BlazeMeter Bortom prestandatestning: Kontinuerlig testning förklarad

När team först letar efter en testlösning har de ofta ett specifikt problem de behöver åtgärda. Kanske kraschade webbplatsen under en Black Friday-rea, eller så klagar användare på långsamma utcheckningstider. I dessa situationer är prestandatestning prioritet. Många organisationer vänder sig till BlazeMeter eftersom det är känt för att köra öppen källkodsskript i massiv skala.

Men tittande BlazeMeter strikt sett som ett belastningstestverktyg missar den helhetsbilden. Enligt min mening, med över två decenniers erfarenhet, skulle jag säga att prestandatestning ofta är porten till mognad, vilket betyder att det bara är det första steget. Modern mjukvaruleverans behöver en strategi som täcker varje steg i utvecklingen. livscykel, inte bara slutet.

För att släppa programvara snabbt utan att det går sönder föreslår jag att teamen går från att köra enstaka prestandatester till att bygga en enhetlig, kontinuerlig testplattform. I den här artikeln ska vi utforska hur man går bortom enkel lastgenerering. Du lär dig hur du bygger en omfattande kvalitetsstrategi som täcker funktionstestning, API-övervakning, testdata och tjänstevirtualisering – allt inom en enda miljö.

Varför prestandatestning är den naturliga ingångspunkten

Prestandatestning är den vanligaste utgångspunkten av denna enkla anledning: prestandafel är ett offentligt fel. Om ett funktionellt fel uppstår kan det påverka en användare som försöker använda en specifik funktion. Därför, om ett prestandaproblem uppstår, saktar hela applikationen ner eller kraschar för alla.

Eftersom dessa problem är affärskritiska får de omedelbar uppmärksamhet. När team börjar belastningstesta, enligt min observation, avslöjar de ofta mer än bara serverbegränsningar. Ett tungt belastningstest fungerar som ett stresstest för hela din operativa pipeline. Det avslöjar ofta:

• Testdatabrister: Du inser att du inte har tillräckligt med unika användarposter för att simulera verklig trafik.
• API-instabilitet: Du upptäcker att backend-tjänster misslyckas långt innan frontend-tjänsterna gör det.
• Miljöberoenden: Du kan inte testa eftersom en tredjepartsbetalningsgateway är offline.
• Manuella flaskhalsar: Du spenderar dagar på att analysera loggar manuellt för att hitta grundorsaken till ett fel.

Denna upptäcktsprocess tvingar fram ett skifte i tänkandet. Man kan inte behandla prestandatestning som en isolerad händelse som inträffar precis före driftsättning. För att åtgärda dessa problem måste man gå åt vänster och flytta testningen tidigare i cykeln. Det är här en heltäckande plattform blir nödvändig.

Key Takeaways

• Prestandaproblem är mycket synliga och ofta den främsta anledningen till att team börjar leta efter ett testverktyg.
• Lasttestning avslöjar djupare strukturella problem i data, miljöer och API:er.
• Att isolera prestandatestning från resten av utvecklingen skapar flaskhalsar.

BlazeMeter som den självklara plattformen för prestandatestning

Innan man expanderar till andra områden är det viktigt att förstå varför team väljer BlazeMeter för prestandatestning i första hand. Plattformen tillät mig att köra skript med öppen källkod, som till exempel JMeter, Gatling och Selenium, utan komplex infrastrukturinstallation.

Kör storskaliga tester med lätthet

Den främsta förmågan som lockade mitt team var möjligheten att köra belastnings-, stress-, spik-, soak- och uthållighetstester i stor skala. Ni kan också simulera miljontals virtuella användare från molnet för att stresstesta era applikationsgränser.

För organisationer med strikta säkerhetsbehov erbjuder plattformen flexibilitet. Jag kunde köra tester från det publika molnet för att simulera extern trafik och till och med använda Private Locations för att köra tester bakom vår brandvägg. Denna hybridmetod låter dig testa interna applikationer utan att exponera dem för allmänheten.

Byggd för moderna DevOps-pipelines

jag märkte det BlazeMeter integreras direkt med verktyg för kontinuerlig integration (CI) som Jenkins, GitHub och Azure DevOps. Det bästa är att jag, istället för att manuellt starta ett test, kunde konfigurera min pipeline att utlösa ett prestandatest varje gång en utvecklare skickar kod.

Den här metoden behandlar prestandatestning som kod. Du lagrar dina testkonfigurationer i ditt versionshanteringssystem tillsammans med din applikationskod. Detta säkerställer att dina tester utvecklas i samma takt som din applikation, vilket förhindrar den "testavvikelse" som ofta uppstår med äldre proprietära verktyg.

