Инструменты для распределенного нагрузочного тестирования

Нагрузочное тестирование – ключевой этап оценки надежности любой современной IT-системы. Это не только измерение устойчивости всей системы, но и сбор точных данных о её производительности. Но при масштабном тестировании с высокими нагрузками возникают дополнительные трудности, для решения которых необходимо использовать специализированные инструменты и подходы.

Существует множество инструментов для нагрузочного тестирования. Какие из них – актуальны и широко применяются на практике? Какие особенности есть у каждого из них? Экспертизой делится "Перфоманс Лаб", лидер нагрузочного тестирования.

Какие инструменты бывают: обзор

Boomq

Платформа, предназначенная исключительно для тестирования производительности, может ускорить процесс выполнения нагрузочного тестирования в 5–10 раз. Boomq предоставляет возможность проведения тестов в CI/CD через API, что делает процесс более оперативным и удобным по сравнению с традиционными подходами, такими как использование JMeter или других инструментов, где требуется ручная настройка сценариев и инфраструктуры для тестов. Инструмент предлагает автоматизированные отчеты, кластеризацию генераторов нагрузки на Kubernetes и даже тренд-репорты – все это готово к использованию «из коробки». Система также позволяет настраивать алертинг, который органично интегрирован в функциональность платформы, а с ИИ-помощником можно ускорить анализ показателей производительности. Такие возможности отсутствуют у JMeter, Gatling и Locust (если не использовать дополнительные расширения).

Преимущества

Во-первых, это не очередной зарубежный продукт, а отечественное решение, что в текущих условиях является значительным преимуществом. Во-вторых, доступные протоколы для тестирования включают в себя: HTTP(S), HTTP 2.0, WebSockets, Kafka, AMQP, JDBC, gRPC и др.

Ключевое преимущество, которое поможет обосновать финансовому отделу необходимость покупки этого инструмента, это тестирование из облака (может быть как public, так и private в закрытом контуре). Генераторы нагрузки не простаивают, запускаясь исключительно на время тестирования, а автоматизация регулярных рутинных задач при выполнении нагрузочного тестирования позволит повысить эффективность команды и сэкономить. К дополнительным преимуществам можно отнести:

1. Наличие редактора low-code.
2. Полная поддержка распределенной нагрузки.
3. Возможности для прозрачной командной работы.
4. Поддержка CI/CD без дополнительных настроек.
5. Анализ трендов производительности.
6. Совместимость с Apache JMeter.
7. Интеграция с Grafana.
8. Автоматизированное создание отчетов.
9. Встроенное версионирование и обнаружение аномалий с помощью ИИ.
10. Интеграция с k8s.

Недостатки

Продукт платный. В основе Boomq лежит Apache JMeter, и при больших нагрузках требования к ресурсам могут существенно увеличиваться.

Интеграции

Инструмент обеспечивает полную поддержку CI/CD процессов через API, а также интеграцию с Google Analytics, Яндекс.Метрика, Postman, Insomnia, Jenkins, gitlabCI и др.

Метрики

Платформа предоставляет анализ трендов производительности, поддерживает автоматизированное планирование тестов и позволяет настраивать обнаружение аномалий для базовых метрик на основе ИИ. 

Gatling

Gatling – это инструмент для нагрузочного тестирования веб-приложений, созданный с ориентацией на DevOps и интеграцию с процессом непрерывной разработки (Continuous Integration). Благодаря простоте в использовании и хорошей производительности, он является одним из ведущих фреймворков в области нагрузочного тестирования. Основное преимущество Gatling заключается в возможности легко масштабировать нагрузку с помощью распределенной архитектуры.

Gatling позволяет запускать тесты на кластере машин, равномерно распределяя нагрузку между узлами для обеспечения высокой отказоустойчивости и надежности системы. Настройка распределенной среды понятна и интуитивна, что позволяет экономить время тестировщиков.

