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# Automatisieren Sie das Testen Ihrer Softwareanwendungen in großem Maßstab
Datum der Veröffentlichung: *Dezember 2025*
Distributed Load Testing auf AWS hilft Ihnen dabei, Leistungstests Ihrer Softwareanwendungen im großen Maßstab zu automatisieren, um Engpässe zu identifizieren, bevor Sie Ihre Anwendung veröffentlichen. Diese Lösung simuliert Tausende von verbundenen Benutzern, die HTTP-Anfragen mit kontinuierlicher Geschwindigkeit generieren, ohne dass Server bereitgestellt werden müssen.
Diese Lösung nutzt [Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) auf AWS Fargate](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/AWS_Fargate.html), um Container bereitzustellen, auf denen Ihre Lasttestsimulationen ausgeführt werden, und bietet die folgenden Funktionen:
+ Stellen Sie Amazon ECS auf AWS Fargate-Containern bereit, die unabhängig voneinander ausgeführt werden, um die Ladekapazität Ihrer Anwendung zu testen.
+ Simulieren Sie Zehntausende von gleichzeitigen Benutzern in mehreren AWS-Regionen, die kontinuierlich Anfragen generieren.
+ Passen Sie Ihre Anwendungstests mithilfe von [K6 [JMeter](https://jmeter.apache.org/)](https://k6.io/), [Locust-Testskripten](https://locust.io/) oder einer einfachen HTTP-Endpunktkonfiguration an.
+ Planen Sie Lasttests so, dass sie sofort, zu einem future Zeitpunkt oder nach einem wiederkehrenden Zeitplan ausgeführt werden.
+ Führen Sie mehrere Lasttests gleichzeitig in verschiedenen Szenarien und Regionen durch.
Dieser Implementierungsleitfaden bietet einen Überblick über die Lösung Distributed Load Testing on AWS, ihre Referenzarchitektur und Komponenten, Überlegungen zur Planung der Bereitstellung und Konfigurationsschritte für die Bereitstellung der Lösung in der Amazon Web Services (AWS) -Cloud. Es enthält Links zu einer [ CloudFormationAWS-Vorlage](https://aws.amazon.com/cloudformation/), mit der die AWS-Services gestartet und konfiguriert werden, die für die Bereitstellung dieser Lösung erforderlich sind, wobei die bewährten AWS-Methoden für Sicherheit und Verfügbarkeit verwendet werden.
Zu den Zielgruppen für die Nutzung der Funktionen und Fähigkeiten dieser Lösung in ihrer Umgebung gehören IT-Infrastrukturarchitekten, Administratoren und DevOps Fachleute, die über praktische Erfahrung in der Architektur in der AWS-Cloud verfügen.
Verwenden Sie diese Navigationstabelle, um schnell Antworten auf diese Fragen zu finden:
| Wenn du willst. | Lesen. |
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| Informieren Sie sich über die Kosten für den Betrieb dieser Lösung. Die geschätzten Kosten für den Betrieb dieser Lösung in der Region USA Ost (Nord-Virginia) belaufen sich auf USD 30,90 pro Monat für AWS-Ressourcen. | [Kosten](cost.md) |
| Machen Sie sich mit den Sicherheitsüberlegungen für diese Lösung vertraut. | [Sicherheit](security-1.md) |
| Erfahren Sie, wie Sie Kontingente für diese Lösung einplanen. | [Kontingente](quotas.md) |
| Erfahren Sie, welche AWS-Regionen diese Lösung unterstützen. | [Unterstützte AWS-Regionen](plan-your-deployment.md#supported-aws-regions) |
| Erfahren Sie mehr über den optionalen MCP-Server für KI-gestützte Lasttestanalysen. | [MCP-Serverintegration](mcp-server-integration.md) |
| Sehen Sie sich die in dieser Lösung enthaltene CloudFormation AWS-Vorlage an oder laden Sie sie herunter, um die Infrastrukturressourcen (den „Stack“) für diese Lösung automatisch bereitzustellen. | [ CloudFormation AWS-Vorlage](aws-cloudformation-template.md) |
| Greifen Sie auf den Quellcode zu und verwenden Sie optional das AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), um die Lösung bereitzustellen. | [GitHub Repository](https://github.com/aws-solutions/distributed-load-testing-on-aws) |
# Features
Die Lösung bietet die folgenden Funktionen:
**Support mehrerer Test-Frameworks**
Unterstützt JMeter K6- und Locust-Testskripte sowie einfache HTTP-Endpunkttests, ohne dass benutzerdefinierte Skripts erforderlich sind. Weitere Informationen finden Sie unter [Testtypen](design-considerations.md#test-types) im Abschnitt Architekturdetails.
