BlazeMeter Poza testowaniem wydajności: wyjaśnienie ciągłego testowania

Kiedy zespoły po raz pierwszy szukają rozwiązania testowego, często napotykają konkretny problem, którym muszą się zająć. Być może strona internetowa uległa awarii podczas wyprzedaży z okazji Czarnego Piątku lub użytkownicy narzekają na długi czas realizacji zamówień. W takich momentach priorytetem jest testowanie wydajności. Wiele organizacji zwraca się do… BlazeMeter ponieważ jest znana z uruchamiania skryptów open-source na masową skalę.

Jednakże oglądanie BlazeMeter Określenie go jako narzędzia do testów obciążeniowych pomija szerszy kontekst. Moim zdaniem, z ponad dwudziestoletnim doświadczeniem, testy wydajnościowe są często bramą do dojrzałości, co oznacza, że ​​stanowią jedynie pierwszy krok. Współczesne dostarczanie oprogramowania wymaga strategii obejmującej każdy etap rozwoju. wifecycwe, nie tylko koniec.

Aby szybko wypuszczać oprogramowanie bez psucia pracy, sugeruję, aby zespoły przeszły od sporadycznych testów wydajnościowych do budowania ujednoliconej, ciągłej platformy testowej. W tym artykule omówimy, jak wyjść poza proste generowanie obciążenia. Dowiesz się, jak zbudować kompleksową strategię jakości obejmującą testy funkcjonalne, monitorowanie API, dane testowe i wirtualizację usług – wszystko w ramach jednego środowiska.

Dlaczego testowanie wydajności jest naturalnym punktem wejścia

Testowanie wydajności jest najczęstszą linią startu z prostego powodu: awaria wydajności jest awarią publiczną. Jeśli pojawi się błąd funkcjonalny, może on wpłynąć na jednego użytkownika próbującego skorzystać z określonej funkcji. W związku z tym, jeśli wystąpi problem z wydajnością, cała aplikacja spowolni lub ulegnie awarii u wszystkich.

Ponieważ te problemy mają krytyczne znaczenie dla firmy, zwraca się na nie natychmiastową uwagę. Kiedy zespoły rozpoczynają testy obciążeniowe, z moich obserwacji wynika, że ​​często odkrywają coś więcej niż tylko ograniczenia serwera. Test obciążeniowy działa jak test obciążeniowy dla całego procesu operacyjnego. Często ujawnia:

• Luki w danych testowych: Zdajesz sobie sprawę, że nie masz wystarczającej liczby unikalnych rekordów użytkowników, aby symulować rzeczywisty ruch.
• Niestabilność API: Okazuje się, że usługi zaplecza zawodzą na długo przed awarią front-endu.
• Zależności środowiskowe: Nie można przeprowadzić testu, ponieważ zewnętrzna bramka płatności jest offline.
• Wąskie gardła ręczne: Spędzasz dni na ręcznej analizie logów, aby znaleźć przyczynę awarii.

Ten proces odkrywania wymusza zmianę sposobu myślenia. Nie można traktować testów wydajnościowych jako odizolowanego zdarzenia, które ma miejsce tuż przed wdrożeniem. Aby rozwiązać te problemy, należy przesunąć testowanie w lewo, przesuwając je na wcześniejszy etap cyklu. W tym miejscu niezbędna staje się kompleksowa platforma.

Na wynos

• Problemy z wydajnością są bardzo widoczne i często stanowią główny powód, dla którego zespoły zaczynają szukać narzędzia do testowania.
• Testowanie obciążeniowe ujawnia głębsze problemy strukturalne w danych, środowiskach i interfejsach API.
• Odizolowanie testów wydajnościowych od reszty procesu tworzenia oprogramowania prowadzi do powstawania wąskich gardeł.

BlazeMeter jako platforma do testowania wydajności Go-To

Zanim zaczniesz działać w innych obszarach, ważne jest zrozumienie, dlaczego zespoły wybierają BlazeMeter do testowania wydajności Przede wszystkim platforma umożliwiła mi uruchamianie skryptów open-source, takich jak JMeter, Gatling i Selenium, bez konieczności skomplikowanej konfiguracji infrastruktury.

