Hopp til innholdet
BigTree108

Tjenester innen ytelses- og lasttesting

Tjenester innen ytelses- og lasttesting: last-, stress-, spike- og soak-tester i k6, JMeter, Gatling og Locust, kapasitetsplanlegging før lanseringer og salgstopper, flaskehalsanalyse i kode, databaser og infrastruktur, frontend-ytelse og Core Web Vitals, og ytelsestester i CI, med dedikerte ytelsesingeniører til teamet deres eller ytelsestestprosjekter levert fra start til slutt.

Ytelsestesting vi utfører

  • Lasttesting

    Trafikken dere forventer, modellert ut fra produksjonslogger og analyser som brukerreiser med tenketid og realistiske data, kjørt til responstider, feilrater og ressursbruk viser hvor systemet står i forhold til målene.

  • Stress- og spike-tester

    Last økt forbi den forventede toppen for å finne bruddpunktet og hva som svikter først, og plutselige topper, for eksempel en e-postkampanje eller en billettlansering, for å se om autoskalering reagerer i tide og systemet kommer seg på egen hånd.

  • Soak- og utholdenhetstester

    Jevn last holdt i timer eller dager for å finne minnelekkasjer, oppbrukte tilkoblingspooler, voksende køer og disker som fylles opp av logger, problemene en kort test aldri når.

  • Skript i k6, JMeter, Gatling og Locust

    Grafana k6 i JavaScript, Apache JMeter for eksisterende testplaner og andre protokoller enn HTTP, Gatling i Java eller TypeScript og Locust i Python, med skriptene lagret i repositoriet ved siden av koden de tester.

  • Flaskehalsanalyse

    Resultatene leses sammen med traces, metrikker og profiler i Grafana, Datadog, New Relic eller Application Insights, slik at et tregt svar spores til spørringen, låsen, trådpoolen eller det eksterne kallet bak, og hver rettelse testes på nytt under samme last.

  • Kapasitetsplanlegging for lanseringer og topper

    Lasttester dimensjonert for en lansering, en salgstopp eller en kampanje, med antall instanser og grenser for autoskalering som holder ved den lasten nedskrevet, og kostnaden ved å drifte på toppen estimert før dagen.

  • Frontend-ytelse og Core Web Vitals

    Largest Contentful Paint, Interaction to Next Paint og Cumulative Layout Shift følges opp fra feltdata fra ekte brukere, med Lighthouse og WebPageTest i laboratoriet for å finne årsaken, og forbedres deretter gjennom endringer i bilder, skript, fonter og hurtigbufring.

  • Ytelsestester i CI

    Korte lasttester med terskler for bestått og ikke bestått ved hver utgivelse i GitHub Actions, GitLab CI eller Azure Pipelines, større kjøringer i Grafana Cloud k6, Azure Load Testing eller BlazeMeter, og hver kjøring sammenlignet med forrige bygg slik at en regresjon fanges opp før brukerne merker den.

  • Tester av robusthet og failover

    Instanser, soner og avhengigheter tatt ned under last med AWS Fault Injection Service, Azure Chaos Studio eller Chaos Mesh, for å sjekke at failover, nye forsøk og circuit breakers fungerer og at gjenopprettingen når målet.

Lei inn ytelsesingeniører

  • Dedikerte ytelsesingeniører

    Ytelsesingeniører som blir en del av teamet deres på heltid, jobber i verktøyene og prosessen deres, og rapporterer til lederen deres. Dere intervjuer dem, og vi tar oss av den ukrainske kontrakten, lønn, fakturering og fravær.

  • Prosjekter innen Ytelsestesting

    En avgrenset del av ytelsestesting med et omfang, en fast plan og en navngitt leder hos oss som eier resultatet og rapporterer fremdrift i kanalene deres.

  • Løpende ytelsestesting

    Ytelsestesting som en løpende tjeneste: de samme menneskene hver måned, en backlog dere prioriterer, og timer dere kan se i portalen vår og på fakturaen.

