Розподілена система навантажувального тестування у безперервній інтеграції

Автор(и)

  • Andrii Hlybovets доктор технічних наук, доцент, декан факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», Україна
  • Artem Karpovych асистент кафедри мережних технологій Національного університету «Києво-Могилянська академія», Україна
  • Mykola Kovsh студент магістерської програми «Інженерія програмного забезпечення» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», інженер з навантажувального тестування, Україна

DOI:

https://doi.org/10.18523/2617-3808.2020.3.42-49

Ключові слова:

продуктивність системи, тестування продуктивності, тестування навантаження, безперервне постачання коду, відображення результатів у реальному часі, розподілена система навантаження, великомасштабні системи

Анотація

У роботі вивчено можливість побудови розподіленої системи для навантажувального тестування із використанням інструментів, що перебувають у відкритому доступі, а саме Gatling, InfluxDB, Grafana, Logstash, Docker та Jenkins. Описано підхід для подолання обмежень інструменту з автоматизації тестування продуктивності Gatling, а саме обмеження, що не дає змоги побудувати власну систему розподіленого навантаження «з коробки». Це рішення інтегровано у безперервне постачання коду на основі сервісу Jenkins і випробовувано із централізованим звітуванням результатів у реальному часі. Цю систему було розроблено на противагу представленим на ринку комерційним рішенням, що надає їй більшої гнучкості.

Матеріал надійшов 05.06.2020

Біографії авторів

Andrii Hlybovets, доктор технічних наук, доцент, декан факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»

a.glybovets@ukma.edu.ua

Artem Karpovych, асистент кафедри мережних технологій Національного університету «Києво-Могилянська академія»

karpovych.artem@gmail.com

Mykola Kovsh, студент магістерської програми «Інженерія програмного забезпечення» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», інженер з навантажувального тестування

mykola.kovsh@gmail.com

Посилання

  1. Awslabs. (2020). GitHub – awslabs/distributed-load-testing-on-aws. Distributed load testing on AWS. Retrieved from https://github.com/awslabs/distributed-load-testing-on-aws.
  2. Barber, Scott, & Mason, Colin. (2011). Web Load Testing For Dummies. John Wiley & Sons, Inc.
  3. CD.Foundation. (2020). Jenkins. Documentation of Jenkins service. Retrieved from https://www.jenkins.io.
  4. Digital Initiative at Harvard Business School. (2016). The Failed Launch Of www.HealthCare.gov. Technology and Operations Management. Retrieved from https://digital.hbs.edu/platform-rctom/submission/the-failed-launch-of-www-health-care-gov.
  5. Docker Inc. (2020). Empowering App Development for Developers. Docker. Documentation of Docker service. Retrieved from https://www.docker.com.
  6. Elasticsearch, B. V. (2020). Logstash: Collect, Parse, Transform Logs | Elastic. Documentation of Logstash service. Retrieved from https://www.elastic.co/logstash.
  7. Gatling Corp. (2020). Gatling Open-Source Load Testing – For DevOps and CI/CD. Documentation of Gatling service. Retrieved from https://gatling.io.
  8. Gradle Inc. (2020). Gradle Build Tool. Documentation of Gradle service. Retrieved from https://gradle.org.
  9. Grafana Labs. (2020). Grafana: The open observability platform | Grafana Labs Documentation of Grafana service. Retrieved from https://grafana.com.
  10. Graham, Bath, & Black, Rex. (2018). Foundation Level Specialist Syllabus Performance Testing. ISTQB, 10–15.
  11. influxData Inc. (2020). InFluxDB: Purpose – Buit Open Source Time Series DataBase. Documentation of InfluxDB service. Retrieved from https://www.influxdata.com.
  12. ISO 25000. (2019). Performance efficiency. ISO 25000 STANDARDS. ISO 25010. Performance efficiency. Retrieved from https://iso25000.com/index.php/en/iso-25000-standards/iso-25010/59-perfor-mance-efficiency.
  13. Meier, J. D. (2007). Performance Testing Guidance for Web Applications: patterns and practices. Microsoft Corporation.
  14. Molyuneaux, Ian. (2015). The Art of Application Performance Testing. O’Reilly, 5–10.
  15. SAP. (2017). Load Testing with JMeter. Test Results Visualization Using Kibana Dashboards. Retrieved from https://blogs.sap.com/2016/04/06/load-testing-with-jmeter-test-results-visualization-using-kibana-dashboards.
  16. SmartBear Software. (2020). Distributed Load Testing. ReadyAPI Documentation. Documentation of SmartBear service. Distributed Load Testing. Retrieved from https://support.smartbear.com/readyapi/docs/loadui/distributed/index.html.

##submission.downloads##

Як цитувати

[1]
A. Hlybovets, A. Karpovych, і M. Kovsh, «Розподілена система навантажувального тестування у безперервній інтеграції», NRPCOMP, т. 3, с. 42–49, Груд 2020.

Номер

Том 3 (2020): Наукові записки НаУКМА. Комп’ютерні науки

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2020 Andrii Hlybovets, Artem Karpovych, Mykola Kovsh

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:

а) Автори зберігають за собою авторські права на твір на умовах ліцензії CC BY 4.0 Creative Commons Attribution International License, котра дозволяє іншим особам вільно поширювати (копіювати і розповсюджувати матеріал у будь-якому вигляді чи форматі) та змінювати (міксувати, трансформувати, і брати матеріал за основу для будь-яких цілей, навіть комерційних) опублікований твір на умовах зазначення авторства.

б) Журнал дозволяє автору (авторам) зберігати авторські права без обмежень.

в) Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо поширення твору (наприклад, розміщувати роботу в електронному репозитарії), за умови збереження посилання на його першу публікацію. (Див. Політика Самоархівування)

г) Політика журналу дозволяє розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у репозитаріях) тексту статті, як до подання його до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).