M

MLOG

עברית

מדריך מקיף ליצירת עומסים בבדיקות ביצועים, הכולל טכניקות, כלים, שיטות עבודה מומלצות ושיקולים עבור יישומים גלובליים.

בדיקות ביצועים: צלילה לעומק אל יצירת עומסים

בתחום פיתוח התוכנה, הבטחת ביצועים אופטימליים היא בעלת חשיבות עליונה. בדיקות ביצועים, ובמיוחד בדיקות עומסים, ממלאות תפקיד מכריע בהשגת מטרה זו. יצירת עומסים, התהליך של הדמיית תעבורת משתמשים כדי להעריך את התנהגות המערכת תחת תנאי עומס שונים, נמצאת בלב ליבן של בדיקות ביצועים יעילות. מדריך מקיף זה צולל לעומקן של יצירת העומסים, ובוחן את הטכניקות, הכלים, השיטות המומלצות והשיקולים עבור יישומים גלובליים.

מהי יצירת עומסים?

יצירת עומסים כוללת הדמיה של מספר מוגדר של משתמשים במקביל (או טרנזקציות) המקיימים אינטראקציה עם מערכת במסגרת זמן מוגדרת. העומס שנוצר מחקה התנהגות משתמשים מהעולם האמיתי, ומאפשר לבודקים לזהות צווארי בקבוק בביצועים, מגבלות סקלביליות ונקודות כשל פוטנציאליות. תהליך זה חיוני להבנת האופן שבו המערכת מגיבה תחת תנאי עומס צפויים (ובלתי צפויים).

מטרתה של יצירת העומסים היא רב-גונית:

סוגי בדיקות ביצועים המשתמשים ביצירת עומסים

יצירת עומסים היא רכיב מפתח במספר סוגים של בדיקות ביצועים:

טכניקות ליצירת עומסים

ניתן להשתמש במספר טכניקות ליצירת עומסים, שלכל אחת יתרונות וחסרונות משלה:

1. יצירת עומסים מבוססת פרוטוקול

טכניקה זו מדמה פעילות משתמשים ברמת הפרוטוקול (למשל, HTTP, TCP, JMS). היא יעילה מאוד ומאפשרת הדמיה של מספר רב של משתמשים בצריכת משאבים מינימלית. עם זאת, היא דורשת הבנה מעמיקה יותר של הפרוטוקולים הבסיסיים וייתכן שלא תשקף במדויק התנהגות משתמשים בעולם האמיתי.

דוגמה: שימוש ב-JMeter להדמיית בקשות HTTP לשרת אינטרנט.

2. יצירת עומסים מבוססת דפדפן

טכניקה זו מדמה פעילות משתמשים באמצעות דפדפני אינטרנט אמיתיים. היא מספקת הדמיה מציאותית יותר של התנהגות משתמשים, כולל רינדור והרצת JavaScript. עם זאת, היא צורכת יותר משאבים ועלולה להגביל את מספר המשתמשים במקביל שניתן לדמות.

דוגמה: שימוש ב-Selenium או Puppeteer לאוטומציה של אינטראקציות דפדפן עם יישום אינטרנט.

3. יצירת עומסים מבוססת API

טכניקה זו כוללת יצירת עומס ישירות מול ממשקי תכנות יישומים (APIs). היא שימושית לבדיקת הביצועים של מערכות קצה אחורי (backend) ומיקרו-שירותים. בדיקות API מאפשרות שליטה פרטנית על פרמטרי בקשות ומטעני נתונים.

דוגמה: שימוש ב-Postman או Rest-Assured לשליחת בקשות ל-API של REST.

4. יצירת עומסים מבוססת GUI

שיטה זו, פחות נפוצה ליצירת עומסים בקנה מידה גדול, מדמה אינטראקציות משתמשים עם הממשק הגרפי (GUI) של יישום. היא משמשת בדרך כלל לבדיקת יישומי שולחן עבודה או רכיבי ממשק משתמש ספציפיים, אך מוגבלת ביכולתה לדמות מספר רב של משתמשים במקביל.

