🔵 عنوان مقاله
k6 Scenarios & Metrics You Must Know
🟢 خلاصه مقاله:
این مرور ۲۵ دقیقهای با ارائه Joan Esquivel Montero بهصورت فشرده نشان میدهد چگونه با استفاده از سناریوها و متریکهای کلیدی در k6 آزمونهای کارایی دقیقتری بسازیم. ابتدا انتخاب صحیح executorها را پوشش میدهد: از constant-vus و ramping-vus برای پایهگیری، تست ماندگاری و استرس؛ per-vu-iterations و shared-iterations برای اجرای کنترلشده؛ و constant-arrival-rate و ramping-arrival-rate زمانی که هدفتان کنترل نرخ درخواست (RPS) است. ساختاردهی تست با setup/teardown، گروهبندی مراحل مهم، و برچسبگذاری برای تفکیک نتایج نیز توضیح داده میشود.
در بخش متریکها، اهمیت http_req_duration (با تأکید بر صدکها نه میانگین)، http_req_failed، http_reqs، iterations، vus/vus_max، checks، و حجم دادهها مطرح است و نحوه ساخت متریکهای سفارشی با Trend، Counter، Gauge و Rate و برچسبگذاری برای تحلیل جزئیتر مرور میشود.
سپس تبدیل SLOها به thresholdهای قابلاجرا در k6 نشان داده میشود؛ مانند محدود کردن p(95) زمان پاسخ، نرخ خطا، یا حداقل RPS، و استفاده از abortOnFail برای توقف سریع. نکاتی برای جلوگیری از خطاهای رایج نیز ارائه میشود: هدفگذاری شفاف، داده و think time واقعی، رمپ منطقی، و انتخاب مدل بار مناسب (VU در برابر نرخ ورود).
در نهایت به جنبههای عملیاتی اشاره میشود: اجرای محلی و ادغام با CI/CD، ارسال نتایج به InfluxDB/Prometheus و مشاهده در Grafana، و مقیاسپذیری با k6 Cloud یا Kubernetes. با نسخهبندی اسکریپتها، پارامترگذاری و برچسبگذاری، میتوانید سریعتر عیبیابی کرده و محدودیتها، رگرسیونها و نقاط گلوگاهی را با دقت شناسایی کنید.
#k6 #PerformanceTesting #LoadTesting #DevOps #JavaScript #Grafana #Metrics #SRE
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/U5oID4d?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
k6 Scenarios & Metrics You Must Know
🟢 خلاصه مقاله:
این مرور ۲۵ دقیقهای با ارائه Joan Esquivel Montero بهصورت فشرده نشان میدهد چگونه با استفاده از سناریوها و متریکهای کلیدی در k6 آزمونهای کارایی دقیقتری بسازیم. ابتدا انتخاب صحیح executorها را پوشش میدهد: از constant-vus و ramping-vus برای پایهگیری، تست ماندگاری و استرس؛ per-vu-iterations و shared-iterations برای اجرای کنترلشده؛ و constant-arrival-rate و ramping-arrival-rate زمانی که هدفتان کنترل نرخ درخواست (RPS) است. ساختاردهی تست با setup/teardown، گروهبندی مراحل مهم، و برچسبگذاری برای تفکیک نتایج نیز توضیح داده میشود.
در بخش متریکها، اهمیت http_req_duration (با تأکید بر صدکها نه میانگین)، http_req_failed، http_reqs، iterations، vus/vus_max، checks، و حجم دادهها مطرح است و نحوه ساخت متریکهای سفارشی با Trend، Counter، Gauge و Rate و برچسبگذاری برای تحلیل جزئیتر مرور میشود.
سپس تبدیل SLOها به thresholdهای قابلاجرا در k6 نشان داده میشود؛ مانند محدود کردن p(95) زمان پاسخ، نرخ خطا، یا حداقل RPS، و استفاده از abortOnFail برای توقف سریع. نکاتی برای جلوگیری از خطاهای رایج نیز ارائه میشود: هدفگذاری شفاف، داده و think time واقعی، رمپ منطقی، و انتخاب مدل بار مناسب (VU در برابر نرخ ورود).
