Доклад с Moscow Python Conf 2016 (http://conf.python.ru)
Слайды: https://conf.python.ru/metodika-nagruzochnogo-testirovaniya/

Я расскажу об этапах тестирования производительности типичного сервиса, о том, какие виды тестов нужно проводить, как интерпретировать результаты измерений и об инструментах, которые мы применяем для генерации нагрузки и анализа результатов тестов. Слушатели доклада научатся применять opensource и бесплатные инструменты, созданные в стенах Яндекса, для тестирования производительности своих сервисов.

Ближайшая конференция — Heisenbug 2020 Moscow
4-7 ноября, Online
Подробности и билеты: https://heisenbug-moscow.ru/


.Конференция по тестированию Гейзенбаг 2016 Moscow,
Москва, 10 декабря 2016 г.

Запустить нагрузочный тест — дело нехитрое. Но запуск без анализа — время на ветер. При анализе выявляется такое, от чего приходится повторять замер. Например: времена отклика получились хорошее, а при детальном анализе оказалось, что все страницы показывали 404-ую ошибку. В начале теста времена хорошие, а потом вообще никакие. Или даже так: JMeter показывает, что «всё замечательно», а в реальности нагрузка не подавалась полчаса. Бывает, что в целом всё хорошо, но есть неприятные выбросы. Как анализировать причины выбросов? Как узнать, на каких данных они возникают? И на этот вопрос будет рекомендация.

В докладе будут рассмотрены типичные подводные камни при тестировании enterprise приложений и варианты решения этих проблем. Доклад построен на примере JMeter, но многие подходы могут с тем же успехом применяться и…

Ближайшая конференция — Heisenbug 2020 Moscow
4-7 ноября, Online
Подробности и билеты: https://heisenbug-moscow.ru/


.Мы «обстреляем» учебный web-сервис на Python Tornado, который специально написан так, чтобы проявились проблемы производительности. Мы разберемся в разных типах графиков в отчетах о производительности, поняв, что на них можно увидеть. Будет рассказано, какие тесты нужно провести для того, чтобы определить производительность сервиса. Мы проанализируем результаты этих тестов и узнаем как обнаружить с их помощью узкие места.

Узкие места (bottlenecks) — главное, что ограничивает производительность любой системы. Мы расскажем, как быстро находить «бутылочное горлышко», какие метрики хороши, а какие — непригодны для мониторинга производительности. Рассмотрим классификации метрик, методы и инструменты анализа производительности. Вы узнаете, как сделать так, чтобы сервис эффективно использовал производственные мощности.

учебные материалы по нагрузке