Quelles sont les tendances en matière de tests de performances en 2024 ?

Les tests de performances examinent la capacité, la vitesse, l’évolutivité et la réactivité d’une application sous une charge de travail spécifique. On l’appelle également test de charge. Même s’il s’agit d’un aspect important pour garantir que la qualité du logiciel est à la hauteur, de nombreuses entreprises lui accordent un traitement de belle-mère. Il est souvent effectué uniquement une fois les tests fonctionnels terminés, et parfois, seulement après la sortie du programme.

Il existe un certain nombre d’objectifs pour tests de performances : vitesse de traitement de calcul, analyse du débit des applications, consommation du réseau, vitesse de transfert de données, transferts simultanés maximum, efficacité de la charge de travail, utilisation de la mémoire, etc. Considéré comme un sous-ensemble de l’ingénierie des performances, il est également appelé test de performances.

Dans cet article, nous examinent certaines des tendances en matière de tests de performances pour 2024 :

1. Utiliser l’IA pour automatiser les tests

Étant donné que le comportement des clients change sur une plate-forme, les scripts de test de performances sont également modifiés. En tirant parti de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML), les activités de l’utilisateur réel sur la plate-forme et le parcours de l’utilisateur avec ses modèles peuvent être découverts.

En utilisant ces modèles, il est possible de créer un modèle de test de performances qui garantira que vos scripts de test de charge correspondent au comportement réel des utilisateurs.

La création de modèles de test basés sur les performances aidera les entreprises à détecter de nouveaux problèmes dans leur système de test. Les applications de tests de performances basées sur l’IA ont la capacité d’optimiser les suites de tests car elles réduisent les cas de test redondants et garantissent une couverture de test optimale en analysant les mots-clés. Il peut même identifier des domaines inexplorés dans les applications. Bien que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ne fassent pas encore partie des pratiques régulières de tests de performances, nous les verrons bientôt gagner du terrain dans la découverte des domaines problématiques.

2. Test de chaos :

Chaos Testing est une méthodologie hautement disciplinée pour tester l’intégrité d’un système dans laquelle vous simulez et identifiez de manière proactive les pannes dans un environnement avant qu’il n’y ait un temps d’arrêt imprévu ou une mauvaise expérience utilisateur. Cela implique de comprendre comment l’application se comportera en cas de pannes dans une ou plusieurs parties de l’architecture. Il existe un certain nombre d’incertitudes dans l’environnement de production.

L’objectif des tests de chaos est de comprendre comment le système se comportera en cas de panne. Cela aidera également à comprendre s’il y aura des problèmes majeurs en cas de panne du système. Par exemple, en cas de temps d’arrêt de l’un des services Web, l’ensemble de l’infrastructure ne devrait pas tomber en panne. L’ingénierie du chaos aide à trouver des failles dans le système avant le processus de production.

3. Libre-service :

Les performances sont perçues différemment par les personnes occupant des postes de programmation, DevOps et sécurité. Les outils que nous voyons aujourd’hui sont personnalisés pour chaque rôle et permettent même aux spécialistes techniques d’utiliser leur propre ensemble d’outils. Les spécialistes des opérations informatiques voudront consulter les données de performances au même endroit où ils effectuent leur travail afin de pouvoir prendre immédiatement des mesures correctives. Les programmeurs qui peuvent effectuer un travail de performance dans leur environnement de développement intégré ont de plus grandes chances de conserver leur travail d’ingénierie de performance en fonction du développement en cours.

4. Transactions synthétiques :

Lorsque vous surveillez la production, vous saurez combien de temps les requêtes resteront en ligne sur le serveur, mais cela ne vous donnera aucune idée de l’expérience du client. Les transactions synthétiques vous aident à comprendre ce que vit un utilisateur en simulant un utilisateur réel.

Voici ce qu’un compte synthétique fera pour un site de réseau social. L’utilisateur peut se connecter, parcourir son profil, voir certaines des publications téléchargées sur son flux, parler à des « amis » sur le site, ajouter des « amis », etc.

Les comptes synthétiques peuvent même simuler des commandes réelles pour les sites de commerce électronique. Lorsque les entreprises suivent l’expérience utilisateur réelle, elles peuvent obtenir une tonne de données, ce qui leur donne une idée des problèmes, des retards et des erreurs auxquels les clients sont confrontés. Il peut également être utilisé pour détecter rapidement des problèmes de production. Cela aidera les éditeurs de logiciels à évaluer la manière dont leur application est utilisée par les utilisateurs.

