Категории ошибок: какие бывают
Ошибки восприятия и ошибки измерений:
- Ошибки восприятия происходят, когда мы неправильно интерпретируем данные из-за предвзятости или ограниченного понимания.
- Ошибки измерений возникают из-за неточности или несовершенства инструментов и методов измерения.
Ошибки интерпретации:
- Эти ошибки происходят, когда мы делаем неверные выводы из полученных данных.
- Пример: время отклика увеличивается во время нагрузочного теста. Вывод о том, что само приложение неэффективно, без учета других факторов — это и есть ошибка интерпретации.
Ошибки взаимосвязей:
- Эти ошибки происходят, когда мы сосредотачиваемся на симптомах, а не на причинах проблем.
- Пример: время отклика увеличивается, а использование ЦП остается низким. Типичная ошибка взаимосвязей — предположить, что проблема связана с производительностью ЦП, не рассматривая другие компоненты системы (допустим сеть, или еще один частый сценарий — база данных).
Ошибки настройки:
- Эти ошибки возникают из-за некорректных конфигов или из-за несоответствия настроек продуктивной и тестовой среды
- Пример: при несовпадении с продом результаты могут быть некорректны или просто неприменимы к реальным условиям.
Ошибки в экстраполяции:
- Эти ошибки происходят, когда мы делаем неверные выводы о масштабируемость. Зависимость производительности системы от нагрузки обычно далеко нелинейна, а какая именно — обычно очень сложно предсказать без реальных испытаний
- Пример: нагрузочное тестирование проводилось с нагрузкой 1000 пользователей, а затем результаты экстраполируются на 10000 пользователей — без дополнительного тестирования. Выводы с высокой вероятностью будут ошибочными.
Ошибки во временных шкалах:
- Эти ошибки возникают, когда мы не учитываем изменения во времени. Или просто игнорируем другие временные эффекты.
- Пример: проводить регресс-тесты, когда профиль составлен на основании очень маленькой статистической выборки и только лишь за периоды пиковой нагрузки. Это и есть ошибка во временной шкале.
Ошибки в неправильных метриках:
- Эти ошибки происходят, когда мы измеряем неподходящие (или неполные) метрики для оценки производительности приложения.
- Пример: если мы концентрируемся только на времени отклика, но игнорируем использование ресурсов или, например, количество ошибок, наша оценка производительности приложения будет неполной.
А теперь переходим к непосредственным примерам частых ошибок и ограничений на проектах по тестированию.
Ошибка 1. Тестирование — это просто и дешево
Такой миф, скорее всего, возник из-за непонимания того, как реально происходит процесс нагрузочного тестирования. Часто его путают с обычным ручным функциональным тестированием, что и приводит к недооценке сложности задачи.
Еще один фактор — разработчики часто с затруднением оценивают трудозатраты на перформанс-тестинг или вообще стараются делегировать эту задачу на других специалистов. Ну и, конечно, бизнес не всегда видит ценность в таком тестировании и хочет просто сэкономить.
Какие ошибки от этого случаются:
- Слишком низкая квалификация нагрузочного инженера. Зачастую оценить ее заранее практически невозможно — даже идеальное резюме не гарантирует, что специалист сможет решить вашу уникальную задачу. Для многих современных IT-систем один в поле не воин — нужна целая команда квалифицированных ребят. Как ее собрать, замотивировать, управлять — другая задача.
- Недостаточное финансирование. Если считать, что стоимость нагрузки равна стоимости ручного функционального теста или даже меньше (популярна идея «тесты = 5-10% от разработки»), то денег всегда хронически не хватает. В результате тестирование проводится поверхностно, без должного анализа и фиксации багов. Страдают и модель теста и результаты / выводы.
Как решить:
- Понять, что экспертов по производительности именно вашей системы — попросту не существует. Но они могут вырасти в процессе работы — важно не экономить на тестировании с самого начала.
- Планировать адекватный бюджет заранее и ни в коем случае не резать его на протяжении проекта. Да, на увеличение производительности порой уходит до 50% бюджета разработки, но за качество нужно всегда платить деньгами. Можно проще — подсчитать потенциальные убытки бизнеса от плохой производительности. Это и поможет обосновать расходы.
Ошибка 2. Спешка — мы хотим протестировать быстро
Сам по себе перформанс-тест может занять пару часов. Но для получения осмысленного результата нужны недели или даже месяцы подготовки: настройки окружения, сборки данных, моделирования нагрузки и прочего кодерского моциона. И если не запланировать это заранее, выхлоп может оказаться совершенно бесполезным.
