За последние несколько лет жизненный цикл разработки программного обеспечения сильно изменился, и основные изменения произошли в связи с постоянно растущими онлайн-требованиями и бизнесом конечных клиентов. При этом изменении спроса на онлайн-платформах производительность и стабильность приложений являются обязательными и одним из важнейших компонентов роста приложений. Улучшенный и лучший опыт клиентов над платформой может помочь увеличить трафик на приложение быстро, что в конечном итоге помогает в увеличении бизнеса, и, надеюсь, счастливее клиентов. Поддержание наших методологий тестирования производительности и скриптов в соответствии с последними платформами разработки программного обеспечения является сложной задачей и постоянно развивается. Сегодня мы будем смотреть на некоторые из последних тенденций тестирования производительности, которые получают принятые крупными технологическими компаниями, чтобы помочь перепрыгнуть через их конкуренции и помочь получить потребительскую базу.
Тенденции тестирования производительности на сегодняшний день
Испытание сдвига влево
Тестирование сдвига влево включает в себя включение тестов производительности как можно раньше в жизненный цикл разработки и обеспечение того, чтобы тестирование производительности стало частью каждого спринта. Он намерен захватывать и контролировать показатели производительности после любого нового дополнения к приложению. Это поможет нам найти и устранить проблемы, если какая-либо деградация производительности произошла на ранней стадии. Обычно мы проводим тест функциональной автоматизации, работающий на платформах CI/CD. Точно так же тесты производительности должны запускаться при каждой новой разработке и делиться результатами , сравнивая тенденции производительности приложений на основе предыдущих запусков.
Реальные тесты нагрузки на основе браузера и протокола
Нагрузочное тестирование на основе протоколов веками использовалось для тестирования наших веб-страниц и веб-приложений, в частности, включая нагрузочные тесты для нескольких протоколов, работающих в наших веб-приложениях, таких как AJAX, IMAP и DNS. Но с современными рамками веб-разработки, такими как React, Angularи т.д., большое количество вычислений переместилось в браузерный движок. Пренебрежение этим вычислениями и не связанные с реальными тестами нагрузки браузера могут создать расплывчатые результаты производительности и может сломать вещи в производстве. Реальные пользователи взаимодействуют с браузерами, и мы должны принять нагрузочные тесты на основе браузера, где наши нагрузочные тесты также будут включать показатели производительности для всего рендеринга кода HTML/CSS и JavaScript , происходящего через движок браузера. Это поможет убедиться, что мы запускаем наш тест нагрузки как можно ближе к тому, что мы видим в производстве с реальными пользователями.
LoadView предоставляет поддержку для тестирования как реальных тестов нагрузки на основе браузера, так и протокола. Вы даже можете создать свой сценарий тестирования производительности для сложных приложений с помощью EveryStep Web Recorder, который записывает поведение пользователя и повторно засовыв его желаемых виртуальных пользователей.
Тестирование хаоса/инженерия
Тестирование Хаоса включает тестирование и понимание того, как будет вести себя приложение, когда мы случайно создадим сбои в одной из частей архитектуры. Мы можем столкнуться со многими неопределенностями в производственной среде, поэтому chaos engineering пытается определить эти сценарии, проверяет, как будет вести себя система, и позволяет нам понять, могут ли быть какие-либо каскадные проблемы из-за сбоя в других системах. Это помогает сделать нашу систему и общую инфраструктуру устойчивыми. Например, в случае внезапного простоя одного из наших веб-сервисов или базы данных, вся наша инфраструктура никогда не должна выходить из строя. Хаос инженерии в рамках жизненного цикла разработки программного обеспечения пытается найти такие лазейки и сделать нас готовыми, прежде чем это произойдет в производстве.
Использование ИИ для автоматизации тестирования
Время от времени поведение клиентов меняется на нашей платформе, поэтому мы склонны менять сценарии тестирования производительности на основе этого. Но с помощью ИИ и машинного обучения мы можем контролировать то, что реальный пользователь делает на нашей платформе, и находить закономерности вокруг путешествия пользователей, за которые они следуют. Основываясь на этом шаблоне, мы можем создать модель тестирования производительности, которая будет убедиться, что наши скрипты тестирования нагрузки тесно совпадают с реальным поведением пользователя. Создание моделей тестирования производительности на основе ИИ будет генерировать сценарии тестирования производительности, которые в конечном итоге помогут найти новые проблемы и лазейки в системе.
Тестирование производительности для проектирования производительности
Многие организации принимают культурный переход от обычного тестирования производительности для разработкипроизводительности, что означает измерение и определение показателей производительности является ответственностью каждого в команде, а не сосредоточены на нескольких лиц. Это помогает понять, как даже самые маленькие части общей архитектуры влияют на систему и работают вместе как система. Это несет ответственность перед каждой небольшой группой, чтобы убедиться, что то, что они поставляют как часть не должно привести к какой-либо деградации производительности или влияние на общие метрики.
Включение тестов в платформы CI/CD
Мы обсудили много в этой статье о том, как мы должны подходить и создавать сценарии тестирования производительности, но эти скрипты должны быть частью наших CI / CD платформ, что облегчает все хлопот работает нагрузочных тестов и помогает получить результаты при каждом изменении кода. Тесты производительности должны выполняться так же, как и функциональное тестирование, после каждого развертывания, предоставляя аналитические сведения и реальные показатели производительности, которые могут помочь выявить проблемы на самой ранней стадии жизненного цикла разработки. LoadView обеспечивает легкую интеграцию наших скриптов тестирования производительности с Jenkins, чтобы помочь нам в таких случаях. Мы можем создать сценарий теста производительности над LoadView, который может быть запущен от Дженкинса.
Мониторинг производительности
После завершения всех функциональных тестов и тестов производительности у нас все еще могут быть проблемы в производстве, которые требуют мониторинга нашей производственной среды и принятия мер в случае проблем. Платформа Dotcom-Monitor обеспечивает легкий мониторинг наших веб-страниц, веб-приложений, веб-сервисов и инфраструктуры, а также поднимает тревогу в нужный момент и помогает избавить нас от больших потерь и простоев. Мониторинг включает в себя получение деталей, таких как процессор, использование памяти, время отклика веб-страниц приложения и в случае нарушения порога, можно принять меры, прежде чем мы сталкиваемся с любым простоем.
Вывод: Тенденции тестирования производительности
Мы обсудили некоторые из основных тенденций тестирования производительности, которые помогают масштабировать и адаптироваться с постоянно меняющимися платформами разработки программного обеспечения. Быть в курсе технологий и использовать эти ключевые принципы тестирования может помочь нам обеспечить стабильный и обогащенный пользовательский опыт для наших потребителей, помогая обеспечить долгосрочную лояльность клиентов. Мы также рассмотрели, как LoadView может помочь нам интегрироваться с несколькими ключевыми последними тенденциями и помочь нам достичь наших целей по созданию стабильного приложения.
Начните работу с LoadView уже сегодня. Зарегистрируйтесь сегодня и получите до 5 бесплатных нагрузочных тестов , чтобы начать тестирование производительности.