Весь процесс построения теста производительности при непрерывном тестировании
Весь процесс построения теста производительности при непрерывном тестировании

Непрерывное тестирование — этоОбслуживание всего жизненного цикла программного обеспеченияметоды тестирования,покрытыйЮниты, пользовательский интерфейс, функции, производительность и т. д.Метод испытания。Эта статья в основном посвящена определенной компании.(В дальнейшем именуемыйAпредприятие)из Тестирование Чтобы расширить объяснение, возьмите построение производительности в качестве примера.

Aпредприятие Интерьер завершен.стандартныйизменятьизПолноканальная платформа для стресс-тестированияиТрубопровод Дженкинса,Путем стыковки Полноканальная платформа для стресс-тестированияизOpenAPI,Aпредприятие Осуществленный Тестирование Замкнутый цикл всего процесса производительности:

Создайте тестовое требование на сборочной линии компании А.,Информационная сессияАвтоматически синхронизироваться сПолноканальная платформа для стресс-тестированиясередина,иСоздайте план тестированияИнженеры-испытатели будут в соответствии с потребностями,В Полноканальной платформа для стресс-тестированиясерединаПишите и отлаживайте сценарии, а также создавайте тестовые сайты.

После завершения строительства сцены,Инженеры по тестированию могут напрямую получить все сценарии тестирования для этой тестовой задачи из конвейера.,Выполняйте стресс-тестирование по требованию。После завершения стресс-теста,Полноканальная платформа для стресс-тестированияавтоматически перейдет вAпредприятиеизсборочная линияСинхронизируйте эти данные испытаний под давлением,нравитьсяПрошел ли этот стресс-тест, TPS и время откликасколько?,Проверенный сервисизКакова загрузка ЦП и памяти? Соответствуют ли они ожиданиям?Просьба подождать。Конвейер обнаружит эти данные,нравитьсяСоответствует целям этого теста,считается достигнутымточныйстандартный。Если он не соответствует требованиям, он будет считаться неудавшимся.

Когда команде разработчиков необходимо представить требования к тестированию,Вы можете напрямую выбрать соответствующую сцену для выполнения Инженером-разработчиком.,Больше не нужно ездить инженерам по тестированию。нравиться Нужно ориентироваться на исторические сценыруководитьвозвращаться,Вы также можете выбрать соответствующую сцену для выполнения в конвейере.

Подключите конвейер к платформе тестирования производительности.,Значительно улучшены возможности инженеров-испытателей по записи полевых испытаний.изэффективность。в то же времярасширить возможностичастьИнженер-разработчикруководитьРегрессия теста производительности,Автоматически определять, выполняются ли требования,сформированныйОпределенный тест на способность переключаться влево

При непрерывном тестировании тестирование производительности является ключевым компонентом обеспечения соответствия программной системы ожидаемым требованиям к производительности. Он не только фокусируется на функциональной корректности кода, но также гарантирует, что приложение может стабильно работать в таких условиях, как высокая нагрузка и одновременный доступ пользователей. Основываясь на вышеизложенном, мы можем разделить весь процесс тестирования производительности на следующие этапы:

1. Планирование и анализ спроса

Установите цели. Во-первых, вам необходимо уточнить цели тестирования производительности, включая ключевые показатели, такие как максимальное количество одновременно работающих пользователей, время отклика и пропускная способность.

План: создайте подробный план тестирования производительности, чтобы определить объем тестирования, распределение ресурсов и сроки. Кроме того, необходимо определить критерии приемлемости производительности и соглашения об уровне обслуживания (SLA) или цели уровня обслуживания (SLO), чтобы гарантировать, что у команды есть общее понимание ожидаемых результатов.

2. Настройте тестовую среду.

Подготовка среды: создайте тестовую среду, максимально приближенную к производственной среде, что может включать в себя вопросы конфигурации оборудования, сетевой архитектуры и т. д.

Подготовка данных: подготовьте реальные или смоделированные наборы данных, чтобы гарантировать, что данные во время теста могут отражать фактическое использование. В то же время необходимо спланировать стратегию очистки данных, чтобы предотвратить влияние устаревших данных на последующее тестирование.

3. Разработка теста производительности

Разработка сценариев. Разработайте конкретные сценарии тестирования на основе бизнес-процессов и моделей поведения пользователей, например моделирование действий пользователей в часы пик.

Разработка сценариев. Используйте инструменты тестирования производительности (такие как JMeter, LoadRunner и т. д.) для написания или записи тестовых сценариев. Эти сценарии должны быть способны точно имитировать действия пользователя и обрабатывать различные условия нагрузки.

4. Исполнение и мониторинг

Выполнить тест: Выполните тест производительности согласно установленному плану и наблюдайте за производительностью системы, постепенно увеличивая количество виртуальных пользователей.

Мониторинг в реальном времени: внимательно отслеживайте различные показатели производительности во время процесса тестирования, такие как загрузка ЦП, использование памяти, задержка в сети и т. д., чтобы своевременно обнаруживать потенциальные проблемы.

5. Анализ результатов и отчетность.

Анализ данных. Собирайте и анализируйте тестовые данные, чтобы определить, где находятся узкие места в производительности и как производительность системы меняется при различных нагрузках.

Напишите отчет: систематизируйте результаты тестирования и сформируйте формальный отчет, включающий обзор теста, обнаруженные проблемы, предложения по улучшению и т. д.

6. Настройка и оптимизация

Настройка производительности: целевая оптимизация проблем, обнаруженных во время тестирования, которая может включать корректировку уровня кода или улучшение инфраструктуры.

Итеративное тестирование. После оптимизации снова выполните тестирование производительности, чтобы убедиться, что изменения эффективно решили предыдущие проблемы.

7. Автоматизация в непрерывной интеграции/непрерывном развертывании (CI/CD)

Автоматизированная интеграция. Включите тестирование производительности в конвейер CI/CD, чтобы гарантировать, что соответствующий тест производительности может автоматически запускаться после каждой отправки кода, и обеспечить быструю обратную связь о любых изменениях, которые могут привести к снижению производительности.

Интеллектуальный выбор тестовых примеров. По мере роста вашего проекта можно использовать интеллектуальный подход для выбора наиболее репрезентативных тестовых примеров, тем самым повышая эффективность без ущерба для покрытия.

8. Обслуживание и обновления

Регулярные проверки. Регулярно оценивайте эффективность существующих стратегий тестирования производительности и при необходимости вносите коррективы для адаптации к новым стекам технологий или потребностям бизнеса.

Обновление инструментов. Поддерживайте актуальность используемых версий инструментов тестирования производительности и зависимых от них библиотек, чтобы получить новейшую функциональную поддержку и гарантии безопасности.

Посредством такого комплексного и систематического тестирования производительности и процесса создания организации могут постоянно отслеживать и улучшать производительность своих продуктов на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения, тем самым гарантируя, что продукты, в конечном итоге доставленные пользователям, будут иметь хороший пользовательский опыт.

Если после прочтения вы найдете что-то полезное, подписывайтесь, ставьте лайки, делитесь и т. д.! ! !

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose