Ανάλυση απόδοσης εφαρμογών: μετρήσεις, δοκιμές και παρακολούθηση

Informatec Digital » Πόροι » Ανάλυση απόδοσης εφαρμογών: μετρήσεις, δοκιμές και παρακολούθηση

Για να επιτευχθεί αυτό το επίπεδο ποιότητας, δεν αρκεί απλώς να «κάνετε μια μικρή δοκιμή πριν από τη δημοσίευση». Απαιτείται ένας συνδυασμός συνεχούς παρακολούθησης (APM και RUM) , καλά σχεδιασμένων δοκιμών απόδοσης, σαφών μετρήσεων και εργαλείων ικανών να προσομοιώσουν τα πάντα, από την καθημερινή χρήση έως τις ακραίες αυξήσεις επισκεψιμότητας. Και, επιπλέον, πρέπει να γίνεται στρατηγικά: μετρώντας τι πραγματικά έχει σημασία για την επιχείρηση και αυτοματοποιώντας όσο το δυνατόν περισσότερο, ώστε να αποφεύγεται η συνεχής αντίδραση σε προβλήματα.

Απόδοση εφαρμογής: τι είναι, γιατί έχει σημασία και τι μετράμε

Όταν μιλάμε για απόδοση εφαρμογών, αναφερόμαστε στην ικανότητα μιας εφαρμογής να ανταποκρίνεται γρήγορα, να παραμένει σταθερή και να κλιμακώνεται καθώς αυξάνονται οι χρήστες ή ο όγκος δεδομένων, χωρίς να αυξάνεται δραστικά η κατανάλωση πόρων ή να διακυβεύεται η εμπειρία του χρήστη. Αυτό ισχύει για εφαρμογές για κινητά, ιστού και επιτραπέζιους υπολογιστές , API, μικροϋπηρεσίες και σύνθετα εταιρικά συστήματα.

Το κλειδί είναι να μετράτε συστηματικά μια σειρά από μετρήσεις απόδοσης εφαρμογών (KPI) που σας επιτρέπουν να κατανοήσετε εάν η εφαρμογή πληροί τους τεχνικούς και επιχειρηματικούς στόχους και να εντοπίσετε εγκαίρως πότε κάτι αρχίζει να πηγαίνει στραβά, πριν το παρατηρήσει ο τελικός χρήστης ή ηχήσουν συναγερμοί στην παραγωγή.

Μεταξύ των πιο συνηθισμένων μετρήσεων που χρησιμοποιούνται για την αξιολόγηση της απόδοσης μιας εφαρμογής είναι:

• χρήση επεξεργαστή: πόσο επεξεργαστή καταναλώνει η εφαρμογή και αν υπάρχουν αιχμές που αποκαλύπτουν υπερβολικούς υπολογισμούς, κακώς σχεδιασμένους βρόχους ή διεργασίες που εμποδίζουν την απόκριση.
• χρήση μνήμης: όγκος κατειλημμένης μνήμης, εμφάνιση διαρροών, σφάλματα σελίδας ή υπερσελιδοποίηση που υποδεικνύουν ότι το σύστημα αφιερώνει περισσότερο χρόνο στη μετακίνηση δεδομένων παρά στην εκτέλεση επιχειρηματικής λογικής.
• Αιτήματα ανά λεπτό και bytes ανά αίτημαΑυτό δείχνει πόσα αιτήματα επεξεργάζεται η εφαρμογή ή το API και πόσα δεδομένα χειρίζεται σε κάθε αίτημα. Βοηθάει να δούμε πώς κλιμακώνεται το backend και αν ο όγκος δεδομένων ανά κλήση είναι λογικός.
• Λανθάνουσα κατάσταση και χρόνος απόκρισης: πόσο χρόνο χρειάζεται η εφαρμογή για να απαντήσει, από τη στιγμή που ο χρήστης εκτελεί μια ενέργεια ή ο πελάτης στέλνει ένα αίτημα μέχρι να λάβει μια χρήσιμη απάντηση.
• Χρόνος λειτουργίας και διαθεσιμότητα: ποσοστό του χρόνου που η υπηρεσία είναι ενεργοποιημένη και λειτουργεί, συνήθως παρακολουθείται με επαναλαμβανόμενα pings ή συνθετικούς ελέγχους.
• Ποσοστό σφάλματος: ποσοστό αιτημάτων που καταλήγουν σε σφάλμα (κωδικοί HTTP 4xx/5xx, εξαιρέσεις που δεν αντιμετωπίστηκαν, λειτουργικές βλάβες).
• Βαθμολογία Apdex και ικανοποίηση χρηστών: δείκτης που συνοψίζει, σε μία μόνο τιμή, το ποσοστό ικανοποιημένων, ανεκτικών ή απογοητευμένων χρηστών με βάση τους χρόνους απόκρισης.
• Απόδοση συλλογής απορριμμάτων (GC)Σε πλατφόρμες με αυτόματη διαχείριση μνήμης (Java, .NET, Android), πόσος χρόνος αφιερώνεται στο GC, πόσες παύσεις εισάγει και πώς αυτό επηρεάζει τη χρήση και τη ρευστότητα της CPU.
• Ρυθμός απόδοσης ή απόδοση: αριθμός συναλλαγών ή αιτημάτων που υποβάλλονται σε επεξεργασία ανά μονάδα χρόνου, κρίσιμος σε συστήματα με υψηλή ταυτόχρονη χρήση.

Ο στόχος της παρακολούθησης αυτών των μετρήσεων δεν είναι η συλλογή γραφημάτων: είναι η κατανόηση της πραγματικής κατάστασης της εφαρμογής , η πρόβλεψη σημείων συμφόρησης, η ιεράρχηση των βελτιώσεων και η απόδειξη, με δεδομένα, ότι οι βελτιστοποιήσεις έχουν αντίκτυπο τόσο στην εμπειρία χρήστη όσο και στα επιχειρηματικά αποτελέσματα.

APM, RUM και παρακολούθηση απόδοσης σε πραγματικό χρόνο

Στα σύγχρονα περιβάλλοντα, με κατανεμημένες αρχιτεκτονικές, κοντέινερ, υβριδικά cloud και μικροϋπηρεσίες, είναι σχεδόν αδύνατο να υπάρχει έλεγχος της απόδοσης χωρίς ένα καλό εργαλείο παρακολούθησης της απόδοσης εφαρμογών (APM) σε συνδυασμό με τεχνικές παρακολούθησης πραγματικών χρηστών (RUM) και, ολοένα και περισσότερο, προηγμένα στοιχεία παρατηρησιμότητας.

Οι λύσεις APM/RUM (όπως αυτές των Elastic, Instana, Applications Manager, Turbonomic ενσωματωμένες με APM, κ.λπ.) παρέχουν ολοκληρωμένη ορατότητα σε ό,τι συμβαίνει στην εφαρμογή σας: χρόνοι απόκρισης, κατανεμημένα ίχνη, ερωτήματα βάσης δεδομένων, εξωτερικές κλήσεις, σφάλματα και ανωμαλίες, ενσωματωμένα με μετρήσεις υποδομής.

Η Παρακολούθηση Πραγματικού Χρήστη (RUM) καταγράφει τι βλέπουν οι πραγματικοί χρήστες: χρόνους φόρτωσης οθόνης, πάγωμα διεπαφής, σφάλματα προγράμματος περιήγησης ή εφαρμογής για κινητά και αντιληπτή καθυστέρηση σε διαφορετικές περιοχές και συσκευές. Αυτό συμπληρώνει τα συνθετικά benchmarks και τις εργαστηριακές δοκιμές, οι οποίες είναι απαραίτητες, αλλά δεν αντικαθιστούν τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου.

Οι σύγχρονες πλατφόρμες APM, από την άλλη πλευρά, προσφέρουν χαρακτηριστικά όπως:

• Παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο Βασικοί KPI: διαθεσιμότητα, Apdex, ποσοστό σφάλματος, ταχύτητα μεταφοράς, Κατανάλωση πόρων.
• Κατανεμημένα ίχνη για την παρακολούθηση μιας συναλλαγής σε πολλαπλές μικρουπηρεσίες, ουρές, βάσεις δεδομένων και εξωτερικές υπηρεσίες, εντοπίζοντας τον πιο αργό σύνδεσμο.
• Χάρτες εξαρτήσεων Αυτοματοποιημένα εργαλεία που δείχνουν πώς σχετίζονται οι υπηρεσίες, οι βάσεις δεδομένων, οι ουρές και τα frontend, διευκολύνοντας τον εντοπισμό της βασικής αιτίας μιας αποτυχίας.
• Δημιουργία προφίλ κώδικα και νημάτων για να εντοπίσετε μεθόδους, ερωτήματα SQL ή τμήματα κώδικα που καταναλώνουν υπερβολική CPU ή μπλοκάρουν το νήμα διεπαφής.
• Έξυπνες ειδοποιήσεις και AIOps που συνδυάζουν τη μηχανική μάθηση και την ανάλυση χρονοσειρών για την ανίχνευση ανωμαλιών, τη μείωση των ψευδών συναγερμών και την ιεράρχηση κρίσιμων περιστατικών.

Συνδυάζοντας το APM, το RUM και τη συνθετική παρακολούθηση, αποκτάτε ολοκληρωμένη εικόνα 360 μοιρών για την απόδοση : τι βλέπει ο χρήστης, τι κάνει εσωτερικά η εφαρμογή και πώς ανταποκρίνεται η υποκείμενη υποδομή. Αυτό επιτρέπει στις ομάδες DevOps και ITOps να αντιδρούν γρήγορα σε περιστατικά και, ακόμη καλύτερα, να τα αποτρέπουν.

Βασικές μετρήσεις απόδοσης σε εφαρμογές για κινητά και ιστού

Σε εφαρμογές για κινητά και ιστού, ορισμένες μετρήσεις απόδοσης είναι ιδιαίτερα ευαίσθητες, επειδή επηρεάζουν άμεσα την αντίληψη των χρηστών και την επιτυχία του προϊόντος. Η στενή παρακολούθηση αυτών των δεικτών κάνει τη διαφορά μεταξύ μιας εφαρμογής που αιχμαλωτίζει τους χρήστες και μιας εφαρμογής που απεγκαθίσταται μετά τη δεύτερη χρήση.

Ένα από τα κρίσιμα σημεία στα κινητά είναι η καθυστέρηση εκκίνησης εφαρμογών , δηλαδή ο χρόνος που μεσολαβεί από τη στιγμή που ο χρήστης πατάει το εικονίδιο (ή μια ειδοποίηση) μέχρι να δει χρήσιμα δεδομένα στην οθόνη. Μπορούν να διακριθούν διάφοροι τύποι:

• Κρύα εκκίνησηΗ εφαρμογή δεν βρίσκεται στη μνήμη. Το σύστημα πρέπει να δημιουργήσει μια διεργασία, να φορτώσει κώδικα, να αρχικοποιήσει βιβλιοθήκες και να εμφανίσει την πρώτη οθόνη.
• Ημιθερμή εκκίνησηΗ διεργασία υπάρχει, αλλά η δραστηριότητα αναδημιουργείται ή αποκαθίσταται σε μια κατάσταση.
• Θερμή εκκίνηση: απλά χρειάζεται να ανανεώσετε την προβολή σας ή να συνεχίσετε τη δραστηριότητα, με πολύ λίγη επιπλέον εργασία.

Ενδεικτικά, συνιστάται ιδιαίτερα να στοχεύετε σε χρόνους ψυχρής εκκίνησης κάτω των 500 ms, καθώς αυτό θα φέρει τις καθυστερήσεις p95 και p99 (τα υψηλότερα ποσοστά) κοντά στη διάμεση τιμή. Εάν ορισμένοι χρήστες περιμένουν αρκετά δευτερόλεπτα ενώ άλλοι ανοίγουν την εφαρμογή σε μισό δευτερόλεπτο, κάτι δεν πάει καλά.

Μια άλλη κρίσιμη πτυχή είναι η κύλιση και το πάγωμα της διεπαφής . Σε κινούμενες οθόνες (ροές, λίστες, συλλογές), οι χρήστες αναμένουν τέλεια ρευστότητα. Όταν το σύστημα δεν μπορεί να δημιουργήσει καρέ με τον ρυθμό ανανέωσης της συσκευής (60 Hz, 90 Hz ή ακόμα και 120 Hz), εμφανίζονται τραύλισμα και τραύλισμα. Αυτά τα "τραύλισμα" συμβαίνουν όταν η εφαρμογή χρειάζεται περισσότερο χρόνο από τη διάρκεια ενός καρέ (για παράδειγμα, περισσότερο από 16,7 ms στα 60 FPS) για να αποδώσει περιεχόμενο.

Εκτός από τη ρευστότητα, οι μεταβάσεις στην οθόνη πρέπει να παρακολουθούνται προσεκτικά . Η εναλλαγή καρτελών, το άνοιγμα λεπτομερειών από μια λίστα ή η εμφάνιση ενός παραθύρου διαλόγου θα πρέπει να είναι σχεδόν ακαριαία, με ομαλές κινούμενες εικόνες και χωρίς τρεμόπαιγμα ή παρατεταμένες κενές οθόνες.

Στο παρασκήνιο, αλλά εξίσου σημαντικό, βρίσκεται η κατανάλωση μπαταρίας και η ενεργειακή απόδοση. Οι περιττές εργασίες, οι τεράστιες εκχωρήσεις μνήμης και η εντατική χρήση της CPU μειώνουν τη διάρκεια ζωής της μπαταρίας και προκαλούν υπερθέρμανση της συσκευής. Το Android Runtime (ART) έχει βελτιώσει την απόδοση, αλλά εάν ο εσωτερικός βρόχος της εφαρμογής σας δημιουργεί χιλιάδες νέα αντικείμενα ανά δευτερόλεπτο, το κόστος της εκχώρησης και της συλλογής απορριμμάτων θα είναι αισθητό.

Ροή εργασίας για τον εντοπισμό και τη διόρθωση προβλημάτων απόδοσης

Για να αποφύγετε να βασίζεστε στην τύχη, είναι πολύ χρήσιμο να δημιουργήσετε μια συστηματική ροή εργασίας ανάλυσης απόδοσης που συνδυάζει λεπτομερείς χειροκίνητες δοκιμές σε ένα εργαστήριο με τη συλλογή συγκεντρωτικών μετρήσεων στην παραγωγή. Μια τυπική προσέγγιση περιλαμβάνει τα εξής βήματα:

Καταρχάς, είναι απαραίτητο να προσδιοριστούν τα κρίσιμα ταξίδια των χρηστών , δηλαδή οι ροές που έχουν τον μεγαλύτερο αντίκτυπο στην εμπειρία και την επιχείρηση:

• Συχνές εκκινήσεις εφαρμογών (εικονίδιο, ειδοποιήσεις, σύνδεσμοι σε βάθος).
• Οθόνες με συνεχή κύλιση σε μεγάλες ποσότητες δεδομένων.
• Βασικές μεταβάσεις μεταξύ προβολών και δραστηριοτήτων.
• Μεγάλες ροές όπως περιήγηση, αναπαραγωγή ήχου/βίντεο, ολοκλήρωση αγοράς κ.λπ.

Μόλις οριστούν, ελέγχονται και αναλύονται χρησιμοποιώντας εργαλεία δημιουργίας προφίλ και ιχνηλάτησης όπως το Perfetto ή το Systrace για να διαπιστωθεί τι κάνει η συσκευή με ακρίβεια μικροδευτερολέπτων, γεννήτριες προφίλ μνήμης για την ανίχνευση διαρροών και σημείων πρόσβασης κατανομής ή εργαλεία όπως το Simpleperf για να διαπιστωθεί ποιες λειτουργίες καταναλώνουν την περισσότερη CPU.

Είναι σημαντικό να τονιστεί ότι μια λεπτομερής ανάλυση απόδοσης απαιτεί τον εντοπισμό σφαλμάτων σε μεμονωμένες εκτελέσεις αυτών των διαδρομών, αναπαράγοντας τα προβλήματα με ελεγχόμενο τρόπο. Η ανάλυση των συγκεντρωτικών δεδομένων είναι πολύτιμη για την ανίχνευση μοτίβων και παλινδρομήσεων, αλλά δεν αντικαθιστά την εις βάθος ανάλυση συγκεκριμένων ιχνών.

Παράλληλα, συνιστάται η ρύθμιση συνεχούς συλλογής μετρήσεων σε αυτοματοποιημένα περιβάλλοντα δοκιμών και στην παραγωγή: χρόνοι εκκίνησης, ρυθμοί αποκλεισμού, μετρήσεις καρέ (για παράδειγμα, μέσω του FrameMetricsAggregator σε Android), μετρήσεις πεδίου Play Console, μακρο-κριτήρια κύλισης κ.λπ. Αυτές οι μετρήσεις σάς επιτρέπουν να δείτε την πραγματική μεταβλητότητα μεταξύ συσκευών, εκδόσεων λειτουργικού συστήματος και συνθηκών δικτύου.

Ρυθμίσεις εφαρμογής και συστήματος για ακριβή μέτρηση

Μία από τις πιο συνηθισμένες παγίδες είναι η μέτρηση της απόδοσης υπό μη ρεαλιστικές συνθήκες. Για να είναι χρήσιμα τα αποτελέσματα, τόσο το APK όσο και το σύστημα πρέπει να διαμορφωθούν προσεκτικά, διασφαλίζοντας ότι το περιβάλλον δοκιμών μοιάζει με το περιβάλλον παραγωγής, ενώ παράλληλα ελέγχεται ο θόρυβος.

Από την πλευρά της εφαρμογής, είναι σημαντικό να μην γίνεται μέτρηση σε σχέση με τις εκδόσεις εντοπισμού σφαλμάτων . Οι παραλλαγές εντοπισμού σφαλμάτων προσθέτουν ελέγχους, αρχεία καταγραφής και σημαίες που αλλάζουν σημαντικά τους χρόνους εκτέλεσης. Στο Android 10+, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το χαρακτηριστικό `profileable android:shell="true"` στο μανιφέστο για να ενεργοποιήσετε τη δημιουργία προφίλ σε σχέση με τις εκδόσεις έκδοσης, διατηρώντας σχεδόν ρεαλιστική συμπεριφορά.

Συνιστάται επίσης η χρήση μεθόδων μείωσης κώδικα παραγωγής (ProGuard, R8, κ.λπ.), καθώς το μέγεθος και η οργάνωση του κώδικα κάνουν αισθητή διαφορά στην απόδοση. Ωστόσο, θα πρέπει να επανεξετάσετε τους κανόνες: ορισμένες διαμορφώσεις ενδέχεται να εξαλείψουν σημεία παρακολούθησης που είναι σημαντικά για τη μέτρηση και αυτά θα πρέπει να προσαρμοστούν για την έκδοση δοκιμής.

Όσον αφορά τη μεταγλώττιση, αξίζει να φέρετε την εφαρμογή σε μια γνωστή κατάσταση, συνήθως και σαφώς σε λειτουργία ταχύτητας ή λειτουργία προφίλ ταχύτητας . Και τα δύο μειώνουν την ποσότητα κώδικα που ερμηνεύεται από το DeX και την ανάγκη για μεταγλώττιση JIT στο παρασκήνιο, η οποία σταθεροποιεί τα αποτελέσματα. Η λειτουργία προφίλ ταχύτητας επιχειρεί να μοιάζει περισσότερο με την πραγματική συμπεριφορά παραγωγής, αλλά απαιτεί "προθέρμανση" της εφαρμογής και διαχείριση προφίλ (για παράδειγμα, Προφίλ Βασικής Γραμμής).

Από την οπτική γωνία του συστήματος, όταν απαιτούνται μετρήσεις πολύ υψηλής πιστότητας (μικρο-συγκριτικά σημεία αναφοράς), είναι σύνηθες να βαθμονομείται η συσκευή : εκτελούνται δοκιμές A/B στο ίδιο τερματικό και έκδοση λειτουργικού συστήματος, ρυθμίζονται συχνότητες CPU/GPU, απενεργοποιούνται μικροί πυρήνες ή θερμικοί περιορισμοί με σενάρια όπως το lockClocks κ.λπ. Αυτό δεν αντιπροσωπεύει τον πραγματικό κόσμο, αλλά μειώνει τον θόρυβο για πολύ συγκεκριμένα σενάρια.

Για μετρήσεις που είναι πιο κοντά στην εμπειρία χρήστη (εκκίνηση, κατανάλωση μπαταρίας, σφάλματα στο περιβάλλον χρήστη), συνιστάται η χρήση πλαισίων δοκιμών όπως το Macrobenchmark , τα οποία αυτοματοποιούν πολλά από αυτά τα βήματα και αποφεύγουν ανεπαίσθητα αλλά κρίσιμα σφάλματα διαμόρφωσης.

