Я сходил погуглил что такое аппроксимация, долго думал. Понял что вопроса не понял. Буду наблюдать

Если данных много, то, конечно, сильных отличий не должно быть.

Но даже «общепринятых» вариантов вычисления квантилей немало.

Например, есть язык R — язык заточенный для статистической обработки.
Там функция quantile: https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.2/topics/quantile

И эта функция может вычислять квантили по 9-и (Карл!) разным вариантам:
>type an integer between 1 and 9 selecting one of the nine quantile algorithms detailed below to be used

Поэтому, велик шанс, что JMeter вычисляет одним образом, Grafana другим, а Excel третьим 😂

Что-то из Астерикс и Обеликс или Гладиатора, Максимус Апроксимус

Вы тут смеётесь, а мне для разработки JMeter вчера реально понадобилось решать квадратное уравнение. А кто-то ещё говорит, что квадратные уравнения в работе не пригождаются 🙃

В Космических Рейнджерах математические уравнения уместнее.

пробовал?

неа)

Берём!

)) как сопоставить результаты с тестовой среды, не равной проду с реальной картиной , точнее как понять что результаты нт релевантны?

и как спрогнозировать поведение на реальной среде

Идеалхно - нт стенд равен проду

Мы так делаем.

Потому что все остальное - сильно приблизительное

Когда идеально мы тоже так делаем) к сожалению сейчас это физически не возможно. Нужно работать с тем, что есть

Боюсь что методы может не быть совсем. Прикидывать на глаз и понимать риски

Но тоже подожду. Вдруг есть те кто знает как правильно

Понял, спасибо

Ребят, привет! Подскажите, пожалуйста, с чего начинать изучение тестирования производительности для освоения на базовом уровне без лишнего погружения (не поймите неправильно) и какой инструмент лучше использовать - Jmeter+Grafana или Gatling или ещё что-то. Спасибо заранее

самый сложный вопрос человечества

На старт - джеметр с пивком покатит