כלים פופולריים ליצירת עומסים

מגוון כלים זמינים ליצירת עומסים, כאשר כל אחד מציע תכונות ויכולות שונות. הנה כמה מהאפשרויות הפופולריות ביותר:

1. Apache JMeter

JMeter הוא כלי קוד פתוח נפוץ לבדיקות עומסים, הכתוב ב-Java. הוא תומך במגוון פרוטוקולים, כולל HTTP, HTTPS, FTP, SMTP, POP3 ו-JDBC. JMeter ניתן להתאמה אישית ולהרחבה במידה רבה, מה שהופך אותו למתאים למגוון רחב של תרחישי בדיקות ביצועים. הוא מתאים להדמיית עומסים כבדים על שרת, קבוצת שרתים, רשת או אובייקט כדי לבדוק את חוזקו או לנתח את הביצועים הכוללים תחת סוגי עומס שונים. ניתן להשתמש ב-JMeter להדמיית עומס כבד על שרת, רשת או אובייקט כדי לבדוק את חוזקו או לנתח ביצועים כוללים תחת סוגי עומס שונים.

תכונות עיקריות:

דוגמה: יצירת תוכנית בדיקה ב-JMeter להדמיית 100 משתמשים במקביל הניגשים לדף הבית של יישום אינטרנט.

2. Gatling

Gatling הוא כלי קוד פתוח לבדיקות עומסים המיועד לבדיקות ביצועים גבוהים. הוא כתוב ב-Scala ומשתמש בארכיטקטורה אסינכרונית ולא חוסמת כדי לדמות מספר רב של משתמשים במקביל בצריכת משאבים מינימלית. Gatling מתאים במיוחד לבדיקת יישומי אינטרנט מודרניים ו-APIs.

תכונות עיקריות:

דוגמה: כתיבת סימולציה ב-Gatling להדמיית 500 משתמשים במקביל הגולשים באתר מסחר אלקטרוני.

3. Locust

Locust הוא כלי קוד פתוח לבדיקות עומסים הכתוב ב-Python. הוא מאפשר להגדיר התנהגות משתמשים באמצעות קוד Python, מה שמקל על יצירת בדיקות עומסים מציאותיות וגמישות. Locust מתוכנן להיות מבוזר וסקלבילי, ומאפשר להדמות מספר רב של משתמשים במקביל על פני מכונות מרובות.

תכונות עיקריות:

דוגמה: שימוש ב-Locust להדמיית 200 משתמשים במקביל המגישים טפסים ביישום אינטרנט.

4. k6

k6 (לשעבר Load Impact) הוא כלי קוד פתוח לבדיקות עומסים המיועד למפתחים ומהנדסי DevOps. הוא כתוב ב-Go ומשתמש ב-JavaScript לכתיבת סקריפטים של בדיקות. k6 ידוע בקלות השימוש, הביצועים והאינטגרציה שלו עם זרימות עבודה מודרניות. הוא תומך בפרוטוקולים HTTP/1.1, HTTP/2 ו-WebSocket.

תכונות עיקריות:

דוגמה: שימוש ב-k6 להדמיית 1000 משתמשים במקביל הניגשים לנקודת קצה (endpoint) של API.

5. LoadRunner Professional (Micro Focus)

LoadRunner Professional הוא כלי בדיקות ביצועים מסחרי המוצע על ידי Micro Focus. הוא תומך במגוון רחב של פרוטוקולים וטכנולוגיות ומספק תכונות מקיפות לבדיקות עומסים, בדיקות מאמץ ובדיקות סיבולת. LoadRunner הוא כלי רב עוצמה ורב-תכליתי, אך הוא יכול להיות יקר יותר מחלופות קוד פתוח.

תכונות עיקריות:

6. פלטפורמות בדיקות עומסים מבוססות ענן

מספר פלטפורמות מבוססות ענן מציעות בדיקות עומסים כשירות. פלטפורמות אלו מאפשרות לייצר עומס ממיקומים מבוזרים גיאוגרפית, מה שמקל על הדמיית תעבורת משתמשים מהעולם האמיתי. דוגמאות כוללות:

שיטות עבודה מומלצות ליצירת עומסים

כדי להבטיח יצירת עומסים יעילה, יש לשקול את השיטות המומלצות הבאות:

1. הגדרת יעדי ביצועים ברורים

לפני תחילת יצירת העומסים, יש לקבוע יעדי ביצועים ומטרות ברורות. הגדירו את זמני התגובה המקובלים, רמות התפוקה וספי ניצול המשאבים. יעדים אלו ישמשו כאמת מידה להערכת תוצאות הבדיקה.