Τυπικά μοτίβα προβλημάτων απόδοσης

Σε όλες σχεδόν τις εφαρμογές που αναλύονται διεξοδικά, εμφανίζονται ορισμένα επαναλαμβανόμενα μοτίβα προβλημάτων που αξίζει να γνωρίζετε, επειδή συνήθως υπάρχουν αρκετά σαφείς λύσεις εάν εντοπιστούν έγκαιρα.

Ένα από τα πιο συνηθισμένα προβλήματα είναι η αργή εκκίνηση λόγω μιας δραστηριότητας jumper . Αυτό συμβαίνει όταν, μετά από μια πρόθεση εκκίνησης (εικονίδιο, ειδοποίηση, σύνδεσμος σε βάθος), ξεκινά μια ενδιάμεση δραστηριότητα που δεν σχεδιάζει καρέ και στη συνέχεια ξεκινά η "πραγματική" δραστηριότητα. Στις ιχνηλασίες, αυτό εμφανίζεται ως δύο διαδοχικά συμβάντα `activityStart` χωρίς οπτική εργασία ενδιάμεσα. Αυτό το "άλμα" προσθέτει καθυστέρηση εκκίνησης χωρίς να παρέχει καμία τιμή. Η λύση συνήθως περιλαμβάνει την αναδιάρθρωση της αρχικοποίησης σε ένα επαναχρησιμοποιήσιμο στοιχείο ή την ενσωμάτωσή της απευθείας στην κύρια δραστηριότητα.

Ένα άλλο κλασικό παράδειγμα είναι οι περιττές κατανομές που ενεργοποιούν τη συλλογή απορριμμάτων . Εάν ένα Systrace ή ένα προφίλ μνήμης εμφανίζουν κύκλους GC που εκτελούνται κάθε λίγα δευτερόλεπτα κατά τη διάρκεια μιας λειτουργίας μεγάλης διάρκειας, είναι πολύ πιθανό να υπάρχει κώδικας που κατανέμει επανειλημμένα και συνεχώς αντικείμενα μέσα σε εντατικούς βρόχους. Η λύση δεν είναι να αφαιρείται κάθε νέο αντικείμενο, αλλά να αντιμετωπίζονται τα hotspots, να επαναχρησιμοποιούνται δομές ή να εφαρμόζονται μοτίβα συγκέντρωσης όταν είναι απαραίτητο.

Τα πλαίσια με αποκλεισμό βρίσκονται επίσης συχνά στον αγωγό γραφικών . Σε μια υγιή ιχνηλάτηση, οι κλήσεις στην Choreographer.doFrame() πραγματοποιούνται με κανονικό ρυθμό (για παράδειγμα, κάθε 16,7 ms). Η μεγέθυνση σε περιοχές με αυτόν τον ρυθμό μπορεί να αποκαλύψει ακριβές προβολές, υπερβολικά πολύπλοκες διατάξεις, λειτουργίες εισόδου/εξόδου που εκτελούνται στο νήμα του περιβάλλοντος εργασίας χρήστη ή λανθασμένα διαμορφωμένα RecyclerViews.

Το RecyclerView είναι ακριβώς η πηγή πολλών προβλημάτων: η ακύρωση ολόκληρου του συνόλου δεδομένων με την συνάρτηση `notifyDataSetChanged()` όταν έχουν αλλάξει μόνο λίγα στοιχεία, η μη σωστή διαμόρφωση των ανακυκλωμένων ομάδων προβολής σε ένθετα RecyclerViews ή η μη επαρκής προανάκτηση δεδομένων κατά την άφιξη στο τέλος της λίστας. Όλα αυτά έχουν ως αποτέλεσμα δαπανηρή απόδοση, άλματα κύλισης και αισθητούς χρόνους αναμονής για τον χρήστη.

Δοκιμές απόδοσης: τύποι, βήματα και βέλτιστες πρακτικές

Πέρα από την παρακολούθηση της παραγωγής, κάθε σοβαρή στρατηγική χρειάζεται ένα ισχυρό σχέδιο δοκιμών απόδοσης εφαρμογών σε ελεγχόμενα περιβάλλοντα. Αυτές οι δοκιμές σάς επιτρέπουν να επικυρώσετε τη χωρητικότητα, τη σταθερότητα και την επεκτασιμότητα πριν εκθέσετε τους χρήστες σε αλλαγές ή νέες εκδόσεις.

