Rapport de test

Les rapports de test font référence à la collecte, à l'analyse et à la présentation de données relatives aux performances des systèmes, des applications, des services ou des processus. Il s'agit de mesurer divers paramètres et indicateurs pour évaluer l'efficacité, la réactivité, la fiabilité et l'efficacité globale d'un système ou d'un composant en particulier.

Le reporting des tests de performance implique le choix de mesures pertinentes en fonction du contexte et des objectifs de l'analyse. Les indicateurs de performance courants incluent les temps de réponse, le débit, les taux d'erreur, l'utilisation des ressources (processeur, mémoire, disque) et la latence du réseau.

Une fois que les données relatives aux performances ont été collectées, elles doivent être stockées dans un référentiel central. Les résultats de ces tests peuvent provenir de différents environnements, applications et outils de test. Lorsque plusieurs charges de travail s'exécutent dans différents environnements, il est difficile de recueillir des données relatives aux performances et d'établir des corrélations entre ces points de données afin de tirer des conclusions éclairées. Nous recommandons de définir une méthode standard pour collecter des données de mesures de performance à l'aide d'un référentiel central pour le stockage et la visualisation des données.

Enregistrement standardisé

Nous recommandons de standardiser la manière dont les différentes parties prenantes effectuent les tests de performance et écrivent les données obtenues dans un référentiel central. Par exemple, cela peut prendre la forme d'une API acceptant les résultats et les stockant dans une solution de stockage persistant. Dans les situations où les données doivent être extraites de sources telles que GitOps Amazon Managed Service for Prometheus, l'API peut directement extraire ces informations des sources spécifiées sur la base de fichiers de schéma qui décrivent comment extraire les champs des spécifications de déploiement et des spécifications Kubernetes. Les fichiers de schéma peuvent utiliser des JSONPath expressions ou le langage de requête Prometheus (ProMQL). Comme mentionné précédemment, les mesures collectées doivent être pertinentes par rapport au contexte et aux objectifs de l'analyse des performances.

Les données transmises à l'API peuvent inclure des détails et des balises relatifs à l'application et à l'environnement pour lesquels le test a été effectué. Cela permet d'effectuer des analyses sur les données des tests de performance.