BlazeMeter Помимо тестирования производительности: объяснение непрерывного тестирования.

Когда команды впервые ищут решение для тестирования, у них часто есть конкретная проблема, которую необходимо решить. Возможно, веб-сайт завис во время распродажи в Черную пятницу, или пользователи жалуются на медленную обработку заказов. В такие моменты приоритетом становится тестирование производительности. Многие организации обращаются к... BlazeMeter потому что известно, что оно запускает скрипты с открытым исходным кодом в огромных масштабах.

Однако просмотр BlazeMeter Использование только инструментов нагрузочного тестирования упускает из виду более широкую картину. На мой взгляд, исходя из более чем двадцатилетнего опыта, тестирование производительности часто является лишь первым шагом к зрелости. Современная разработка программного обеспечения требует стратегии, охватывающей каждый этап разработки. Жизненный циклне только конец.

Чтобы быстро выпускать программное обеспечение без сбоев, я предлагаю командам перейти от проведения периодических тестов производительности к созданию единой платформы непрерывного тестирования. В этой статье мы рассмотрим, как выйти за рамки простой генерации нагрузки. Вы узнаете, как разработать комплексную стратегию обеспечения качества, охватывающую функциональное тестирование, мониторинг API, тестовые данные и виртуализацию сервисов — всё в рамках единой среды.

Почему тестирование производительности — это естественная отправная точка

Тестирование производительности — наиболее распространенный отправной пункт по простой причине: сбой в работе — это публичный сбой. Если обнаруживается функциональная ошибка, она может повлиять на одного пользователя, пытающегося использовать определенную функцию. Следовательно, если возникает проблема с производительностью, то все приложение замедляется или зависает у всех.

Поскольку эти проблемы имеют критически важное значение для бизнеса, им уделяется немедленное внимание. Как я заметил, когда команды начинают нагрузочное тестирование, они часто обнаруживают не только ограничения сервера. Интенсивное нагрузочное тестирование действует как стресс-тест для всего вашего операционного процесса. Оно часто выявляет:

• Пробелы в тестовых данных: Вы понимаете, что у вас недостаточно уникальных записей о пользователях, чтобы смоделировать реальный трафик.
• Нестабильность API: Вы обнаружите, что серверные службы выходят из строя задолго до того, как это произойдет с клиентской частью.
• Зависимости среды: Проверить невозможно, поскольку сторонний платежный шлюз недоступен.
• Ручные узкие места: Вы тратите дни на ручной анализ журналов, чтобы найти первопричину сбоя.

Этот процесс обнаружения заставляет изменить мышление. Нельзя рассматривать тестирование производительности как изолированное событие, происходящее непосредственно перед развертыванием. Для решения этих проблем необходимо сместить тестирование на более ранние этапы цикла. Именно здесь становится необходима комплексная платформа.

Основные выводы

• Проблемы с производительностью легко заметить, и зачастую именно по этой причине команды начинают искать инструмент для тестирования.
• Нагрузочное тестирование выявляет более глубокие структурные проблемы в данных, средах и API.
• Изоляция тестирования производительности от остальной части процесса разработки создает узкие места.

BlazeMeter как ведущая платформа для тестирования производительности

Прежде чем переходить к другим областям, важно понять, почему команды выбирают именно этот подход. BlazeMeter для тестирования производительности Во-первых. Платформа позволила мне запускать скрипты с открытым исходным кодом, такие как... JMeterГатлинг и Seleniumбез сложной настройки инфраструктуры.

Проводите крупномасштабные тесты с легкостью.

Главная возможность, которая привлекла мою команду, — это проведение масштабных тестов на нагрузку, стресс-тестов, пиковых нагрузок, длительных нагрузок и выносливости. Также можно имитировать миллионы виртуальных пользователей из облака для стресс-тестирования пределов возможностей приложения.

Для организаций со строгими требованиями к безопасности платформа предлагает гибкость. Я смог запускать тесты из публичного облака, чтобы имитировать внешний трафик, и даже использовать частные местоположения для запуска тестов за нашим брандмауэром. Такой гибридный подход позволяет тестировать внутренние приложения, не раскрывая их для публики.

Создано для современных конвейеров DevOps.

Я заметил, что BlazeMeter напрямую интегрируется с инструментами непрерывной интеграции (CI), такими как Jenkins, GitHub и Azure DevOps. Самое приятное то, что вместо ручного запуска теста я могу настроить свой конвейер так, чтобы он запускал тест производительности каждый раз, когда разработчик вносит изменения в код.

Этот подход рассматривает тестирование производительности как код. Вы храните конфигурации тестов в системе контроля версий вместе с кодом приложения. Это гарантирует, что ваши тесты развиваются в том же темпе, что и ваше приложение, предотвращая «дрейф тестов», который часто происходит с устаревшими проприетарными инструментами.

