Para executar um teste de carga, o LoadView utiliza servidores Load Injector (LI ) da Amazon Web Services (AWS) e do Azure Cloud Services. Cada teste de carga usa um certo número de LIs, dependendo do número de usuários virtuais que precisamos gerar para um teste. Para definir o número de usuários virtuais simulados por LI, usamos a configuração Payload . É importante entender que o valor da carga útil pode afetar a exatidão dos resultados do teste e o custo do teste. Por exemplo, um grande número de usuários virtuais simulados por LI leva à sobrecarga do servidor de LI e resultados de teste inválidos. Como alternativa, um pequeno valor de carga útil exigirá mais LIs para gerar a carga de usuário necessária para o teste de carga e aumentar o custo do teste.

Para calcular um valor de carga útil ideal para o número de usuários virtuais simulados por LI, realizamos a calibração de um dispositivo de teste de carga. A complexidade do dispositivo e os recursos de CPU necessários dos servidores LI são considerados durante a calibração. A carga útil calibrada garante que a carga da CPU do servidor LI não seja superior aos 60-80% ideais e fornece a distribuição máxima de carga entre os servidores LI.

A carga útil calibrada varia com base em um tipo de tarefa:

  • Teste HTTP(S): de 500 a 1.000 usuários.
  • Página Web / Streaming Media / Aplicação Web / Teste de Selenium: de 8 a 25 usuários.
  • Postman Collection Test: de 20 a 100 usuários.

Para calibrar o dispositivo de teste de carga, na página Cenário de Teste , clique em
Calibrar
 na seção Carga Útil do Injetor de Carga .

Se o dispositivo de teste contiver parâmetros de contexto, você será solicitado a especificar um arquivo CSV a ser usado para calibrar o dispositivo. Você pode usar o arquivo CSV que foi carregado para o cenário de teste. Como alternativa, se você precisar que o arquivo CSV carregado seja usado apenas uma vez (por exemplo, um teste envolve a inscrição com um login e senha exclusivos para cada usuário), você pode carregar um arquivo CSV especial com um conjunto diferente de valores de parâmetro. Para receber resultados precisos de calibração, considere o modo Uso de linha para calcular o número ideal de linhas de valor no arquivo CSV fornecido para calibração. Em geral, o número recomendado das linhas de valor no arquivo CSV não deve ser inferior aos limites fornecidos abaixo.

Página Web / Streaming Media / Aplicação Web / Testes de Selênio

Único por sessão: 40
Único por usuário: 10

Testes baseados em HTTP(S)

Único por sessão: 400
Único por Usuário: 100

O LoadView executa um miniteste gratuito em um servidor injetor de carga dedicado para executar a calibração. A duração da calibração e o número de usuários virtuais por servidor LI são ajustados automaticamente durante o teste para atingir uma carga média de CPU do servidor LI de 70%. LoadView mostra a curva de carga de calibração e o gráfico de uso da CPU correspondente na janela Calibração em um modo de tempo real. Se o uso de CPU de 70% não foi atingido durante a execução do teste de calibração, a carga útil média será calculada com base nos resultados do miniteste recebidos.

O número inicial e máximo de usuários virtuais para executar a calibração depende do tipo de teste:

  • Teste HTTP(S): de 50 a 100 usuários virtuais.
  • Página Web / Streaming Media / Aplicação Web / Teste de Selenium: de 4 a 10 usuários.
  • Postman Collection Test: de 10 a 50 usuários.

Depois que o número de usuários virtuais que permite atingir 70% de carga da CPU é calculado, ele é fornecido na janela Calibração . Para aplicar o valor ao cenário, clique em
Aplicar Valor Recomendado
 na janela Calibração .

A opção de miniteste não está disponível para contas de avaliação gratuita. Para testes de avaliação gratuitos, usamos um valor médio de carga útil que varia dependendo do tipo de teste.

Impacto do atraso do usuário nos resultados da calibração

Durante a calibração, o LoadView calcula quanta carga a simulação de um usuário virtual coloca em um servidor LI. Se não houver atrasos do usuário definidos, uma LI executa constantemente uma sessão de teste em um loop sem atrasos entre as sessões de teste, aumentando assim seu uso da CPU. Por exemplo, o uso da CPU pode chegar a 100% durante a execução de uma chamada rápida de API.

Por outro lado, se um atraso do usuário for definido no perfil de Comportamento do Usuário, um servidor LI ficará ocioso durante o período de tempo de atraso. Aqui, a utilização da CPU será menor do que para a mesma execução de teste sem atrasos do usuário. Assim, mais usuários virtuais podem ser gerados por uma LI sem um aumento na carga da CPU.

Considerando isso, quanto maior o tempo de atraso do usuário for definido para um teste, maior será o valor da carga útil que você receberá como resultado de uma calibração do dispositivo.