Преимущества

1. Высокопроизводительная архитектура на базе модели Akka, которая обеспечивает надежную и стабильную работу.
2. Сильный DSL на языке Scala для написания сценариев, который позволяет создавать сложные профили нагрузки.

Недостатки

1. Ограниченные возможности графического интерфейса, что может затруднить работу для начинающих пользователей.
2. Сложности при интеграции сторонних библиотек, не оптимизированных под асинхронную архитектуру Gatling.
3. В процессе коммерциализации продукта из бесплатной версии исключается функциональность, ранее доступная пользователям. Например, для передачи базовых метрик теперь требуется интеграция собственных программных модулей.

Интеграции

Инструмент поддерживает интеграцию с системами CI/CD, предоставляя плагины для Jenkins, GitLab CI и TeamCity. Также возможна интеграция с системами мониторинга через Graphite и InfluxDB.

Метрики

Инструмент предоставляет детализированные отчеты, включающие метрики времени отклика, пропускной способности и количества ошибок. Поддерживается экспорт данных в форматы HTML, JSON и CSV. Кроме того, можно настраивать пользовательские метрики через API.

Apache JMeter

Apache JMeter – это проверенный временем инструмент для нагрузочного тестирования, который выделяется своей функциональностью и гибкостью. Однако при работе с распределенными тестами Apache JMeter сталкивается с рядом проблем в плане масштабируемости. Настройка тестирования на нескольких машинах требует значительных усилий для синхронизации тестовых серверов, а производительность распределенных тестов ограничивается техническими особенностями инструмента, что снижает его привлекательность для крупномасштабных нагрузок.

Преимущества

1. Поддержка большого числа протоколов и типов нагрузки.
2. Разнообразие плагинов для расширения функционала.
3. Наличие графического интерфейса для отладки тестов.
4. Обширная база знаний и активное сообщество пользователей.

Недостатки

1. Высокое потребление ресурсов при масштабировании.
2. Ограниченные возможности для создания сложных сценариев без использования скриптов.
3. Устаревший подход к распределенному тестированию, требующий значительных усилий для настройки.

Интеграции

Инструмент предлагает широкие возможности интеграции через плагины и API, а также поддерживает подключение к большинству популярных CI/CD систем.

Метрики

Платформа предоставляет базовый набор метрик производительности с возможностью расширения метрик с помощью плагинов и пользовательских скриптов. Также поддерживается экспорт данных в различные форматы для дальнейшего анализа.

Yandex Load Testing

2024 год – время облачных технологий, особенно в нагрузочном тестировании. Облачные решения, такие как AWS Load Testing, Azure Load Testing и GCP Load Testing, позволяют быстро создавать распределенную инфраструктуру, гибко масштабировать ее для создания требуемых нагрузок и сразу анализировать результаты в онлайн режиме. Yandex Load Testing – это относительно новый инструмент в сфере нагрузочного тестирования, который, вероятно, предлагает интеграцию с другими сервисами Яндекс и подходит для проектов, использующих инфраструктуру Yandex Cloud. Как и другие продукты от крупных технологических компаний, Yandex Load Testing обеспечивает масштабируемость и высокую производительность, но может уступать в гибкости настройки специализированным решениям.

Преимущества облачных платформ

Основные плюсы использования таких платформ включают:

1. Высокая масштабируемость и возможность генерации огромных нагрузок.
2. Интеграция с сервисами мониторинга и аналитики в облаке.
3. Отсутствие необходимости поддерживать собственную инфраструктуру для тестирования.

Недостатки облачных платформ

При этом использование облачных решений связано с некоторыми минусами:

1. Потенциально высокие затраты при длительном или интенсивном использовании.
2. Ограниченные возможности для кастомизации по сравнению с решениями с открытым исходным кодом.
3. Риск привязки к поставщику услуг (vendor lock-in) и зависимость от конкретного облачного провайдера.
4. Возможные ограничения в тестировании on-premise систем из-за вопросов безопасности.