**Simulation mit hoher Benutzerauslastung**
Simuliert Zehntausende gleichzeitiger virtueller Benutzer, um Ihre Anwendung unter realistischen Lastbedingungen einem Stresstest zu unterziehen.
**Lastverteilung auf mehrere Regionen**
Verteilt Belastungstests auf mehrere AWS-Regionen, um den geografisch verteilten Benutzerverkehr zu simulieren und die globale Leistung zu bewerten.
**Flexible Testplanung**
Plant Tests so, dass sie sofort, zu einem bestimmten future Datum und zu einer bestimmten Uhrzeit oder nach einem wiederkehrenden Zeitplan ausgeführt werden. Dabei werden Cron-Ausdrücke für automatisierte Regressionstests verwendet.
**Überwachung in Echtzeit**
Bietet optionales Live-Datenstreaming zur Überwachung des Testfortschritts mit Echtzeitmetriken wie Antwortzeiten, Anzahl virtueller Benutzer und Erfolgsquoten von Anfragen.
**Umfassende Testergebnisse**
Zeigt detaillierte Testergebnisse mit Leistungskennzahlen, Perzentilen (p50, p90, p95, p99), Fehleranalysen und herunterladbaren Artefakten für die Offline-Analyse an.
**Vergleich der Ausgangswerte**
Definiert Basis-Testläufe für den Leistungsvergleich, um Verbesserungen oder Regressionen im Laufe der Zeit nachzuverfolgen.
**Flexibilität der Endgeräte**
Testet jeden HTTP- oder HTTPS-Endpunkt in AWS-Regionen, lokalen Umgebungen oder anderen Cloud-Anbietern.
**Intuitive Webkonsole**
Bietet eine webbasierte Konsole zum Erstellen, Verwalten und Überwachen von Tests, ohne dass eine Befehlszeileninteraktion erforderlich ist.
**KI-gestützte Analyse (optional)**
Lässt sich über den Model Context Protocol (MCP) -Server in KI-Entwicklungstools integrieren und ermöglicht so eine intelligente Analyse von Lasttestdaten.
**Support mehrerer Protokolle**
Unterstützt verschiedene Protokolle wie HTTP, HTTPS, JDBC WebSocket, JMS, FTP und gRPC durch benutzerdefinierte Testskripte.
# Vorteile
Die Lösung bietet die folgenden Vorteile:
**Umfassende Leistungstests**
Unterstützt Lasttests, Stresstests und Dauertests, um die Anwendungsleistung unter verschiedenen Bedingungen gründlich zu bewerten.
**Früherkennung von Problemen**
Identifiziert Leistungsengpässe, Speicherlecks und Skalierbarkeitsprobleme vor der Produktionsbereitstellung und reduziert so das Risiko von Ausfällen.
**Simulation der Nutzung in der realen Welt**
Simuliert genaues Benutzerverhalten und Verkehrsmuster in der realen Welt, um die Anwendungsleistung unter realistischen Bedingungen zu überprüfen.
**Umsetzbare Performance Insights**
Bietet detaillierte Metriken, Perzentile und Fehleranalysen, um das Anwendungsverhalten zu verstehen und Optimierungsmaßnahmen zu steuern.
**Automatisierte Test-Workflows**
Ermöglicht geplante und wiederkehrende Tests für kontinuierliche Leistungsüberwachung und Regressionstests ohne manuelles Eingreifen.
**Kosteneffiziente Infrastruktur**
Verwendet serverlose AWS Fargate-Container mit pay-per-use Preisgestaltung, sodass keine spezielle Testinfrastruktur und laufende Abonnementgebühren erforderlich sind.
**Schnelle Testbereitstellung**
Stellt die Testinfrastruktur innerhalb von Minuten bereit und skaliert sie, ohne Server bereitstellen oder verwalten zu müssen.
