Какие инструменты бывают: обзор
Сравнительная таблица: 8 инструментов
В опросе участвовал 51 инженер компании Перфоманс Лаб
Критерий удобства от инженера определяли с помощью опроса. Вопрос по каждой технологии был таким:
Оцените удобство использования инструмента.
Всего был получен 51 ответ, далее посчитали среднее значение по каждой технологии.
*Примечания:
- Анализировались вакансии с hh.ru.
- Значения в столбце «Наличие комьюнити» указаны приблизительно, основываясь на доступной информации.
- Для некоторых инструментов отсутствует оценка удобства от инженеров.
- Информация о Yandex Load Testing частично основана на предположениях, так как отзывов не было предоставлено.
Boomq
Платформа предназначена только для тестирования производительности, может ускорить процесс в 5-10 раз.
Boomq позволяет проводить нагрузочное тестирование в CI/CD через API. Это будет быстрее, эффективнее, чем стандартные способы.
Магия с автоматизированной отчетностью, кластеризацией генераторов нагрузки на Kubernetes, в конце концов — тренд-репортинг. Все это очень продумано и уже из коробки. А еще можно настроить алертинг (и он логически встроен в концепцию инструмента, затем — использовать AL-помощник для анализа всех необходимых показателей). JMeter, Gatling, Locust — так не умеют (по крайней мере — без расширений).
Преимущества
Теперь о плюсах. Во-первых, это не очередной западный софт, а отечественная разработка, что в нынешних реалиях — уже победа.
Вот 8 преимуществ, которые помогут доказать финансовому отделу необходимость платить за дополнительный инструмент:
Недостатки
Продукт платный, а значит, придется объяснять финансовому отделу, почему нам нужен еще один инструмент в дополнение к имеющимся. И обосновать дополнительный расход может быть сложно, так как экономическая польза от автоматизации проявляется только на долгосрочной дистанции и только при регулярном нагрузочном тестировании.
Под капотом Boomq находится Apache JMeter — в случае больших нагрузок требовательность к ресурсам может возрастать.
Gatling: скалярность и простота
Gatling — инструмент нагрузочного тестирования веб-приложений, разработанный для DevOps (Continuous Integration). Один из ведущих фреймворков для нагрузочного тестирования, отличающийся простотой в использовании, неплохой производительностью. Его главное преимущество — возможность легко масштабировать нагрузку за счет распределенной архитектуры.
Gatling позволяет развертывать тесты на кластере машин, равномерно распределяя нагрузку между узлами и добиваясь высоких показателей отказоустойчивости и надежности. При этом — настройка распределенной среды выполняется интуитивно понятно, что существенно экономит время тестировщика.
Преимущества
Недостатки
JMeter
Apache JMeter — классический инструмент для нагрузочного тестирования, известный своей функциональностью, гибкостью. Но вот в контексте распределенного тестирования у JMeter есть ряд проблем с масштабируемостью. Запуск сценариев на нескольких машинах требует существенных трудозатрат на настройку (синхронизацию) тестовых серверов. Кроме того, производительность распределенных тестов в JMeter ограничена техническими особенностями самого инструмента, что делает его менее привлекательным выбором для по-настоящему крупномасштабного тестирования.
Преимущества
Недостатки
Облачные платформы: Boomq, Yandex LT
2024 год — время облачных решений. В случае с тестами — это раскрученные AWS LT, Azure Load Testing, ну или GCP Load Testing. Они позволяют быстро разворачивать распределенную инфраструктуру, гибко масштабировать ее под требуемые нагрузки, сразу же анализировать результаты.
Преимущества
Плюсы: у таких платформ очевидны — отсутствие необходимости поддерживать собственные тестовые стенды, эластичность ресурсов, удобные инструменты мониторинга, крутая визуализации данных.
Недостатки
Минусы: использование облачных сервисов сопряжено с дополнительными затратами (например требуется интеграция с закрытыми корпоративными системами).
Yandex Load Testing | Yandex Cloud
Относительно новый инструмент на рынке нагрузочного тестирования. Вероятно, он предлагает интеграцию с другими сервисами Яндекса и может быть особенно полезен для проектов, использующих инфраструктуру Яндекс.Облака. Как и другие инструменты от крупных технологических компаний, Yandex Load имеет масштабируемость, а значит высокую производительность, но может иметь ограничения в гибкости настройки по сравнению с более специализированными.
Бонус: +4 менее известных инструмента, краткий обзор
Сфера НТ
Сбер Load
Grafana K6
Load Runner Enterprise
Мониторинг и анализ результатов
Распределенное нагрузочное тестирование порождает большие объемы данных, которые необходимо эффективно обрабатывать и визуализировать. Важно использовать гибкие решения для сбора и анализа метрик, способные агрегировать информацию с множества тестовых агентов.
Анализ результатов распределенного нагрузочного тестирования имеет ряд существенных отличий по сравнению с традиционным подходом. Начнем с объема данных.
Объем данных
Синхронизация и согласованность
Необходимость real-time мониторинга
Визуализация
Краткий обзор инструментов
Для решения задач, возникающих при анализе результатов распределенного нагрузочного тестирования, применяются специализированные инструменты.
Централизованные системы сбора + хранения метрик
Prometheus
InfluxDB и TimescaleDB
Инструменты визуализации
Grafana
Kibana
Tableau
Решения для мониторинга в режиме реального времени
Datadog, New Relic, Dynatrace
Методики корреляционного и причинно-следственного анализа
Техники машинного обучения
Интеграции + метрики
Gatling
Интеграции:
- Поддерживает интеграцию с CI/CD системами через плагины для Jenkins, GitLab CI, и TeamCity.
