ПРОЦЕСС АВТОМАТИЗАЦИИ НАГРУЗОЧНОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ВЕБ-СИСТЕМ: ОСНОВНЫЕ АСПЕКТЫ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается автоматизация нагрузочного тестирования, ее значение в обеспечении производительности и стабильности программного обеспечения под реалистичной нагрузкой. Раскрываются основные преимущества автоматизации нагрузочного тестирования и некоторые существующие инструменты его реализации.

ABSTRACT

The article discusses the automation of load testing, its importance in ensuring the performance and stability of software under a realistic load. The main advantages of load testing automation and some existing tools for its implementation are revealed.

Ключевые слова: автоматизация, нагрузочное тестирование, тестирование производительности, веб ресурсы.

Keywords: automation, load testing, performance testing, web resources.

Нагрузочное тестирование (Load Testing) или тестирование производительности (Performance Testing) - это автоматизированное тестирование, имитирующее работу определенного количества пользователей на каком-либо общем (разделяемом ими) ресурсе [4].

Нагрузочное тестирование необходимо для проверки производительности и надежности приложений под нагрузкой, схожей с реальными условиями эксплуатации [1]. Оно помогает выявить узкие места, бутылочные горлышки и проблемы, связанные с масштабируемостью приложения. Важно знать, как система справляется с увеличением числа пользователей или объема данных, чтобы предотвратить возможные сбои или отказы в будущем.

Неизбежно встает вопрос о необходимости сокращения времени работы и усилении эффективности в процессе тестирования. Автоматизация нагрузочного тестирования является основополагающим аспектом современной разработки программного обеспечения. Этот процесс позволяет проверить производительность и стабильность веб-приложений, веб-сайтов, серверов и других систем под реалистичными условиями нагрузки. Разработка автоматизированных систем нагрузочного тестирования и использование сценариев и скриптов значительно повышают эффективность и надежность тестов [3]. Давайте рассмотрим эту тему более подробно.

Автоматизация данного вида тестирования позволяет повысить эффективность, сократить время и уменьшить возможность человеческих ошибок. Процесс проведения данного вида тестирования для сложных систем вручную занимает много времени и ресурсов, к тому же он может быть недостаточно точным и не репрезентативным. Автоматизация позволяет легко масштабировать тесты, повторять их и быстро выявлять возникающие проблемы.

Сценарии нагрузочного тестирования представляют собой последовательность действий, которые выполняются во время теста. Они могут имитировать действия реальных пользователей, например, переходы по страницам, отправку форм или выполнение запросов к API. Сценарии создаются с использованием специальных скриптов, которые могут быть написаны на различных языках программирования или визуально созданы в интерфейсе инструмента.

Далее необходимо выделить основные актуальные инструменты для автоматизации нагрузочного тестирования, существующие на рынке. Эти инструменты предоставляют мощные средства для создания и запуска нагрузочных тестов, а также анализа результатов^

1. Apache JMeter - это один из самых популярных и широко используемых инструментов для нагрузочного тестирования. Он предоставляет гибкую среду для создания тестовых сценариев с использованием графического интерфейса, который позволяет записывать и редактировать действия пользователя. JMeter поддерживает различные протоколы, такие как HTTP, HTTPS, FTP, JDBC, JMS, и другие, что делает его подходящим для тестирования разнообразных систем.

2. Gatling - это современный инструмент для нагрузочного тестирования, который специализируется на высокой производительности и масштабируемости. Он основан на языке программирования Scala и предлагает простой и легкий в использовании синтаксис для создания сценариев. Gatling также предоставляет мощный и удобный интерфейс для анализа результатов тестирования.

3. LoadRunner - это продукт компании Micro Focus, который предоставляет расширенные возможности для нагрузочного тестирования. Он поддерживает множество протоколов и технологий, включая веб-приложения, веб-службы, SAP, Citrix, и другие. LoadRunner предоставляет обширные функции мониторинга и анализа производительности системы.

4. NeoLoad - это инструмент для нагрузочного тестирования и производительности, который изначально разрабатывался для тестирования веб-приложений и мобильных приложений. Он обладает простым и интуитивным интерфейсом, а также предоставляет возможность автоматического масштабирования нагрузки для симуляции тысяч пользователей.

5. Locust - это инструмент для нагрузочного тестирования с открытым исходным кодом, который разработан на языке Python. Он позволяет создавать сценарии с использованием кода Python и легко масштабируется для тестирования высоконагруженных систем.

6. Blazemeter предоставляет облачную платформу для проведения нагрузочного тестирования. Этот сервис позволяет загружать тестовые сценарии и запускать их с большим количеством виртуальных пользователей, что упрощает и ускоряет процесс тестирования.

7. k6 - это инструмент для нагрузочного тестирования с открытым исходным кодом, написанный на языке Go. Он предоставляет простой и гибкий подход для создания сценариев, а также имеет хорошую производительность при работе с большими нагрузками [2].

Каждый из перечисленных инструментов имеет свои уникальные особенности, и выбор зависит от конкретных потребностей и характеристик проекта. При выборе инструмента следует учитывать поддерживаемые протоколы, сложность создания сценариев, возможности мониторинга и анализа результатов, а также требования к масштабируемости тестирования.

