BlazeMeter A teljesítménytesztelésen túl: A folyamatos tesztelés ismertetése

Amikor a csapatok először tesztelési megoldást keresnek, gyakran egy konkrét problémával kell foglalkozniuk. Talán a weboldal összeomlott egy Black Friday akció alatt, vagy a felhasználók lassú fizetési időkre panaszkodnak. Ilyenkor a teljesítménytesztelés az elsődleges. Sok szervezet a ...-hoz fordul. BlazeMeter mert arról ismert, hogy nyílt forráskódú szkripteket futtat tömegesen.

Azonban a megtekintés BlazeMeter szigorúan véve egy terheléstesztelő eszközként nem látja át a nagyobb képet. Véleményem szerint, több mint két évtizedes tapasztalattal, azt mondanám, hogy a teljesítménytesztelés gyakran az érettség kapuja, ami azt jelenti, hogy csak az első lépés. A modern szoftverfejlesztésnek olyan stratégiára van szüksége, amely a fejlesztés minden szakaszát lefedi. életciklus, nem csak a végét.

A szoftverek gyors és zavarmentes kiadása érdekében azt javaslom, hogy a csapatok az alkalmi teljesítménytesztek futtatásáról egy egységes, folyamatos tesztelési platform kiépítésére térjenek át. Ebben a cikkben azt vizsgáljuk meg, hogyan lehet túllépni az egyszerű terhelésgeneráláson. Megtanulod, hogyan építhetsz fel egy átfogó minőségi stratégiát, amely magában foglalja a funkcionális tesztelést, az API-monitorozást, a tesztadatokat és a szolgáltatásvirtualizációt – mindezt egyetlen környezetben.

Miért a teljesítménytesztelés a természetes belépési pont?

A teljesítménytesztelés a leggyakoribb kiindulópont ezen egyszerű okból kifolyólag: a teljesítményhiba nyilvános hiba. Ha egy funkcionális hiba jelenik meg, az befolyásolhatja egyetlen felhasználót, aki egy adott funkciót próbál használni. Ezért, ha teljesítményprobléma merül fel, akkor a teljes alkalmazás lelassul vagy összeomlik mindenki számára.

Mivel ezek a problémák üzletileg kritikusak, azonnali figyelmet kapnak. Amikor a csapatok terheléses tesztelésbe kezdenek, megfigyelésem szerint gyakran többet tárnak fel, mint pusztán a szerverkorlátokat. Egy nagy terheléses teszt stressztesztként működik a teljes működési folyamat számára. Gyakran feltárja a következőket:

• Tesztelési adathiányok: Rájöttél, hogy nincs elegendő egyedi felhasználói rekordod a valós forgalom szimulálásához.
• API instabilitás: Azt tapasztalod, hogy a háttérszolgáltatások sokkal hamarabb meghibásodnak, mint a front-end.
• Környezeti függőségek: Nem tesztelhetsz, mert egy harmadik féltől származó fizetési átjáró offline állapotban van.
• Kézi szűk keresztmetszetek: Napokat töltesz a naplók manuális elemzésével, hogy megtaláld a hibák kiváltó okát.

Ez a felfedezési folyamat gondolkodásmódváltást kényszerít ki. A teljesítménytesztelést nem lehet elszigetelt eseményként kezelni, amely közvetlenül a telepítés előtt történik. Ezen problémák megoldásához balra kell mozdulni, és a tesztelést a ciklus korábbi szakaszába kell helyezni. Itt válik szükségessé egy átfogó platform.

Kulcs elvezetések

• A teljesítményproblémák nagyon szembetűnőek, és gyakran ezek a fő okai annak, hogy a csapatok tesztelőeszközt keresnek.
• A terheléstesztelés mélyebb strukturális problémákat tár fel az adatokban, a környezetekben és az API-kban.
• A teljesítménytesztelés elkülönítése a fejlesztés többi részétől szűk keresztmetszeteket okoz.

BlazeMeter mint a Go-To Performance Testing Platform

Mielőtt más területekre terjeszkednénk, fontos megérteni, hogy a csapatok miért választják a BlazeMeter teljesítményteszteléshez először is. A platform lehetővé tette számomra, hogy nyílt forráskódú szkripteket futtassak, például JMeter, Gatling, és Seleniumbonyolult infrastrukturális kiépítés nélkül.