Från prestanda till funktionalitet: Utökad täckning

När du väl har etablerat en rutin för prestandatestning är nästa logiska steg att ta itu med det funktionstestningHistoriskt sett använde team separata verktyg för detta: ett för att kontrollera om funktionerna fungerar (funktionella) och ett annat för att kontrollera om de är snabba (prestanda). Denna spridning av verktyg leder till höga kostnader och fragmenterad rapportering.

Enhetlig funktionell testning över webb och API:er

BlazeMeter tillät mitt team att återanvända våra prestandatestresurser för funktionell validering. Om du till exempel redan har skrivit en JMeter skript för att simulera en användare som loggar in och köper en produkt för ett belastningstest, kan du använda exakt samma logik för att köra ett funktionstest.

Denna funktion minskar underhållsbördan avsevärt. Därför behövde jag inte underhålla två separata skriptbibliotek för samma användarflöden. Genom att köra dessa funktionstester ofta (även på varje version) upptäcker du regression buggar tidigt.

Konsekvent rapportering över olika testtyper

När man använder olika verktyg är det svårt att korrelera resultat. Om ett funktionstest misslyckas i ett verktyg och ett prestandatest försämras i ett annat, tar det tid att avgöra om de delar en grundorsak.

Genom att samla dessa tester på en plattform hittade jag en enda källa till sanning. Jag kunde se mina funktionella godkända/underkända andelar tillsammans med mina prestandatrender. Denna enhetliga vy hjälper dig att avgöra om en nyligen genomförd kodändring orsakade att en funktion gick sönder eller helt enkelt saktade ner den. Dessutom snabbar det upp din felsökningsprocess.

Testdatahantering: Lösning av den dolda flaskhalsen

Ett av de största hindren vid valid testning är datumFör att köra ett realistiskt test behöver du realistiska data. Du kan inte testa ett inloggningsflöde för 10 000 användare om du bara har 50 användarkonton i din databas.

Traditionellt sett kopierar team data från produktion till lägre miljöer. Denna process är långsam, riskabel och bryter ofta mot integritetsregler som GDPR eller HIPAA.

Skapa data direkt

BlazeMeter löser detta med integrerad testdatahantering. Istället för att kopiera produktionsdata kan du generera syntetiska data som ser ut och beter sig som riktiga data men som inte innehåller någon känslig information.

Detta gör att du kan:

• Skala enkelt: Generera tusentals unika poster för ett belastningstest direkt.
• Håll dig uppdaterad: Se till att ingen personligt identifierbar information (PII) någonsin lämnar din säkra produktionsmiljö.
• Skapa specifika scenarier: Generera data för edge-fall, till exempel användare med utgångna kreditkort eller specifika geografiska platser, vilket kan vara svårt att hitta i produktionsdata.

Genom att ha giltig data på begäran kunde jag eliminera "dataväntan" som ofta försenar testcykler med dagar eller veckor.

Tjänstevirtualisering: Testa tidigare, även när beroenden inte är redo

Moderna applikationer är beroende av ett nätverk av beroenden, såsom interna mikrotjänster, tredjeparts-API:er, stordatorer och externa betalningsgateways. Om någon av dessa inte är tillgänglig avbryts testningen.

Detta är ett klassiskt problem inom prestandatester. Du vill testa din utcheckningsprocess, men bankens API tar betalt för varje transaktion, eller så är testmiljön nere för underhåll.

Håntjänster för att avblockera lag

BlazeMeter Med tjänstevirtualisering kan du skapa virtuella "mockuper" av dessa beroenden. Dessa mockuper simulerar beteendet, data och prestandaegenskaperna hos den verkliga tjänsten.

Till exempel skulle jag kunna konfigurera en virtuell betalningsgateway så att den svarar inom 200 millisekunder med ett "lyckades"-meddelande, eller inom 5 sekunder med ett "timeout"-fel. Detta gör att du kan:

• Testa parallellt: Utvecklare kan testa sin kod mot ett virtuellt API innan det riktiga API:et ens är byggt.
• Kontrollera kaoset: Simulera långsamma nätverk eller felsvar för att se hur din applikation hanterar fel.
• Reducera kostnader: Undvik transaktionsavgifter från tredjepartstjänster under belastningstester med hög volym.

Den här funktionen är avgörande för distribuerade arkitekturer eftersom den säkerställer att en saknad del inte blockerar hela din release-pipelin.

Key Takeaways

• Beroenden som API:er och stordatorer blockerar ofta testningsförloppet.
• Virtualisering låter dig simulera dessa tjänster för att hålla testningen igång.
• Du kan simulera negativa scenarier (latens, fel) som är svåra att utlösa i verkliga system.

