Нагрузочное тестирование сайта VTB.RU

Получить данные о работе системы под нагрузкой для принятия решения о необходимости инвестирования в инфраструктуру (Capacity planning)

Проводить НТ на промышленной среде для любой крупной системы – всегда высокий риск.

И хотя ввиду специфики системы риск порчи данных отсутствовал, но дежурство команды поддержки для снижения вероятности незапланированного простоя системы было обязательным. Технологическое окно короткое, доступно для тестирования всего 3-4 раза в месяц, к тестированию нужно хорошо подготовиться, предусмотреть не только наличие готовых и работоспособных скриптов и сценария нагрузки, но и внести IP-адреса генераторов нагрузки в whitelist.

Сложность проекта также состояла в сработавших рисках, заставивших команду в кратчайшие сроки перенести Boomq в российское облако. Но благодаря эффективной организации работы и имеющимся средствам автоматизации процессов НТ, которые предоставляет Boomq цель проекта была достигнута и достигнута в срок.

В рамках задач по Capacity Management и Capacity Planning для используемых IT-систем банку ВТБ потребовалось провести нагрузочное тестирование (далее – НТ) своего сайта. Ввиду сложных бюрократических процессов и высоких затрат на организацию такого проекта внутри банка было принято решение выполнить данную задачу с привлечением аутсорсинга, использующего SaaS-сервисы, специализирующиеся на таких задачах.

Была выбрана компания Перфоманс Лаб и инструмент НТ Boomq. Встроенная интеграция Boomq с аналитической системой Google.Analytics автоматизирует процесс создания профиля нагрузки. Это позволило запустить первые тесты с профилем нагрузки, основанным на реальной пользовательской статистике, уже на первой неделе проекта. Эти тесты показали, что подача нагрузки из отличного от RU-сегмента интернета ввиду ориентированности банка в главной степени на рынок РФ непоказательна, поэтому для достижения поставленных банком целей специалисты компании Performance Lab оперативно перенесли инфраструктуру программного решения с зарубежных серверов в российское облако Яндекс.Cloud. Тестирование проводилось в технологическое окно с согласованных IP-адресов, предварительно занесённых в белый список.

Результаты тестирования показали реальные значения метрик производительности (времён отклика, количества ошибок в разбивке по типу, аппаратных показателей и др.) для различных уровней нагрузки на систему, позволяя сделать верные выводы для дальнейшего управления затратами на инфраструктуру системы. Результаты НТ вкупе с бизнес-прогнозами роста количества пользователей на ближайший год позволили принять решение о том, что дополнительных затрат на масштабирование системы на ближайший год не потребуется.