Некоторые просто пытаются изнурить команду тестировщиков бесконечными авралами, крайними дедлайнами. Но так пострадает лишь моральный дух. Кроме того, такие спринтерские подходы невыгодны для качества в долгосрочной перспективе: команда быстро выгорает и теряет всю мотивацию.
Ошибки при попытке ускориться:
- Нереальные сроки, не связанные с циклом разработки. «Успейте все протестировать за 2 недели к дате N» — типичное заблуждение. Ошибки толкования результатов — неизбежны.
- Искусственно сжатое тестовое окно. В результате — невозможно интерпретировать первые проблемы, а куда двигаться дальше — нет четкого понимания.
Как решить:
- Осознать, что нагрузочное тестирование — это не разовая акция, а постоянный процесс оптимизации, неотделимый от всего жизненного цикла ПО. Поэтому надо выстраивать его по этапам, учитывая предыдущий опыт.
- На первой итерации взять 3-5 критичных юзкейсов, на следующей — уже 10, потом 20, 50… Расширять объем плавно, на каждом шагу сверяясь с продуктивом, настраивая мониторинг, анализируя результаты и внедряя оптимизации.
- Для ускорения можно использовать распределенные команды по принципу follow-the-sun (модель организации работы в разработке программного обеспечения и других сферах, где работа ведется непрерывно 24 часа в сутки, используя команды, расположенные в разных часовых поясах).
Ошибка 3. Помогите. У нас нет тестовой среды
С этим сталкивается большинство проектов. Максимум что остается — пробовать на боевом продуктиве, но это очень рискованно.
Минимальное требование — собрать стенд хотя бы 60-70% мощности от реальной системы. Понятно, что идеально заиметь 100% реплику, но и меньшее будет сильно лучше, чем вообще ничего.
Другие возможности:
- Тестировать компоненты системы в изоляции, если архитектура модульная. Вполне подходит для разных микросервисов.
- Переместить тестовую среду в облако и оперативно поднимать (либо убирать) при надобности.
Как решить:
- При модернизации всегда оставлять старое железо на нужды тестирования.
- Арендовать облачные мощности. Тут проще — подняли, протестировали, остановили и только за реально используемые часы заплатили.
- Решать в каждом конкретном проекте вместе с клиентом, исходя из целей тестирования, бюджета и возможностей.
Ошибка 4. Отдать тесты разработчикам
Заставлять проджектов разрабатывать и тестировать одновременно — худший вариант из всех возможных. Даже в идеальном мире это не особо хорошая идея: под давлением новых требований по функционалу желание адекватно всё протестировать обычно пропадает. Если это заказная разработка, то благодаря такому подходу мы получим тестирование эконом-класса. Толку от такого самотестирования — никакого. Вот почему во многих проектах нагрузочные тесты отдают на аутсорс специализированным тестировщикам.
Как решить:
- Иметь независимую команду квалифицированных специалистов, занимающихся только тестированием. Только так можно получить доверие к результатам.
- С самого начала выделить и согласовать бюджет специально на перфоманс-тестирование и аудит. Именно отдельную статью расходов.
Ошибка 5. Мы не будем это тестировать, ведь всё и так работает отлично!
Типичный сценарий: вначале система действительно летает. Но со временем в нее добавляют всё новые фичи, данных становится всё больше, производительность постепенно деградирует.
Как решить:
- Сделать нагрузочное тестирование обязательным атрибутом всего жизненного цикла ПО (да, и в систему непрерывных обновлений). Причем не просто галочкой, а таким же безальтернативным этапом, как юнит-тесты или ревью.
Ошибка 6. Про взаимодействие команд
Обязательный пункт программы — подключение смежников, а именно разрабов и сотрудников из поддержки. Эти люди знают систему изнутри, они и могут дать ценные наводки, которые позволят ускорить процесс анализа.
Представьте, что во время теста мы обнаружили странное поведение системы: высокую загрузку CPU, утечку памяти или какие-то другие признаки деградации. Мы можем часами ковыряться в логах, пытаясь найти причину, но без понимания внутренней архитектуры и кода приложения наши шансы на успех стремятся к нулю. Именно здесь на помощь должны прийти разработчики, которые смогут объяснить, что именно происходит в системе на низком уровне и почему она ведет себя подобным образом.
Какие ошибки от этого случаются:
- Мы тратим много времени, пытаясь понять, что происходит внутри системы, вместо того, чтобы просто спросить у разработчиков или оперативной поддержки.
- Мы делаем неверные выводы и предлагаем решения, которые не работают, потому что у нас нет полной картины.
- Мы теряем доверие команды, потому что наши анализы и рекомендации оказываются неточными.
