Il test di picco è un modo per preparare i sistemi a un’improvvisa corsa di attività, ad esempio un traffico web istantaneo e massiccio che potrebbe causare l’arresto anomalo del sistema.
Ti permette di scoprire il comportamento del sistema. Ciò include se si bloccherà, rallenterà e il tempo necessario per tornare alla normalità. Le aziende stanno incorporando test di picco nelle loro routine di test applicativi per enumerare le aree deboli negli ambienti di produzione.
Accumulando risultati, gli sviluppatori acquisiscono informazioni su dove e quando l’applicazione fallisce e sugli strumenti necessari per ottimizzare le prestazioni.
Come parte del ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC), i test di picco eliminano componenti software importanti come velocità, affidabilità e scalabilità. Questo pezzo riguarda il test di picco, perché ne hai bisogno, come funziona e i suoi vantaggi. Scoprirai anche alcuni strumenti per iniziare senza problemi con i test di picco.
Sommario:
Cos’è lo Spike Test?
Il test di picco è uno dei metodi di test delle prestazioni che comporta il bombardamento di un’applicazione o di un sito Web con picchi di carico. Ad esempio, puoi aumentare il numero di richieste a livelli stressanti, diminuirlo e testare continuamente per valutare le prestazioni del sistema.
A differenza dei test di carico, in cui al sistema vengono applicati carichi uniformi, i test di picco sono flessibili. Puoi avere mille richieste in un minuto e il successivo raddoppiarle e così via. Tuttavia, i test di picco vengono eseguiti solo in ambienti di test, mantenendo l’applicazione principale in esecuzione e intatta.
Poiché le applicazioni del mondo reale non ricevono traffico a una velocità costante, i test di picco svelano colli di bottiglia, problemi di scalabilità e modalità di ripristino del sistema. In un contesto aziendale, i test di picco ti consentono di prepararti per eventi come grandi vendite flash, registrazioni di alto profilo per allestimenti pubblici, collaborazioni con influencer come campagne di marketing e gestione di prodotti in edizione limitata.
Afferma che il tuo sistema è in grado di gestire senza problemi i picchi di traffico ed è particolarmente utile per le aziende che eseguono processi ad alto traffico come vendite e registrazioni. È un modo per mantenere un’esperienza utente positiva rafforzando al contempo l’affidabilità del sistema.
Il test di picco presenta numerosi vantaggi, tra cui la determinazione degli effetti di picchi imprevisti negli utenti, la scoperta degli estremi che un’applicazione può gestire oltre il carico designato e la possibilità di eliminare le interruzioni del software in caso di carichi utente superiori ai livelli massimi.
Test di picco e altri test delle prestazioni
Nel contesto dei test delle prestazioni, il picco è un sottoinsieme e un fratello di altre valutazioni come i test di carico, stress e resistenza. Per i test di carico, le prestazioni del sistema vengono valutate con un carico prestabilito.
Per verificare la scalabilità lineare tramite test di carico, le prestazioni di un’applicazione dovrebbero presentare una varianza pari a zero con l’aumento degli utenti. La scalabilità viene valutata controllando le risposte del server all’invio dei moduli del browser; individuare i cambiamenti delle prestazioni nel tempo, testare le funzioni che falliscono a carichi elevati e identificare i problemi di latenza di rete sulle funzioni delle applicazioni web.
Oppure prendi in considerazione lo stress test, che utilizza carichi elevati per determinare la risposta dell’applicazione, mostrare le funzionalità dell’applicazione web che falliscono, tenere traccia di moduli e collegamenti che funzionano in modo diverso e osservare come funziona l’applicazione dopo un arresto anomalo del sistema o un guasto dei componenti.
Pertanto, lo stress test valuta la risposta del sistema a condizioni prossime al punto di rottura. E con il Soak Test (o test di resistenza), osservi le prestazioni di un sistema nel tempo. I soak test cercheranno parametri come l’utilizzo della memoria per rivelare perdite di memoria e altri problemi di prestazioni.
Come funziona il test di picco
Il processo di test di picco può essere riassunto in tre passaggi significativi. La prima è la simulazione del carico, in cui i picchi nell’attività dell’utente vengono attuati aumentando l’attività o il numero di richieste. Segue la raccolta dei dati e vengono raccolti i parametri delle prestazioni come tempi di risposta, utilizzo delle risorse di carico e tassi di errore. Infine, un’analisi dovrebbe rivelare quanto bene il sistema affronta l’aumento del carico.
Poiché il processo è procedurale, è necessario seguire tutte le fasi per ottenere un processo di test di qualità. Inizia configurando un ambiente di test in base alle tue specifiche esigenze aziendali. Garantisce inoltre che nessuno sia coinvolto nell’ambiente live durante l’esecuzione del test di picco.