Nagyméretű tesztek egyszerű futtatása

A csapatomat elsősorban az vonzotta, hogy képesek lökettérfogat-, feszültség-, csúcs-, áteresztési és tartóssági teszteket nagymértékben lefuttatni. Emellett több millió virtuális felhasználót is szimulálhatsz a felhőből, hogy terheléstesztelhesd az alkalmazásod korlátait.

A szigorú biztonsági igényekkel rendelkező szervezetek számára a platform rugalmasságot kínál. Nyilvános felhőből tudtam teszteket futtatni a külső forgalom szimulálására, sőt privát helyszíneket is tudtam használni a tűzfalunk mögötti tesztek futtatásához. Ez a hibrid megközelítés lehetővé teszi a belső alkalmazások tesztelését anélkül, hogy azokat nyilvánosságra hoznák.

Modern DevOps folyamatokhoz készült

Észrevettem BlazeMeter közvetlenül integrálható a folyamatos integrációs (CI) eszközökkel, mint például a Jenkins, a GitHub és a Azure DevOps. A legjobb az egészben, hogy a teszt manuális indítása helyett konfigurálhattam a folyamatot úgy, hogy minden alkalommal teljesítménytesztet indítson, amikor egy fejlesztő kódot véglegesít.

Ez a megközelítés a teljesítménytesztelést kódként kezeli. A tesztkonfigurációkat a verziókövető rendszerben tárolja az alkalmazáskóddal együtt. Ez biztosítja, hogy a tesztek az alkalmazás ütemével megegyező ütemben fejlődjenek, megakadályozva a „tesztelés eltolódását”, ami gyakran előfordul a hagyományos, zárt eszközöknél.

A teljesítménytől a funkcionalitásig: A lefedettség bővítése

Miután létrehozott egy teljesítménytesztelési rutint, a következő logikus lépés a következők kezelése funkcionális tesztelésKorábban a csapatok külön eszközöket használtak erre: egyet a funkciók működésének (funkcionális) ellenőrzésére, egy másikat pedig a gyorsaságuk (teljesítmény) ellenőrzésére. Az eszközök szétszórtsága magas költségekhez és széttagolt jelentéskészítéshez vezet.

Egységes funkcionális tesztelés weben és API-kon keresztül

BlazeMeter lehetővé tette a csapatom számára, hogy újra felhasználják a teljesítménytesztelési eszközeinket a funkcionális validációhoz. Például, ha már írtál egy JMeter szkriptet, amely szimulálja a felhasználó bejelentkezését és egy termék megvásárlását egy terheléses teszthez, ugyanazt a logikát használhatja egy funkcionális teszt futtatásához.

Ez a képesség jelentősen csökkenti a karbantartási terheket. Ezért nem kellett két különálló szkriptkönyvtárat fenntartanom ugyanazokhoz a felhasználói folyamatokhoz. Azáltal, hogy ezeket a funkcionális teszteket gyakran futtatom (akár minden buildnél), észrevehető, hogy regresszió hibákat korán.

Konzisztens jelentéskészítés a teszttípusok között

Különböző eszközök használata esetén az eredmények korrelációja nehézkes. Ha egy funkcionális teszt az egyik eszközben megbukik, a teljesítményteszt pedig egy másikban romlik, időbe telik megállapítani, hogy közös-e a kiváltó okuk.

Azzal, hogy ezeket a teszteket egyetlen platformra konszolidáltam, egyetlen igazságforrásra leltem. Láthattam a funkcionális sikeres/sikertelen arányokat a teljesítménytrendek mellett. Ez az egységes nézet segít meghatározni, hogy egy friss kódmódosítás okozta-e egy funkció meghibásodását, vagy egyszerűen csak lelassította-e azt. Ezenkívül felgyorsítja a hibaelhárítási folyamatot.

Tesztadat-kezelés: A rejtett szűk keresztmetszetek megoldása

Az érvényes tesztelés egyik legnagyobb akadálya az, hogy Az információk szétdarabolódásaEgy valósághű teszt futtatásához valósághű adatokra van szükség. Nem tesztelhetsz egy 10 000 felhasználó bejelentkezési folyamatát, ha csak 50 felhasználói fiók van az adatbázisodban.

Hagyományosan a csapatok az éles környezetből az alacsonyabb szintű környezetekbe másolják az adatokat. Ez a folyamat lassú, kockázatos, és gyakran sérti az adatvédelmi szabályozásokat, például a GDPR-t vagy a HIPAA-t.

Azonnali adatlétrehozás

BlazeMeter integrált tesztadat-kezeléssel oldja meg ezt. Az éles adatok másolása helyett szintetikus adatokat generálhat, amelyek úgy néznek ki és úgy viselkednek, mint a valódi adatok, de nem tartalmaznak érzékeny információkat.

Ez lehetővé teszi, hogy:

• Méretezés könnyedén: Több ezer egyedi rekordot generálhat azonnal egy terheléses teszthez.
• Maradjon megfelelő: Gondoskodjon arról, hogy semmilyen személyazonosításra alkalmas adat (PII) ne kerüljön ki a biztonságos termelési környezetéből.
• Hozz létre konkrét forgatókönyveket: Generáljon adatokat szélső esetekre, például lejárt hitelkártyával rendelkező felhasználókra vagy meghatározott földrajzi helyekre, amelyeket nehéz lehet megtalálni az éles adatokban.

Azáltal, hogy igény szerint érvényes adatok álltak rendelkezésre, ki tudtam küszöbölni az „adatvárakozást”, amely gyakran napokkal vagy hetekkel késlelteti a tesztelési ciklusokat.

Szolgáltatásvirtualizáció: Korábbi tesztelés, még akkor is, ha a függőségek még nem állnak készen

A modern alkalmazások függőségek hálózatára támaszkodnak, mint például belső mikroszolgáltatások, harmadik féltől származó API-k, nagyszámítógépek és külső fizetési átjárók. Ha ezek közül valamelyik nem érhető el, a tesztelés leáll.

Ez egy klasszikus probléma a teljesítménytesztelésben. Tesztelni szeretnéd a fizetési folyamatodat, de a banki API minden tranzakcióért díjat számít fel, vagy a tesztkörnyezet karbantartás miatt nem működik.

Csapatok feloldásához használt szolgáltatások gúnyolódása

BlazeMeter A szolgáltatásvirtualizáció lehetővé teszi ezen függőségek virtuális „tesztjeinek” létrehozását. Ezek a tesztek a valódi szolgáltatás viselkedését, adatait és teljesítményjellemzőit szimulálják.

Például beállíthatok egy virtuális fizetési átjárót úgy, hogy 200 milliszekundumon belül „sikeres” üzenettel, vagy 5 másodpercen belül „időtúllépés” hibával válaszoljon. Ez lehetővé teszi a következőket:

• Párhuzamos tesztelés: A fejlesztők még a valódi API felépítése előtt tesztelhetik kódjukat egy virtuális API-n.
• Irányítsd a káoszt: Szimuláljon lassú hálózatokat vagy hibaüzeneteket, hogy lássa, hogyan kezeli az alkalmazás a hibákat.
• Csökkenteni a költségeket: Kerüld el a harmadik féltől származó szolgáltatások tranzakciós díjait nagy volumenű terheléses tesztek során.

Ez a képesség kritikus fontosságú az elosztott architektúrák esetében, mivel biztosítja, hogy egyetlen hiányzó darab ne blokkolja a teljes kiadási folyamatot.

Kulcs elvezetések

• Az olyan függőségek, mint az API-k és a nagyszámítógépek, gyakran blokkolják a tesztelés előrehaladását.
• A virtualizáció lehetővé teszi ezen szolgáltatások szimulálását a tesztelés folyamatossága érdekében.
• Szimulálhat olyan negatív forgatókönyveket (késés, hibák), amelyeket valós rendszerekben nehéz kiváltani.

API tesztelés és monitorozás: Az elemzések kiterjesztése az éles környezetre

A modern szoftverarchitektúrában az API-k az alkalmazás gerincét alkotják. Ha az API-k meghibásodnak, a felhasználói felület is meghibásodik. Míg a teljesítménytesztelés terhelés alatt ellenőrzi az API-t, azt is ellenőrizni kell, hogy az API megfelelően működik-e és betartja-e a szerződését.

Folyamatos API-ellenőrzés

BlazeMeter Kiterjeszti az API réteg elérését. Funkcionális API teszteket futtathatnék a válaszstruktúrák, fejlécek és adatok pontosságának ellenőrzésére ezzel az eszközzel. Mivel az API-knak nincs felhasználói felületük, ezek a tesztek rendkívül gyorsan futnak, így ideálisak gyors visszacsatolási hurkokhoz a CI-folyamatban.

Éles állapot monitorozása

A tesztelésnek nem szabad leállnia a telepítéskor. BlazeMeter lehetővé teszi a tesztelési szkriptek monitorozó szkriptekként való felhasználását. Rendszeres időközönként könnyűsúlyú teszteket futtathat az éles API-kon globális helyszínekről.

