BlazeMeterप्रदर्शन परीक्षण और सतत परीक्षण के लिए मार्गदर्शिका

जब टीमें पहली बार किसी टेस्टिंग सॉल्यूशन की तलाश करती हैं, तो अक्सर उनके सामने कोई खास समस्या होती है जिसे उन्हें हल करना होता है। हो सकता है कि ब्लैक फ्राइडे सेल के दौरान वेबसाइट क्रैश हो गई हो, या उपयोगकर्ता धीमी चेकआउट प्रक्रिया की शिकायत कर रहे हों। ऐसे समय में, परफॉर्मेंस टेस्टिंग प्राथमिकता होती है। कई संगठन इसके लिए निम्नलिखित विकल्पों का सहारा लेते हैं: BlazeMeter क्योंकि यह बड़े पैमाने पर ओपन-सोर्स स्क्रिप्ट चलाने के लिए जाना जाता है।

हालाँकि, देखने पर BlazeMeter केवल लोड टेस्टिंग टूल के रूप में इसका उपयोग करना व्यापक परिप्रेक्ष्य को अनदेखा करता है। दो दशकों से अधिक के अनुभव के आधार पर, मेरा मानना ​​है कि परफॉर्मेंस टेस्टिंग अक्सर परिपक्वता का प्रवेश द्वार होता है, यानी यह केवल पहला कदम है। आधुनिक सॉफ्टवेयर डिलीवरी के लिए एक ऐसी रणनीति की आवश्यकता है जो विकास के हर चरण को कवर करे। जीवन चक्रन केवल अंत।

सॉफ्टवेयर को बिना किसी समस्या के शीघ्रता से रिलीज़ करने के लिए, मेरा सुझाव है कि टीमें कभी-कभार किए जाने वाले परफॉर्मेंस टेस्ट से आगे बढ़कर एक एकीकृत, निरंतर टेस्टिंग प्लेटफॉर्म विकसित करें। इस लेख में, हम सरल लोड जनरेशन से आगे बढ़ने के तरीकों का पता लगाएंगे। आप सीखेंगे कि एक ही वातावरण में फंक्शनल टेस्टिंग, API मॉनिटरिंग, टेस्ट डेटा और सर्विस वर्चुअलाइजेशन को कवर करने वाली एक व्यापक गुणवत्ता रणनीति कैसे बनाई जाए।

क्या है BlazeMeter और आज इसका मालिक कौन है?

BlazeMeter यह एक क्लाउड-आधारित निरंतर परीक्षण प्लेटफ़ॉर्म है जो एक होस्टेड प्लेटफ़ॉर्म के रूप में शुरू हुआ था। JMeter सेवा। सीए टेक्नोलॉजीज ने इसे 2017 में अधिग्रहित किया था, और अब Perforce इस उत्पाद का मालिक है। अपने डेवऑप्स टेस्टिंग पोर्टफोलियो के हिस्से के रूप में। यह टूल ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क जैसे के साथ पूरी तरह से संगत है। Apache JMeter 5.x, गैटलिंग, Seleniumनाटककार और वृषभ राशि।

यह पृष्ठभूमि महत्वपूर्ण है क्योंकि इसका मतलब है कि आपकी मौजूदा स्क्रिप्ट आगे बढ़ जाएंगी। BlazeMeter बिना किसी बदलाव के। आप एंटरप्राइज़-स्तरीय रिपोर्टिंग, भूमिका-आधारित पहुँच और वैश्विक क्लाउड क्षमता प्राप्त करते हुए ओपन-सोर्स लचीलापन बनाए रखते हैं। यही हाइब्रिड मॉडल इसकी सफलता का कारण है। BlazeMeter यह 2026 में कई सतत परीक्षण रणनीतियों के केंद्र में स्थित है।

प्रदर्शन परीक्षण ही स्वाभाविक प्रवेश बिंदु क्यों है?

