So funktioniert Distributed Load Testing auf AWS

Die folgende detaillierte Aufschlüsselung zeigt die Schritte, die zur Ausführung eines Testszenarios erforderlich sind.

Test-Workflow

1. Sie verwenden die Webkonsole, um ein Testszenario mit den Konfigurationsdetails an die API der Lösung zu senden.

2. Die Konfiguration des Testszenarios wird als JSON-Datei () in den Amazon Simple Storage Service (Amazon S3s3://<bucket-name>/test-scenarios/<$TEST_ID>/<$TEST_ID>.json) hochgeladen.

3. Ein AWS Step Functions Functions-Zustandsmaschine wird mit der Test-ID, der Anzahl der Aufgaben, dem Testtyp und dem Dateityp als Eingabe für die AWS Step Functions Functions-Zustandsmaschine ausgeführt. Wenn der Test geplant ist, erstellt er zunächst eine CloudWatch Ereignisregel, die AWS Step Functions am angegebenen Datum auslöst. Weitere Informationen zum Planungs-Workflow finden Sie im Abschnitt Test-Scheduling-Workflow in diesem Handbuch.

4. Konfigurationsdetails werden in der Amazon DynamoDB-Szenario-Tabelle gespeichert.

5. Im Task Runner-Workflow von AWS Step Functions prüft die task-status-checker AWS Lambda Lambda-Funktion, ob Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) -Aufgaben bereits für dieselbe Test-ID ausgeführt werden. Wenn festgestellt wird, dass Aufgaben mit derselben Test-ID ausgeführt werden, führt dies zu einem Fehler. Wenn im AWS Fargate-Cluster keine Amazon ECS-Aufgaben ausgeführt werden, gibt die Funktion die Test-ID, die Anzahl der Aufgaben und den Testtyp zurück.

6. Die Task-Runner-Funktion AWS Lambda ruft die Aufgabendetails aus dem vorherigen Schritt ab und führt die Amazon ECS-Worker-Aufgaben im AWS Fargate-Cluster aus. Die Amazon ECS-API verwendet die RunTask Aktion, um die Worker-Aufgaben auszuführen. Diese Worker-Aufgaben werden gestartet und warten dann auf eine Startnachricht von der Leader-Aufgabe, um mit dem Test zu beginnen. Die RunTask Aktion ist auf 10 Aufgaben pro Definition begrenzt. Wenn die Anzahl Ihrer Aufgaben mehr als 10 beträgt, wird die Aufgabendefinition mehrmals ausgeführt, bis alle Worker-Aufgaben gestartet wurden. Die Funktion generiert auch ein Präfix, um den aktuellen Test in der AWS Lambda Lambda-Funktion zur Ergebnisanalyse zu unterscheiden.

7. Die task-status-checker AWS Lambda Lambda-Funktion prüft, ob alle Amazon ECS-Worker-Aufgaben mit derselben Test-ID ausgeführt werden. Wenn Aufgaben noch bereitgestellt werden, wartet sie eine Minute und prüft erneut. Sobald alle Amazon ECS-Aufgaben ausgeführt werden, gibt es die Test-ID, die Anzahl der Aufgaben, den Testtyp, alle Aufgaben und das Präfix zurück IDs und übergibt sie an die Task-Runner-Funktion.

8. Die Task-Runner-Funktion AWS Lambda wird erneut ausgeführt. Diesmal wird eine einzelne Amazon ECS-Task gestartet, die als Leader-Knoten fungiert. Diese ECS-Aufgabe sendet eine Starttestnachricht an jede der Worker-Aufgaben, damit die Tests gleichzeitig gestartet werden können.

9. Die task-status-checker AWS Lambda Lambda-Funktion überprüft erneut, ob Amazon ECS-Aufgaben mit derselben Test-ID ausgeführt werden. Wenn Aufgaben noch ausgeführt werden, wartet sie eine Minute und prüft erneut. Sobald keine Amazon ECS-Aufgaben ausgeführt werden, werden die Test-ID, die Anzahl der Aufgaben, der Testtyp und das Präfix zurückgegeben.

10. Wenn die Task-Runner-Funktion AWS Lambda die Amazon ECS-Aufgaben im AWS Fargate-Cluster ausführt, lädt jede Aufgabe die Testkonfiguration von Amazon S3 herunter und startet den Test.

11. Sobald die Tests ausgeführt werden, werden die durchschnittliche Antwortzeit, die Anzahl der gleichzeitigen Benutzer, die Anzahl der erfolgreichen Anfragen und die Anzahl der fehlgeschlagenen Anfragen für jede Aufgabe in Amazon protokolliert CloudWatch und können in einem CloudWatch Dashboard eingesehen werden.

12. Wenn Sie Live-Daten in den Test aufgenommen haben, filtert die Lösung Echtzeit-Testergebnisse CloudWatch mithilfe eines Abonnementfilters. Dann übergibt die Lösung die Daten an eine Lambda-Funktion.

13. Die Lambda-Funktion strukturiert dann die empfangenen Daten und veröffentlicht sie in einem AWS IoT Core Core-Thema.

14. Die Webkonsole abonniert das AWS IoT Core Core-Thema für den Test und empfängt die zum Thema veröffentlichten Daten, um die Echtzeitdaten während der Ausführung des Tests grafisch darzustellen.

15. Wenn der Test abgeschlossen ist, exportieren die Container-Images einen detaillierten Bericht als XML-Datei nach Amazon S3. Jede Datei erhält eine UUID für den Dateinamen. Zum Beispiel s3://dlte-bucket/test-scenarios/ <$TEST_ID> /results/ <$UUID> .json.

16. Wenn die XML-Dateien auf Amazon S3 hochgeladen werden, liest die AWS Lambda Lambda-Funktion für Ergebnisanalyse die Ergebnisse in den XML-Dateien, beginnend mit dem Präfix, analysiert und aggregiert alle Ergebnisse zu einem zusammengefassten Ergebnis.

17. Die AWS Lambda Lambda-Funktion für Ergebnisanalyse schreibt das Gesamtergebnis in eine Amazon DynamoDB-Tabelle.