O teste de pico é uma forma de preparar os sistemas para um aumento repentino na atividade, por exemplo, tráfego instantâneo e massivo da web que pode causar falha no sistema.
Ele permite que você descubra o comportamento do sistema. Isso inclui se ele irá travar, ficar lento e o tempo necessário para voltar ao normal. As empresas estão incorporando testes de pico em suas rotinas de testes de aplicativos para enumerar áreas fracas em ambientes de produção.
Ao acumular resultados, os desenvolvedores adquirem insights sobre onde e quando o aplicativo falha e as ferramentas necessárias para otimizar o desempenho.
Como parte do ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC), os testes de pico filtram componentes de software importantes, como velocidade, confiabilidade e escalabilidade. Este artigo é sobre testes de pico, por que você precisa deles, como funciona e seus benefícios. Você também descobrirá algumas ferramentas para começar a fazer testes de pico sem problemas.
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O que é teste de pico?
O teste de pico é um dos métodos de teste de desempenho que envolve bombardear um aplicativo ou site com picos de carga. Por exemplo, você pode aumentar o número de solicitações para níveis estressantes, diminuí-lo e testar continuamente para avaliar o desempenho do sistema.
Ao contrário dos testes de carga, onde cargas uniformes são aplicadas ao sistema, os testes de pico são flexíveis. Você pode ter mil solicitações em um minuto, no seguinte ter o dobro e assim por diante. No entanto, os testes de pico são feitos apenas em ambientes de teste, mantendo o aplicativo principal em execução e intacto.
Como os aplicativos do mundo real não recebem tráfego em uma taxa constante, os testes de pico resolvem gargalos, problemas de escalabilidade e como o sistema se recupera. Em uma configuração empresarial, os testes de pico permitem que você se prepare para eventos como grandes vendas relâmpago, registros de alto perfil para configurações públicas, colaborações de influenciadores, como campanhas de marketing, e manuseio de produtos de edição limitada.
Ele afirma que seu sistema pode lidar perfeitamente com picos de tráfego e é especialmente útil para empresas que executam processos de alto tráfego, como vendas e registros. É uma forma de manter uma experiência de usuário positiva e, ao mesmo tempo, reforçar a confiabilidade do sistema.
O teste de pico apresenta diversas vantagens, incluindo a determinação dos efeitos de picos inesperados nos usuários, a descoberta dos extremos que um aplicativo pode suportar além da carga designada e a permissão para que os desenvolvedores erradiquem falhas de software em cargas de usuário superiores aos níveis máximos.
Teste de pico versus outros testes de desempenho
No contexto dos testes de desempenho, o pico é um subconjunto e irmão de outras avaliações, como testes de carga, estresse e resistência. Para testes de carga, o desempenho do sistema é avaliado com uma carga pré-especificada.
Para verificar a escalabilidade linear por meio de testes de carga, o desempenho de um aplicativo deve apresentar variação zero com o aumento de usuários. A escalabilidade é avaliada verificando as respostas do servidor nos envios de formulários do navegador; identificar alterações de desempenho ao longo do tempo, testar funções que falham em altas cargas e identificar problemas de latência de rede em funções de aplicativos da web.
Ou considere o teste de estresse, que usa cargas altas para determinar a resposta do aplicativo, mostrar recursos do aplicativo Web que falham, rastrear formulários e links operando de maneira diferente e observar como o aplicativo funciona após uma falha do sistema ou falha de componentes.
Portanto, o teste de estresse avalia a resposta do sistema a condições próximas do ponto de ruptura. E com testes de absorção (ou testes de resistência), você observa o desempenho de um sistema ao longo do tempo. Os testes de absorção procurarão parâmetros como utilização de memória para revelar vazamentos de memória e outros problemas de desempenho.
Como funciona o teste de pico
O processo de teste de pico pode ser resumido em três etapas significativas. A primeira é a simulação de carga, onde os picos na atividade do usuário são desencadeados pelo aumento da atividade ou do número de solicitações. A seguir, a coleta de dados e métricas de desempenho, como tempos de resposta, utilização de recursos de carga e taxas de erro, são coletadas. Por último, uma análise deverá revelar quão bem o sistema lida com o aumento de carga.
Como o processo é processual, é necessário percorrer todas as etapas para obter um processo de teste de qualidade. Comece configurando um ambiente de teste com base nas necessidades específicas do seu negócio. Ele também garante que ninguém esteja envolvido no ambiente ao vivo durante a execução do teste de pico.