प्रदर्शन परीक्षण सबसे आम शुरुआती बिंदु है, और इसका सीधा सा कारण यह है कि प्रदर्शन में विफलता सार्वजनिक विफलता होती है। यदि कोई कार्यात्मक त्रुटि दिखाई देती है, तो यह किसी विशिष्ट सुविधा का उपयोग करने वाले एक उपयोगकर्ता को प्रभावित कर सकती है। इसलिए, यदि प्रदर्शन संबंधी कोई समस्या उत्पन्न होती है, तो पूरा एप्लिकेशन धीमा हो जाता है या सभी के लिए क्रैश हो जाता है।

क्योंकि ये मुद्दे व्यवसाय के लिए बेहद महत्वपूर्ण हैं, इसलिए इन पर तुरंत ध्यान दिया जाता है। मेरे अवलोकन के अनुसार, जब टीमें लोड टेस्टिंग शुरू करती हैं, तो वे अक्सर सर्वर की सीमाओं से कहीं अधिक चीज़ें उजागर करती हैं। एक भारी लोड टेस्ट आपके संपूर्ण परिचालन तंत्र के लिए एक तनाव परीक्षण की तरह काम करता है। यह अक्सर निम्नलिखित बातों को उजागर करता है:

• परीक्षण डेटा में कमियां: आपको एहसास होता है कि आपके पास वास्तविक ट्रैफ़िक का अनुकरण करने के लिए पर्याप्त अद्वितीय उपयोगकर्ता रिकॉर्ड नहीं हैं।
• एपीआई अस्थिरता: आप पाते हैं कि फ्रंट एंड सेवाओं के विफल होने से बहुत पहले ही बैकएंड सेवाएं विफल हो जाती हैं।
• पर्यावरण निर्भरताएँ: आप परीक्षण नहीं कर सकते क्योंकि तृतीय-पक्ष भुगतान गेटवे ऑफ़लाइन है।
• मैनुअल अड़चनें: आप किसी विफलता के मूल कारण का पता लगाने के लिए लॉग का मैन्युअल रूप से विश्लेषण करने में कई दिन बिताते हैं।

इस खोज प्रक्रिया से सोच में बदलाव आता है। आप परफॉर्मेंस टेस्टिंग को परिनियोजन से ठीक पहले होने वाली एक अलग घटना के रूप में नहीं देख सकते। इन समस्याओं को हल करने के लिए, आपको टेस्टिंग को चक्र में पहले लाना होगा। यहीं पर एक व्यापक प्लेटफॉर्म की आवश्यकता महसूस होती है।

चाबी छीन लेना

• प्रदर्शन संबंधी समस्याएं स्पष्ट रूप से दिखाई देती हैं और अक्सर यही मुख्य कारण होता है कि टीमें परीक्षण उपकरण की तलाश शुरू करती हैं।
• लोड टेस्टिंग से डेटा, वातावरण और एपीआई में मौजूद गहरी संरचनात्मक समस्याएं सामने आती हैं।
• प्रदर्शन परीक्षण को विकास के बाकी हिस्सों से अलग करने से बाधाएं उत्पन्न होती हैं।

BlazeMeter सर्वश्रेष्ठ परफॉर्मेंस टेस्टिंग प्लेटफॉर्म के रूप में

अन्य क्षेत्रों में विस्तार करने से पहले, यह समझना महत्वपूर्ण है कि टीमें क्यों चुनती हैं BlazeMeter प्रदर्शन परीक्षण के लिए सबसे पहले तो, इस प्लेटफॉर्म ने मुझे ओपन-सोर्स स्क्रिप्ट चलाने की अनुमति दी, जैसे कि JMeter, गैटलिंग, और Seleniumजटिल बुनियादी ढांचा तैयार किए बिना।

