Поговорим про перформанс-анализ

Поговорим про перформанс-анализ

Большинство людей смотрят только на среднее значение и игнорируют остальные метрики, так как с ними довольно сложно работать. Таким образом, Ося — намного более квалифицированный интуитивный перформанс-инженер, чем я. К счастью, её логику принятия решений удалось аппроксимировать монеткой. Такой подход позволяет значительно улучшить качество анализа.

При этом деградаций в этих отдельных стадиях мы тоже допускать не хотим. Самое интересное в том, как приспособить этот подход к вашим бизнес-требованиям в реальной жизни. Тут может появиться идея использовать относительное условие. Давайте введём некоторый эталонный бенчмарк и будем считать относительную производительность. При запуске бенчмарка на одном агенте время его работы составило примерно 4,5 минуты.

Плотность распределения

Если после предыдущего теста остались хоть какие-то артефакты (например, созданный временный файл, запись в базу данных), то результаты следующих тестов могут быть искажены. На первом шаге, мы строим график плотности распределения, основанный на квантильных оценка Харрела-Дэвиса. В случае эффектов дискретизации, используем джиттеринг, чтобы график получился более приличным.

На время, требующееся для очистки памяти, доступ процесса к страницам выделенной памяти может быть заблокирован, что может повлиять на конечное время обработки этим процессом данных. Преподаватель кафедры QA на курсах Route256 от OzonTech. В тестировании более 8 лет, работал с банками и коммерческими организациями. Пробовал искать себя в разработке, но спустя год вернулся в тестирование. Любит управлять командой и решать технические задачи, увлекается радиоэлектроникой и акустическими системами.

Непрерывные и дискретные распределения

Вместо повторения названий всех алгоритмов мне хочется дать шесть советов для начинающих и опытных перформанс-инженеров. В ходе доклада некоторым могло показаться, что мне сразу было понятно, как решать те или иные задачи. Но я пришёл к этому знанию в процессе большого количества неудач. Я рассказал штук десять подходов, которые действительно работают на практике, но я могу рассказать ещё несколько сотен подходов, которые работать не будут.

Как и в случае с разладками, нам поможет адаптивный подход. Сначала мы загружаем историю замеров данного бенчмарка для данной конкретной машины. Далее мы делаем N итераций бенчмарка на текущей ревизии. И применяем хитрую математическую формулу, чтобы определить, есть ли у нас деградация. Ситуация стала лучше, но у нас всё ещё есть одна константа — количество итераций. Работает он немного дольше по сравнению с EdPelt, но зато он способен находить все точки разладки даже на большой истории.

Как проводить перформанс-тестирование с использованием TypeScript и Playwright?

Но если вы пишете приложение с единственной функцией, она должна работать идеально. Привет, меня зовут Михаил Юдин, я Android-инженер в Авито. Хочу рассказать, в чём польза перформанса и как начать внедрять его в продукте. Осенью 2018 года у нас появилась команда перформанса — есть шаги и инструменты, которые нам помогли, поэтому пора делиться опытом. Изменить рейтинг этого материала вновь вы сможете лишь через некоторое время. К сожалению, Ваш браузер устарел, поэтому мы не можем гарантировать корректную работу сайта.

• Глядя на этот график, многие мои коллеги говорят мне, что нельзя анализировать замеры в такой ситуации.
• Для выбора подходящего алгоритма нужно подумать, проанализировать требования по времени, памяти и эффективности, и выбрать наиболее подходящий подход.
• И это не только Гауссова эффективность, которая в данном случае рассчитывается по отношению к дисперсии оценок стандартного отклонения.
• Дальше идет процесс разработки и проверка готовых частей продукта.

Проще заботиться о перформансе и продвигать его, когда у вас есть реальные цифры, понятные менеджеру. Эксперименты хорошо показывают, как перформанс влияет на продуктовые метрики. Мы замедлили в веб-версии Авито несколько экранов, поисковую выдачу, открытие карточек. Через две недели метрики показали, что целевые действия снизились. Замедление на две, четыре и шесть секунд привело к тому, что пользователи реже кликали на рекламу, смотрели меньше объявлений.

Зачем нужен бренд- и перформанс-маркетинг

Однако мы с коллегами считаем, что навыков только тестирования производительности будет достаточно для новичков в профессии Performance Engineer. JMeter можно считать стандартом де-факто в мире тестирования производительности и Java. С его помощью можно тестировать любые веб-приложения, но сценарии придется писать на Java. Простые сценарии можно составлять без написания кода — достаточно настроек и нажатия кнопок в GUI.

Справедливости ради нужно сказать, что в нанобенчмаркинге что-то похожее на нормальное распределение действительно часто возникает. Но, увы, в реальности нормальное распределение можно встретить не так уж и часто. Говорите перформанс тестирование с разработчиками и менеджерами про перформанс. Это важно, потому что так создается культура перформанса. Если внедрять перформанс сверху или начинать работу с ним без понимания пользы и целей — идея обречена на провал.

Трудности и их решения

Применять их в реальной жизни получалось плохо, но мне казалось, что просто со мной что-то не так. Ведь это индустриальный стандарт, много умных учёных их используют, и у них всё нормально. Эту историю я прочитал в прекрасной книжке «Ошибки, которые были допущены (но не мной)». Она о том, насколько сложно обычному человеку признавать ошибки. В нашей культуре есть такой стереотип, что допускать ошибки — плохо.

Это не так уж и плохо, лучше, чем у многих моих коллег. Перформанс-тестированию можно подвергнуть любое приложение или изделие (например, изделие №2), но здесь и далее подразумевается только тестирование веб-ориентированных приложений. На текущий момент существует множество видов тестирования также существует большое количество классификаций эти видов. Основная классификация видов тестирования происходит по целям. На рисунке ниже представленная классификация видов тестирования. Директор по развитию бизнеса в «Перфоманс Лаб», отвечает за развитие услуг по нагрузочному тестированию и деперсонализации данных.