Les tests de performances examinent la capacité, la vitesse, l'évolutivité et la réactivité d'une application sous une charge de travail spécifique. Il est également appelé test de charge. Même s'il s'agit d'un aspect important pour s'assurer que la qualité du logiciel est à la hauteur, de nombreuses entreprises lui donnent un traitement de belle-mère. Il n'est souvent effectué qu'après la fin des tests fonctionnels, et parfois seulement après la sortie du programme.

Les objectifs des tests de performance sont nombreux : vitesse de traitement informatique, analyse du débit des applications, consommation du réseau, vitesse de transfert des données, transferts simultanés maximaux, efficacité de la charge de travail, utilisation de la mémoire, etc. Considéré comme un sous-ensemble de l'ingénierie de la performance, il est également appelé Perf Testing.

Dans cet article, nous examinons certaines des tendances des tests de performance pour 2022 :

1. Utiliser l'IA pour automatiser les tests

Étant donné que le comportement des clients change sur une plate-forme, les scripts de test de performance sont également modifiés. En tirant parti de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), les activités de l'utilisateur réel sur la plate-forme et le parcours de l'utilisateur avec ses modèles peuvent être mis au jour.

En utilisant ces modèles, il est possible de créer un modèle de test de performance qui s'assurera que vos scripts de test de charge correspondent au comportement réel des utilisateurs.

La création de modèles de test basés sur les performances aidera les entreprises à trouver de nouveaux problèmes dans leur système de test. Les applications de test de performance alimentées par l'IA ont la capacité d'optimiser les suites de tests car elles réduisent les cas de test redondants et garantissent une couverture de test optimale en analysant les mots-clés. Il peut même identifier des zones inexplorées dans les applications. Bien que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ne fassent pas encore partie des pratiques de test de performance régulières, nous les verrons bientôt gagner du terrain dans la découverte des domaines problématiques.

2. Test de chaos :

Chaos Testing est une méthodologie hautement disciplinée pour tester l'intégrité d'un système où vous simulez et identifiez de manière proactive les défaillances dans un environnement avant qu'il n'y ait un temps d'arrêt imprévu ou une mauvaise expérience utilisateur. Cela implique de comprendre comment l'application se comportera lorsque des pannes se produiront dans une ou plusieurs parties de l'architecture. Il existe un certain nombre d'incertitudes dans l'environnement de production.

L'objectif des tests de chaos est de comprendre comment le système se comportera en cas de défaillance. Cela aidera également à comprendre s'il y aura des problèmes majeurs en cas de défaillance du système. Par exemple, s'il y a un temps d'arrêt dans l'un des services Web, l'ensemble de l'infrastructure ne doit pas tomber en panne. L'ingénierie du chaos aide à trouver des failles dans le système avant le processus de production.

3. Libre-service :

Les performances sont perçues différemment par les personnes occupant des postes de programmation, DevOps et de sécurité. Les outils que nous voyons de nos jours sont personnalisés pour chaque rôle et permettent même aux spécialistes techniques d'utiliser leur propre ensemble d'outils. Les spécialistes des opérations informatiques voudront voir les données de performance au même endroit où ils font leur travail afin de pouvoir prendre des mesures correctives immédiatement. Les programmeurs qui peuvent effectuer un travail de performance dans leur environnement de développement intégré ont plus de chances de conserver le travail d'ingénierie de performance en fonction du développement en cours.

4. Transactions synthétiques :

Lorsque vous surveillez la production, vous saurez combien de temps les demandes seront en direct sur le serveur, mais cela ne vous donnera aucune idée de l'expérience du client. Les transactions synthétiques vous aident à comprendre ce que traverse un utilisateur en simulant un utilisateur réel.

Voici ce qu'un compte synthétique fera pour un site de réseautage social. L'utilisateur peut se connecter, parcourir son profil, voir certains des messages qui sont téléchargés sur son flux, parler à des "amis" sur le site, ajouter des "amis", etc.

Les comptes synthétiques peuvent même simuler des commandes réelles pour des sites de commerce électronique. Lorsque les entreprises suivent l'expérience utilisateur réelle, elles obtiennent une tonne de données et cela leur donne une idée des problèmes, des retards et des erreurs auxquels les clients sont confrontés. Il peut également être utilisé pour trouver rapidement des problèmes de production. Cela aidera les éditeurs de logiciels à évaluer comment leur application est utilisée par les utilisateurs.