Ez folyamatos visszajelzést ad az üzemidőről és a késleltetésről. Ha egy API lassan reagál, vagy hibákat ad vissza, azonnal riasztást kap. Ez áthidalja a szakadékot az éles üzem előtti tesztelés és az éles környezetben való megfigyelhetőség között, így a problémákat még az ügyfelek előtt észreveheti.

MI-vel támogatott jelentéskészítés és elemzés: Az eredmények döntésekké alakítása

A folyamatos tesztelés hatalmas mennyiségű adatot generál. Ha naponta több száz tesztet futtatunk, a sikeres/sikertelen jelentések manuális áttekintése lehetetlenné válik. Itt alakítja át a mesterséges intelligencia (MI) a nyers adatokat cselekvésre ösztönző döntésekké.

Megtalálni a Signal a zajban

BlazeMeter alkalmazza a mesterséges intelligenciát a teszteredményeidhez, hogy segítsen azonosítani az anomáliákat. Ahelyett, hogy csak egy grafikont mutatna, a platform kiemelheti a normális viselkedéstől való eltéréseket.

Például, ha a bejelentkezési tranzakciód általában 200 ms-ot vesz igénybe, de egy adott véglegesítés után hirtelen 500 ms-ra ugrik, a rendszer jelzi ezt a romlást. Összehasonlítja a hibákat a különböző teszttípusok között, hogy segítsen megérteni, hogy a teljesítménynövekedés egy adott funkcionális hibához kapcsolódik-e.

Ez az intelligencia jelentősen csökkenti a megoldás átlagos idejét (MTTR). A fejlesztők kevesebb időt töltenek a naplók átnézésével, és több időt a tényleges kódhiba javításával.

Teljesítménytesztelés, mint az on-Ramp lejáratig

Egy teljes körű, folyamatos tesztelési stratégia bevezetése nem egyik napról a másikra történik. Ez általában egy utazás.

1. Kezdjük a teljesítménnyel: A legtöbb csapat itt kezdi, hogy egy azonnali stabilitási kockázatot kezeljen. BlazeMeter nyílt forráskódú szkriptek nagy mennyiségű futtatásához.
2. Funkcionális és API-s hozzáadása: A csapatok rájönnek, hogy ezeket a szkripteket újra felhasználhatják funkcionális ellenőrzéshez és API-ellenőrzésekhez, konszolidálva az eszközöket.
3. Tesztadatok és virtualizáció integrálása: A tesztek gyorsabb és korábbi futtatása érdekében a csapatok szintetikus adatokat és virtuális szolgáltatásokat alkalmaznak a blokkolók eltávolítására.
4. Méretezés mesterséges intelligenciával: Ahogy a tesztek mennyisége növekszik, a csapatok mesterséges intelligencia által vezérelt elemzéseket használnak a zaj kezelésére és a sebesség fenntartására.

A használat előnye BlazeMeter az, hogy ezt a teljes folyamatot támogatja. Nem kellett új eszközöket vásárolnom vagy szkripteket migrálnom, amikor az igényeim összetettebbé váltak. Egyszerűen csak új funkciókat old fel ugyanazon a platformon belül.

Miért BlazeMeter Beats Point megoldások

Felmerülhet benned a kérdés: „Miért ne használnánk ingyenes, különálló eszközöket mindegyik lépéshez?” Bár a nyílt forráskódú eszközök kiválóak, nehéz és költséges őket egy koherens vállalati munkafolyamatba illeszteni.

A barkácsolt szerszámlánc karbantartása a következőket foglalja magában:

• Build szerverek és terhelésgenerátorok kezelése.
• Egyedi ragasztókód írása eszközök összekapcsolásához.
• Adatok manuális korrelációja a különböző jelentések között.
• Biztonsági és megfelelőségi kérdések kezelése több szállítónál.

BlazeMeter egy egységes platformot kínál, amely kezeli az infrastruktúrát, a biztonságot és az integrációt. Ez alacsonyabb teljes tulajdonlási költséget (TCO) eredményez, mivel a mérnökök az alkalmazás tesztelésére koncentrálnak, nem pedig a tesztelőeszközök karbantartására. Ön megkapja a nyílt forráskód szabadságát (mivel továbbra is használhatja JMeter, Seleniumstb.) egy vállalati platform megbízhatóságával és méretezhetőségével.

Több, mint teljesítménytesztelés