**Einfache Abfrage der Testergebnisse**
Lässt sich über einen optionalen Model Context Protocol (MCP) -Server in KI-Entwicklungstools integrieren und ermöglicht Abfragen in natürlicher Sprache und eine intelligente Analyse von Lasttestdaten für schnellere Einblicke und Problembehebung.
# Anwendungsfälle
**Validierung vor der Produktion**
Testen Sie Web- und Mobilanwendungen unter produktionsähnlichen Lastbedingungen, bevor Sie eine neue Version starten, um die Leistung zu überprüfen und Probleme zu identifizieren.
**Kapazitätsplanung**
Ermitteln Sie die maximale Anzahl gleichzeitiger Benutzer, die Ihre Anwendung mit der aktuellen Infrastruktur unterstützen kann, und ermitteln Sie, wann eine Skalierung erforderlich ist.
**Überprüfung bei Spitzenlast**
Stellen Sie sicher, dass Ihre Infrastruktur Spitzenlasten, saisonale Verkehrsspitzen oder unerwartete Bedarfsspitzen ohne Leistungseinbußen bewältigen kann.
**Leistungsoptimierung**
Identifizieren Sie Leistungsengpässe wie langsame Datenbankabfragen, ineffiziente Codeausführung, Netzwerklatenz oder Ressourcenbeschränkungen.
**Regressionstests**
Planen Sie wiederkehrende Lasttests, um Leistungseinbußen zu erkennen, die durch neue Codebereitstellungen oder Infrastrukturänderungen verursacht werden.
**Globale Leistungsbewertung**
Bewerten Sie die Anwendungsleistung in mehreren geografischen Regionen, um ein einheitliches Benutzererlebnis für ein globales Publikum sicherzustellen.
**API-Lasttests**
Testen Sie REST APIs, GraphQL-Endpunkte oder Microservices, um Antwortzeiten, Durchsatz und Fehlerraten unter Last zu überprüfen.
**Integration der CI/CD-Pipeline**
Integrieren Sie automatisierte Leistungstests in kontinuierliche Integrations- und Bereitstellungspipelines, um Leistungsprobleme schon früh im Entwicklungszyklus zu erkennen.
**Testen von Diensten durch Dritte**
Testen Sie die Leistung und Zuverlässigkeit von Drittanbietern APIs oder Diensten, von denen Ihre Anwendung abhängt, unter verschiedenen Lastbedingungen.
# Konzepte und Definitionen
In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Konzepte beschrieben und die für diese Lösung spezifische Terminologie definiert:
**Szenario**
Testdefinition, einschließlich des Testnamens, der Beschreibung, der Anzahl der Aufgaben, der Parallelität, der AWS-Region, des Hochlaufs, der Wartezeit, des Testtyps, des geplanten Datums und der Wiederholungskonfigurationen.
**Anzahl der Aufgaben**
Anzahl der Container, die im Fargate-Cluster gestartet werden, um das Testszenario auszuführen. Zusätzliche Aufgaben werden nicht mehr erstellt, sobald das Kontolimit für Fargate-Ressourcen erreicht ist. Aufgaben, die bereits ausgeführt werden, werden jedoch fortgesetzt.
**concurrency**
Die Parallelität (Anzahl gleichzeitiger virtueller Benutzer pro Aufgabe). Basierend auf den Standardeinstellungen wird eine Parallelität von 200 empfohlen. Die Parallelität ist durch CPU und Arbeitsspeicher begrenzt. Bei Tests, die auf Apache basieren JMeter, erhöht eine höhere Parallelität den von der JVM für die ECS-Task genutzten Speicher. Die standardmäßige ECS-Aufgabendefinition erstellt Aufgaben mit 4 GB Arbeitsspeicher. Es wird empfohlen, mit niedrigeren Parallelitätswerten für eine Aufgabe zu beginnen und die CloudWatch ECS-Metriken für den Task-Cluster zu überwachen. Weitere Informationen finden Sie in den [Kennzahlen zur Nutzung von Amazon ECS-Clustern](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/cluster_utilization.html).
**Hochlauf**
Der Zeitraum, in dem schrittweise von Null auf das angestrebte Parallelitätsniveau angehoben werden soll.
**gedrückt halten für**
Der Zeitraum, in dem das angestrebte Parallelitätsniveau nach Abschluss des Hochlaufs beibehalten werden soll.
Eine allgemeine Referenz zu AWS-Begriffen finden Sie im [AWS-Glossar.](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/glos-chap.html)