负载测试的演变
自该领域成立以来，负载测试专业人员一直致力于跟上网络世界的快速变化。 自 90 年代末以来，网站流量呈指数级增长，当时世界上大多数资源图书馆以及专业和消费者生活开始转移到网上。
随着消费者行为的变化，软件开发也发生了必要的变化，需要以令人难以置信的速度进行创新。 简要查看这些更改会发现一些有趣的发展，并将帮助您了解未来的负载测试空间的预期。
负载测试在网站或应用程序上触发指定数量的请求，以在特定级别的并发请求下测试这些请求。 这可确保 Web 系统能够提供预期的流量。 因此，负载测试有时也称为“批量测试”。 负载测试的目标是确定系统是否可以处理具有可接受的性能下降程度的预期卷。 如果性能下降太多，我们希望用户从给定网站跳出。 负载测试可以帮助我们避免这种情况。
瀑布开发和负载测试
负载测试的瀑布式方法是一个相当简单的过程，程序员可以准确地预测在哪个交汇点会发生什么。 这有助于规划负载测试过程，从而使测试更容易在固定阶段执行。 根据这些测试的结果，开发人员可以根据像我们在 LoadView 这样的工具提供的数据，为未来的开发制定策略，以简化和高效的方式克服障碍。
但是，由于每个测试步骤都被视为一个独特的项目，因此该过程往往很慢。 这种开发的一个缺陷是，由于测试和开发是交错的，结果可能会被痛苦地延迟。 这是一种传统的方法，一些程序员可能更喜欢它可以提供深入的分析。 某些项目可能需要更快的测试和开发方法。
敏捷开发和负载测试
敏捷是一种基于需求的方法来接近基于效率的网站负载测试工具和开发过程。 例如，在一周的时间里，您可以运行测试，在“冲刺”中产生持续的结果。
这允许及早发现问题。 如果网站或应用程序的未来版本需要更详细或深入的工作，可以在开发团队努力创建更高级版本的同时发布基本版本，当然，他们会使用我们的 LoadView 平台等工具进行负载测试作为开发过程的一部分。 这为开发人员在控制其开发过程方面提供了更大的自由度和灵活性。
负载测试自动化
负载测试是在任何在线软件、网站、Web 应用程序、API 或系统上模拟实际使用情况或负载以发现响应能力、降级和可伸缩性等因素的做法。 自动化负载测试依赖于 LoadView 等现有软件来快速高效地完成复杂的测试，因此开发人员可以发现问题并调整代码，并在必要时托管基础结构和资源。 通过自动化负载测试，开发人员可以将常规负载测试实践集成到他们正在进行的网站和应用程序开发中，从而为用户提供最佳体验。 负载测试不是一劳永逸的事情，而是一个持续的过程，它通知开发人员并帮助确保他们交付质量。
我们鼓励与网站或应用程序有利害关系的任何人向其开发人员询问其当前的负载测试实践，并鼓励开发人员审查他们负载测试的方式，以确保其符合当前的行业标准。 在 LoadView，我们提供丰富的资源来支持这一过程。
质量保证的革命
手动负载测试彻底改变了质量保证流程，确保软件按照严格的协议运行，并最大限度地减少修复和调试需求。
这导致了负载测试软件自动化的发展。 像我们这样的公司 LoadView 引入了自测试代码，以直接从跳转中识别错误和错误，而无需倾注日志和代码行来发现问题。
一旦负载测试变得广泛自动化，就可以测试越来越复杂的行为和环境。 软件出现以执行测试驱动开发（TDD）和行为驱动开发（BDD）。 使用TDD，开发人员只需将值输入系统即可接收有关网站行为的报告。 使用 BDD，开发人员可以模拟特定的用户行为，以更好地了解网站的性能。
过去，负载测试通常只在开发过程结束时进行。 现在，作为持续开发过程的一部分，开发人员将定期加载测试，以便及早发现问题并指导开发，以便网站和应用程序为预期和意外的流量激增做好准备。 仅仅在应用程序或网站启动之前进行一次负载测试已经不够了，而是将负载测试集成到开发过程中。 这增加了开发人员之间的协作，并通过客观、纯净的数据创建了一个有益的反馈循环，清楚地表明问题所在，并有助于深入了解如何改进性能和网站稳定性。 LoadView 在负载测试的易用性和数据质量方面处于领先地位，因为我们为真实的浏览器和真实的用户提供了业内最准确的负载测试结果。
当今负载测试的现状
今天，负载测试领域正在进一步飞跃，由像我们这样的公司领导 LoadView。 与大多数其他在线内容一样，负载测试已转移到云中。
基于云的负载测试
通过基于云的测试，用户可以利用分布式服务器实现更高级别的复杂性。 由于负载测试不再需要笨重的硬件来测试他们的网站，人们现在可以要求更多基于云的软件。 除了具有成本效益之外，使用基于云的技术进行负载测试的结果更加准确和简化，以便于实际使用。 此外，测试现在可以不受限制地随意扩展。 可以将大量模拟用户“注入”到系统中以测试更大的负载。
展望未来：AI和网站负载测试
与负载测试相关的人工智能是未来几年值得关注的事情。 人工智能在复杂环境中预测用户行为的能力可能会推动负载测试行业向前迈进一步。 人工智能的高性能模式识别将使负载测试人员能够基于大量数据和超人的智能，以新的精度生成复杂的场景。
我们可以想象，通过人工智能超越人类能力的学习能力，人工智能可以帮助开发人员预测哪里会有瓶颈，大多数流量会在哪里，未来的在线消费者行为会是什么样子，以及在迄今为止无法预测的场景中对大负载的期望。
2023 年及以后的负载测试
在 LoadView，我们继续预测我们行业的未来。 我们不断监控空间并寻找创新带给我们的客户。 将我们视为您的专家合作伙伴，满足您的所有负载测试需求。
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