बड़े पैमाने पर परीक्षण आसानी से चलाएं

प्राथमिक क्षमता जोtracमेरी टीम की सबसे बड़ी खूबी यह है कि वह बड़े पैमाने पर लोड, स्ट्रेस, स्पाइक, सोक और एंड्योरेंस टेस्ट कर सकती है। आप क्लाउड से लाखों वर्चुअल यूजर्स को सिम्युलेट करके अपने एप्लिकेशन की सीमाओं का स्ट्रेस टेस्ट भी कर सकते हैं।

सख्त सुरक्षा आवश्यकताओं वाले संगठनों के लिए, यह प्लेटफ़ॉर्म लचीलापन प्रदान करता है। मैं सार्वजनिक क्लाउड से परीक्षण चलाकर बाहरी ट्रैफ़िक का अनुकरण कर सका और यहां तक ​​कि फ़ायरवॉल के पीछे परीक्षण चलाने के लिए निजी स्थानों का उपयोग भी कर सका। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण आपको आंतरिक अनुप्रयोगों को सार्वजनिक रूप से उजागर किए बिना उनका परीक्षण करने की अनुमति देता है।

आधुनिक डेवऑप्स पाइपलाइनों के लिए निर्मित

मैंने देखा है कि BlazeMeter यह सीधे कंटीन्यूअस इंटीग्रेशन (CI) टूल्स के साथ एकीकृत होता है, जैसे कि JenkinsGitHub Actions, GitLab, और Azure डेवऑप्स। सबसे अच्छी बात यह है कि, मैन्युअल रूप से टेस्ट शुरू करने के बजाय, मैं अपनी पाइपलाइन को इस तरह कॉन्फ़िगर कर सकता हूँ कि जब भी कोई डेवलपर कोड कमिट करे, तो एक परफॉर्मेंस टेस्ट ट्रिगर हो जाए।

यह दृष्टिकोण परफॉर्मेंस टेस्टिंग को कोड की तरह मानता है। आप अपने टेस्ट कॉन्फ़िगरेशन को अपने एप्लिकेशन कोड के साथ ही अपने वर्जन कंट्रोल सिस्टम में स्टोर करते हैं। इससे यह सुनिश्चित होता है कि आपके टेस्ट आपके एप्लिकेशन के साथ-साथ विकसित होते रहें, जिससे पुराने मालिकाना टूल्स में अक्सर होने वाले "टेस्ट ड्रिफ्ट" से बचा जा सके।

प्रदर्शन से लेकर कार्यात्मक तक: कवरेज का विस्तार

एक बार जब आप प्रदर्शन परीक्षण की नियमित प्रक्रिया स्थापित कर लेते हैं, तो अगला तार्किक कदम इन समस्याओं का समाधान करना होता है। क्रियात्मक परीक्षणपरंपरागत रूप से, टीमें इसके लिए अलग-अलग टूल का उपयोग करती थीं: एक सुविधाओं के काम करने की जाँच (कार्यात्मक) के लिए और दूसरा उनकी गति (प्रदर्शन) की जाँच के लिए। टूल की यह अधिकता उच्च लागत और खंडित रिपोर्टिंग का कारण बनती है।

वेब और एपीआई में एकीकृत कार्यात्मक परीक्षण

BlazeMeter इससे मेरी टीम को कार्यात्मक सत्यापन के लिए हमारे प्रदर्शन परीक्षण संसाधनों का पुन: उपयोग करने की अनुमति मिली। उदाहरण के लिए, यदि आपने पहले ही एक लिखा है JMeter लोड टेस्ट के लिए किसी उपयोगकर्ता के लॉग इन करने और उत्पाद खरीदने का अनुकरण करने के लिए बनाई गई स्क्रिप्ट का उपयोग करके, आप ठीक उसी तर्क का उपयोग कार्यात्मक परीक्षण चलाने के लिए कर सकते हैं।