Далее хотелось бы проанализировать основные преимущества автоматизации, а также выделить ситуации, в которых автоматическое тестирование невозможно.

Преимущества автоматизации

1. Сокращение времени тестирования: автоматизация позволяет запускать тесты намного быстрее, чем это происходит при ручном тестировании.
2. Повышение точности: автоматизированные тесты более предсказуемы и исключают ошибки, вызванные человеческим фактором.
3. Масштабируемость: автоматизированные системы позволяют легко масштабировать тесты для проверки производительности в различных условиях нагрузки.
4. Повторяемость: тесты можно выполнять несколько раз, чтобы убедиться, что результаты стабильны и надежны.
5. Раннее выявление проблем: автоматизированные тесты можно запускать на ранних стадиях разработки, что помогает выявить проблемы на ранних этапах и исправить их до выпуска продукта.

Хотя автоматизация нагрузочного тестирования обычно предоставляет значительные преимущества, есть некоторые ситуации, когда полностью автоматизировать этот процесс может быть затруднительно или даже невозможно. Вот несколько таких ситуаций:

В некоторых случаях сценарии использования могут быть слишком сложными и изменчивыми для полной автоматизации. Например, если веб-приложение предоставляет множество персонализированных функций или динамически меняющихся элементов интерфейса, создание автоматизированных сценариев может потребовать значительных усилий и время.

Иногда для нагрузочного тестирования требуется взаимодействие с внешними системами, например, платежными шлюзами или сторонними API. Если эти системы имеют ограничения или частые изменения в своих интерфейсах, автоматизация тестирования может стать проблемой.

В некоторых ситуациях нагрузочное тестирование может затрагивать безопасность системы или ставить под угрозу конфиденциальные данные. В таких случаях проведение автоматизированных тестов может быть недопустимо.

Некоторые аспекты нагрузочного тестирования, такие как анализ производительности и поведения системы под высоким нагрузочным давлением, могут требовать ручной проверки и анализа данных. В таких случаях автоматизированные инструменты могут быть полезны для генерации тестовой нагрузки, но необходима дополнительная ручная проверка результатов.

Проведение высоконагруженных тестов может потребовать значительных ресурсов, таких как выделенные серверы или облачные инстансы. Если доступные ресурсы ограничены, автоматизировать тестирование с максимальным количеством виртуальных пользователей может быть проблемой.

В начале разработки проекта может быть сложно автоматизировать нагрузочное тестирование из-за отсутствия стабильной и окончательной версии приложения. В таких случаях ручное тестирование может быть более простым и эффективным вариантом.

Важно отметить, что даже если некоторые аспекты нагрузочного тестирования невозможно или затруднительно автоматизировать, можно использовать комбинацию автоматизированных и ручных методов тестирования для достижения наилучших результатов. Ручное тестирование может быть важным дополнением к автоматизированным сценариям, особенно при анализе сложных результатов и поведения системы под нагрузкой.

Все перечисленные аспекты автоматизации нагрузочного тестирования убедительно демонстрируют ее важную роль в современной разработке программного обеспечения. Автоматизация позволяет эффективно справляться с растущими требованиями производительности, улучшает точность результатов, исключает человеческие ошибки и ускоряет выявление проблем на ранних стадиях разработки.

Однако стоит помнить, что некоторые ситуации могут быть непригодны для полной автоматизации. Сложные сценарии использования, ограничения сторонних систем или ограничения безопасности могут потребовать комбинации автоматизированных и ручных методов тестирования для достижения оптимальных результатов.

В заключение, правильное использование автоматизации нагрузочного тестирования является важным фактором в обеспечении высокой производительности и надежности программного обеспечения. Ответственное применение современных инструментов и тщательный выбор подходов позволяют командам разработки и тестирования обнаруживать и устранять проблемы, создавая продукты, которые отвечают самым высоким стандартам качества и удовлетворяют потребности пользователей в динамичном цифровом мире.

Список литературы:

1. Алефиренко В.М. Обзор и классификация информационных систем / В.М. Алефиренко, Н.О. Туровец // Danish Scientific Journal. - 2021. - Vol. 1. - № 55.- С. 52-56.
2. Величкевич А.Г., Черепахин А.А., Кудряшов Н.И., Мельникова К.Б., Бычков Б.И. Обзор подходов и механизмов тестирования баз данных// Проблемы науки и образования. 2017. №14. С. 17-20
3. Костычев E.A., Омельченко B.A., Зеленов C.B. Нацеленная генерация данных для тестирования приложений над базами данных // Труды института системного программирования РАН, 2011. Т. 20. С. 253-268.
4. Рудюк Е.П., Соломатин А.А. Оценка производительности сервера базы данных путем применения нагрузочного тестирования // Наука, техника и образование: электрон, 2016. № 4 (9). С. 97-10
5. Суслов Ю.Б. Анализ параметров баз данных и разработка системы метрик тестирования баз данных // Сборник трудов рег. научно-технической очно-заочной конф. (Ижевск, 21 мая 2016). Ижевск: Изд-во Ижевского государственный технический ун-та им. М.Т. Калашникова, 2016. С. 75-81
6. Туровец Н.О. Методы тестирования интегрированных информационных систем / Н.О. Туровец, В.М. Алефиренко // Science Time. - 2022. - № 3 (99). - С. 19-27.