- Возможна интеграция с системами мониторинга через Graphite и InfluxDB.
Метрики:
- Предоставляет детальные отчеты о времени отклика, пропускной способности и ошибках.
- Поддерживает экспорт метрик в форматах HTML, JSON и CSV.
- Позволяет настраивать пользовательские метрики через API.
Boomq
Интеграции:
- Полная поддержка CI/CD из коробки через API.
- Интеграция с Grafana для визуализации данных.
Метрики:
- Предоставляет анализ трендов производительности.
- Поддерживает автоматизированное планирование тестов.
- Возможность настройки алертинга на основе ключевых метрик.
Сфера НТ
Интеграции:
- Информация об интеграционных возможностях ограничена из-за ранней стадии разработки.
Метрики:
- Базовые метрики производительности, но возможны ограничения функциональности.
Сбер Overload
Интеграции:
- Поддерживает синхронизацию с Git.
Метрики:
- Предоставляет историю тестов для анализа трендов.
- Автоматическое создание скриншотов для визуальной верификации.
Grafana K6
Интеграции:
- Нативная интеграция с экосистемой Grafana.
- Поддерживает интеграцию с CI/CD системами через API.
Метрики:
- Широкий спектр встроенных метрик, включая время отклика, количество запросов в секунду и процент ошибок.
- Возможность создания пользовательских метрик с использованием JavaScript.
- Экспорт данных в InfluxDB и Prometheus для дальнейшего анализа.
Load Runner Enterprise
Интеграции:
- Поддерживает интеграцию с другими продуктами HP Enterprise.
- Возможности интеграции с CI/CD системами через плагины.
Метрики:
- Обширный набор метрик для различных протоколов и технологий.
- Продвинутые возможности анализа и корреляции метрик.
- Поддержка создания пользовательских отчетов и дашбордов.
Yandex Load Testing
Интеграции:
- Интеграция с другими сервисами Яндекс.Облака.
- Возможность интеграции с внешними системами мониторинга.
Метрики:
- Предоставляет стандартные метрики производительности.
- Поддерживает географически распределенное тестирование с соответствующими метриками.
- Возможность настройки пользовательских метрик.
JMeter
Интеграции:
- Широкие возможности интеграции через плагины, API.
- Поддержка интеграции с большинством популярных CI/CD систем.
Метрики:
- Базовый набор метрик производительности.
- Возможность расширения метрик через плагины и пользовательские скрипты.
- Поддержка экспорта данных в различные форматы для дальнейшего анализа.
Как работать с метриками
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для тестируемой системы.
- Настройте сбор и агрегацию метрик со всех узлов распределенной системы.
- Используйте централизованные системы хранения и визуализации метрик (например, Prometheus + Grafana).
- Реализуйте автоматическое оповещение при превышении пороговых значений метрик.
- Проводите регулярный анализ трендов производительности для выявления долгосрочных изменений.
Параллельное выполнение тестов
Параллельное выполнение тестов в распределенном нагрузочном тестировании имеет ряд важных особенностей. Пройдёмся по ним кратко.
Повышение достоверности результатов
Параллельное тестирование исключает влияние характеристик отдельной машины на результаты. И да — такой подход обеспечивает более объективную оценку производительности системы.
При геораспределенном нагрузочном тестировании узлы нагрузки размещаются в различных ЦОДах по всей стране или миру. Так можно создать очень реалистичный сценарий использования, отражающий возможности и ограничения реальных пользователей, находящихся в разных регионах. Например, тестирование с узлов, расположенных в Европе и Азии, может продемонстрировать, как различия в маршрутизации и времени отклика влияют на производительность приложения.
Распределяя нагрузку среди узлов в различных географических точках, можно выявить следующие ключевые аспекты:
Гибкое масштабирование
Резюме
Для реализации параллельного выполнения тестов в распределенной среде нагрузочного тестирования используется широкий инструментарий.
Распределенные фреймворки для нагрузочного тестирования:
- Gatling, Locust, JMeter — эти фреймворки мы уже разбирали в начале. Простыми словами, они имеют встроенную поддержку распределенного тестирования с возможностью запуска тестовых сценариев на нескольких узлах.
- Эти инструменты обеспечивают координацию работы «агентов», сбор, начальную агрегацию результатов.
Облачные платформы для нагрузочного тестирования:
Сервисы Boomq, AWS, Azure, GCP, Yandex Load Testing, Сбер Load. Позволяют быстро разворачивать распределенную инфраструктуру для параллельного выполнения тестов. Благодаря им вы получаете средства мониторинга, управления и анализа результатов распределенных тестов.
Инструменты оркестрации:
Docker, Kubernetes, Ansible могут использоваться для автоматизации развертывания, других автоматизаций, управления распределенной средой тестирования. Упрощает процесс запуска параллельных тестов, повышает его надежность.
Вывод
Распределенные решения для нагрузочного тестирования открывают новые возможности перед тестировщиками. Они позволяют моделировать масштабные сценарии, обеспечивают высокую нагрузку в сотни тысяч RPS, ускоряют процесс тестирования, предоставляют качественную аналитику. При этом каждый из рассмотренных инструментов имеет свои сильные и слабые стороны, которые необходимо тщательно анализировать при выборе решения, подходящего для конкретных задач организации. Чтобы не запутаться — вернитесь к полезной таблице в начале этой статьи.
