego \u00e9 tratado quando uma inst\u00e2ncia est\u00e1 sendo n\u00e3o registrada ou foi declarada insalubre.<\/p>\n

    Criar p\u00e1gina de revis\u00e3o do balanceador de carga<\/h5>\n

    A p\u00e1gina Revis\u00e3o \u00e9 mostrada abaixo. A partir daqui voc\u00ea pode rever suas sele\u00e7\u00f5es e fazer quaisquer altera\u00e7\u00f5es adicionais, se necess\u00e1rio.<\/p>\n

    \"Criar<\/p>\n

    Agora, o ELB foi criado. Uma vez terminado, estamos prontos para criar nossa configura\u00e7\u00e3o de lan\u00e7amento uma pol\u00edtica de autodimensionamento. Criar a pol\u00edtica de autocalamento tamb\u00e9m \u00e9 f\u00e1cil, portanto, um usu\u00e1rio pode passar pelo processo sozinho.<\/p>\n

    LoadView versus a concorr\u00eancia: por que o LoadView se destaca<\/h2>\n

    Esta se\u00e7\u00e3o fornece compara\u00e7\u00f5es de alto n\u00edvel entre outras ferramentas e solu\u00e7\u00f5es populares de teste de carga e LoadView. Nem todas as ferramentas de teste de carga s\u00e3o criadas iguais. Embora as ferramentas de c\u00f3digo aberto geralmente n\u00e3o exijam custos e investimentos iniciais, o que pode torn\u00e1-los uma op\u00e7\u00e3o f\u00e1cil de usar, \u00e9 melhor entender o que torna o LoadView<\/a> mais f\u00e1cil de usar do que outras ferramentas.<\/p>\n

    Apache JMeter<\/h3>\n

    Apache JMeter, que \u00e9 um software de c\u00f3digo aberto, \u00e9 para testes de carga de comportamento funcional e medi\u00e7\u00e3o do desempenho dos aplicativos web. Em seguida, vamos dar um destaque os pr\u00f3s e contras de JMeter.<\/p>\n

    Vantagens do Apache JMeter<\/h4>\n