इस क्षमता से रखरखाव का बोझ काफी कम हो जाता है। इसलिए, मुझे एक ही उपयोगकर्ता प्रवाह के लिए स्क्रिप्ट की दो अलग-अलग लाइब्रेरी बनाए रखने की आवश्यकता नहीं थी। इन कार्यात्मक परीक्षणों को बार-बार (यहां तक ​​कि हर बिल्ड पर) चलाकर, आप त्रुटियों को पकड़ सकते हैं। प्रतीपगमन शुरुआती दौर में ही बग्स का पता चल जाता है।

विभिन्न प्रकार के परीक्षणों में एक समान रिपोर्टिंग

जब आप अलग-अलग टूल का इस्तेमाल करते हैं, तो परिणामों की तुलना करना मुश्किल होता है। अगर एक टूल में फंक्शनल टेस्ट फेल हो जाता है और दूसरे टूल में परफॉर्मेंस टेस्ट का प्रदर्शन खराब हो जाता है, तो यह पता लगाने में समय लगता है कि क्या दोनों के बीच कोई साझा कारण है।

इन सभी परीक्षणों को एक ही प्लेटफॉर्म पर समेकित करके, मुझे सटीक जानकारी का एक ही स्रोत मिल गया। मैं अपने कार्यात्मक उत्तीर्ण/अनुत्तीर्ण परिणामों के साथ-साथ प्रदर्शन रुझानों को भी देख सका। यह एकीकृत दृश्य आपको यह निर्धारित करने में मदद करता है कि हाल ही में किए गए कोड परिवर्तन के कारण कोई फ़ीचर विफल हुआ है या केवल उसकी गति धीमी हुई है। इसके अलावा, यह आपकी समस्या निवारण प्रक्रिया को भी गति देता है।

टेस्ट डेटा प्रबंधन: छिपी हुई बाधा का समाधान

वैध परीक्षण में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक यह है कि तिथिवास्तविक परीक्षण करने के लिए, आपको वास्तविक डेटा की आवश्यकता होती है। यदि आपके डेटाबेस में केवल 50 उपयोगकर्ता खाते हैं, तो आप 10,000 उपयोगकर्ताओं के लिए लॉगिन प्रवाह का परीक्षण नहीं कर सकते।

परंपरागत रूप से, टीमें उत्पादन वातावरण से निचले स्तर के वातावरण में डेटा कॉपी करती हैं। यह प्रक्रिया धीमी, जोखिम भरी है और अक्सर GDPR या HIPAA जैसे गोपनीयता नियमों का उल्लंघन करती है।

तुरंत डेटा बनाएं

BlazeMeter यह एकीकृत परीक्षण डेटा प्रबंधन के साथ इस समस्या का समाधान करता है। उत्पादन डेटा की प्रतिलिपि बनाने के बजाय, आप कृत्रिम डेटा उत्पन्न कर सकते हैं जो वास्तविक डेटा जैसा दिखता और व्यवहार करता है, लेकिन इसमें कोई संवेदनशील जानकारी नहीं होती है।

इससे आप यह कर सकते हैं:

• सहजता से स्केल करें: लोड टेस्ट के लिए तुरंत हजारों अद्वितीय रिकॉर्ड जेनरेट करें।
• अनुपालन बनाए रखें: यह सुनिश्चित करें कि कोई भी व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) आपके सुरक्षित उत्पादन वातावरण से बाहर न जाए।
• विशिष्ट परिदृश्य बनाएं: ऐसे मामलों के लिए डेटा तैयार करें, जैसे कि ऐसे उपयोगकर्ता जिनके क्रेडिट कार्ड की समय सीमा समाप्त हो गई है या विशिष्ट भौगोलिक स्थान, जिन्हें उत्पादन डेटा में ढूंढना मुश्किल हो सकता है।

मांग पर सटीक डेटा उपलब्ध होने से, मैं उस "डेटा प्रतीक्षा" को दूर करने में सक्षम था जो अक्सर परीक्षण चक्रों में दिनों या हफ्तों की देरी का कारण बनती है।