Υπάρχουν διάφοροι τύποι δοκιμών, ο καθένας με τον δικό του συγκεκριμένο στόχο:

• Δοκιμή φορτίουΑξιολογούν τη συμπεριφορά της εφαρμογής υπό ένα προβλεπόμενο φόρτο χρηστών ή συναλλαγών, μετρώντας τους χρόνους απόκρισης, την απόδοση και την κατανάλωση πόρων για να εντοπίσουν σημεία συμφόρησης πριν από την ανάπτυξη.
• Τεστ στρεςΩθούν το σύστημα πέρα ​​από τα κανονικά του όρια για να δουν πόσο μακριά μπορεί να φτάσει, πώς αποτυγχάνει και πώς ανακάμπτει. Είναι το κλειδί για τον σχεδιασμό χωρητικότητας και τη διαχείριση των αιχμών τύπου Black Friday.
• Δοκιμές αντοχής/εμποτισμούΔιατηρούν ένα συνεχές φορτίο για ώρες ή ημέρες για να αποκαλύψουν προβλήματα αργής υποβάθμισης, διαρροών μνήμης ή εξάντλησης πόρων.
• Κορυφαίες δοκιμέςΠροσομοιώνουν ξαφνικές και επαναλαμβανόμενες αυξήσεις στο φορτίο (π.χ. καμπάνιες, κυκλοφορίες λειτουργιών, ζωντανές μεταδόσεις) για να επαληθεύσουν ότι η εφαρμογή και η υποδομή μπορούν να διαχειριστούν ξαφνικές αλλαγές.
• Δοκιμές όγκουΑναλύουν πώς συμπεριφέρεται η εφαρμογή όταν ο αριθμός των χρηστών αυξάνεται σημαντικά. ποσότητα δεδομένων (μέγεθος βάσης δεδομένων, αρχεία, μηνύματα), επικύρωση χρόνων απόκρισης, αξιοπιστία αποθήκευσης και απώλεια δεδομένων.
• Δοκιμές κλιμάκωσηςΕλέγχουν πώς ανταποκρίνεται η εφαρμογή όταν το φορτίο αυξάνεται σταδιακά και εάν η οριζόντια ή κάθετη κλιμάκωση παράγει την αναμενόμενη βελτίωση της απόδοσης.

Η τυπική διαδικασία δοκιμών απόδοσης περιλαμβάνει αρκετές διακριτές φάσεις. Πρώτον, μια ανάλυση απαιτήσεων : κατανόηση των χρόνων απόκρισης, των αναλογιών απόδοσης, των επιπέδων διαθεσιμότητας και των ορίων σφάλματος που είναι αποδεκτά για την επιχείρηση. Στη συνέχεια, μια φάση σχεδιασμού και στρατηγικής στην οποία ορίζονται το εύρος των δοκιμών, το περιβάλλον, τα εργαλεία και οι μετρήσεις που θα παρακολουθούνται.

Στη συνέχεια, σχεδιάζονται οι δοκιμαστικές περιπτώσεις για να καλύπτουν διαφορετικά σενάρια φόρτωσης, συνθήκες δικτύου και όγκους δεδομένων, διαμορφώνεται το περιβάλλον δοκιμών (υλικό, λογισμικό, δίκτυο, έγχυση φορτίου και εργαλεία παρακολούθησης) και εκτελούνται οι δοκιμές, συλλέγοντας προσεκτικά δεδομένα απόδοσης.

Η κρίσιμη φάση είναι η παρακολούθηση και η ανάλυση : συσχέτιση των χρόνων απόκρισης με τη χρήση της CPU, των καθυστερήσεων δικτύου με τα ποσοστά σφαλμάτων, των αιχμών κυκλοφορίας με υπερφόρτωση βάσεων δεδομένων, και ούτω καθεξής. Μετά την καταγραφή των ευρημάτων σε σαφείς αναφορές για τα ενδιαφερόμενα μέρη, η διαδικασία προχωρά στη βελτιστοποίηση και την επανάληψη των δοκιμών : ο κώδικας, οι διαμορφώσεις ή οι πόροι προσαρμόζονται και οι δοκιμές επαναλαμβάνονται μέχρι να επικυρωθούν οι βελτιώσεις.