5. Tests en production :

Avant d’ouvrir le produit au public, il est sage de le tester en production. Ce faisant, vous pouvez l’exposer à une infime partie de la base d’utilisateurs. Il vous aide à trouver et à résoudre les problèmes immédiatement. Certaines équipes effectuent une livraison continue et transmettent chaque modification de code à la chaîne de production si elle réussit les tests automatisés. Le nouveau code qui est poussé ne sera disponible que pour quelques développeurs sélectionnés en interne. Certaines des autres stratégies couramment utilisées pour les tests incluent les déploiements incrémentiels, les déploiements bleu-vert et les tests fractionnés A/B.

6. Architectures ouvertes :

C’est le type d’architecture dont les spécifications sont publiques et qui facilitent l’ajout, la mise à niveau et l’échange de composants. Vous verrez une architecture plus ouverte en 2023 car elle permet une migration efficace et rentable.

Les Les tests de performances sont s’éloigner de la vérification des navigateurs et se tourner vers l’utilisation des protocoles Internet et TCP/IP pour la surveillance des performances. Il demande aux pièces de fonctionner ensemble tout en mesurant leurs performances de manière isolée. L’un des éléments les plus importants d’une architecture ouverte serait un environnement basé sur le cloud.

7. Outils SaaS :

Les testeurs peuvent configurer et exécuter des tests à l’échelle du cloud en quelques minutes. Cela n’est rendu possible que grâce au libre-service, aux tests basés sur le cloud, au SaaS et à l’architecture ouverte. Lorsque vous travaillez avec des outils existants, ils nécessitent une configuration et une configuration importantes. Mais lorsque vous utilisez les dernières technologies dont nous avons parlé, il suffit de quelques clics. Il existe également un grand niveau d’interopérabilité qui augmente considérablement les performances.

8. Exigences changeantes :

Lorsqu’il s’agit de tester des applications de manière traditionnelle, il est impératif que les testeurs connaissent l’objectif du logiciel. Ils doivent créer un document d’exigences et des accords de niveau de service. Sur la base de tout cela, des tests sont effectués sur l’application. D’un autre côté, le développement basé sur DevOps considère les exigences de performances comme quelque chose qui ne cesse d’évoluer avec le temps. L’ingénierie des performances garantit qu’elle surveille les systèmes, résout les problèmes et trouve des solutions avant qu’ils ne deviennent suffisamment importants pour nuire à l’expérience des clients.

9. Données des systèmes poolés :

Les tableaux de bord sont couramment utilisés de nos jours pour surveiller les performances. Malheureusement, la plupart de ces données ne prennent pas en compte l’expérience utilisateur. Ce qu’un utilisateur voit à l’écran apparaît dans un tableau de bord différent de celui qui affiche les performances du réseau. Ils ne prennent pas en compte les métriques internes.

L’ingénierie des performances extrait les résultats du test de performances et transmet ces mesures dans un outil de surveillance utilisé à la fois pour les tests et la production. Cela réduit le temps de débogage et permet d’éviter les réexécutions. Le tableau de bord des performances peut être partagé avec toute l’équipe ou uniquement avec les parties prenantes. Cela constituera une grande partie des tests de performances dans les années à venir.

10. AI/ML & Analyse des sentiments :

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent prévoir à l’aide de modèles et vous aident à créer uniquement pour la demande actuelle. L’analyse des sentiments est l’une des technologies les plus puissantes qui évalue les réponses en fonction des émotions des clients. Il analyse le texte brut et attribue un score numérique en fonction des sentiments exprimés. Vous pouvez obtenir une tonne d’informations directement grâce aux réactions des clients.

Conclusion :

Les équipes d’ingénierie de performance ne sont peut-être pas encore une fonctionnalité courante dans toutes les entreprises, mais elles deviendront une partie intégrante du courant dominant en 2024. L’expérience utilisateur devient de plus en plus essentielle au succès des applications. . Par conséquent, cela devient le moteur de versions fréquentes, de cycles de développement plus courts, d’exigences qui évoluent rapidement, etc. Grâce à cela, les éditeurs de logiciels ontIl s’agit d’une approche de la qualité centrée sur l’utilisateur à chaque étape du cycle de vie de développement logiciel. Lorsqu’elle est bien réalisée, l’ingénierie des performances permet aux développeurs de logiciels et aux ingénieurs d’assurance qualité de créer les mesures de performances requises dès le début.

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