सेवा वर्चुअलाइजेशन: निर्भरताएँ तैयार न होने पर भी पहले ही परीक्षण करें

आधुनिक एप्लिकेशन आंतरिक माइक्रोसेवाओं, तृतीय-पक्ष एपीआई, मेनफ्रेम और बाहरी भुगतान गेटवे जैसी निर्भरताओं के जाल पर निर्भर करते हैं। यदि इनमें से कोई एक भी अनुपलब्ध हो जाता है, तो आपका परीक्षण रुक जाता है।

यह परफॉर्मेंस टेस्टिंग में आने वाली एक आम समस्या है। आप अपनी चेकआउट प्रक्रिया का परीक्षण करना चाहते हैं, लेकिन बैंकिंग एपीआई हर लेनदेन पर शुल्क लेता है, या परीक्षण वातावरण रखरखाव के लिए बंद है।

टीमों को अनब्लॉक करने के लिए मॉकिंग सेवाएं

BlazeMeter सर्विस वर्चुअलाइजेशन आपको इन निर्भरताओं के वर्चुअल "मॉक" बनाने की सुविधा देता है। ये मॉक वास्तविक सेवा के व्यवहार, डेटा और प्रदर्शन विशेषताओं का अनुकरण करते हैं।

उदाहरण के लिए, मैं एक वर्चुअल पेमेंट गेटवे को 200 मिलीसेकंड में "सफलता" संदेश या 5 सेकंड में "टाइमआउट" त्रुटि संदेश के साथ प्रतिक्रिया देने के लिए कॉन्फ़िगर कर सकता हूँ। इससे आपको ये सुविधाएँ मिलती हैं:

• समानांतर परीक्षण करें: डेवलपर वास्तविक एपीआई के निर्माण से पहले ही वर्चुअल एपीआई के विरुद्ध अपने कोड का परीक्षण कर सकते हैं।
• अराजकता को नियंत्रित करें: धीमे नेटवर्क या त्रुटि प्रतिक्रियाओं का अनुकरण करके देखें कि आपका एप्लिकेशन विफलता को कैसे संभालता है।
• लागत घटाएं: उच्च मात्रा वाले लोड परीक्षणों के दौरान तृतीय-पक्ष सेवाओं से लगने वाले लेनदेन शुल्क से बचें।

यह क्षमता वितरित आर्किटेक्चर के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सुनिश्चित करती है कि एक भी कमी आपके पूरे रिलीज पाइपलाइन को अवरुद्ध न करे।

चाबी छीन लेना

• एपीआई और मेनफ्रेम जैसी निर्भरताएं अक्सर परीक्षण की प्रगति में बाधा डालती हैं।
• वर्चुअलाइजेशन आपको परीक्षण जारी रखने के लिए इन सेवाओं का अनुकरण करने की अनुमति देता है।
• आप उन नकारात्मक परिदृश्यों (विलंबता, त्रुटियां) का अनुकरण कर सकते हैं जिन्हें वास्तविक प्रणालियों में उत्पन्न करना कठिन होता है।

एपीआई परीक्षण और निगरानी: उत्पादन में अंतर्दृष्टि का विस्तार

आधुनिक सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर में, API आपके एप्लिकेशन की रीढ़ की हड्डी हैं। यदि आपके API विफल हो जाते हैं, तो आपका उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस भी विफल हो जाता है। प्रदर्शन परीक्षण लोड के तहत API की जाँच करता है, साथ ही यह भी सुनिश्चित करना आवश्यक है कि API सही ढंग से कार्य करता है और अपने मानकों का पालन करता है।tract.

