Ce este testarea volumului? Învață cu exemple

⚡ Rezumat inteligent

Testarea volumului supune o aplicație unei cantități foarte mari de date pentru a vedea cum se comportă stocarea, interogările și timpii de răspuns pe măsură ce baza de date crește. Se mai numește și testare de tip flood testing și scalează datele mai degrabă decât numărul de utilizatori.

💾 Definiția de bază: Volumul de date este crescut, în timp ce încărcarea utilizatorului rămâne normală.
🔍 Verificări primare: Pierderea de date, suprascrierea silențioasă, precizia stocării și timpul de răspuns în cazul unui set mare de date.
📈 Punct de degradare: Testul localizează volumul la care stabilitatea și performanța încep să scadă.
🇧🇷 Fără testare la sarcină: Volumul scalează rândurile și dimensiunile fișierelor; sarcina scalează utilizatorii concurenți. Cele două găsesc defecte diferite.
🧪 Realismul datelor: Datele generate trebuie să respecte cheile și integritatea relațională, aceasta fiind cea mai dificilă parte a testului.
???? Caz de afaceri: Limitele de capacitate găsite înainte de lansare costă o fracțiune din aceleași limite găsite în producție.

Citește mai mult

Ce este testarea volumului?

Testarea volumului este un tip de testare software, în care software-ul este supus unui volum uriaș de date. Este denumit și ca testarea la inundații. Testarea volumului se face pentru a analiza performanța sistemului prin creșterea volumului de date din baza de date.

Cu ajutorul testării volumului, impactul asupra timpului de răspuns și comportamentului sistemului poate fi studiat atunci când este expus la un volum mare de date.

De exemplu, un serviciu de streaming muzical ar putea fi testat cu un catalog de 50 de milioane tracks și un tabel cu istoricul ascultărilor care conține miliarde de rânduri, pentru a vedea dacă interogările de căutare și recomandare returnează în continuare rezultate într-un timp acceptabil.

Rețineți distincția: testarea volumului crește cantitatea de date sistemul se menține. Creșterea numărul de utilizatori simultani este testarea la sarcină, care este un test diferit cu un obiectiv diferit.

Beneficiile testării volumului

Identificarea din timp a problemelor de capacitate evită costul mult mai mare al remedierii lor în producție
Ajută la o pornire mai rapidă a planurilor de scalabilitate
Identificarea precoce a blocajelor
Acesta asigură că sistemul dumneavoastră este acum capabil să fie utilizat în lumea reală

De ce se face testarea volumului?

Obiectivul efectuării testării volumului este de a

Verificați performanța sistemului cu volume crescânde de date din baza de date
Identificați problemele care pot apărea odată ce setul de date devine mare
Pentru a afla punctul în care stabilitatea sistemului se degradează
Testarea volumului va ajuta la identificarea capacității sistemului sau a aplicației – volum normal și mare

Cum se face testarea volumului

În testarea volumului, următoarele lucruri trebuie testate

Testați pentru a verifica dacă există pierderi de date
Verificați timpul de răspuns al sistemului
Verificați dacă datele sunt stocate corect sau nu
Verificați dacă datele sunt suprascrise fără nicio notificare
Verificați dacă avertismentele și mesajele de eroare apar efectiv atunci când se atinge o limită de volum
Verificați dacă datele de volum mare afectează viteza de procesare
Confirmați că sistemul are resursele de memorie și stocare necesare volumului
Confirmați că testul de volum acoperă întregul sistem și nu o singură componentă
Există vreun risc dacă volumul de date este mai mare decât cel specificat
Stabiliți dacă există vreo garanție că volumul de date nu va depăși maximul specificat

Cele mai bune practici pentru testarea volumului mare

Mai multe dintre practicile de mai jos sunt comune cu testarea la sarcină, deoarece cele două sunt de obicei executate în același mediu. Cele specifice volumului se referă la setul de date în sine:

Opriți toate serverele și verificați toate jurnalele
Înainte de testul de încărcare, executați manual scenariul aplicației
Pentru cele mai utile rezultate, eșalonați numărul de utilizatori
Pentru a depăși constrângerile de licență, echilibrați timpul de gândire
Fiți precauți cu noua construcție
Analizați cazul de utilizare pentru îmbunătățire odată ce a fost stabilită o valoare de referință
O repetare a anumitor părți ale testării volumului devine inevitabilă în cazul în care există un blocaj de performanță

Testarea volumului vs. testarea încărcării

Testarea volumului	Încărcarea testelor
Testarea volumului verifică cum se comportă o aplicație atunci când baza de date conține o cantitate foarte mare de date	În timpul testării de sarcină, aplicația este supusă unui anumit nivel de încărcare pentru a analiza comportamentul aplicației
Testarea volumului verifică dacă sistemul răspunde corect la un anumit volum de date. De obicei, aceasta mărește dimensiunea fișierelor și tabelelor.	Testarea încărcării verifică performanța pe măsură ce crește sarcina utilizatorilor simultani. De obicei, crește numărul de solicitări simultane.

