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Los pilares de la ingeniería del rendimiento en acción
La siguiente arquitectura de referencia muestra los pilares de la ingeniería del rendimiento para probar una API específica.
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Los datos de registro, supervisión y seguimiento se envían desde la API de destino al backend.
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Cuando se invoca, la API de informes de pruebas envía los resultados y la información de configuración al backend.
El componente principal es la API o aplicación de destino que se está probando. La API de destino se sincroniza con el repositorio de configuración de aplicaciones y el repositorio de configuración de despliegues de la GitOps misma manera para obtener las configuraciones más recientes de aplicaciones e infraestructuras. Esta sincronización permite que las pruebas automatizadas se ejecuten en el estado actual deseado de la aplicación y su infraestructura de soporte, tal como se define en los repositorios de Git.
El proceso de automatización de las pruebas automatiza la generación de los datos de las pruebas, su ejecución y la notificación de los resultados de las pruebas a la API de destino.
La API de destino genera información sobre el rendimiento (métricas, registros y rastreos), utilizando las mejores prácticas de observabilidad
La API de informes de pruebas recopila todos los datos de informes relacionados con las pruebas (configuración y resultados de las pruebas) y los almacena en el backend de observabilidad.
La agregación de la información sobre el rendimiento y los datos de informes (configuración, resultados de las pruebas) le ayuda a consultar los datos relacionados con el rendimiento de la API de destino. Por ejemplo, podrías preguntarte lo siguiente:
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¿Cuáles son las diez transacciones más lentas?
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¿Cuál es el número promedio de P99 y P90 de cada prueba?
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¿Cómo se comparan las configuraciones de las dos pruebas?
Correlacionar los casos de prueba con los resultados, las configuraciones y las métricas durante un período de tiempo ayuda a identificar la mejor configuración y los resultados de rendimiento.
Con los resultados de estas pruebas, puede tomar decisiones más precisas y basadas en datos para la API y tener confianza a la hora de llevarla a producción.