5. Tests en production :

Avant d'ouvrir le produit au public, il est judicieux de le tester en production. Lorsque vous le faites, vous pouvez l'exposer à une infime partie de la base d'utilisateurs. Il vous aide à trouver et à résoudre les problèmes immédiatement. Il existe des équipes qui effectuent une livraison continue où elles poussent chaque changement de code vers la chaîne de production s'il réussit les tests automatisés. Le nouveau code poussé ne sera disponible que pour quelques développeurs sélectionnés en interne. Parmi les autres stratégies couramment utilisées pour les tests, citons les déploiements incrémentiels, les déploiements bleu-vert et les tests fractionnés A/B.

6. Architectures ouvertes :

C'est le type d'architecture dont les spécifications sont publiques et qui facilite l'ajout, la mise à niveau et l'échange de composants. Vous verrez une architecture plus ouverte en 2022 car elle permet une migration efficace et rentable.

Les tests de performances s'éloignent de la vérification des navigateurs et se tournent vers l'utilisation de protocoles Internet et de TCP/IP pour la surveillance des performances. Il demande aux pièces de travailler ensemble tout en mesurant leurs performances de manière isolée. L'un des éléments les plus importants d'une architecture ouverte serait un environnement basé sur le cloud.

7. Outils SaaS :

Les testeurs peuvent configurer et exécuter des tests à l'échelle du cloud en quelques minutes. Cela n'est rendu possible que grâce au libre-service, aux tests basés sur le cloud, au SaaS et à l'architecture ouverte. Lorsque vous travaillez avec des outils hérités, ils nécessitent une installation et une configuration importantes. Mais lorsque vous utilisez les dernières technologies dont nous avons parlé, il suffit de quelques clics. Il existe également un excellent niveau d'interopérabilité, ce qui augmente considérablement les performances.

8. Exigences changeantes :

Lorsqu'il s'agit de tester des applications de manière traditionnelle, il est impératif que les testeurs connaissent l'objectif du logiciel, ils doivent créer un document d'exigences et des accords de niveau de service. Sur la base de tout cela, des tests sont effectués sur l'application. D'un autre côté, le développement basé sur DevOps considère les exigences de performance comme quelque chose qui ne cesse de changer avec le temps. L'ingénierie des performances garantit qu'elle surveille les systèmes, résout les problèmes et parvient à des solutions avant qu'elles ne deviennent suffisamment importantes pour nuire à l'expérience des clients.

9. Données système regroupées :

Les tableaux de bord sont couramment utilisés de nos jours pour surveiller les performances. Malheureusement, la plupart de ces données ne tiennent pas compte de l'expérience utilisateur. Ce qu'un utilisateur voit à l'écran apparaît dans un tableau de bord différent de celui qui affiche les performances du réseau. Ils ne tiennent pas compte des métriques internes.

L'ingénierie des performances prend les résultats du test de performances et pousse ces métriques dans un outil de surveillance utilisé à la fois pour les tests et la production. Cela réduit le temps de débogage et permet d'éviter les réexécutions. Le tableau de bord des performances peut être partagé avec toute l'équipe ou les parties prenantes seules. Ce sera une grande partie des tests de performance dans les années à venir.

10. IA/ML et analyse des sentiments :

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prévoir à l'aide de modèles et vous aider à créer uniquement pour la demande actuelle. L'analyse des sentiments est l'une des technologies les plus puissantes qui évalue les réponses en fonction des émotions des clients. Il analyse le texte brut et attribue un score numérique basé sur les sentiments exprimés. Vous pouvez obtenir une tonne d'informations directement grâce aux réactions des clients.

Conclusion:

Les équipes d'ingénierie de performance ne sont peut-être pas encore présentes dans toutes les entreprises, mais elles feront partie du courant dominant en 2022. L'expérience utilisateur devient de plus en plus critique pour le succès des applications. Par conséquent, il devient le moteur de versions fréquentes, de cycles de développement plus courts, d'exigences en évolution rapide, etc. Grâce à cela, les éditeurs de logiciels ont une approche de la qualité centrée sur l'utilisateur à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel. Lorsqu'elle est bien faite, l'ingénierie des performances permet aux développeurs de logiciels et aux ingénieurs d'assurance qualité de créer les mesures de performances requises dès le début.

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