От производительности к функциональности: расширение охвата

После того как вы разработали процедуру тестирования производительности, следующим логическим шагом является решение следующих задач: функциональное тестированиеИсторически сложилось так, что команды использовали для этого отдельные инструменты: один для проверки работоспособности функций (функциональная проверка), а другой — для проверки их скорости (проверка производительности). Такое разрозненное использование инструментов приводит к высоким затратам и фрагментированной отчетности.

Единое функциональное тестирование веб-приложений и API.

BlazeMeter Это позволило моей команде повторно использовать наши ресурсы для тестирования производительности при функциональной проверке. Например, если вы уже написали JMeter Для нагрузочного тестирования можно использовать скрипт, имитирующий вход пользователя в систему и покупку товара; ту же самую логику можно использовать для функционального тестирования.

Эта возможность значительно снижает нагрузку на обслуживание. Поэтому мне не нужно было поддерживать две отдельные библиотеки скриптов для одних и тех же пользовательских сценариев. Частое выполнение этих функциональных тестов (даже при каждой сборке) позволяет выявлять проблемы. регресс Насекомые появляются на ранней стадии.

Единообразная отчетность по всем типам тестов

При использовании разных инструментов сопоставление результатов затруднительно. Если функциональный тест не проходит в одном инструменте, а тест производительности показывает ухудшение результатов в другом, требуется время, чтобы определить, есть ли у них общая причина.

Объединив эти тесты на одной платформе, я получил единый источник достоверной информации. Я смог увидеть свои показатели успешности/неуспешности функциональных тестов наряду с тенденциями производительности. Такое единое представление помогает определить, привело ли недавнее изменение кода к сбою функции или просто замедлило ее работу. Кроме того, это ускоряет процесс поиска и устранения неисправностей.

Управление тестовыми данными: решение скрытого узкого места

Одной из самых больших проблем на пути к достоверному тестированию является даннымДля проведения реалистичного теста необходимы реалистичные данные. Вы не сможете протестировать процесс авторизации для 10 000 пользователей, если в вашей базе данных всего 50 учетных записей.

Традиционно команды копируют данные из производственной среды в резервные. Этот процесс медленный, рискованный и часто нарушает правила защиты конфиденциальности, такие как GDPR или HIPAA.

Мгновенное создание данных

BlazeMeter Эта проблема решается за счет интегрированного управления тестовыми данными. Вместо копирования производственных данных вы можете генерировать синтетические данные, которые выглядят и ведут себя как реальные данные, но не содержат конфиденциальной информации.

Это позволяет:

• Масштабируйте без усилий: Мгновенно сгенерируйте тысячи уникальных записей для нагрузочного тестирования.
• Соблюдайте требования: Обеспечьте, чтобы никакая персональная идентифицирующая информация (PII) никогда не покидала вашу защищенную производственную среду.
• Создайте конкретные сценарии: Сгенерируйте данные для нестандартных случаев, таких как пользователи с просроченными кредитными картами или пользователи из определенных географических регионов, которые может быть сложно найти в рабочих данных.

Благодаря возможности получать достоверные данные по запросу, мне удалось устранить «ожидание данных», которое часто задерживает циклы тестирования на дни или недели.

Виртуализация сервисов: тестирование на ранних этапах, даже если зависимости еще не готовы.

Современные приложения зависят от множества компонентов, таких как внутренние микросервисы, API сторонних разработчиков, мэйнфреймы и внешние платежные шлюзы. Если хотя бы один из них недоступен, тестирование прекращается.

Это классическая проблема в тестировании производительности. Вы хотите протестировать процесс оформления заказа, но банковский API взимает плату за каждую транзакцию, или тестовая среда недоступна из-за технического обслуживания.

Использование сервисов-имитаторов для разблокировки команд

BlazeMeter Виртуализация сервисов позволяет создавать виртуальные «имитации» этих зависимостей. Эти имитации моделируют поведение, данные и характеристики производительности реального сервиса.

Например, я могу настроить виртуальный платежный шлюз так, чтобы он отвечал сообщением «успех» через 200 миллисекунд или сообщением об ошибке «тайм-аут» через 5 секунд. Это позволяет:

• Проведите параллельное тестирование: Разработчики могут тестировать свой код на виртуальном API еще до того, как будет создан реальный API.
• Возьмите хаос под контроль: Смоделируйте медленную работу сети или ошибки, чтобы увидеть, как ваше приложение обрабатывает сбои.
• Снижение затрат: Избегайте комиссий за транзакции от сторонних сервисов во время тестирования с высокой нагрузкой.

Эта возможность имеет решающее значение для распределенных архитектур, поскольку гарантирует, что отсутствие одного элемента не заблокирует весь конвейер выпуска.

Основные выводы

• Зависимости, такие как API и мэйнфреймы, часто препятствуют прогрессу тестирования.
• Виртуализация позволяет имитировать работу этих сервисов, обеспечивая непрерывность тестирования.
• Вы можете моделировать негативные сценарии (задержки, ошибки), которые трудно воспроизвести в реальных системах.

