Last Updated on: 10 ноября, 2023
Любое программное приложение должно пройти функциональное и нефункциональное тестирование, чтобы гарантировать, что оно удовлетворяет бизнес-требованиям и стандартам производительности. Функциональное тестирование охватывает большинство функциональных возможностей и включает в себя такие типы тестирования, как тестирование черных ящиков, удельное тестирование, интеграционное тестирование, системное тестирование, регрессионное тестирование, тестирование дыма и другие. Нефункциональное тестирование или тестирование производительности фокусируется на скорости, стабильности, масштабируемости,надежности, грузоподъемности и производительности приложений в условиях стресса.
Тестирование производительности подразделяется на два типа — тестирование производительности и базовое тестирование. Эти тесты производительности проводятся для обеспечения того, чтобы все стандарты качества и SLA (Соглашения об уровне обслуживания) были выполнены всеми приложениями организации. В этой статье мы поймем их важность, преимущества и важные показатели для покрытия.
Что такое бенчмарк-тестирование?
Тестирование бенчмарка сравнивает результаты тестирования производительности с показателями производительности, согласованными в организации на основе различных отраслевых стандартов. Это помогает определить стандарты качества каждого программного приложения, принадлежавшего организации. Тестирование бенчмарка охватывает программное обеспечение, аппаратное обеспечение и производительность сети. Целью тестирования является тестирование всех текущих и будущих релизов приложения для поддержания высококачественных стандартов.
Важность и преимущества тестирования бенчмарков
Тестирование бенчмарков имеет важное значение для внедрения стандартов качества, а также СЛА. Это повторяемо и количественно практически установить пользовательский опыт и бизнес-стандарты для программного приложения. Ниже приведены некоторые преимущества тестирования эталона:
- Помогает в анализе производительности программного обеспечения с конкурентами.
- Поддерживает пользовательский опыт и доступность.
- Обеспечивает соблюдение всех требований и СЛА.
- Это помогает оценить оценку сторонних поставщиков.
- Убедитесь, что лучшие практики следуют с измеримыми результатами.
Что такое базовое тестирование?
Базовое тестирование — это процесс записи показателей производительности программного приложения при прохождении тестирования производительности. При обновление одного и того же приложения, включая программное обеспечение, аппаратное обеспечение, сеть и изменения кода, оно снова проходит тестирование производительности, и новые результаты метрик производительности сравниваются с предыдущими результатами метрик производительности. Показатели производительности от каждого теста хорошо документированы для будущих ссылок. Общая цель базового тестирования заключается в поддержании стабильного качества программного приложения.
Важность и преимущества базового тестирования
Базовое тестирование проводится для обеспечения того, чтобы производительность приложения не ухудшалась с течением времени с новыми изменениями, и если это так, то какие меры должны быть приняты для того, чтобы оно соответствовало базовой производительности. Это гарантирует, что пользовательский опыт не поврежден во всех сценариях тестирования, и область улучшения будет обнаружена. Ниже приведены некоторые преимущества, которые вы получаете от выполнения базового тестирования:
- Помогает установить базовый уровень для поддержания производительности программного обеспечения.
- Определите узкие места для различных показателей производительности.
- Более быстрое измерение производительности качества.
- Может быть легко автоматизирован для повышения эффективности тестера.
- Помогает в обнаружении ошибок конфигураций.
Различия между эталонным и базовым тестированием
Хотя базовые и контрольные тесты кажутся во многом одинаковыми, ниже приведены некоторые моменты, которые разъясняются различия между ними:
- Базовые метрики тестирования регистрируются после того, как приложения проходят тестирование производительности. Метрики тестирования часто заранее установлены для оценки производительности.
- Базовое тестирование специфичен для отдельного программного приложения. Тестирование бенчмарков часто применимо ко всем программным приложениям, принадлежащим организации.
- Базовое тестирование проводится с точки зрения приложения и пользовательского опыта. Тестирование бенчмарка проводится с точки зрения бизнеса и SLA.
Фазы бенчмарк-тестирования
В то время как многие команды следуют гибкому процессу тестирования, лучше всего следовать несколько иной процесс для тестирования теста. Ниже приведены стандартные этапы тестирования для тестирования эталона:
Этап планирования
Этот этап включает определение и определение стандартов и требований для базового и базового тестирования. Определение компонентов в системе наиболее важно для проверки производительности и пользовательского опыта. Для измерения производительности и результатов подготовлен набор метрик.
Фаза анализа
Этот этап включает в себя определение целей и задач, а также процесс идентификации ошибок и способы их решения.
Фаза интеграции
Этот этап включает в себя согласование функциональных и нефункциональных требований с утверждением бизнес-процессов и внутренними заинтересованными сторонами.
Фаза действий
Этот этап включает в себя разработку сценариев тестирования, выполнение тестов производительности, измерение производительности и расчет результатов.
Метрика производительности и компоненты
Тестирование производительности подчеркивает измерение различных компонентов и метрик. Ниже приведен список некоторых показателей, которые тестеры производительности измеряют и просматривает во время или после завершения теста.
Время загрузки- время ответа
- Время ожидания
- Пиковое время отклика
- Скорость ошибок
- Параллельные пользователи
- Запросы в секунду
- Сделки пройдены/не удались
- Пропускная способность веб-сервера
- Использование процессора
- Использование памяти
- Диск I/O
Компоненты базового и бенчмарк-тестирования
Для успешного базового и базового тестирования необходимо правильно определить три основных компонента:
- Спецификация рабочей нагрузки для определения типов запросов и частоты.
