Software Engineer Labdon
637 subscribers
43 photos
4 videos
6 files
814 links
👑 Software Labdon

حمایت مالی:
https://www.coffeete.ir/mrbardia72

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
📌 Senior Test Engineer

📝 Type: Visa Sponsorship
🌍 Relocation Package:

🏢 Company: flusso limited

📍 Location: UNITED KINGDOM

⌨️ Category: #Testing

🔗 Tags: #storage #responsive #3d #git #aws #grafana
🔵 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