Тестирование и мониторинг API: расширение возможностей анализа данных для производственной среды.

В современной архитектуре программного обеспечения API являются основой вашего приложения. Если ваши API дают сбой, ваш пользовательский интерфейс тоже перестаёт работать. Помимо проверки производительности, которая проверяет API под нагрузкой, вам также необходимо убедиться, что API функционирует корректно и соответствует своему контракту.

Непрерывная проверка API

BlazeMeter Расширяет ваши возможности на уровень API. С помощью этого инструмента я могу запускать функциональные тесты API для проверки структуры ответов, заголовков и точности данных. Поскольку у API нет пользовательского интерфейса, эти тесты выполняются чрезвычайно быстро, что делает их идеальными для быстрой обратной связи в вашем конвейере CI.

Мониторинг состояния производственных процессов

Тестирование не должно прекращаться после развертывания. BlazeMeter Это позволяет использовать ваши тестовые скрипты в качестве скриптов мониторинга. Вы можете запускать облегченные тесты для ваших производственных API через регулярные интервалы времени из глобальных местоположений.

Это обеспечивает непрерывную обратную связь о времени безотказной работы и задержке. Если API начинает медленно отвечать или возвращает ошибки, вы немедленно получаете оповещение. Это устраняет разрыв между предпроизводственным тестированием и мониторингом в производственной среде, позволяя выявлять проблемы до того, как их заметят ваши клиенты.

Отчетность и анализ с использованием ИИ: превращение результатов в решения.

Непрерывное тестирование генерирует огромный объем данных. Если вы проводите сотни тестов в день, ручная проверка отчетов о прохождении/непрохождении становится невозможной. Именно здесь искусственный интеллект (ИИ) преобразует необработанные данные в практические решения.

Поиск Signal в шуме

BlazeMeter применяет ИИ Чтобы помочь вам выявить аномалии, платформа может не только показывать график, но и выделять отклонения от нормы.

Например, если ваша транзакция входа в систему обычно занимает 200 мс, но внезапно увеличивается до 500 мс после определенного подтверждения, система отмечает это ухудшение. Она сопоставляет сбои в различных типах тестов, чтобы помочь вам понять, связан ли скачок производительности с конкретной функциональной ошибкой.

Эта интеллектуальная функция значительно сокращает среднее время устранения неполадок (MTTR). Разработчики тратят меньше времени на изучение логов и больше времени на исправление неполадок в коде.

Тестирование производительности как метод, используемый в режиме реального времени.Ramp до зрелости

Внедрение полноценной стратегии непрерывного тестирования не происходит в одночасье. Обычно это длительный процесс.

1. Начните с производительности: Большинство команд начинают именно с этого, чтобы устранить непосредственный риск для стабильности. Они используют BlazeMeter для запуска скриптов с открытым исходным кодом в больших масштабах.
2. Добавить функциональные возможности и API: Команды понимают, что могут повторно использовать эти скрипты для функциональной проверки и проверки API, тем самым консолидируя инструменты.
3. Интеграция тестовых данных и виртуализации: Для более быстрого и раннего проведения тестов команды используют синтетические данные и виртуальные сервисы, чтобы устранить препятствия.
4. Масштабирование с помощью ИИ: По мере роста объёма тестирования команды используют аналитические данные, полученные с помощью ИИ, для управления шумом и поддержания скорости.

Преимущество использования BlazeMeter Главное, что она поддерживает весь этот процесс. Мне не пришлось покупать новые инструменты или переносить скрипты, когда мои потребности стали более сложными. Вы просто открываете новые возможности в рамках той же платформы.

почему BlazeMeter Beats Point Solutions

Вы можете задаться вопросом: «Почему бы просто не использовать бесплатные отдельные инструменты для каждого из этих этапов?» Хотя инструменты с открытым исходным кодом превосходны, объединить их в целостный корпоративный рабочий процесс сложно и дорого.

Поддержание в рабочем состоянии набора инструментов для самостоятельного использования включает в себя:

• Управление серверами сборки и генераторами нагрузки.
• Разработка собственного связующего кода для соединения инструментов.
• Ручная корреляция данных между различными отчетами.
• Обеспечение безопасности и соответствия нормативным требованиям при работе с различными поставщиками.

BlazeMeter Предлагает единую платформу, которая берет на себя инфраструктуру, безопасность и интеграцию. Это приводит к снижению общей стоимости владения (TCO), поскольку ваши инженеры сосредотачиваются на тестировании приложения, а не на поддержке инструментов тестирования. Вы получаете свободу открытого исходного кода (поскольку вы по-прежнему можете использовать JMeter, Seleniumи т. д.) с надежностью и масштабируемостью корпоративной платформы.

Получите больше, чем просто тестирование производительности.