Pilares da engenharia de desempenho em ação - AWS Orientação prescritiva

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Pilares da engenharia de desempenho em ação

A arquitetura de referência a seguir demonstra os pilares da engenharia de desempenho para testar uma API específica.

Diagrama da movimentação de dados pelo processo de teste até o painel.
  1. Os dados de registro, monitoramento e rastreamento são enviados da API de destino para o back-end.

  2. Quando invocada, a API de relatórios de teste envia resultados e informações de configuração para o back-end.

O componente principal é a API ou o aplicativo de destino em teste. A API de destino é sincronizada com o repositório de configuração do aplicativo e o repositório de configuração de implantação de GitOps forma a obter as configurações mais recentes do aplicativo e da infraestrutura. Essa sincronização permite que os testes automatizados sejam executados no estado atual desejado do aplicativo e de sua infraestrutura de suporte, conforme definido nos repositórios Git.

O pipeline de automação de testes automatiza a geração dos dados do teste, a execução do teste e o relatório dos resultados do teste para a API de destino.

A API de destino gera insights de desempenho (métricas, registros e rastreamentos), usando as melhores práticas de observabilidade, e transmite dados de métricas para o back-end de observabilidade.

A API de relatórios de teste coleta todos os dados de relatórios relacionados ao teste (configuração e resultados do teste) e os armazena no back-end de observabilidade.

A agregação de informações de desempenho e dados de relatórios (configuração, resultados de testes) ajuda você a consultar dados relacionados ao desempenho para a API de destino. Por exemplo, você pode perguntar o seguinte:

  • Quais são as dez transações mais lentas?

  • Qual é o número médio P99, P90 de cada teste?

  • Como as configurações das duas execuções de teste se comparam?

Correlacionar casos de teste com resultados, configurações e métricas ao longo de um período ajuda a identificar a melhor configuração e os resultados de desempenho.

Usando esses resultados de teste, você pode tomar decisões mais precisas e baseadas em dados para a API e ter confiança ao levar a API à produção.