Как решить:
Привлекайте разработчиков, администраторов и экспертов по продукту к анализу результатов нагрузочного тестирования заранее или на ранних этапах. Устраивайте регулярные встречи, обменивайтесь знаниями, любым опытом.
Ошибка 7. Всё, что связано с проблемами аппаратной части тестового стенда
Иногда нам дают тестовый стенд, который тянет условный bolivar, и мы начинаем усиленно искать проблемы. Но все проще — само железо не вытягивает нагрузку. Такие случаи редки, но все же стоит иметь их в виду.
Стоит внимательнее присмотреться к характеристикам тестового стенда. Вдруг там процессор уже выработал свой ресурс или оперативной памяти критически устарела.
Важно иметь и четкое понимание аппаратных ресурсов, доступных для тестирования. Возможно, стоит привлечь специалистов по инфраструктуре, чтобы они помогли настроить оптимальную конфигурацию тестового стенда или сделали апгрейд..
Не стоит забывать о возможных проблемах с сетевым оборудованием, дисковой подсистемой и другими компонентами, которые могут повлиять на результаты тестирования. Всегда держать руку на пульсе и следить за показаниями системных мониторов, чтобы вовремя заметить любые аномалии.
Какие ошибки от этого случаются:
- Тратим драгоценное время на поиск, устранение несуществующих проблем с железом, вместо того, чтобы сосредоточиться на действительно важных вещах.
- Теряем доверие команды, потому что наши анализы и рекомендации оказываются неверными.
Как решить проблему:
Ошибка 8. Инженер не понимает бизнес-смысл операций, и не может сделать выводы из тестирования
Предположим, вы тестируете систему онлайн-бронирования авиабилетов. А точнее — ERP или CRM. Во время теста вы заметили, что при высокой нагрузке время ответа серверов значительно увеличивается. Но вот вопрос: насколько критична эта проблема с точки зрения бизнеса? Для того чтобы ответить на этот вопрос, необходимо понимать: как именно работает система бронирования, какие процессы являются наиболее важными для конечного пользователя. Безусловно, все мы бронировали билеты, поэтому логика системы понятна всем. И, возможно, задержка происходит на этапе выбора страховки при полете, но сам процесс бронирования работает без сбоев. В этом случае проблема может быть не столь критичной, поскольку основная бизнес-логика не нарушена.
С другой стороны, если задержка происходит на этапах раньше, то человек вообще не дойдёт до покупки.
На этапе анализа системы, составления тест кейсов, подготовке пулов данных и написания нагрузочных скриптов: важно тесно сотрудничать с бизнес-аналитиками, владельцами продукта и другими заинтересованными сторонами, которые могут помочь вам разобраться в тонкостях работы системы.
Какие ошибки от этого случаются:
- Концентрируемся на технических метриках (процент CPU, объем памяти и задержки сети). НО — забывая о том, что действительно важно для бизнеса.
- Выходят решения, которые улучшают производительность системы, но не приносят никакой реальной пользы для клиентов или бизнес-процессов.
Как решить проблему:
Ошибка 9. Не согласованные SLA
Вы тестируете систему, но при этом не совсем понимаете, что именно считать проблемой, а что — нормальным поведением. Знакомо? Все дело в отсутствии четко согласованных SLA и требований к производительности. Без этого вы будете блуждать в потемках, пытаясь угадать, что же на самом деле является неприемлемым.
Представьте себе следующую ситуацию: во время нагрузочного тестирования вы обнаружили, что при определенной нагрузке время ответа серверов увеличивается до 5 секунд. Является ли это проблемой или допустимым? Без четких критериев производительности ответить на этот вопрос будет крайне сложно.
SLA (Service Level Agreement) — документ, в котором прописываются требования к уровню обслуживания (и показатели производительности, доступности и других важных метрик). Наличие согласованных SLA позволяет установить четкие границы между приемлемым и неприемлемым поведением системы, что значительно упрощает анализ результатов тестирования.
Без четких критериев к производительности вы будете вынуждены полагаться на собственные субъективные оценки, что может привести к ошибочным выводам и решениям. Поэтому согласование SLA и других требований является критически важным шагом перед началом любого нагрузочного тестирования.
Какие ошибки от этого случаются:
- Тратим время на оптимизацию систем, которые и так работают в рамках установленных требований.
- Мы игнорируем реальные проблемы производительности, потому что не понимаем, что именно считается приемлемым уровнем обслуживания.
- Наши рекомендации расходятся с ожиданиями бизнеса, что приводит к недопониманию и конфликтам.
Как решить проблему:
Ошибка 10. Отсутствии сравнения поведения системы за длительное время
Еще один распространенный миф — анализ производительности системы только в конкретный момент времени, без учета исторических данных.. Важно отслеживать динамику изменения производительности, чтобы не упустить важные паттерны.