Łatwe przeprowadzanie testów na dużą skalę

Główną funkcją, która przyciągnęła mój zespół, jest możliwość przeprowadzania testów obciążeniowych, testowania przeciążeniowego, testowania skoków obciążenia, testowania absorpcji i testów wytrzymałościowych na dużą skalę. Można również symulować miliony wirtualnych użytkowników z chmury, aby testować obciążenia aplikacji.

Platforma oferuje elastyczność organizacjom o wysokich wymaganiach w zakresie bezpieczeństwa. Mogłem przeprowadzać testy z chmury publicznej, aby symulować ruch zewnętrzny, a nawet korzystać z lokalizacji prywatnych do przeprowadzania testów za naszą zaporą sieciową. To hybrydowe podejście pozwala testować aplikacje wewnętrzne bez udostępniania ich publicznie.

Zbudowany dla nowoczesnych procesów DevOps

zauważyłem to BlazeMeter integruje się bezpośrednio z narzędziami ciągłej integracji (CI), takimi jak Jenkins, GitHub i Azure DevOps. Najlepsze jest to, że zamiast ręcznie uruchamiać test, mogłem skonfigurować swój potok tak, aby uruchamiał test wydajności za każdym razem, gdy programista zatwierdzi kod.

W tym podejściu testy wydajnościowe traktowane są jak kod. Konfiguracje testów przechowywane są w systemie kontroli wersji, obok kodu aplikacji. Dzięki temu testy rozwijają się w tym samym tempie, co aplikacja, zapobiegając „dryfowaniu testów”, które często występuje w przypadku starszych, zastrzeżonych narzędzi.

Od wydajności do funkcjonalności: rozszerzanie zasięgu

Po ustaleniu rutyny testowania wydajności następnym logicznym krokiem jest zajęcie się testy funkcjonalnościTradycyjnie zespoły korzystały w tym celu z oddzielnych narzędzi: jednego do sprawdzania działania funkcji (funkcjonalności), a drugiego do sprawdzania ich szybkości (wydajności). Taka rozbieżność narzędzi prowadzi do wysokich kosztów i fragmentarycznego raportowania.

Zunifikowane testowanie funkcjonalne w sieci i interfejsach API

BlazeMeter Pozwoliło mojemu zespołowi na ponowne wykorzystanie zasobów testów wydajnościowych do walidacji funkcjonalnej. Na przykład, jeśli napisałeś już JMeter Skrypt symulujący logowanie użytkownika i zakup produktu na potrzeby testu obciążeniowego. Dokładnie tę samą logikę możesz zastosować do uruchomienia testu funkcjonalnego.

Ta możliwość znacząco zmniejsza obciążenie konserwacyjne. Dzięki temu nie musiałem utrzymywać dwóch oddzielnych bibliotek skryptów dla tych samych przepływów użytkownika. Uruchamiając te testy funkcjonalne regularnie (nawet przy każdej kompilacji), można wykryć regresja wcześnie wykrywać błędy.

Spójne raportowanie dla różnych typów testów

Używając różnych narzędzi, trudno jest korelować wyniki. Jeśli test funkcjonalny w jednym narzędziu zakończy się niepowodzeniem, a test wydajności w innym ulegnie pogorszeniu, ustalenie, czy mają wspólną przyczynę, zajmuje trochę czasu.

Konsolidując te testy na jednej platformie, znalazłem jedno źródło prawdy. Mogłem zobaczyć moje funkcjonalne wskaźniki zaliczeń/niezaliczeń oraz trendy wydajności. Ten ujednolicony widok pomaga określić, czy niedawna zmiana kodu spowodowała awarię funkcji, czy po prostu ją spowolniła. Dodatkowo przyspiesza proces rozwiązywania problemów.

Zarządzanie danymi testowymi: rozwiązywanie ukrytego wąskiego gardła

Jedną z największych przeszkód w prawidłowym testowaniu jest daneAby przeprowadzić realistyczny test, potrzebujesz realistycznych danych. Nie możesz przetestować procesu logowania dla 10 000 użytkowników, jeśli w bazie danych znajduje się tylko 50 kont użytkowników.

Tradycyjnie zespoły kopiują dane z produkcji do środowisk niższego rzędu. Proces ten jest powolny, ryzykowny i często narusza przepisy dotyczące prywatności, takie jak RODO czy HIPAA.

