Что такое тестирование производительности? (с типами и важностью)
5 августа 2021 г.
Команды разработчиков могут извлечь выгоду из частого тестирования производительности, чтобы убедиться, что компьютер, программное обеспечение и сетевые компоненты работают правильно. Тестирование также обеспечивает качество готового программного обеспечения или приложения, что помогает повысить удовлетворенность клиентов. Понимание тестирования производительности может помочь вам и вашей команде разработчиков улучшить результаты и быстро решить потенциальные проблемы. В этой статье мы объясним, что такое тестирование производительности, почему оно важно и какие этапы процесса тестирования.
Что такое тестирование производительности?
Тестирование производительности — это метод, который группы разработчиков могут использовать для оценки скорости, отклика и стабильности компьютерных сетей, оборудования, программного обеспечения и приложений. Это помогает командам выявлять ключевые проблемы с кодированием или аппаратной инфраструктурой и обеспечивает более точный процесс проверки. Тестирование производительности также устанавливает более строгие стандарты качества для конечных продуктов и может уменьшить проблемы с производительностью.
Показатели тестирования производительности
Команды разработчиков тестируют свои продукты по нескольким показателям, чтобы получить точные результаты, в том числе:
Пропускная способность: это относится к тому, сколько информации система обрабатывает за определенный период времени.
Память: это доступное рабочее пространство для хранения данных в системе.
Пропускная способность: это относится к общему объему данных, которые могут перемещаться по сети.
Задержка: это разница во времени между запросом и ответом в системе.
Почему важно тестирование производительности?
Вот несколько ключевых причин, по которым команды используют тестирование производительности в процессе разработки:
Сокращение сбоев: тестирование производительности помогает командам выявлять ошибки до выпуска конечного продукта, что может помочь уменьшить сбои, количество отзывов продуктов и затраты.
Создайте стандарты качества. Тестирование производительности помогает командам определить минимальные стандарты качества для отдельных проектов. Это также может помочь установить универсальные стандарты качества для предприятий или команд.
Внедрение инноваций: тестирование производительности определяет, как команды могут улучшить функциональность программного или аппаратного обеспечения. Это позволяет командам узнать о рыночных стандартах и о том, как должен работать продукт.
Измерение стабильности: команды разработчиков используют тестирование производительности для измерения стабильности программы или устройства в пиковых условиях, устанавливая эталон для дальнейшего тестирования и ограничения продукта.
Типы тестирования производительности
Существует несколько типов тестирования производительности в зависимости от спецификаций проекта и системы. Вот шесть распространенных типов тестирования производительности, которые стоит рассмотреть:
Нагрузочное тестирование
Нагрузочное тестирование — это мера реакции системы на увеличение ее рабочей нагрузки с течением времени. Например, если новое мобильное приложение начинается со 100 пользователей, а со временем число пользователей увеличивается до 1000, нагрузка на систему может возрасти в десять раз. Тестирование в таких условиях может помочь разработчикам понять, как система работает с большей или меньшей рабочей нагрузкой, и определить потенциальные проблемы, которые необходимо решить.
Испытание на выносливость
Тестирование на выносливость или тестирование на выдержку — это мера способности системы продолжать эффективно работать при постоянной рабочей нагрузке. Тестирование на долговечность важно, потому что разработчикам может потребоваться изменить систему перед ее выпуском, чтобы убедиться, что она соответствует ожиданиям клиентов. Например, если клиенты ожидают, что их системы будут работать в течение нескольких часов с рабочей нагрузкой 75 %, команда разработчиков может постоянно тестировать систему и улучшать ее, пока она не достигнет порогового значения для клиента.
Пиковое тестирование
Пиковое тестирование — это мера реакции системы на внезапное изменение рабочей нагрузки, такое как увеличение числа пользователей, трафика или задач обработки. Внезапное увеличение трафика может потребовать от группы разработчиков увеличить пропускную способность системы, чтобы удовлетворить спрос без дополнительных простоев. Тестирование на эти условия помогает разработчикам определить части системы, которые могут негативно отреагировать на всплеск рабочей нагрузки, что позволяет им изменять эти компоненты в соответствии с потенциальными требованиями.