Предположим, вы провели нагрузочное тестирование и обнаружили, что при определенной нагрузке время ответа одной операции увеличилось до неприемлемых значений. Это может быть признаком серьезной проблемы, требующей немедленного вмешательства. Однако без исторических данных вы не сможете определить, является ли это разовым инцидентом или же системным дефектом, который присутствовал и раньше.
Кроме того, анализ трендов производительности может помочь выявить скрытые проблемы, которые не проявляются сразу, но со временем могут стать критическими. Например, постепенное увеличение потребления памяти (или, допустим, медленный рост времени отклика) — эти сигналы могут указывать на наличие утечек ресурсов или других дефектов, которые необходимо устранить до того, как они приведут к серьезным сбоям.
Существует множество инструментов для сбора и визуализации данных: Grafana, Prometheus, Zabbix и другие. Выбор подходящего инструмента зависит и от специфики вашей системы, и от требований к мониторингу.
Помните, что анализ производительности — не разовое действие, а непрерывный процесс. Только постоянно отслеживая тренды, собирая исторические данные, вы сможете получить полную картину. А в итоге: принимать обоснованные решения для оптимизации производительности вашей системы.
Какие ошибки от этого случаются:
- Не замечаем медленно ухудшающуюся производительность, пока система не достигнет критического состояния.
- Теряем возможность выявлять тренды и предсказывать будущие проблемы производительности.
Как решить проблему:
- Внедрите систему сбора исторических данных о производительности.
- Используйте эти данные для выявления трендов и определения уровней производительности. Так вы сможете локализовать проблемы, быстрее принимать обоснованные решения об оптимизации.
Ошибка 11. Пропускаем компоненты в мониторинге
И наконец, последний пункт в нашем списке — пропуск компонентов системы в процессе мониторинга. Необходимо всегда держать руку на пульсе, следить за всеми элементами системы, чтобы не пропустить ничего важного.
Или другой пример: вы тестируете распределенную систему, состоящую из множества микросервисов, но фокусируетесь только на основных компонентах, игнорируя вспомогательные сервисы (сервисы кэширования или обработки очередей). В результате, проблемы с одним из этих второстепенных сервисов могут повлиять на работу всей системы, но вы их просто не заметите.
Для эффективного мониторинга необходимо иметь полную картину системы + следить за всеми ее компонентами: серверами приложений, базами данных, внешними сервисами, сетевой инфраструктурой, брокерами очередей, балансировщиками нагрузки. Только так вы сможете своевременно выявлять и локализовать проблемы, независимо от того, в каком компоненте они возникают.
Какие ошибки от этого случаются:
- Не видим полную картину производительности системы, потому что некоторые компоненты остаются вне зоны нашего внимания.
- Мы тратим время и ресурсы на оптимизацию неправильных областей, в то время как настоящие узкие места остаются нетронутыми.
- Мы теряем доверие команды, потому что наши анализы и рекомендации оказываются неполными или неточными.
Как решить проблему:
- Составьте подробную карту всех компонентов вашей системы — серверы, базы данных, очереди, внешние сервисы и так далее.
- Определите критически важные метрики для каждого компонента и убедитесь, что они отслеживаются должным образом.
- Регулярно проверяйте настройки мониторинга, обновляйте их по мере изменения системы.
И, конечно же, не забывайте анализировать логи и другие источники диагностической информации.
Бонус: Boomq — оптимизация тестов
это решение, разработанное «Перфоманс Лаб», целиком. Оно может ускорить и упростить процесс проведения нагрузочных тестов для сайтов, любых приложений и сложных систем.
Одним из ключевых преимуществ инструмента является low-code редактор, который делает создание нагрузочных тестов доступным не только для экспертов в области тестирования производительности, но и для функциональных тестировщиков и разработчиков. Это значительно расширяет круг специалистов, способных проводить нагрузочное тестирование, что, в свою очередь, и ускоряет процесс разработки, повышает качество продукта.
Помимо low-code редактора, Boomq также поддерживает работу с готовыми скриптами JMeter, что позволяет опытным специалистам по нагрузочному тестированию использовать свои существующие наработки и интегрировать их в процесс тестирования.
Вот почему стоит обратить внимание на инструмент:
Boomq входит в реестр отечественного ПО и поддерживается в Российской Федерации, что делает его привлекательным решением для компаний, ориентированных на импортозамещение.
Коротко о главном
Не забывайте, что за каждой ошибкой скрывается возможность для роста и совершенствования. Ведь только преодолевая трудности, мы становимся настоящими мастерами своего ремесла.