Em seguida, determine a carga extrema – o número máximo de usuários suportados simultaneamente em um aplicativo. Aumente abruptamente a carga até o pico. Isso pode ser feito usando ferramentas de desempenho da web. Com a carga máxima aplicada no ponto de pico, monitore o desempenho do sistema, monitorando se ele trava ou sobrevive.
Seguindo em frente, diminua a carga para zero ou mínimo rapidamente. Analise o comportamento do sistema em carga zero, observando se ele trava (ou não). Como última etapa, você precisa analisar o gráfico de desempenho.
Ao aumentar e diminuir instantaneamente a carga do sistema, um pico é formado. O pico agora é analisado para rastrear métricas, incluindo falhas, tempo gasto e usuários virtuais. Seguindo essas etapas, os engenheiros de teste podem detectar erros de um aplicativo e reportá-los aos desenvolvedores, que, por sua vez, resolvem os problemas.
Tipos de testes de pico
Os testes de pico assumirão diferentes formas. Aqui está uma visão geral.
A maioria das ferramentas de teste de desempenho pode ser usada para testes de pico. No entanto, vamos examinar os mais comuns. Eles são preferidos por sua especificidade de tarefa, mas não os classifiquei em nenhuma ordem.
#1. BlazeMeter
BlazeMeter é uma plataforma inclusiva de testes contínuos para vários cenários, como testes de pico, monitoramento de API, testes funcionais, serviços simulados e dados.
O BlazeMeter oferece um teste massivo diretamente do seu IDE para testes de carga e desempenho. Por esse motivo, tem sido usado globalmente para preparar aplicativos de streaming esportivo para atender milhões de pessoas em todo o mundo.
Em relação ao monitoramento de API, o BlazeMeter pode criar e executar testes em minutos sem comprometer a qualidade. Ele também notifica sobre problemas com o tráfego da API antes que ele tenha um impacto significativo nos usuários finais.
Entre seus recursos mais recentes, o Blaze aproveita a inteligência artificial, que, por sua vez, acelera os testes. Você pode solicite uma demonstração para começar a usar novos recursos, como o criador de perfil orientado por dados de IA, que permite identificar de forma robusta dados codificados e gerar dados automaticamente a partir de listas predefinidas, criação de dados de teste orientada por IA, que permite agilizar a geração de dados de teste convertendo texto em dados de teste funções e testes de caos, onde você aumenta a resiliência do sistema usando dados de teste orientados por IA para desafiar sistemas e identificar vulnerabilidades.
#2. Apache JMeter
Apache JMeter é um software de teste de automação de código aberto. Ele foi inicialmente projetado para testar o comportamento funcional e quantificar o desempenho de aplicações web. A estrutura pode ser usada para testar aplicativos estáticos e dinâmicos.
Você pode simular cargas pesadas de servidores (e grupos) e testar objetos/redes sob diferentes cargas. Embora pareça um navegador, não é um. O que significa que ele não executa tarefas do navegador, como renderizar HTML ou executar JavaScript. Se quiser estender sua funcionalidade para renderizar saída HTML, você pode usar o Pós-processador JSR223 ou JSSR Sampler para executar código JavaScript personalizado a ser executado após solicitações.
JMeter possui vários recursos, incluindo teste de carga e desempenho de vários aplicativos, servidores e tipos de protocolo como Web – HTTP, serviços SOAP/REST, bancos de dados, e-mails e objetos Java. É altamente extensível e funciona bem com a linha de comando para todos os sistemas operacionais compatíveis com Java.
Um superpoder que encontrei no JMeter é sua fácil correlação por meio da extração de dados de formatos populares como JSON, XML, HTML e outros formatos textuais. Aqui está um início rápido sobre como usar o Apache JMeter.
#3. Gafanhoto
Gafanhoto é uma ferramenta de teste de carga de código aberto. É escalável e programável. Ao contrário de outras ferramentas que restringem você a uma interface de usuário (UI), uma linguagem específica de domínio ou XMLs inchados, o Locust usa código simples; você usa construções regulares de programação Python.
Ao executar cada usuário dentro de seu greenlet (um processo/corrotina leve), o Locust permite que você escreva testes semelhantes à escrita de código de bloco em vez de usar retornos de chamada ou outros mecanismos.
Além disso, o Locust é baseado em eventos (empregando evento) e permite que um único processo lide com milhares de usuários simultâneos. Como resultado, isso facilita a execução de testes de carga em várias máquinas.