در نهایت به جنبههای عملیاتی اشاره میشود: اجرای محلی و ادغام با CI/CD، ارسال نتایج به InfluxDB/Prometheus و مشاهده در Grafana، و مقیاسپذیری با k6 Cloud یا Kubernetes. با نسخهبندی اسکریپتها، پارامترگذاری و برچسبگذاری، میتوانید سریعتر عیبیابی کرده و محدودیتها، رگرسیونها و نقاط گلوگاهی را با دقت شناسایی کنید.
#k6 #PerformanceTesting #LoadTesting #DevOps #JavaScript #Grafana #Metrics #SRE
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/U5oID4d?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
YouTube
k6 Scenarios & Metrics You Must Know
Learn how to do API load testing with k6 step by step using the QuickPizza demo app 🍕. In this tutorial, you’ll see how to spin up QuickPizza with Docker, configure smoke and stress scenarios in k6, create custom metrics and thresholds, and analyze everything…
🔵 عنوان مقاله
"Shift Right" Testing, Done Right
🟢 خلاصه مقاله:
تست شیفت-رایت یعنی ادامهدادن اعتبارسنجی و پایش نرمافزار پس از انتشار و یادگیری از رفتار واقعی کاربران در محیط Production. Arik Aharoni توصیههایی در سطح بالا ارائه میدهد: تعریف SLO و بودجه خطا، سرمایهگذاری در Observability، تحویل تدریجی با Feature Flags و Canary Release، خودکارسازی انتشار و Rollback، توجه به حریم خصوصی و امنیت، شروع تدریجی در سناریوهای کمریسک، و همکاری میان Dev، QA، Ops، SRE و Product. دستاوردها شامل بازخورد سریعتر و واقعیتر، شناسایی مشکلاتی که قبل از انتشار دیده نمیشوند، بهبود قابلیت اتکا و تابآوری، و کاهش MTTR است. شیفت-رایت جایگزین شیفت-لفت نیست، بلکه مکمل آن است و نیازمند ریلگذاریهای ایمن مانند کنترل دسترسی، محدودکردن شعاع ریسک و برنامههای Rollback روشن است.
#ShiftRightTesting #Observability #DevOps #SRE #ProgressiveDelivery #FeatureFlags #CanaryRelease #SoftwareQuality
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/VbiIVHW?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
"Shift Right" Testing, Done Right
🟢 خلاصه مقاله:
تست شیفت-رایت یعنی ادامهدادن اعتبارسنجی و پایش نرمافزار پس از انتشار و یادگیری از رفتار واقعی کاربران در محیط Production. Arik Aharoni توصیههایی در سطح بالا ارائه میدهد: تعریف SLO و بودجه خطا، سرمایهگذاری در Observability، تحویل تدریجی با Feature Flags و Canary Release، خودکارسازی انتشار و Rollback، توجه به حریم خصوصی و امنیت، شروع تدریجی در سناریوهای کمریسک، و همکاری میان Dev، QA، Ops، SRE و Product. دستاوردها شامل بازخورد سریعتر و واقعیتر، شناسایی مشکلاتی که قبل از انتشار دیده نمیشوند، بهبود قابلیت اتکا و تابآوری، و کاهش MTTR است. شیفت-رایت جایگزین شیفت-لفت نیست، بلکه مکمل آن است و نیازمند ریلگذاریهای ایمن مانند کنترل دسترسی، محدودکردن شعاع ریسک و برنامههای Rollback روشن است.