Successivamente, determina il carico estremo: il numero massimo di utenti supportati contemporaneamente in un’applicazione. Aumentare bruscamente il carico fino al picco. Questo può essere fatto utilizzando gli strumenti di performance web. Con il carico massimo applicato nel punto di picco, controlla le prestazioni del sistema, monitorando se si blocca o sopravvive.
Andando avanti, ridurre rapidamente il carico a zero o al minimo. Analizza il comportamento del sistema a carico zero, osservando se si blocca (o meno). Come ultimo passaggio, è necessario analizzare il grafico delle prestazioni.
Aumentando e diminuendo istantaneamente il carico del sistema, si forma un picco. Il picco viene ora analizzato per tenere traccia dei parametri, inclusi errori, tempo impiegato e utenti virtuali. Seguendo questi passaggi, gli ingegneri di test possono rilevare gli errori di un’applicazione e segnalarli agli sviluppatori, che, a loro volta, risolvono i problemi.
Tipi di test di picco
I test di picco assumeranno forme diverse. Ecco una panoramica.
La maggior parte degli strumenti di test delle prestazioni potrebbero essere utilizzati per i test di picco. Tuttavia, passiamo in rassegna quelli più comuni. Sono preferiti per la specificità del loro compito, ma non li ho classificati in nessun ordine.
#1. BlazeMeter
BlazeMeter è una piattaforma di test continuo inclusiva per vari scenari, come test di picco, monitoraggio API, test funzionali, servizi simulati e dati.
BlazeMeter ti offre un test approfondito direttamente dal tuo IDE per test di carico e prestazioni. Per questo motivo è stato utilizzato a livello globale per preparare applicazioni di streaming sportivo per gestire milioni di persone in tutto il mondo.
Per quanto riguarda il monitoraggio delle API, BlazeMeter può creare ed eseguire test in pochi minuti senza compromettere la qualità. Ti avvisa inoltre dei problemi con il traffico API prima che abbiano un impatto significativo sugli utenti finali.
Tra le sue ultime funzionalità, Blaze sfrutta l’intelligenza artificiale, che, a sua volta, accelera i test. Puoi richiedi una demo per iniziare con nuove funzionalità come il profiler basato sui dati AI, che consente di identificare in modo affidabile i dati codificati e generare automaticamente dati da elenchi predefiniti, la creazione di dati di test basata sull’intelligenza artificiale che consente di semplificare la generazione dei dati di test convertendo il testo in dati di test funzioni e test caotici in cui si rafforza la resilienza del sistema utilizzando dati di test basati sull’intelligenza artificiale per mettere alla prova i sistemi e individuare le vulnerabilità.
#2. Apache JMeter
Apache JMeter è un software di test di automazione open source. Inizialmente è stato progettato per testare il comportamento funzionale e quantificare le prestazioni delle applicazioni web. Il framework può essere utilizzato per testare applicazioni statiche e dinamiche.
È possibile simulare carichi pesanti del server (e gruppi) e testare oggetti/reti con carichi diversi. Anche se sembra un browser, non lo è. Ciò significa che non esegue attività del browser come il rendering di HTML o l’esecuzione di JavaScript. Se desideri estendere le sue funzionalità per eseguire il rendering dell’output HTML, puoi utilizzare il file Postprocessore JSR223 o JSSR Sampler per eseguire codice JavaScript personalizzato da eseguire dopo le richieste.
JMeter ha molteplici funzionalità, incluso il test del carico e delle prestazioni di più applicazioni, server e tipi di protocollo come Web – HTTP, servizi SOAP/REST, database, e-mail e oggetti Java. È altamente estensibile e funziona bene con la riga di comando per tutti i sistemi operativi compatibili con Java.
Un superpotere che ho trovato in JMeter è la sua facile correlazione attraverso l’estrazione di dati da formati popolari come JSON, XML, HTML e altri formati testuali. Ecco un avvio rapido sull’utilizzo di Apache JMeter.
#3. Locusta
Locusta è uno strumento di test di carico open source. È scalabile e scriptabile. A differenza di altri strumenti che ti vincolano su un’interfaccia utente (UI), un linguaggio specifico del dominio o XML gonfiati, Locust utilizza codice semplice; usi normali costrutti di programmazione Python.
Eseguendo ogni utente all’interno del suo greenlet (un processo/coroutine leggero), Locust consente di scrivere test simili alla scrittura di codice a blocchi invece di utilizzare callback o altri meccanismi.
Inoltre, Locust è basato sugli eventi (employting gevent) e consente a un singolo processo di gestire migliaia di utenti simultanei. Di conseguenza, ciò semplifica l’esecuzione di test di carico su più macchine.