निरंतर एपीआई सत्यापन

BlazeMeter यह टूल API लेयर तक आपकी पहुँच बढ़ाता है। इस टूल का उपयोग करके मैं रिस्पॉन्स स्ट्रक्चर, हेडर और डेटा की सटीकता को सत्यापित करने के लिए फंक्शनल API टेस्ट चला सकता हूँ। चूंकि API में कोई यूजर इंटरफेस नहीं होता, इसलिए ये टेस्ट बहुत तेजी से चलते हैं, जो इन्हें आपके CI पाइपलाइन में त्वरित फीडबैक लूप के लिए आदर्श बनाते हैं।

उत्पादन स्वास्थ्य की निगरानी

डिप्लॉयमेंट के बाद भी टेस्टिंग बंद नहीं होनी चाहिए। BlazeMeter यह आपको अपने टेस्टिंग स्क्रिप्ट को मॉनिटरिंग स्क्रिप्ट के रूप में पुनः उपयोग करने की अनुमति देता है। आप वैश्विक स्थानों से नियमित अंतराल पर अपने प्रोडक्शन API के विरुद्ध हल्के-फुल्के परीक्षण चला सकते हैं।

यह अपटाइम और लेटेंसी पर निरंतर फीडबैक प्रदान करता है। यदि कोई API धीरे प्रतिक्रिया देने लगे या त्रुटियाँ उत्पन्न करे, तो आपको तुरंत अलर्ट प्राप्त होता है। यह प्री-प्रोडक्शन टेस्टिंग और प्रोडक्शन ऑब्जर्वेबिलिटी के बीच के अंतर को पाटता है, जिससे आप ग्राहकों से पहले ही समस्याओं का पता लगा लेते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सहायता से रिपोर्टिंग और विश्लेषण: परिणामों को निर्णयों में बदलना

निरंतर परीक्षण से भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न होता है। यदि आप प्रतिदिन सैकड़ों परीक्षण करते हैं, तो उत्तीर्ण/अनुत्तीर्ण रिपोर्टों की मैन्युअल समीक्षा करना असंभव हो जाता है। यहीं पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कच्चे डेटा को उपयोगी निर्णयों में परिवर्तित करती है।

ढूँढना Signal शोर में

BlazeMeter एआई लागू करता है आपके परीक्षण परिणामों को देखने और उनमें विसंगतियों की पहचान करने में मदद करने के लिए। केवल ग्राफ़ दिखाने के बजाय, प्लेटफ़ॉर्म सामान्य व्यवहार से विचलन को उजागर कर सकता है।

उदाहरण के लिए, यदि आपका लॉगिन लेनदेन सामान्यतः 200 मिलीसेकंड में पूरा हो जाता है, लेकिन किसी विशिष्ट कमिट के बाद अचानक 500 मिलीसेकंड तक बढ़ जाता है, तो सिस्टम इस गिरावट को चिह्नित करता है। यह विभिन्न प्रकार के परीक्षणों में विफलताओं को सहसंबंधित करता है ताकि आपको यह समझने में मदद मिल सके कि क्या प्रदर्शन में अचानक वृद्धि किसी विशिष्ट कार्यात्मक त्रुटि से संबंधित है।

यह जानकारी समस्या के समाधान में लगने वाले औसत समय (MTTR) को काफी कम कर देती है। डेवलपर्स लॉग खंगालने में कम समय और कोड की वास्तविक समस्या को ठीक करने में अधिक समय व्यतीत करते हैं।

2026 में एआई-आधारित परीक्षण निर्माण

नए BlazeMeter रिलीज़ जनरेटिव एआई का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा की आवश्यकताओं से टेस्ट केस तैयार करती हैं, एपीआई प्रतिक्रियाओं के लिए अभिकथन सुझाती हैं, और अस्थिर त्रुटियों को स्वतः ठीक करती हैं। Selenium और प्लेराइट लोकेटर। इससे स्क्रिप्ट लिखने का समय कम हो जाता है और गैर-कोडर भी कार्यात्मक कवरेज में योगदान कर सकते हैं, जो रिलीज की गति बढ़ने के साथ-साथ आवश्यक हो जाता है।