#ShiftRightTesting #Observability #DevOps #SRE #ProgressiveDelivery #FeatureFlags #CanaryRelease #SoftwareQuality
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/VbiIVHW?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Software Test Management | Testuff | SaaS Test Management
“Shift Right” Testing, Done Right | Software Test Management | Testuff
Discover why “Shift Right” testing. Monitoring and experimentation in production—is essential for modern QA strategies. Learn how to implement it responsibly and gain real-world insights that pre-production testing can’t deliver.
🔵 عنوان مقاله
The Day I Stopped Trusting My Load Tests (And Started Simulating Chaos Instead)
🟢 خلاصه مقاله:
**هریپراساث V S توضیح میدهد چرا به تستهای بار سنتی که بر میانگینها و سناریوهای قابل پیشبینی تکیه میکنند اعتماد نکرد و چگونه با بهکارگیری روش Monte Carlo رفتارهای غیرقابلپیشبینی کاربران و رخدادهای دمِسنگین را آشکار کرد. با مدلکردن عدمقطعیتها بهصورت توزیعهای احتمالی و اجرای هزاران سناریوی تصادفی، آنها توانستند احتمال ازدسترفتن SLO، تشکیل صفها، و بروز جهشهای تاخیری در p99+ را بسنجند؛ ریسکهایی که در تستهای عادی پنهان میمانند، مثل هجوم همزمان retryها، داغشدن پارتیشنها و اسپایکهای نادر اما مخرب. سپس با تزریق آشوب (خرابی گره، packet loss، timeout، وقفه GC و اختلالات جزئی وابستگیها) دیدند خطاها چگونه در معماری پخش میشود و بر این اساس به الگوهای انعطافپذیرتر مانند retry با jitter و سقف، timeoutهای بودجهمحور، circuit breaker، backpressure، load shedding و طراحیهای idempotent روی آوردند. نتیجه، گذار از «تست قبولی/ردی» به ارزیابی احتمالاتی ریسک است که در CI/CD، برنامهریزی ظرفیت و اولویتبندی بهبودهای تابآوری به کار گرفته میشود.
#LoadTesting #ChaosEngineering #MonteCarlo #Reliability #Resilience #PerformanceEngineering #SRE #Scalability
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/f4RKFUM?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
The Day I Stopped Trusting My Load Tests (And Started Simulating Chaos Instead)
🟢 خلاصه مقاله:
**هریپراساث V S توضیح میدهد چرا به تستهای بار سنتی که بر میانگینها و سناریوهای قابل پیشبینی تکیه میکنند اعتماد نکرد و چگونه با بهکارگیری روش Monte Carlo رفتارهای غیرقابلپیشبینی کاربران و رخدادهای دمِسنگین را آشکار کرد. با مدلکردن عدمقطعیتها بهصورت توزیعهای احتمالی و اجرای هزاران سناریوی تصادفی، آنها توانستند احتمال ازدسترفتن SLO، تشکیل صفها، و بروز جهشهای تاخیری در p99+ را بسنجند؛ ریسکهایی که در تستهای عادی پنهان میمانند، مثل هجوم همزمان retryها، داغشدن پارتیشنها و اسپایکهای نادر اما مخرب. سپس با تزریق آشوب (خرابی گره، packet loss، timeout، وقفه GC و اختلالات جزئی وابستگیها) دیدند خطاها چگونه در معماری پخش میشود و بر این اساس به الگوهای انعطافپذیرتر مانند retry با jitter و سقف، timeoutهای بودجهمحور، circuit breaker، backpressure، load shedding و طراحیهای idempotent روی آوردند. نتیجه، گذار از «تست قبولی/ردی» به ارزیابی احتمالاتی ریسک است که در CI/CD، برنامهریزی ظرفیت و اولویتبندی بهبودهای تابآوری به کار گرفته میشود.
#LoadTesting #ChaosEngineering #MonteCarlo #Reliability #Resilience #PerformanceEngineering #SRE #Scalability
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/f4RKFUM?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
The Day I Stopped Trusting My Load Tests (And Started Simulating Chaos Instead)
Or: How Monte Carlo Simulation Saved me