Εργαλεία και πλαίσια για δοκιμές απόδοσης

Για να εφαρμοστούν όλα τα παραπάνω στην πράξη, είναι απαραίτητο να βασιστούμε σε συγκεκριμένα εργαλεία δοκιμών απόδοσης , τόσο ανοιχτού κώδικα όσο και εμπορικά, που καλύπτουν τον αυτοματισμό, τη δημιουργία φορτίου, την παρακολούθηση και την ανάλυση. Ορισμένες σχετικές κατηγορίες είναι:

• Εργαλεία ανοιχτού κώδικαΈργα όπως τα Apache JMeter, Gatling, k6, Locust, Taurus, nGrinder ή πλαίσια δοκιμών μονάδων και λειτουργιών (JUnit, XCTest, Appium) που επεκτείνονται με σενάρια απόδοσης επιτρέπουν την κατασκευή πολύ ισχυρών σουιτών δοκιμών με χαμηλό κόστος αδειοδότησης.
• Εμπορικές δοκιμές φορτίου και εργαλεία APMΛύσεις όπως οι WebLOAD, LoadNinja, NeoLoad, LoadView, BlazeMeter, Rational Performance Tester, Silk Performer, Eggplant, CloudTest ή Parasoft παρέχουν ολοκληρωμένα περιβάλλοντα με δημιουργία φορτίου που βασίζεται στο cloud, προηγμένη δημιουργία αναφορών και επαγγελματική υποστήριξη.
• Εξειδικευμένες και παρατηρήσιμες λύσειςΠροϊόντα όπως το Applications Manager, το Instana, το Dynatrace, το IBM Turbonomic ή πλατφόρμες παρακολούθησης δικτύου όπως το SolarWinds, τα οποία εστιάζουν στη συνεχή παρακολούθηση, την ανίχνευση ανωμαλιών και τη συσχέτιση μεταξύ της απόδοσης των εφαρμογών, της υποδομής και της εμπειρίας χρήστη.
• Εργαλεία ειδικά για την πλατφόρμαΣτην περίπτωση του Android, για παράδειγμα, εργαλεία όπως το Perfetto, το System Tracing, το Android Studio Memory Profiler, το Simpleperf, το Systrace ή οι μετρήσεις καρέ του Play Console, επιτρέπουν την πολύ λεπτομερή ανάλυση της συμπεριφοράς σε επίπεδο συστήματος.

Όταν επιλέγετε μεταξύ του ενός ή του άλλου, συνιστάται να λάβετε υπόψη παράγοντες όπως η ευκολία χρήσης, η υποστήριξη πρωτοκόλλων και τεχνολογιών, η επεκτασιμότητα, η ενσωμάτωση με το CI/CD , το μοντέλο αδειοδότησης, η επεκτασιμότητα και η ποιότητα της υποστήριξης (κοινοτική ή εμπορική υποστήριξη). Δεν είναι επίσης ασυνήθιστο να συνδυάζονται πολλά: ένα για τη δημιουργία φορτίου, ένα άλλο για το APM και ένα άλλο για την παρατηρησιμότητα της υποδομής.

Εν ολίγοις, η ανάλυση και η παρακολούθηση της απόδοσης των εφαρμογών απαιτεί έναν συνδυασμό καλά επιλεγμένων μετρήσεων, κατάλληλων εργαλείων και πειθαρχίας στις διαδικασίες δοκιμών, αλλά το αποτέλεσμα αντισταθμίζει με το παραπάνω: ταχύτερες, πιο σταθερές και πιο αποτελεσματικές εφαρμογές , πιο ικανοποιημένοι χρήστες, λιγότερα περιστατικά παραγωγής και, φυσικά, άμεσο θετικό αντίκτυπο στη φήμη και τα έσοδα της επωνυμίας.

Σχετικό άρθρο:

Ανακαλύψτε το Qt Creator IDE: Το πιο ισχυρό περιβάλλον για τη δημιουργία εφαρμογών σε πολλαπλές πλατφόρμες