Интеграции

Инструмент интегрируется с другими сервисами Яндекс.Облака и поддерживает подключение к внешним системам мониторинга.

Метрики

Платформа предоставляет стандартные метрики производительности, поддерживает географически распределенное тестирование с учетом соответствующих метрик и позволяет настраивать пользовательские метрики.

Бонус: +4 менее известных инструмента для распределенного нагрузочного тестирования

Ниже представлен краткий обзор четырех инструментов, которые могут оказаться полезными для распределенного нагрузочного тестирования.

Сфера НТ

Находится на ранней стадии разработки, что отражается на ограниченной функциональности и проблемах с производительностью, включая лаги и зависания. Некоторые функции работают некорректно, что часто требует обращения в техническую поддержку.

Интеграции

Возможности интеграции пока ограничены, поскольку инструмент находится на ранней стадии разработки.

Метрики

Инструмент предоставляет базовые метрики производительности, но возможны ограничения в функциональности.

Сбер Load

Удобен в использовании: тест запускается одной кнопкой, также поддерживаются отложенный запуск и ведение истории тестов. Среди дополнительных преимуществ – синхронизация с Git и автоматическое создание скриншотов.

Интеграции

Инструмент поддерживает синхронизацию с Git, что облегчает управление версиями и тестовыми сценариями.

Метрики

Платформа сохраняет историю тестов, позволяя анализировать тренды производительности, а также автоматически создает скриншоты для визуальной проверки результатов.

Grafana K6

Grafana K6 – это инструмент с открытым исходным кодом, разработанный для упрощения нагрузочного тестирования, особенно ориентированный на разработчиков и QA-инженеров. Среди его ключевых достоинств – поддержка написания сценариев на JavaScript и интеграция с экосистемой Grafana. Однако продукт имеет ряд ограничений, таких как узкий набор поддерживаемых протоколов, необходимость создания дополнительных модулей для автоматизации тестов, а также сложности с трансляцией JavaScript-кода в Go, что связано с различиями в архитектуре и парадигмах этих языков. Благодаря этим особенностям, K6 является подходящим инструментом для обучения и небольших проектов, но моет ограничивать его применение в крупных высоконагруженных системах.

Интеграции

Grafana K6 предлагает прямую интеграцию с CI/CD-процессами через API, а также поддерживает экспорт данных в популярные системы мониторинга, такие как InfluxDB и Prometheus.

Метрики

Инструмент предоставляет широкий спектр метрик, включая время отклика, количество запросов в секунду и процент ошибок. Также предусмотрена возможность добавления пользовательских метрик с использованием JavaScript, что расширяет аналитические возможности для решения специфических задач.

Load Runner Enterprise

Считается мощным инструментом с удобным интерфейсом для планирования тестов и настройки генераторов нагрузки. Отличается надежностью и богатой функциональностью, но также известен сложностью использования, высокой нагрузкой на систему и частыми сбоями. Расценивается как «типичное энтерпрайз-решение» с избытком функций. Основной минус – недоступность на российском рынке.

Интеграции

Инструмент поддерживает интеграцию с другими продуктами HP Enterprise и предоставляет возможности интеграции с CI/CD системами через специализированные плагины.

Метрики

Инструмент обладает обширным набором метрик, охватывающим различные протоколы и технологии, а также продвинутыми функциями анализа и корреляции данных. Также поддерживается создание настраиваемых отчетов и дашбордов для удобного отображения метрик.

Вывод

Распределенные решения для нагрузочного тестирования дают тестировщикам новые возможности: они позволяют моделировать масштабные сценарии, обеспечивают высокую нагрузку, достигая сотен тысяч запросов в секунду (RPS), ускоряют процесс тестирования и предоставляют детализированную аналитику. Каждый из рассмотренных инструментов обладает своими преимуществами и недостатками, которые важно тщательно учитывать при выборе оптимального решения для конкретных задач организации. Чтобы сделать обоснованный выбор, обратитесь к полезной таблице в начале этой статьи.