Provocări în testarea volumului

Fragmentarea memoriei greu de generat
Generarea dinamică de chei
Relațional Integrity a datelor generate

Cum se compară acest test cu alte teste de performanță

Testarea performanței este o familie de teste care diferă prin forma sarcinii aplicate, motiv pentru care sunt atât de ușor de confundat.

Tipul testului	Ce este crescut	Întrebare îi răspunde
Testare de sarcină	Utilizatori concurenți, până la vârful așteptat	Îndeplinește obiectivele în condiții normale de trafic de vârf?
Testarea volumului	Datele păstrate în baza de date	Se descurcă pe măsură ce setul de date crește?
Testare stresanta	Încărcare peste capacitate, până la defectare	Unde se rupe și cum?
Testarea vârfurilor	Încărcați, instantaneu și extrem de	Supraviețuiește și își revine după un șoc?
Testare de anduranță	Durată, la sarcină normală	Se degradează performanța în timp?
Testarea prin imersie	Durată, resurse de urmărire	Există scurgeri de memorie sau de handle?
Testare de stabilitate	Condiții variate	Rămâne fiabil pe măsură ce condițiile se schimbă?

Distincția care contează cel mai mult aici: Testarea volumului scalează datele, testarea încărcării scalează utilizatorii. Un raport care rulează în două secunde pentru zece mii de rânduri și în două minute pentru zece milioane de rânduri are o problemă de volum, nu o problemă de încărcare, și nicio capacitate suplimentară a serverului nu o va rezolva.

Cum se generează date de testare pentru testarea volumului

Secțiunea privind provocările menționează că generarea de date realiste este partea dificilă a testării volumului. În practică se utilizează patru abordări, fiecare implicând un compromis.

Abordarea	Realism	Principalul dezavantaj
Copie a datelor de producție	Nivel	Expunerea la confidențialitate și conformitate
Copie de producție mascată	Înalt	Mascarea poate încălca integritatea referențială
Generare sintetică	Mediu	Distribuțiile pot să nu corespundă realității
Trafic de producție reluat	Înalt	Necesită infrastructură de captare

Indiferent de calea pe care o alegeți, trebuie să fie respectate trei proprietăți, altfel testul nu va măsura nimic util.

Integritate referențială. Fiecare cheie externă trebuie rezolvată. Un milion de rânduri orfane exercită motorul de stocare, dar niciodată căile de joncțiune pe care aplicația le folosește de fapt.
Cardinalitate realistă. Dacă tabelul de producție are zece milioane de rânduri pe două sute de clienți, generarea a zece milioane de rânduri pe zece milioane de clienți produce planuri de interogare complet diferite.
Distribuție realistă. Datele reale sunt distorsionate. Datele uniform aleatorii ascund partițiile active și conflictele de indecși care cauzează incidente de producție.

Un avertisment practic despre confidențialitate. Copierea datelor de producție într-un mediu de testare este cea mai frecventă cauză a unei încălcări de date în testare. Mascați câmpurile personale înainte ca copia să părăsească producția, nu ulterior.

Întrebări frecvente

Testarea volumului crește cantitatea de date din sistem, în timp ce încărcarea utilizatorilor rămâne normală. Testarea încărcării crește numărul de utilizatori concurenți, în timp ce setul de date rămâne normal. Acestea expun diferite blocaje, deci ambele sunt necesare.

Porniți de la volumul de date proiectat la sfârșitul orizontului de capacitate planificat, de obicei doi până la trei ani de creștere, apoi testați la acea cifră și dublați-o pentru a afla unde începe degradarea.

Indexuri lipsă sau ineficiente, interogări care se scalează neliniar, epuizarea spațiului de stocare, trunchierea silențioasă a câmpurilor și joburi batch al căror timp de execuție depășește fereastra disponibilă pentru acestea.

Modelele de inteligență artificială învață distribuția statistică și relațiile datelor de producție, apoi generează înregistrări sintetice care păstrează aceste proprietăți fără a expune nicio înregistrare reală a clienților.

Da, într-o oarecare măsură. Modelele adaptate la curbele de degradare măsurate extrapolează punctul de defecțiune, dar proiecția trebuie confirmată printr-o rulare reală înainte de a lua o decizie privind capacitatea.