Análise de Performance em DevTest

Como analisar performance no ciclo de desenvolvimento e teste: métricas, testes de carga, identificação de gargalos e otimização contínua. Apresentado por Flávio Pimenta.

1. Flávio Pimenta Arquiteto Cloud na Assertiva Extraindo métricas em testes de performance
2. Minha jornada
3. java linux banco de dados infra devops cloud
4. Pontos importantes para medição de performance
5. Requisições / segundo Tempo de resposta Usuários simultâneos Sessions ou tokens
6. locust.io Ferramenta para testes de performance: • https://github.com/locustio/locust • Utiliza Python ! • Escalável
7. Escrevendo o teste
8. Config do ambiente pip install locustio
9. Execução standalone locust -f locustfile.py --host=endpoint-aplicacao http://localhost:8089
10. Execução distribuída Master: locust -f locustfile.py --master --host=endpoint-app Slaves: locust -f locustfile.py --slave --master-host=localhost --host=endpoint-aplicacao Obs: portas de comunicação padrão: 5557 e 5558
11. Docker FROM node:8-alpine WORKDIR /app RUN apk add --update python python-dev py-pip build-base RUN pip install locustio COPY locustfile.py /app CMD locust -f locustfile.py --master --host=http://localhost:9200/
12. Mão na massa Teste de performance
15. Problema: cliente reclama de lentidão, mas no teste funcionou!
16. Comparação de tempos Nosso tempo Tempo medido cliente Latência entre infra 300 ms 3.0 segundos 30 ms
17. Monitoramento ( com vícios )
18. Como evidenciar o desempenho? 1. Monitoramento 1. Calculando o tempo das requisições dele 1. Buscando gargalos e realizando ajustes de arquitetura
19. Mapeamento da arquitetura
20. Prova dos 9 com “SoapUI”
21. Identificamos que é importante: 1. Monitorar 2. Medir tempo real 3. Criar métricas de negócio
23. Flávio Pimenta flaviopimenta@gmail.com github.com/flap