דוגמה: שאיפה לזמן תגובה של פחות מ-2 שניות עבור דף הבית של אתר מסחר אלקטרוני תחת עומס של 1000 משתמשים במקביל.

2. מידול התנהגות משתמשים מציאותית

יש לדמות התנהגות משתמשים באופן מציאותי ככל האפשר. נתחו דפוסי תעבורת משתמשים, זהו זרימות משתמש נפוצות וצרו סקריפטים של בדיקות המחקים התנהגויות אלו. קחו בחשבון גורמים כמו זמן חשיבה (think time), ניווט בין דפים והזנת נתונים.

דוגמה: יצירת סקריפט בדיקה המדמה משתמשים הגולשים בדפי מוצר, מוסיפים פריטים לעגלת הקניות שלהם ומשלימים את תהליך התשלום.

3. הגדלה הדרגתית של העומס

התחילו עם מספר קטן של משתמשים וירטואליים והגדילו את העומס בהדרגה לאורך זמן. זה מאפשר לזהות צווארי בקבוק בביצועים בשלב מוקדם ומונע מהמערכת לקרוס תחת עומס יתר.

דוגמה: התחלה עם 100 משתמשים וירטואליים והגדלת העומס ב-100 משתמשים כל 5 דקות עד להגעה לעומס היעד של 1000 משתמשים.

4. ניטור משאבי מערכת

נטרו באופן רציף את משאבי המערכת במהלך יצירת העומסים. עקבו אחר ניצול המעבד (CPU), שימוש בזיכרון, קלט/פלט דיסק (disk I/O), תעבורת רשת וביצועי מסד הנתונים. זה עוזר לזהות צווארי בקבוק במשאבים ולבצע אופטימיזציה של תצורת המערכת.

דוגמה: שימוש בכלי ניטור כגון Prometheus, Grafana, או New Relic למעקב אחר ניצול משאבי המערכת במהלך בדיקות עומסים.

5. ניתוח יסודי של תוצאות הבדיקה

נתחו את תוצאות הבדיקה בקפידה כדי לזהות צווארי בקבוק בביצועים, מגבלות סקלביליות ונקודות כשל פוטנציאליות. חפשו דפוסים ומגמות בנתונים וקשרו בין מדדי ביצועים לניצול משאבי המערכת.

דוגמה: זיהוי שאילתת מסד נתונים איטית כגורם לזמני תגובה מוגברים תחת עומס.

6. שימוש בנתוני בדיקה מציאותיים

השתמשו בנתוני בדיקה מציאותיים ומייצגים במהלך יצירת העומסים. זה מבטיח שהבדיקות משקפות במדויק תנאים מהעולם האמיתי ומספקות תוצאות משמעותיות. הימנעו משימוש בנתונים סינתטיים או לא מציאותיים שעלולים לא לדמות במדויק התנהגות משתמשים.

7. אוטומציה של יצירת עומסים

בצעו אוטומציה של תהליך יצירת העומסים ככל האפשר. זה מפחית את הסיכון לטעות אנוש ומאפשר להריץ בדיקות בתדירות ובעקביות גבוהות יותר. שלבו בדיקות עומסים בצינור ה-CI/CD שלכם כדי להבטיח ניטור ביצועים מתמשך.

8. פיזור יצירת העומסים

עבור בדיקות עומסים בנפח גבוה, פזרו את יצירת העומסים על פני מספר מכונות. זה מונע ממחוללי העומס להפוך לצוואר בקבוק ומאפשר להדמות מספר גדול יותר של משתמשים במקביל.

9. התחשבות במטמון (Caching)

הבינו את השפעת המטמון על הביצועים. הגדירו את בדיקות העומסים שלכם כך שיביאו בחשבון התנהגות מטמון וידמו במדויק דפוסי תעבורת משתמשים מהעולם האמיתי. היו מודעים למנגנוני מטמון הן בצד הלקוח והן בצד השרת.

