自動化をテストする

セットアップ — このステージの「Test-data generation」セクションで説明されているテストデータアプローチを使用します。有効なテスト結果を取得するには、現実的なテストデータを生成することが重要です。さまざまなユースケースをカバーし、ライブ本番稼働データと密接に一致する多様なテストデータを慎重に作成する必要があります。フルスケールのパフォーマンステストを実行する前に、初期トライアルテストを実行してテストスクリプト、環境、モニタリングツールを検証する必要がある場合があります。

テストツール – パフォーマンステストを実行するには、JMeter や ghz などの適切な負荷テストツールを選択します。実際のユーザーの負荷をシミュレートするという点で、ビジネスニーズに最適なものを検討してください。

テスト実行 – テストツールと環境が確立されたら、予想されるユーザーの負荷と期間の範囲にわたってend-to-endのパフォーマンステストを実行します。テスト中は、テスト対象のシステムの状態を注意深くモニタリングします。これは通常、長時間実行されるステージです。自動テスト無効化のエラー率をモニタリングし、エラーが多すぎる場合はテストを停止します。

負荷テストツールは、リソースの使用率、応答時間、潜在的なボトルネックに関するインサイトを提供します。

テストレポート – アプリケーションとテスト設定とともにテスト結果を収集します。アプリケーション設定、テスト設定、結果の収集を自動化し、パフォーマンステスト関連のデータの記録と一元的な保存に役立ちます。パフォーマンスデータを一元管理することで、優れたインサイトを提供し、ビジネスの成功基準をプログラムで定義できます。

クリーンアップ – パフォーマンステストの実行が完了したら、テスト環境とデータをリセットして後続の実行に備えます。まず、実行中にテストデータに加えられた変更をすべて元に戻します。データベースやその他のデータストアを元の状態に復元し、テスト中に生成された新規、更新、または削除されたレコードを元に戻す必要があります。