Тестирование продуктивности – вот самый точный перевод термина “performance testing”. Мы проверяем каждый этап работ согласно внутренним стандартам качества. Это позволяет предоставлять Вам только 100% провереные результаты.
Ведь это индустриальный стандарт, много умных учёных их используют, и у них всё нормально. Делаем первую итерацию, считаем функцию пропорции, сжимаем её до одного числа, отмечаем точку на графике. Далее делаем вторую итерацию, обновляем значение функции пропорции, отмечаем точку на графике. Продолжаем процесс до тех пор, пока не встретимся с нашей волшебной линией. Есть некоторый процент ложноположительных результатов, но я трачу на их просмотр не более двух-трёх минут в день. Зато мы каждый месяц успешно находим несколько довольно критичных реальных перформанс-проблем благодаря этой системе.
Применяем статистические тесты
Небольшая заметка среднего качества легко может стоить 50 баксов. Увы, хорошая методическая литература конкретно про перформанс-анализ почти отсутствует. Дело в том, что это сложная дисциплина, которая сочетает множество других дисциплин. Поэтому я лишь могу порекомендовать разные хорошие книжки по смежным областям. Ни одна из них не сделает вас крутым перформанс-инженером, но комплексный взгляд на проблематику позволит вам выбрать верное направление и на собственном опыте всему научиться. Я сегодня рассказал про большое количество подходов для перформанс анализа, но не стал углубляться в технические детали реализации.
- Мне хочется только подчеркнуть те направления подходов, на которые стоит обратить особое внимание.
- Система мониторинга уже развернута, у нас есть красивые графики и автоматические алерты.
- Они хорошо решают ту задачу, для которой они создавались.
- Зачем тестировать производительность веб-ресурса, какие виды тестов существуют и как правильно выбрать инструменты performance testing?
- С его помощью можно тестировать любые веб-приложения, но сценарии придется писать на Java.
А тот факт, что медиана замеров метода А намного меньше медианы замеров метода B, должен был бы нас взволновать ещё сильнее. Набор ординат точек на всех картинках одинаковый, отличается только их порядок. При большом количестве тестов велика вероятность получить любую из этих картинок совершенно случайно. Однако у нашего мозга есть удивительная способность видеть структуру и взаимосвязи в случайных и бессмысленных данных.
Ошибки при оценивании эффективности – какие бывают, и как избежать?
Строго говоря, в таких случаях плотность должна улетать в бесконечность, т.к. Этот метод рассчитан на непрерывные распределения, в которых вероятность возникновения двух одинаковых элементов околонулевая. Но если степень дискретизации не очень большая, а мы хотим использовать функции плотности на квантильных оценках, то есть обходной путь для этой проблемы.
Например, вы можете экспериментировать со способом превращения функции пропорции в одно число. Проценты не всегда работают хорошо, так как не учитывают дисперсию. В случае нормальных распределений можно было бы использовать индекс d Коэна, но для перформанс-распределений нужно подбирать его непараметрические аналоги. Можно сделать алгоритм ещё адаптивнее с помощью статистического последовательного анализа. Далее делаем один-единственный замер на текущей ревизии.
Строим модель нагрузки
Про теорию экстремальных значений можно было бы сделать серию отдельных лекций, но прямо сейчас у нас нет на это времени. Мне бы хотелось, чтобы вы просто запомнили, что такая теория есть, а затем вспомнили о ней в подходящей ситуации. перформанс тестирование Но если округлять время до миллисекунд, что часто происходит на практике, то в случае малых величин мы можем получить дискретное распределение. И тут начинаются проблемы, так как даже стандартное отклонение может оказаться нулевым.
Чтобы лучше сориентироваться между разными оценками, давайте их посравниваем. Основными характеристиками у нас будут асимптотические Гауссова эффективность и точка перелома. Есть оценка Шамоса, которая довольно похожа на оценку Ходжеса-Леманна для центральной тенденции. Шамос предложил взять абсолютные попарные разницы всех элементов выборке и выбрать из них медиану. Одним из самых популярных способов заменить стандартное отклонение является медианной абсолютное отклонение.
thoughts on “Особенности тестирования веб-приложений”
Давайте возьмём макбук и поместим его в два разных физических окружения. В первом случае он будет лежать в морозилке, а во втором будет завёрнут в одеялко вблизи керамического тепловентилятора. С помощью тепловизора можно убедиться в значительной разнице между температурами ноутбука в каждом из случаев.
Но если рассмотреть медиану, то ее эффективность равна всего лишь 64%. Это означает, что при замене среднего на медиану результаты наших расчетов начнут сильнее плавать от одного эксперимента к другому. Самый простой и классический вариант центральной тенденции — это среднее арифметическое. Если у нас есть выборка из n чисел, то мы можем просто сложить все эти числа и поделить сумму на их количество. Этот термин выражает естественное желание человека сжать сложное перформанс-распределение до одного единственного числа.
Решение проблем
Также для результативной встречи готовится предварительный план обсуждения. Выбрать, какие компетенции будем оценивать, и обозначить индикаторы для оценки. Нажимая «Отправить», вы соглашаетесь принять условия Политики конфиденциальности, Пользовательского соглашения и Политики защиты и обработки персональных данных. Как справляться с этими вызовами и получать удовольствие от работы, рассказывает Иван Приходько — ведущий инженер по нагрузочному тестированию в Ozon.
Компании, которые используют метод перформанс ревью в работе
Анализировать подобные проблемы нам поможет функция сдвига. Если у нас имеется эффект мультимодальности, а он довольно часто возникает в перформанс-мире, то сдвинуться может только одна мода. Получаем стандартный вопрос от менеджера о том, есть ли у нас деградация. Нормальный инженер разумно рассудит, что мы добавили нового кода, а этот код занимает какое-то время. Основная часть тестов считает дисперсию, которую нельзя подсчитать при наличии единственного замера. Затем мы сделали некоторые изменения, выполнили одну итерацию и получили сразу 60 минут.
