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Les piliers de l'ingénierie de performance en action
L'architecture de référence suivante illustre les piliers de l'ingénierie des performances pour tester une API spécifique.
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Les données de journalisation, de surveillance et de suivi sont envoyées depuis l'API cible vers le backend.
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Lorsqu'elle est invoquée, l'API de rapports de test envoie les résultats et les informations de configuration au backend.
Le composant principal est l'API ou l'application cible en cours de test. L'API cible se synchronise avec le référentiel de configuration des applications et le référentiel de configuration de déploiement de GitOps manière à obtenir les dernières configurations d'applications et d'infrastructures. Cette synchronisation permet aux tests automatisés de s'exécuter par rapport à l'état actuel souhaité de l'application et de son infrastructure de support, tel que défini dans les référentiels Git.
Le pipeline d'automatisation des tests automatise la génération des données de test, l'exécution du test et la communication des résultats des tests pour l'API cible.
L'API cible génère des informations sur les performances (métriques, journaux et traces), en utilisant les meilleures pratiques d'observabilité
L'API de rapports de test collecte toutes les données de reporting liées aux tests (configuration et résultats des tests) et les stocke dans le backend d'observabilité.
L'agrégation des informations sur les performances et des données de reporting (configuration, résultats des tests) vous permet d'interroger les données relatives aux performances pour l'API cible. Par exemple, vous pouvez demander ce qui suit :
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Quelles sont les dix transactions les plus lentes ?
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Quel est le nombre moyen de chaque test (P99, P90) ?
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Comment se comparent les configurations des deux essais ?
La corrélation des cas de test avec les résultats, les configurations et les métriques sur une période donnée permet d'identifier la meilleure configuration et les meilleurs résultats de performance.
À l'aide de ces résultats de test, vous pouvez prendre des décisions plus précises, basées sur les données, pour l'API et être en mesure de mettre l'API en production en toute confiance.
