Важность метрик в тестировании производительности

Тестирование производительностивМетрики очень важны。в соответствии с Тестирование производительности для разных целей, тестеры на Тестирование В производительности будут использоваться разные методы тестирования, и будет выбрано разное Тестирование. производительности Метрики。

Например,Понять, что происходит, когда работает программная системаРазличное время ответаи разбираться в программных системах вИспользование ресурсов во время выполнения,выбрано Тестирование Показатели производительности разные.

Процесс точного сбора связанных с системой данных на основе показателей во время тестирования производительности называется процессом измерения. Этот процесс и собранные данные показателей имеют решающее значение для определения целей тестирования производительности и оценки результатов тестирования производительности. Тестирование производительности не следует проводить без предварительного понимания того, какие данные о показателях производительности будут собираться и почему они будут собираться.

нравитьсяслепойруководить Тестирование производительности,Проект может столкнуться со следующими рисками

Не уверенкачественные характеристики производительностиВы удовлетворены?Операционные цели системы,и соответствовать приемлемым стандартам;

Требования к производительности не определяются количественно и измеримо. Например, «быстрая скорость реакции системы» в этом требовании описывает субъективное ощущение и не подлежит проверке, что делает невозможным проверку того, выполняется ли это требование к производительности;

НепредсказуемыйТенденция к снижению уровня производительности системы.,Также сложно определить производительность системы.Узкие места и скрытые опасности；

Фактические результаты теста производительности невозможно сравнить и оценить с данными эталонного показателя производительности, в результате чего тест производительности не может дать эффективные результаты;

Оценивать Тестирование на основе субъективного мнения одного или нескольких людей производительностирезультат,Приведение Тестирования производительности к потере объективности,Оно не может лучше отражать реальную производительность системы;

Невозможно понять результаты, предоставляемые инструментом тестирования производительности, что приводит к неверным результатам тестирования производительности;

Неспособность обнаружить проблемы с производительностью системы (ложноотрицательные/ложноотрицательные результаты) или рассматривать правильные результаты как неправильные (ложноположительные/ложноположительные результаты),Это приводит к пустой трате ресурсов или возникновению большего количества ошибок.。

1. Сравнительное сравнение

Собрав первоначальные показатели производительности, можно установить базовый уровень производительности. Любые последующие изменения можно сравнить с этим базовым уровнем, чтобы определить, улучшилась или ухудшилась производительность.

2. Выявление узких мест

Метрики могут выявить потенциальные узкие места или проблемы с производительностью системы. Например, если время отклика внезапно увеличится, это может означать, что компонент достигает предела вычислительной мощности.

3. Планирование мощностей

Измеряя поведение системы в различных условиях нагрузки, это может помочь принять более точные решения по планированию мощности и гарантировать правильное использование ресурсов, а не их трату впустую.

4. Основа оптимизации

Имея конкретные данные о производительности, разработчики и группы эксплуатации могут корректировать конфигурацию, код или архитектурный проект на основе этой информации для достижения оптимизации производительности.

5. Проверка нефункциональных требований

Помимо функциональных требований, многие проекты также имеют четкие нефункциональные требования (например, время отклика, не превышающее X секунд). Тестирование производительности и его результаты являются ключевым доказательством того, что программное обеспечение соответствует этим требованиям.

6. Гарантия качества

Постоянный мониторинг и составление отчетов о показателях производительности помогает поддерживать высокие стандарты качества и выявлять проблемы, которые могут повлиять на взаимодействие с пользователем.

7. Поддержка принятия решений

Руководство часто ссылается на результаты тестирования производительности при инвестировании в технологии или других важных решениях. Хорошая производительность может быть одной из причин выбора определенной технологии или услуги.

8. Удовлетворенность клиентов

Конечных пользователей волнует, будет ли приложение работать быстро и стабильно. Проводя регулярное тестирование производительности и концентрируясь на соответствующих показателях, вы сможете лучше соответствовать ожиданиям пользователей и повышать их удовлетворенность.

9. Проверка соответствия

В определенных отраслях промышленности существуют специальные соглашения об уровне обслуживания (SLA) или нормативные требования, например, скорость обработки транзакций в финансовых услугах. Сбор правильных показателей производительности имеет решающее значение для соблюдения таких правил.

Сбор показателей при тестировании производительности полезен не только на техническом уровне, но и является неотъемлемой частью обеспечения успеха в бизнесе.

Если вы что-то получили, пожалуйста, обратите внимание. Ваши отзывы — это моя мотивация продолжать, давай! ! !