ऑन-परफॉर्मेंस टेस्टिंग के रूप में प्रदर्शन परीक्षणRamp परिपक्वता तक

एक पूर्ण सतत परीक्षण रणनीति को अपनाना रातोंरात नहीं होता। यह आमतौर पर एक लंबी प्रक्रिया होती है।

1. प्रदर्शन से शुरुआत करें: अधिकांश टीमें तत्काल स्थिरता जोखिम से निपटने के लिए यहीं से शुरुआत करती हैं। वे इसका उपयोग करते हैं। BlazeMeter ओपन-सोर्स स्क्रिप्ट को बड़े पैमाने पर चलाने के लिए।
2. फंक्शनल और एपीआई जोड़ें: टीमों को एहसास हुआ कि वे कार्यात्मक सत्यापन और एपीआई जांच के लिए उन स्क्रिप्टों का पुन: उपयोग कर सकते हैं, जिससे उपकरणों का समेकन हो जाता है।
3. टेस्ट डेटा और वर्चुअलाइजेशन को एकीकृत करें: परीक्षणों को तेजी से और पहले चलाने के लिए, टीमें बाधाओं को दूर करने के लिए कृत्रिम डेटा और वर्चुअल सेवाओं को अपनाती हैं।
4. एआई के साथ विस्तार करें: जैसे-जैसे परीक्षणों की संख्या बढ़ती है, टीमें अनावश्यक जानकारी को प्रबंधित करने और गति बनाए रखने के लिए एआई-संचालित जानकारियों का उपयोग करती हैं।

उपयोग करने का लाभ BlazeMeter इसकी सबसे बड़ी खूबी यह है कि यह पूरी प्रक्रिया में सहायक है। जब मेरी ज़रूरतें अधिक जटिल हो गईं, तो मुझे नए उपकरण खरीदने या स्क्रिप्ट को माइग्रेट करने की आवश्यकता नहीं पड़ी। आप बस उसी प्लेटफ़ॉर्म के भीतर नई क्षमताओं को अनलॉक कर सकते हैं।

क्यों BlazeMeter बीट्स पॉइंट सॉल्यूशंस

आप सोच रहे होंगे, "इनमें से प्रत्येक चरण के लिए अलग-अलग, मुफ्त टूल का उपयोग क्यों न किया जाए?" हालांकि ओपन-सोर्स टूल बेहतरीन हैं, लेकिन उन्हें एक सुसंगत एंटरप्राइज वर्कफ़्लो में एक साथ जोड़ना मुश्किल और महंगा है।

DIY टूलचेन को बनाए रखने में निम्नलिखित शामिल हैं:

• बिल्ड सर्वर और लोड जनरेटर का प्रबंधन करना।
• उपकरणों को जोड़ने के लिए कस्टम ग्लू कोड लिखना।
• विभिन्न रिपोर्टों के बीच डेटा का मैन्युअल रूप से सहसंबंध स्थापित करना।
• कई विक्रेताओं के बीच सुरक्षा और अनुपालन संबंधी मामलों को संभालना।

BlazeMeter यह एक एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जो आपके लिए बुनियादी ढांचे, सुरक्षा और एकीकरण का प्रबंधन करता है। इससे कुल स्वामित्व लागत (TCO) कम हो जाती है क्योंकि आपके इंजीनियर परीक्षण उपकरणों के रखरखाव के बजाय एप्लिकेशन के परीक्षण पर ध्यान केंद्रित करते हैं। आपको ओपन सोर्स की स्वतंत्रता मिलती है (क्योंकि आप अभी भी इसका उपयोग कर सकते हैं)। JMeter, Selenium(जैसे कि , आदि) को एक एंटरप्राइज प्लेटफॉर्म की विश्वसनीयता और व्यापकता के साथ आज़माएँ। क्या आप यह देखने के लिए तैयार हैं कि आपकी परीक्षण रणनीति कितनी आगे जा सकती है? चेक आउट BlazeMeter और सही तरीके से परीक्षण शुरू करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न