Siden om dedikert team forklarer hvordan spesialister blir med i teamet deres, og siden om outsourcing dekker prosjektleveranse, overtakelser og hvordan vi priser.

Hvem som jobber med ytelsestesting for dere

  • Ytelsesingeniører

    Lastmodeller, skript og analyse

  • SRE-ingeniører

    Overvåking, autoskalering og kapasitet

  • Backend-utviklere

    Rettelser i kode, spørringer og hurtigbufring

  • Databaseadministratorer

    Spørringsplaner, indekser og tilkoblingsgrenser

  • Frontend-utviklere

    Forbedringer av Core Web Vitals

Slik gjennomfører vi ytelsestester

Hver test starter med et skriftlig mål: antall brukere eller forespørsler, responstiden ved 95. eller 99. persentil, akseptabel feilrate og kostnaden. Lasten modelleres etter produksjonstrafikk, testdata genereres i produksjonsvolum, og testen kjøres mot et miljø dimensjonert som produksjon, eller mot selve produksjonen i et avtalt tidsvindu.

Resultatene leveres med en forklaring, ikke bare et diagram: hvilken komponent som nådde grensen, hvorfor, og hvilken endring som flytter den, med hver rettelse bekreftet av en ny kjøring under samme last. Skript, datageneratorer og terskler blir i repositoriet deres, så teamet kan kjøre de samme testene før hver utgivelse.

Andre tjenester innen programvaretesting

Oversikt: Programvaretesting og QA

Spørsmål om ytelses- og lasttesting

Hvilke bransjer jobber ytelsesingeniørene deres i?

Hovedsakelig e-handel og varehandel, før salgstopper og kampanjer; fintech og bank, der betalings- og handelssystemer har mål for ventetid; enterprise-SaaS-produkter som tar imot større kunder; medie- og strømmetjenester hvis trafikk kommer alt på én gang; og tele-, sky- og hostingleverandører som dimensjonerer plattformene sine.

Kan dere gjennomføre lasttesting i produksjon?

Ja, når staging ikke kan gjenskape det virkelige systemet. Testen kjøres i et avtalt tidsvindu med lav trafikk, trappes opp i trinn med stoppvilkår for feilrate og ventetid, bruker testkontoer og data som fjernes etterpå, og har en navngitt kontaktperson på hver side som følger med.

k6, JMeter eller Gatling?

k6 for det meste av nytt arbeid: testene skrives i JavaScript, kjøres fra kommandolinjen og passer inn i en pipeline. JMeter der det allerede finnes testplaner eller protokollen ikke er HTTP, for eksempel JDBC, JMS eller ren TCP. Gatling for team som jobber i Java eller TypeScript, og Locust for Python-team. Vi jobber også med det verktøyet teamet deres allerede bruker.

Hvor raskt kan ytelsesingeniører starte?

Når rett ytelsesingeniør er tilgjengelig, avhenger starten bare av intervjuet deres, NDA-en og IP-overdragelsen. Ellers gjennomfører vi et søk, som vanligvis gir kandidatprofiler innen to til tre uker, og ingen starter før dere har sagt ja.

Hvordan leier vi inn ytelsesingeniører gjennom BigTree108?

Fortell oss om arbeidet, erfaringsnivået og timene dere trenger. Vi foreslår én eller to personer med profilene deres, dere intervjuer dem slik dere ville intervjuet en egen ansatt, og dere signerer én avtale med BIG TREE 108 LLC og får én faktura i måneden.

Hvem eier arbeidet de leverer?

Det gjør dere. Hver spesialist har en signert kontrakt med BigTree108 som overdrar alt arbeidsresultat til selskapet, og avtalen vår med dere overdrar det videre til dere. Kode, design og dokumenter leveres inn i deres egne repositorier og verktøy, og oppbevares ikke der bare vi kan endre dem.

Venter dere mer trafikk?

Fortell oss hva systemet gjør, hvor mye trafikk det har i dag og hvor mye dere venter. Dere får svar innen én arbeidsdag: en testplan med mål, kandidatprofiler eller et omfang for en første lasttest.