API-testning och övervakning: Utöka insikterna i produktionen

I modern mjukvaruarkitektur är API:er ryggraden i din applikation. Om dina API:er fallerar, fallerar även ditt användargränssnitt. Medan prestandatestning kontrollerar API:et under belastning måste du också verifiera att API:et fungerar korrekt och följer sitt kontrakt.

Kontinuerlig API-verifiering

BlazeMeter utökar din räckvidd till API-lagret. Jag skulle kunna köra funktionella API-tester för att validera svarsstrukturer, rubriker och datanoggrannhet med hjälp av det här verktyget. Eftersom API:er inte har något användargränssnitt körs dessa tester extremt snabbt, vilket gör dem idealiska för snabba feedback-loopar i din CI-pipeline.

Övervakning av produktionshälsa

Testningen bör inte avbrytas när du driftsätter. BlazeMeter låter dig återanvända dina testskript som övervakningsskript. Du kan köra lättviktstester mot dina produktions-API:er med jämna mellanrum från globala platser.

Detta ger kontinuerlig feedback om drifttid och latens. Om ett API börjar svara långsamt eller returnerar fel får du omedelbart en varning. Detta överbryggar klyftan mellan förproduktionstestning och produktionsobservabilitet, så att du upptäcker problem innan dina kunder gör det.

AI-assisterad rapportering och analys: Omvandla resultat till beslut

Kontinuerlig testning genererar en enorm mängd data. Om du kör hundratals tester per dag blir det omöjligt att manuellt granska rapporter om godkända/icke godkända. Det är här artificiell intelligens (AI) omvandlar rådata till handlingsbara beslut.

Att hitta Signal i bruset

BlazeMeter tillämpar AI till dina testresultat för att hjälpa dig identifiera avvikelser. Istället för att bara visa dig ett diagram kan plattformen markera avvikelser från normalt beteende.

Om din inloggningstransaktion till exempel vanligtvis tar 200 ms men plötsligt hoppar till 500 ms efter en specifik commit, flaggar systemet denna försämring. Det korrelerar fel mellan olika testtyper för att hjälpa dig att förstå om en prestandaökning är relaterad till ett specifikt funktionsfel.

Denna information minskar avsevärt den genomsnittliga tiden till lösning (MTTR). Utvecklare lägger mindre tid på att gräva igenom loggar och mer tid på att åtgärda själva kodproblemet.

Prestandatestning som On-Ramp till mognad

Att anta en strategi för fullständig kontinuerlig testning sker inte över en natt. Det är oftast en resa.

1. Börja med prestanda: De flesta team börjar här för att hantera en omedelbar stabilitetsrisk. De använder BlazeMeter att köra skript med öppen källkod i stor skala.
2. Lägg till funktionalitet och API: Team inser att de kan återanvända dessa skript för funktionell verifiering och API-kontroller, vilket konsoliderar verktyg.
3. Integrera testdata och virtualisering: För att köra tester snabbare och tidigare använder team syntetisk data och virtuella tjänster för att ta bort blockerare.
4. Skala med AI: Allt eftersom testvolymen växer använder team AI-drivna insikter för att hantera bruset och bibehålla hastigheten.

Fördelen med att använda BlazeMeter är att den stöder hela den här resan. Jag behövde inte köpa nya verktyg eller migrera skript när mina behov blev mer komplexa. Du låser helt enkelt upp nya funktioner inom samma plattform.

Varför BlazeMeter Beats Point-lösningar

Du kanske undrar: ”Varför inte bara använda gratis, separata verktyg för vart och ett av dessa steg?” Även om verktyg med öppen källkod är utmärkta, är det svårt och kostsamt att sammanfoga dem till ett sammanhängande arbetsflöde för företaget.

Att underhålla en gör-det-själv-verktygskedja innebär att:

• Hantera byggservrar och belastningsgeneratorer.
• Skriva anpassad limkod för att koppla ihop verktyg.
• Manuell korrelation av data mellan olika rapporter.
• Hantera säkerhet och efterlevnad hos flera leverantörer.

BlazeMeter erbjuder en enhetlig plattform som hanterar infrastruktur, säkerhet och integration åt dig. Detta resulterar i en lägre total ägandekostnad (TCO) eftersom dina ingenjörer fokuserar på att testa applikationen, inte på att underhålla testverktygen. Du får friheten med öppen källkod (eftersom du fortfarande kan använda JMeter, Selenium, etc.) med tillförlitligheten och skalan hos en företagsplattform.

Få mer än prestandatestning