La sua interfaccia utente basata sul Web è disponibile per l’uso facoltativo, facilitandone l’utilizzo nella pipeline CI/CD. Puoi usarlo per mostrare l’avanzamento dei test con le variazioni di carico implementate. Sebbene Locust funzioni nativamente con siti Web e servizi, può essere utilizzato su qualsiasi protocollo. Hai solo bisogno di farlo scrivere un cliente per il tuo caso d’uso specifico o esplorane alcuni creati dalla community.
Vantaggi del test di picco
Il test di picco ha molteplici vantaggi. Identificando in modo proattivo i problemi, puoi affrontare tutti gli ostacoli prestazionali prima che si trasformino in problemi critici. Considerando aspetti come l’affidabilità del software, i test di picco garantiscono che il tuo sistema sia stabilizzato attraverso eventi imprevedibili.
Dal punto di vista dell’esperienza utente, i test di picco evitano tempi di inattività e costi finanziari e di reputazione associati. Gli utenti si aspettano che il tuo sito e le tue applicazioni siano perfettamente funzionanti durante i picchi di traffico, sia che si tratti di condurre campagne o di lanciare i saldi del Black Friday.
I test di picco valutano la forza del tuo software, preparandolo per casi d’uso reali e proteggendolo da arresti anomali. La sostenibilità del software può essere ottenuta utilizzando i test di picco.
Il successo dei test di picco rivelerà gli scenari peggiori che non sono mirati alle procedure di test standard. I test di picco regolano le prestazioni del software risolvendo tutti i problemi di prestazioni e trasformandolo in un prodotto di qualità con esperienze fluide.
Limitazioni del test di picco
Vale la pena menzionare gli svantaggi dei test di picco. La necessità di eseguire test di picco in un ambiente (di test) unico richiede l’impostazione di condizioni di test speciali, rendendo il processo un po’ più costoso. Ciò è il risultato della complessità e dell’intensità delle risorse. La gestione di procedure complesse richiede competenze, in questo caso ingegneri di test del software.
Durante l’esecuzione dei test, è possibile che l’applicazione rallenti, peggiori o si interrompa del tutto. A differenza di altri test delle prestazioni, il metodo Spike richiede molto tempo. Ancora una volta, simulare picchi accurati nel mondo reale può essere difficile.
Migliori pratiche per i test di picco
Come hai visto, il test di picco è un elemento chiave quando si testano le prestazioni, migliorando la resilienza e l’affidabilità delle applicazioni web in condizioni di carico pesante. L’utilizzo di picchi di traffico improvvisi e inaspettati aiuta gli sviluppatori a identificare e mitigare i problemi di prestazioni, garantendo un’esperienza utente positiva e stabilità del sistema.
Se la tua organizzazione ha bisogno di un test di picco, devi definire obiettivi e parametri di riferimento chiari. Devono essere realistici. Perché? Nessuna applicazione Web è in grado di gestire traffico illimitato, ridimensionarsi automaticamente istantaneamente o all’infinito e ripristinarsi immediatamente. Avere degli obiettivi determinerà le giuste metriche di monitoraggio, che potrebbero includere:
- Tempo di risposta: quanto tempo impiega un’applicazione per inviare le richieste.
- Risposte di errore: numero di risposte che producono errori.
- Throughput: un record o una transazione al secondo.
- Utilizzo delle risorse: modalità con cui il software utilizza l’unità di elaborazione centrale (CPU) e la memoria.
Se le metriche di cui sopra fossero presenti nel tuo elenco di monitoraggio, potresti avere diverse domande. Loro includono:
- Quanti utenti deve gestire la mia applicazione?
- Quali livelli di latenza devo aspettarmi per i miei utenti?
- In che misura viene utilizzata la CPU/memoria?
- Quanti errori si verificano?
- Quanto tempo impiega l’applicazione per riprendersi dal picco?
Tornando agli obiettivi, vincola il tuo test entro limiti realistici; è più economico. Gestire un traffico massiccio ad alta velocità richiede molto lavoro ed è costoso. Occasionalmente, potrebbe essere necessario modificare l’architettura, sostituire o alternare modelli di dati oppure modificare la logica aziendale principale e i modelli operativi.
Potresti anche considerare di effettuare ricerche per comprendere il percorso dell’utente. C’è una grande differenza tra avere migliaia di utenti sulla tua pagina di destinazione e lo stesso numero di utenti che navigano in un sito di e-commerce mentre acquistano articoli. Comprendere il modo in cui gli utenti interagiscono con il tuo software indirizzerà le query da e verso il server, guidando di conseguenza il processo di test di picco. Ciò significa indicarti gli strumenti giusti per i test di picco, eseguire i test, rimuovere i colli di bottiglia delle prestazioni e ripetere/iterare l’intero processo per soddisfare esigenze specifiche.
Esplora altri strumenti di test del software e porta le tue capacità di test a un livello superiore.