Sua UI baseada na web está disponível para uso opcional, facilitando seu uso no pipeline de CI/CD. Você pode utilizá-lo para mostrar o andamento dos testes com variações de carga implementadas. Embora o Locust funcione nativamente com sites e serviços, ele pode ser usado em qualquer protocolo. Você só precisa escreva para um cliente para seu caso de uso específico ou explore alguns criados pela comunidade.
Benefícios do teste de pico
O teste de pico tem vários benefícios. Ao identificar problemas de forma proativa, você pode resolver todos os impedimentos de desempenho antes que eles evoluam para problemas críticos. Considerando aspectos como a confiabilidade do software, os testes de pico garantem que seu sistema seja estabilizado em meio a eventos imprevisíveis.
Do ponto de vista da experiência do usuário, os testes de pico evitam tempos de inatividade e custos financeiros e de reputação associados. Os usuários esperam que seu site e aplicativos estejam totalmente funcionais durante picos de tráfego, seja executando campanhas ou lançando vendas na Black Friday.
O teste Spike avalia a força do seu software, preparando-o para casos de uso do mundo real e protegendo-o contra falhas. A sustentabilidade do software pode ser alcançada por meio de testes de pico.
Testes de pico bem-sucedidos revelarão os piores cenários que não são direcionados aos procedimentos de teste padrão. O teste Spike regula o desempenho do software abordando todos os problemas de desempenho e transformando-o em um produto de qualidade com experiências perfeitas.
Limitações do teste de pico
Vale a pena mencionar as desvantagens dos testes de pico. A necessidade de executar testes de pico em um ambiente (de teste) exclusivo requer a definição de condições de teste especiais, tornando o processo um pouco mais caro. Isto é resultado da complexidade e intensidade dos recursos. Lidar com procedimentos complexos exige experiência, neste caso, engenheiros de teste de software.
Durante a execução de testes, existe a possibilidade de seu aplicativo ficar lento, agravar ou parar completamente. Ao contrário de outros testes de desempenho, o método de pico é demorado. Novamente, simular picos precisos do mundo real pode ser um desafio.
Melhores práticas para testes de pico
Como você viu, o teste de pico é um fator importante ao testar o desempenho, aumentando a resiliência e a confiabilidade dos aplicativos da Web sob condições de carga pesada. O uso de picos de tráfego abruptos e inesperados ajuda os desenvolvedores a identificar e mitigar problemas de desempenho, garantindo uma experiência de usuário positiva e estabilidade do sistema.
Se sua organização precisar de um teste de pico, você deverá definir objetivos e benchmarks de teste claros. Eles precisam ser realistas. Por que? Nenhum aplicativo da web pode lidar com tráfego ilimitado, dimensionar automaticamente de forma instantânea ou infinita e se recuperar imediatamente. Ter objetivos determinará as métricas de rastreamento corretas, que podem incluir:
- Tempo de resposta – Quanto tempo um aplicativo leva para enviar solicitações.
- Respostas de erro – A contagem de respostas que produzem erros.
- Taxa de transferência – Um registro ou transação por segundo.
- Utilização de recursos – Como o software usa a unidade central de processamento (CPU) e a memória.
Se as métricas acima estiverem em sua lista de rastreamento, você poderá ter várias perguntas. Eles incluem:
- Quantos usuários meu aplicativo deve atender?
- Que níveis de latência devo esperar para meus usuários?
- Até que ponto a CPU/memória é utilizada?
- Quantos erros ocorrem?
- Quanto tempo leva o aplicativo para se recuperar do pico?
De volta aos objetivos, restrinja seu teste dentro de limites realistas; é mais barato. Lidar com tráfego massivo em alta velocidade exige muito trabalho e é caro. Ocasionalmente, pode ser necessário ajustar sua arquitetura, substituir ou alternar modelos de dados ou ajustar a lógica de negócios e os modelos operacionais principais.
Você também pode considerar pesquisar para entender a jornada do usuário. Há uma grande diferença entre ter milhares de usuários em sua landing page e o mesmo número de usuários navegando em um site de comércio eletrônico enquanto compram itens. Compreender como os usuários interagem com o seu software direcionará as consultas de e para o servidor, consequentemente orientando o processo de teste de pico. Isso significa apontar as ferramentas corretas de teste de pico, executar os testes, remover gargalos de desempenho e repetir/iterar todo o processo para atender às necessidades especificadas.
Explore mais ferramentas de teste de software e leve suas habilidades de teste para o próximo nível.