ロード テストを実行するために、LoadView はアマゾン ウェブ サービス (AWS)および Azure クラウドサービスのロードインジェクタ (LI) サーバーを使用します。 各ロード テストでは、テスト用に生成する必要がある仮想ユーザーの数に応じて、特定の数の LA が使用されます。 LIごとにシミュレートされる仮想ユーザーの数を設定するには、 ペイロード 設定を使用します。 ペイロード値がテスト結果とテスト コストの正確性に影響する可能性があることを理解することが重要です。 たとえば、LI ごとにシミュレートされる多数の仮想ユーザーが、LI サーバーの過負荷と無効なテスト結果につながります。 または、ペイロード値が小さい場合、ロード テストに必要なユーザー ロードを生成し、テスト コストを増加させるために、より多くの LA が必要になります。

LIあたりの仮想ユーザー数の最適なペイロード値を計算するために、ロードテストデバイスのキャリブレーションを行います。 LI サーバのデバイスの複雑さと必要な CPU リソースは、キャリブレーション時に考慮されます。 調整されたペイロード は、LI サーバの CPU 負荷が最適な 60 〜 80 % を超えないことを保証し、LI サーバ間で最大の負荷分散を提供します。

調整されたペイロードは、タスクの種類によって異なります。

  • HTTP(S) テスト: 500 から 1,000 ユーザー。
  • Webページ/ストリーミングメディア/Webアプリケーション/セレンテスト:8〜25ユーザー。
  • ポストマンコレクションテスト:20〜100人のユーザーから。

ロード テスト デバイスを調整するには、[テストシナリオ]ページの [ロードインジェクタのペイロード] セクションで [調整

] をクリックします。

テスト デバイスにコンテキスト パラメーターが含まれている場合は、デバイスの調整に使用する CSV ファイルを指定するように求められます。 アップロードされた CSV ファイルをテスト シナリオに使用できます。 または、アップロードしたCSVファイルを一度だけ使用する必要がある場合(たとえば、テストではユーザーごとに一意のログインとパスワードでサインアップする必要があります)、異なるパラメーター値のセットを使用して特別なCSVファイルをアップロードできます。 正確なキャリブレーション結果を得るには、行使用モードを考慮して、キャリブレーション用に提供されるCSVファイル内の値の の最適な数を計算します。 一般に、CSV ファイル内の値の行の推奨数は、以下に示す制限以上である必要があります。

ウェブページ / ストリーミングメディア / ウェブアプリケーション / セレンテスト

セッションごとにユニーク: 40
ユーザーごとにユニーク: 10

HTTP(S) ベースのテスト

セッションごとにユニーク: 400
ユーザーあたりのユニーク数: 100

LoadView は、専用の負荷インジェクタ サーバーで無料のミニテストを実行し、キャリブレーションを実行します。 キャリブレーション期間と LI サーバあたりの仮想ユーザ数は、テスト中に自動的に調整され、LI サーバの平均 CPU 負荷は 70% になります。 LoadView は、キャリブレーション負荷の曲線と対応する CPU 使用率チャートをリアルタイム モードで [キャリブレーション ] ウィンドウに表示します。 キャリブレーション テストの実行中に目標の 70% の CPU 使用率が達成されなかった場合、平均ペイロードは受信したミニテスト結果に基づいて計算されます。

キャリブレーションを実行する仮想ユーザーの初期数と最大数は、テストの種類によって異なります。

  • HTTP(S) テスト: 50 から 100 仮想ユーザー。
  • Webページ/ストリーミングメディア/Webアプリケーション/セレンテスト:4〜10ユーザー。
  • ポストマンコレクションテスト:10から50ユーザー。

70% の CPU 負荷を達成できる仮想ユーザーの数が計算されると、[ 調整 ] ウィンドウに表示されます。 この値をシナリオに適用するには、[調整]ウィンドウの[推奨値の適用

] をクリックします。

ミニテスト オプションは、無料試用版アカウントでは使用できません。 無料トライアルテストでは、テストタイプによって異なる平均ペイロード値を使用します。

キャリブレーション結果に対するユーザー遅延の影響

キャリブレーション中に、LoadView は、1 人の仮想ユーザーのシミュレーションが LI サーバーに対してどの程度の負荷をかけるかを計算します。 ユーザー遅延が設定されていない場合、LI はテスト セッション間で遅延を発生させることなく、ループ内で テスト セッションを常に実行し、その結果 CPU 使用率を増加させます。 たとえば、高速 API 呼び出しを実行している間、CPU 使用率が 100% に達する可能性があります。

一方、ユーザーの遅延が ユーザー動作プロファイルで設定されている場合、遅延期間中は LI サーバーがアイドル状態になります。 ここでは、CPU 使用率は、ユーザー遅延のない同じテスト実行の場合よりも低くなります。 したがって、CPU負荷を増加させることなく、LIによって生成される仮想ユーザーが増える可能性があります。

これを考慮すると、テストのユーザー遅延時間が長く設定されるほど、デバイスのキャリブレーションの結果として受け取るペイロード値は高くなります。