Tworzenie danych natychmiast

BlazeMeter rozwiązuje ten problem dzięki zintegrowanemu zarządzaniu danymi testowymi. Zamiast kopiować dane produkcyjne, można generować dane syntetyczne, które wyglądają i zachowują się jak dane rzeczywiste, ale nie zawierają żadnych poufnych informacji.

Umożliwia to:

• Skalowanie bez wysiłku: Natychmiast generuj tysiące unikalnych rekordów na potrzeby testu obciążeniowego.
• Zachowaj zgodność: Zadbaj o to, aby żadne dane osobowe nigdy nie opuściły Twojego bezpiecznego środowiska produkcyjnego.
• Utwórz konkretne scenariusze: Generuj dane dla przypadków skrajnych, takich jak użytkownicy z wygasłymi kartami kredytowymi lub określone lokalizacje geograficzne, które mogą być trudne do znalezienia w danych produkcyjnych.

Dzięki dostępowi do wiarygodnych danych na żądanie udało mi się wyeliminować „oczekiwanie na dane”, które często opóźnia cykle testowe o dni lub tygodnie.

Wirtualizacja usług: testuj wcześniej, nawet gdy zależności nie są gotowe

Nowoczesne aplikacje opierają się na sieci zależności, takich jak wewnętrzne mikrousługi, zewnętrzne interfejsy API, komputery mainframe i zewnętrzne bramki płatnicze. Jeśli któryś z nich jest niedostępny, testy zostają przerwane.

To klasyczny problem w testowaniu wydajności. Chcesz przetestować proces realizacji transakcji, ale API bankowe pobiera opłaty za każdą transakcję lub środowisko testowe jest niedostępne z powodu konserwacji.

Usługi naśladujące odblokowywanie zespołów

BlazeMeter Wirtualizacja usług pozwala tworzyć wirtualne „atrapy” tych zależności. Atrapy te symulują zachowanie, dane i charakterystykę wydajności rzeczywistej usługi.

Na przykład, mogę skonfigurować wirtualną bramkę płatności tak, aby odpowiadała w ciągu 200 milisekund komunikatem „success” lub w ciągu 5 sekund komunikatem o błędzie „timeout”. Pozwala to na:

• Testowanie równoległe: Programiści mogą testować swój kod względem wirtualnego interfejsu API jeszcze przed utworzeniem prawdziwego interfejsu API.
• Kontroluj chaos: Symuluj powolne sieci lub reakcje na błędy, aby zobaczyć, jak Twoja aplikacja radzi sobie z awariami.
• Zmniejszyć koszty: Unikaj opłat transakcyjnych pobieranych przez usługi stron trzecich podczas testów obciążenia o dużym natężeniu.

Możliwość ta jest niezwykle istotna w przypadku architektur rozproszonych, gdyż daje pewność, że żaden brakujący element nie zablokuje całego procesu wydawniczego.

Na wynos

• Zależności, takie jak interfejsy API i komputery typu mainframe, często blokują postęp testów.
• Wirtualizacja umożliwia symulowanie tych usług w celu utrzymania ciągłości testów.
• Można symulować negatywne scenariusze (opóźnienia, błędy), które trudno wywołać w rzeczywistych systemach.

Testowanie i monitorowanie API: rozszerzanie wglądu na środowisko produkcyjne

W nowoczesnej architekturze oprogramowania interfejsy API stanowią podstawę aplikacji. Jeśli interfejsy API zawiodą, interfejs użytkownika również ulegnie awarii. Podczas gdy testy wydajności sprawdzają działanie interfejsu API pod obciążeniem, należy również zweryfikować, czy działa on poprawnie i jest zgodny z umową.

Ciągła weryfikacja API

BlazeMeter Rozszerza zasięg na warstwę API. Za pomocą tego narzędzia mogłem przeprowadzać funkcjonalne testy API, aby weryfikować struktury odpowiedzi, nagłówki i dokładność danych. Ponieważ API nie mają interfejsu użytkownika, testy te działają niezwykle szybko, co czyni je idealnymi do szybkich pętli sprzężenia zwrotnego w procesie ciągłej integracji (CI).

Monitorowanie stanu produkcji

Testowanie nie powinno kończyć się po wdrożeniu. BlazeMeter Umożliwia ponowne wykorzystanie skryptów testowych jako skryptów monitorujących. Możesz regularnie uruchamiać lekkie testy interfejsów API produkcyjnych z lokalizacji globalnych.