Стресс-тестирование
Стресс-тестирование — это мера производительности системы в ненормальных условиях работы, таких как снижение мощности или подключения. Стресс-тестирование помогает разработчикам определить ограничения и потенциальные преимущества системы. Команды разработчиков могут использовать эту информацию для информирования заказчика об ожидаемых ограничениях и для дальнейшей разработки любых областей системы, которые могут работать менее эффективно в нештатных условиях.
Тестирование масштабируемости
Тестирование масштабируемости — это мера способности системы масштабироваться или расширяться и удовлетворять новые потребности. Разработчики отслеживают производительность системы во время постепенного увеличения рабочей нагрузки, трафика или сетевой активности, чтобы определить, может ли дополнительная разработка помочь более эффективному масштабированию системы. По мере роста системы ее функции и основные функции могут меняться, поэтому разработчикам необходимо определить, как масштабирование влияет на каждый компонент системы.
Объемное тестирование
Объемное тестирование — это мера объема данных или того, сколько данных может обработать система. Разработчики часто выполняют объемное тестирование либо постепенно увеличивая объем данных для системы, либо одновременно добавляя большой объем данных. Команда разработчиков измеряет реакцию системы на данные и то, насколько быстро она обрабатывает каждый пакет данных, чтобы определить стандартный объем, который система может обрабатывать при эффективной работе.
Этапы процесса тестирования производительности
Процесс тестирования производительности состоит из следующих пяти шагов:
1. Определите тестовую среду
Рассмотрите тип тестовой среды, которую вы можете использовать для создания безопасного теста с целостностью. Это может включать определение типа теста, который вы хотите выполнить, какие инструменты вы будете использовать и кто будет участвовать в тесте. Например, если вы хотите провести стресс-тест, вам может потребоваться выбрать среду с инструментами или оборудованием, которые могут воспроизвести нагрузку на систему, чтобы получить точные результаты.
2. Определите критерии эффективности
Подумайте, какие метрики вы хотите отслеживать во время теста, какие результаты должен дать успешный тест и каких результатов ожидать от неудачного теста. Как правило, ваши критерии должны соответствовать вашим первоначальным целям тестирования. Например, если вы выполняете пиковый тест, определите, какова ваша базовая рабочая нагрузка, какой пик вы хотите произвести и как вы хотите измерить реакцию системы, чтобы определить ее производительность.
3. Настройте тест производительности
Настройка теста производительности включает в себя сбор материалов, создание плана и уведомление участников теста о дате и времени проведения теста. Например, если вы хотите протестировать программное обеспечение на предмет внезапного увеличения числа пользователей, соберите необходимые ресурсы для создания среды, воспроизводящей это внезапное увеличение. Вы также можете спланировать, как вы будете использовать результаты теста для дальнейшей разработки продукта.
4. Проведите тест
В зависимости от ваших потребностей и параметров тестирования проведите один или несколько тестов и запишите результаты тестов. Например, если вы проводите стресс-тест, вы можете делать заметки для каждого нового интервала стресса, чтобы задокументировать, как система реагирует на увеличение рабочей нагрузки. Вы также можете подумать о том, чтобы привлечь других членов команды разработчиков, чтобы они сделали свои собственные наблюдения для сравнения в пост-тестировании.
5. Анализ результатов и определение повторного тестирования
После того, как вы провели тест, вы можете проанализировать результаты и определить, является ли ваш тест успешным и соответствует ли он вашим параметрам. Вы также можете определить, есть ли области, которые нужно протестировать еще раз, чтобы добиться большего результата. Например, если тест пропускной способности показывает, что ваша система может обрабатывать стандартный трафик, рассмотрите возможность повторного тестирования при более высоком трафике, чтобы определить реакцию системы. Затем вы можете сравнить эти результаты с исходным тестом, чтобы получить больше данных.