- Спецификация метрик для определения метрик, которые должны быть измерены.
- Спецификация измерения для определения того, как получить правильные значения указанных метрик.
Некоторые другие вещи, которые вы должны рассмотреть при выполнении тестирования производительности включают в себя следующее:
- Поддержание согласованности и контроля над процессом тестирования, метриками и контрольными показателями.
- Тщательно поймите архитектуру системы и критерии тестирования.
- Генерируйте нагрузку с помощью реальных браузеров и устройств для получения точных результатов.
- Моделируйте пользователей из нескольких геолокаций для создания более реалистичного сценария.
- Отрегулируйте базовые показатели и ориентиры, регулируя нагрузки в режиме реального времени.
Тестирование производительности с помощью LoadView
LoadView — это облачный инструмент тестирования производительности, который позволяет создавать практически любой тестовый сценарий с точкой и нажимать на скрипт-инструмент EveryStep Web Recorder. Платформа LoadView предлагает реальное тестирование на основе браузера, имитирует популярные настольные/мобильные устройства, а также множество геолокаций для имитации наиболее реалистичных сред тестирования производительности.
Для базового/бенчмарк-тестирования можно настроить тесты производительности на LoadView в срок и использовать его функции кривой нагрузки для корректировки нагрузки на веб-сайт/приложение в соответствии с вашими требованиями. Кривые нагрузки очень полезны для точной настройки базовых и эталонных метрик. LoadView выполнит ваши тесты и создаст подробный отчет со всеми метриками, которые вам необходимы для сравнения результатов. Отчеты о производительности LoadView содержат нестандартные сведения и простые для понимания результаты. Эти отчеты о производительности могут быть сохранены для будущего сравнения, а базовый уровень может быть определен для повторного сравнения.
Достижения в инструментах тестирования производительности
По мере продвижения к 2023 году инструменты бенчмарк-тестирования развиваются, интегрируя сложные технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Эти усовершенствования расширяют возможности LoadView, обеспечивая предиктивную аналитику и интеллектуальное обнаружение аномалий. Благодаря этим технологиям тестирование производительности теперь может прогнозировать тенденции производительности и предоставлять более глубокую аналитическую информацию, что позволяет организациям опережать потенциальные проблемы до того, как они повлияют на взаимодействие с пользователем.
Углубление анализа пользовательского опыта при тестировании производительности
Современный ландшафт бенчмарк-тестирования уделяет значительное внимание пользовательскому опыту (UX). Инструменты бенчмаркинга теперь нацелены не только на измерение производительности системы, но и на более сложную оценку взаимодействия пользователя с приложениями. Эта эволюция особенно полезна при тестировании производительности, поскольку она помогает компаниям понять, как реальные пользователи будут воспринимать производительность приложений в различных сценариях, гарантируя, что тесты производительности соответствуют удовлетворенности пользователей и бизнес-целям.
Включение безопасности в протоколы тестирования производительности
Вопросы безопасности становятся все более важными в протоколах тестирования производительности. Поскольку ожидается, что приложения будут работать безопасно без ущерба для производительности, тестирование производительности теперь часто включает в себя метрики производительности безопасности. Такой подход гарантирует, что приложения будут не только быстрыми и надежными, но и устойчивыми к киберугрозам, обеспечивая всестороннее представление о готовности приложений.
Комплексное тестирование производительности для получения комплексной информации о производительности
В 2023 году к бенчмарк-тестированию применяется более целостный подход. Теперь речь идет не только о производительности приложения; Речь идет о том, как работает вся экосистема в различных условиях. Это включает в себя анализ влияния инфраструктуры, производительности баз данных и сторонних сервисов, предлагая комплексный эталонный анализ, учитывающий все факторы, влияющие на взаимодействие с конечными пользователями.
Заключение: сравнение эталонного тестирования и базового тестирования
Тестирование производительности должно быть начато на ранней стадии и сделано до каждого нового релиза, чтобы убедиться, что ваш веб-сайт / приложение ведет себя так, как ожидалось в условиях нагрузки. Базовое и базовое тестирование используется для обеспечения того, чтобы ваши веб-сайты/приложения постоянно работали с большим опытом. LoadView является отличным инструментом для легкой настройки тестов и выполнения базовых и контрольных тестов. Вы можете использовать его несколько кривых нагрузки и функции отчетности для измерения различных метрик и действия идеи.
Начать работу с LoadView сегодня. Подпишитесь на бесплатную пробную версию или запланиве демонстрацию с одним из наших инженеров по производительности. Они с радостью расскажут вам обо всех аспектах, функциях и преимуществах нашего решения для нагрузочного тестирования, гарантируя, что у вас есть все необходимое, чтобы начать проводить тесты производительности и базовые тесты производительности.
После того как вы тщательно протестированы и tweaked ваши веб-сайты и приложения, чтобы убедиться, что они могут обрабатывать количество одновременных пользователей вы запланировали, последний шаг заключается в том, чтобы убедиться, что ваш сайт и веб-приложений постоянно выполняют, как вы намеревались в живой среде производства. Это важно, потому что вы и ваши команды потратили много времени и усилий на планирование, разработку и тестирование приложений. Убедитесь, что время производительности и реагирования всегда находится в пределах заранее определенных пороговых значений путем внедрения автоматизированного мониторинга. Настройка оповещений и немедленное уведомление при простое или ошибках, что снижает риск того, что на дополнительных пользователей повлияет плохое пользовательский опыт.