Zapewnia to ciągły dostęp do informacji o dostępności i opóźnieniach. Jeśli API zacznie reagować powoli lub zwróci błędy, otrzymasz natychmiastowy alert. To niweluje lukę między testami przedprodukcyjnymi a możliwością obserwacji w środowisku produkcyjnym, dzięki czemu wykryjesz problemy, zanim zrobią to Twoi klienci.

Raportowanie i analiza wspomagane sztuczną inteligencją: przekształcanie wyników w decyzje

Ciągłe testowanie generuje ogromne ilości danych. Jeśli przeprowadzasz setki testów dziennie, ręczne przeglądanie raportów o zaliczonych/niezaliczonych testach staje się niemożliwe. To właśnie tutaj AI (AI) przekształca surowe dane w praktyczne decyzje.

znalezienie Signal w hałasie

BlazeMeter stosuje sztuczną inteligencję do wyników testów, aby pomóc Ci zidentyfikować anomalie. Zamiast po prostu wyświetlać wykres, platforma może wskazywać odchylenia od normalnego zachowania.

Na przykład, jeśli transakcja logowania zazwyczaj trwa 200 ms, ale nagle po określonym zatwierdzeniu przyspiesza do 500 ms, system sygnalizuje to pogorszenie. System koreluje błędy w różnych typach testów, aby pomóc Ci zrozumieć, czy skok wydajności jest związany z konkretnym błędem funkcjonalnym.

Ta inteligencja znacząco skraca średni czas rozwiązania problemu (MTTR). Programiści poświęcają mniej czasu na przeglądanie logów, a więcej na rozwiązywanie faktycznego problemu w kodzie.

Testowanie wydajności jakoRamp do dojrzałości

Wdrożenie strategii kompleksowego, ciągłego testowania nie następuje z dnia na dzień. Zazwyczaj jest to proces.

1. Zacznij od wydajności: Większość zespołów zaczyna tutaj od rozwiązania bezpośredniego ryzyka związanego ze stabilnością. Używają BlazeMeter do uruchamiania skryptów open-source na dużą skalę.
2. Dodaj funkcjonalność i API: Zespoły zdają sobie sprawę, że mogą ponownie wykorzystać te skrypty do weryfikacji funkcjonalnej i kontroli API, konsolidując narzędzia.
3. Zintegruj dane testowe i wirtualizację: Aby przeprowadzać testy szybciej i wcześniej, zespoły korzystają z syntetycznych danych i usług wirtualnych, aby usuwać blokady.
4. Skalowanie za pomocą sztucznej inteligencji: W miarę jak rośnie liczba testów, zespoły wykorzystują analizy oparte na sztucznej inteligencji, aby zarządzać szumem informacyjnym i utrzymać tempo.

Zaletą używania BlazeMeter Jest to, że wspiera całą tę podróż. Nie musiałem kupować nowych narzędzi ani migrować skryptów, gdy moje potrzeby stały się bardziej złożone. Po prostu odblokowujesz nowe możliwości w ramach tej samej platformy.

Czemu BlazeMeter Rozwiązania Beats Point

Możesz się zastanawiać: „Dlaczego po prostu nie skorzystać z darmowych, oddzielnych narzędzi na każdym z tych etapów?”. Chociaż narzędzia typu open source są doskonałe, połączenie ich w spójny przepływ pracy w przedsiębiorstwie jest trudne i kosztowne.

Utrzymanie zestawu narzędzi DIY obejmuje:

• Zarządzanie serwerami kompilacji i generatorami obciążenia.
• Pisanie niestandardowego kodu klejącego w celu łączenia narzędzi.
• Ręczne korelowanie danych pomiędzy różnymi raportami.
• Zajmowanie się kwestiami bezpieczeństwa i zgodności w przypadku wielu dostawców.

BlazeMeter oferuje ujednoliconą platformę, która zajmuje się infrastrukturą, bezpieczeństwem i integracją za Ciebie. To przekłada się na niższy całkowity koszt posiadania (TCO), ponieważ Twoi inżynierowie skupiają się na testowaniu aplikacji, a nie na utrzymaniu narzędzi testowych. Zyskujesz swobodę open source (ponieważ nadal możesz korzystać z JMeter, Selenium, itp.) z niezawodnością i skalą platformy korporacyjnej.

Uzyskaj więcej niż tylko testy wydajnościowe