Стресс-тестирование обычно используется для понимания пределов пропускной способности приложения. Этот тип тестирования проводится для определения надёжности системы во время экстремальных или диспропорциональных нагрузок и отвечает на вопросы о достаточной производительности системы в случае, если текущая нагрузка сильно превысит ожидаемый максимум. • Стресс-тестирование (Stresstesting) – тестирование работоспособности приложения при нагрузках, превышающих пользовательские в несколько раз. При стресс-тестировании (зачастую, только при нем) мы можем получить реальные данные границ производительности приложения, исследовать способность программы обрабатывать исключения, ее стабильность и устойчивость. Именно в значительно увеличенной нагрузке на приложение и заключается разница между тестированием производительности и стресс тестированием.

По окончанию тестирований PerformanceTest сравнивает результаты с результатами других пользователей программы (требуется соединение с интернетом), и устанавливает индивидуальный балл производительности. PerformanceTest — условно-бесплатная программа для тестирования производительностью компьютеров под управлением Windows Vista, 7, 8, 10 и Windows Server 2008, 2012, 2016 (поддерживаются разрядности x86 и x64). В приложении предусмотрено большое число методов тестирования, позволяющих точно определять производительность ПК в целом и отдельных устройств по различным критериям. • Объемное тестирование (при увеличенных объемах обрабатываемых данных).

Типичные вопросы тестирования производительности[править править код]

Тестирование производительности является важной частью тестирования. К сожалению, на мой взгляд, тестирование производительности не пользуется такой популярностью, как функциональное тестирование. Тем не менее, производительность значительно влияет на то, как часто пользователи будут обращаться к продукту, а также на их готовность совершить покупку. В этой статье я надеюсь помочь заложить прочный фундамент для тестирования производительности. Эта концепция строится вокруг времени ответа одного узла приложения на запрос, посланный другим. Простым примером является HTTP ‘GET’ запрос из браузера рабочей станции на веб-сервер.

Во время проведения собеседований на позицию QA инженера я часто встречаю кандидатов, утверждающих, что у них есть опыт в области тестирования производительности, но, по факту, не обладающих знаниями метрик и основных понятий с ним связанным. Поскольку основной задачей тестирования производительности https://deveducation.com/ является не знание инструментария, а данные, полученные с его помощью, цель этой статьи – рассмотреть основные аспекты этой сферы тестирования. Тестирование производительности проводится с целью сломать систему. Стресс тестирование делается с целью найти критическую точку прочности системы.

Показатели производительности[править править код]

• Определения производительности приложения при различных степенях нагрузки. Исследуемого приложения определяются как часть общих требований задолго до того, как это самое приложение появится в сети. Несколько лет назад мы в отделе проводили исследование негативный тест кейс пример и выяснили, что треть людей приходит к нам из разработки и администрирования, еще треть  из тестирования, а остальные «стартуют» с performance инженерии. Одними из самых популярных на потребительском уровне наборов тестов для компьютеров являются 3DMark.

• Показатели производительности могут варьироваться в зависимости от среды пользователя/заинтересованной стороны.
• Кроме того, такое тестирование выявляет деградацию производительности, выражающуюся в снижении скорости обработки информации и/или увеличении времени ответа приложения после продолжительной работы по сравнению с началом теста.
• Нагрузочное тестирование — это простейшая форма тестирования производительности.
• В последнее время я замечаю, что тестировщики пытаются использовать инструменты для проведения тестирования производительности, не владея основными понятиями области тестирования производительности и нагрузочного тестирования.
• Во втором — не только замерить, но и разобраться, почему работает медленно, или хотя бы помочь это сделать.

Тесты данной серии ориентированы прежде всего на графические компоненты для выявления производительности в компьютерных играх. Изначально мы отслеживали это уже после попадания приложения в стор, что, конечно, было не очень эффективно. Если происходила просадка, приходилось срочно чинить и перезаливать приложение. Естественно, нам хотелось улучшить процесс и проверять производительность до выхода приложения в стор, а ещё лучше — на каждом этапе создания приложения. Генератор нагрузки — программное средство, которое генерирует нагрузку на основе предоставленного профиля работы и нагрузки.

Инструменты

Число виртуальных пользователей в единицу времени также позволяет выяснить, отвечает ли производительность приложения заявленным требованиям. Если вы все делаете правильно и ваши сценарии максимально приближены к поведению пользователя, то один виртуальный пользователь будет равен одному реальному пользователю. В таком случае мы избежим проблемы производительности сети и будем уверены в том, что время отклика соответствует реальной производительности приложения. В данной статье команда по тестированию производительности A1QA освещает основные виды тестов и рассказывает, что нужно учесть при их выполнении для получения релевантных результатов. Наиболее популярные инструменты для нагрузочного тестирования представлены ниже. В нагрузочном тестировании главное ухитриться и запустить с нескольких компьютеров скрипты, подобные феноменальному JMeter.

Я сам начинал с функционального тестирования, а потом перешел к тестированию производительности. Performance engineer постоянно работает с данными, иногда их очень много. Методики сбора и обработки, принципы работы с данными — все это маст хэв. Аналитик производительности часто работает один на проекте и у него нет тимлида, который будет помогать.

Тестирование производительности (Performance testing): основные концепции.

Нагрузка во время тестов должна базироваться исключительно на основе реального поведения пользователей. Только в таком случае вы сможете получить результат, соответствующий реальной производительности системы. Запуск любых других форм нагрузки – это пустая трата ресурсов и времени.

К примеру, IoT с большим количеством устройств и потоком данных, которые «стекаются» с датчиков и нуждаются в обработке. Тестирование производительности стремится учесть производительность уже на стадии проектирования и моделирования и системы, до начала основной стадии разработки. Как уже было сказано, при измерении показателя пропускной способности мы получаем величину объема трафика, который обрабатывается сервисом, но что можно сказать об ответах? Коды ответов сервиса (2xx, 4xx или 5xx) имеют существенное значение. Цель мониторинга частоты появления ошибок – определить, какое количество (или процент) ответов сервиса составляют положительные ответы и т.п.