#load_qa — Public Fediverse posts

Сравниваем инструменты для нагрузочного тестирования

Нагрузочное тестирование давно перестало быть «дополнительной проверкой перед релизом» и стало частью инженерной культуры: без него сложно говорить о предсказуемости систем, зрелости инфраструктуры и реальной готовности продукта к росту. Инструментов для нагрузки сегодня много, но каждый по-своему влияет на процесс: где-то важна гибкость сценариев, где-то — масштабирование, где-то — интеграция в CI/CD. В этой статье разбираем ключевые решения, их сильные и слабые стороны и то, как они помогают увидеть систему такой, какой она будет под реальной боевой нагрузкой. Узнать детали

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/968668/

#apache_jmeter #нагрузочное_тестирование #devops #load_qa #производительность #масштабирование #DevOpsпрактики #стабильность_системы #ресурсоёмкость

k6: как мы тестируем сервисы под нагрузкой

Привет! Меня зовут Анна и я QA-инженер в Банки.ру. В этой статье хочу поделиться нашим опытом построения практичного и эффективного процесса нагрузочного тестирования на основе k6 . Далее расскажу: для чего мы используем нагрузочное тестирование, как у нас устроена платформа для нагрузочного тестирования (какие инструменты есть, и как все работает), поделюсь кейсами по разработке тестов от простых до сложных с созданием сценариев и определением весов нагрузки, а так же расскажу, как мы определяем сценарий нагрузки на основе продовых логов сервиса.

https://habr.com/ru/companies/banki/articles/964884/

#k6 #grafana #load_qa #нагрузочное_тестирование #тестирование_производительности #performance_testing #stress_testing #реалистичный_профиль_нагрузки #сценарий_нагрузки #определение_веса_нагрузки

[Перевод] Метрики как стоп-кран: безопасные релизы Cloudflare под нагрузкой

Cloudflare показывает, как превратить метрики в механизм безопасных релизов под глобальной нагрузкой. В основе — Health Mediated Deployments: решения о выкатывании принимаются по SLI/SLO из Prometheus/Thanos, с распределёнными агрегациями на уровне дата-центров, recording rules, бэктестингом инцидентов и адаптивным ограничением параллелизма. Результат — заметно быстрее вычисляются критичные запросы, батчи ускорены примерно в 15 раз, а откаты происходят до того, как проблема успевает разрастись. Смотреть разбор

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/962416/

#load_qa #нагрузочное_тестирование #Prometheus #Thanos #backtesting_инцидентов #наблюдаемость #мониторинг #автооткат_релизов