10. בדיקת תרחישים שונים

אל תבדקו רק את 'המסלול השמח' (happy path). צרו תרחישי בדיקה המדמים התנהגויות משתמשים שונות, כולל תנאי שגיאה, מקרי קצה ואירועים בלתי צפויים. זה עוזר לזהות פגיעויות פוטנציאליות ולשפר את חוסן המערכת.

יצירת עומסים עבור יישומים גלובליים

בעת בדיקת יישומים גלובליים, נדרשים שיקולים נוספים כדי להבטיח יצירת עומסים מדויקת ומציאותית:

1. יצירת עומסים מבוזרת גיאוגרפית

צרו עומס ממיקומים מבוזרים גיאוגרפית כדי לדמות משתמשים מאזורים שונים. זה מאפשר להעריך את השפעת השהיית הרשת (network latency) וגורמים גיאוגרפיים על הביצועים.

דוגמה: שימוש בפלטפורמת בדיקות עומסים מבוססת ענן ליצירת עומס משרתים בצפון אמריקה, אירופה ואסיה.

2. בדיקות לוקליזציה

בדקו את היישום עם שפות ואזורים שונים כדי להבטיח שהוא מתפקד כראוי בהקשרים תרבותיים שונים. ודאו שהיישום יכול להתמודד עם ערכות תווים, תבניות תאריך וסמלי מטבע שונים.

3. תצורת CDN (רשת להפצת תוכן)

הגדירו כראוי את ה-CDN שלכם כדי להבטיח שהתוכן מועבר ביעילות למשתמשים באזורים שונים. ודאו שה-CDN שומר תוכן במטמון כראוי ושהוא מגיש תוכן מהשרת הזמין הקרוב ביותר.

4. תאימות ותקנות

היו מודעים לכל דרישות תאימות ורגולציה שעלולות להשפיע על ביצועי היישום שלכם באזורים שונים. לדוגמה, GDPR (התקנה הכללית להגנה על נתונים) באירופה עשויה לדרוש מכם ליישם אמצעי אבטחה ספציפיים שיכולים להשפיע על הביצועים.

5. אזורי זמן

שקלו את ההשפעה של אזורי זמן שונים על פעילות המשתמשים. הדמו תקופות שיא של שימוש עבור אזורים שונים כדי להבטיח שהיישום יכול להתמודד עם העומס הצפוי בזמנים שונים של היום.

6. תנאי רשת

הדמו תנאי רשת שונים, כגון השהיה גבוהה, אובדן חבילות (packet loss) ורוחב פס מוגבל. זה עוזר לכם לזהות בעיות ביצועים פוטנציאליות שעלולות להשפיע על משתמשים באזורים עם קישוריות רשת ירודה. ייתכן שתשקלו כלים המדמים פגיעה ברשת, על ידי הזרקת השהיה או הגבלת רוחב הפס במהלך הבדיקה.

7. ריבוי דיירים (Multi-Tenancy)

אם היישום שלכם הוא רב-דיירים, ודאו שבדיקות העומסים משקפות במדויק את התפלגות המשתמשים על פני דיירים שונים. הדמו גדלי דיירים ודפוסי שימוש שונים כדי לזהות בעיות ביצועים פוטנציאליות הקשורות לריבוי דיירים.

8. תשתית גלובלית

אם היישום שלכם פרוס על פני תשתית גלובלית, בדקו את הביצועים של כל אזור בנפרד. זה עוזר לכם לזהות בעיות ביצועים פוטנציאליות שעשויות להיות ספציפיות לאזורים או למרכזי נתונים מסוימים.

סיכום

יצירת עומסים היא היבט חיוני של בדיקות ביצועים, המאפשרת לכם להעריך את התנהגות המערכת שלכם תחת תנאי עומס שונים. על ידי הבנת הטכניקות השונות ליצירת עומסים, הכלים והשיטות המומלצות, תוכלו לזהות ביעילות צווארי בקבוק בביצועים, לבצע אופטימיזציה של ניצול המשאבים ולהבטיח את הסקלביליות והיציבות של היישומים שלכם. בעת בדיקת יישומים גלובליים, זכרו לקחת בחשבון גורמים גיאוגרפיים, לוקליזציה ודרישות תאימות כדי להבטיח חווית משתמש חלקה למשתמשים ברחבי העולם. אסטרטגיית יצירת העומסים הנכונה היא חיונית להצלחת הפרויקט.