AI-analyse af belastningstestresultater

Oversigt over AI-analyse

Funktionen AI-analyse af belastningstestresultater udnytter kunstig intelligens til at fortolke dine ydeevnetestresultater og give handlingsrettede indsigter. Ved at definere din teknologistak modtager du både et overordnet resumé af testydeevnen og teknologispecifikke anbefalinger til at optimere din applikation. Fungerer for både LoadFocus native belastningstests og Apache JMeter-belastningstest.

Hvad er AI-analyse af belastningstestresultater?

AI-analyse undersøger nøglemålinger -- som svartider, fejlrater og gennemløb -- fra din LoadFocus- eller JMeter-testkørsel og identificerer automatisk potentielle flaskehalse og områder til forbedring. Derudover skræddersyr den forslag baseret på din valgte teknologistak, hvilket sikrer, at anbefalingerne er relevante for dit miljø.

Sådan tilgår du AI-analyse

  1. Åbn fanen AI Assist Naviger til dit testresultatdashboard og klik på fanen AI Assist.
  2. Start en ny analyse Klik på New AI Analysis (beta) for at begynde at generere indsigter for den aktuelle testkørsel.

Valg eller oprettelse af din teknologistak

Før analysen, angiv de teknologier, der bruges i din applikation. Du kan enten vælge en tidligere gemt teknologistak eller definere en ny.

Brug gemt teknologistakOpret ny teknologistak
Vælg fra dine gemte konfigurationer til genbrugDefiner sprog, frameworks, database, server og cloud

Vælg eller opret teknologistak

Oprettelse af en ny teknologistak

Hvis du vælger at definere en ny stak, angiv et navn og vælg dine teknologier i hver kategori:

Generer AI-analyse - Teknologistakformular

  • Programmeringssprog (f.eks. JavaScript, TypeScript)
  • Frameworks og biblioteker (f.eks. React, Next.js)
  • Database (f.eks. MongoDB, PostgreSQL)
  • Applikations-/webserver (f.eks. Node.js, Tomcat)
  • Cloud-udbyder (f.eks. AWS, Azure)
  • Yderligere detaljer (valgfrie noter)

Giv din stak et beskrivende navn, så du nemt kan genbruge den senere.

Indtast teknologistaknavn

Generering af AI-analysen

Når din teknologistak er valgt eller oprettet, klik på Continue for at lade LoadFocus behandle dine testdata.

Samlet AI-analyseliste

Du vil se en liste over genererede analyser. Hver indgang viser:

  • Et tidsstempel og kørselsdetaljer
  • Et Print-ikon til at generere en PDF af rapporten
  • Et Slet-ikon til at slette analysen

Udskrivning af en AI-analyse

Udskriv AI-analyserapport

For at udskrive eller gemme en PDF af en AI-analyserapport:

  1. Find analyseindgangen i listen.
  2. Klik på Print-ikonet Print-ikon.
  3. Din browsers udskriftsdialog vises -- vælg Gem som PDF eller din fysiske printer.

Visning af AI-genererede indsigter

Vælg en analyse fra listen for at se:

  • Testydeevneresuméet fremhæver gennemsnitlige og maksimale svartider, fejlrate og gennemløb.
  • Gennemløbsanalyse evaluerer, hvordan dit system ydede under den givne belastning.
  • Områder til forbedring peger på potentielle flaskehalse eller risici.
  • Næste trin anbefaler yderligere handlinger eller tests at køre.

AI-genererede testindsigter

Teknologistakspecifikke anbefalinger

Under dine indsigter viser sektionen Anbefalinger for teknologistak skræddersyede optimeringstips.

Oversigt over teknologistakspecifikke anbefalinger

  • Din teknologistak viser de valgte teknologier som badges.
  • Skræddersyede anbefalinger lister prioriterede handlinger med konsekvensniveauer (Høj, Medium, Lav).

Eksempelanbefalinger

  1. Optimer databaseforespørgselsydeevne (Høj konsekvens) Givet din stak af JavaScript, TypeScript, React, Next.js, MongoDB, Node.js og AWS, overvej at optimere MongoDB-indekser, udnytte Next.js server-side rendering og tune AWS RDS-konfigurationer.

  2. Implementer cachingstrategi (Medium konsekvens) Tilføj et cachinglag (f.eks. Redis eller CloudFront) for at reducere gentagen forespørgselslatens, når din belastning vokser.

  3. Automatisk skalering af infrastruktur (Medium konsekvens) Konfigurer AWS Auto Scaling-grupper til dynamisk at justere beregningsressourcer baseret på trafik.

  4. Serverless omkostningsoptimering (Lav konsekvens) Udforsk AWS Lambda eller Fargate for kun at betale for forbrugt beregningstid og forenkle skalering.

Sletning eller regenerering af en analyse

Hvis du har brug for at fjerne en AI-analyse, klik på papirkurvsikonet ved siden af indgangen og bekræft sletningen.

Bekræftelse af sletning af AI-analyse

Bemærk: Sletning er permanent, men du kan altid generere en ny analyse for den samme testkørsel.

Konklusion

AI-analyse af belastningstestresultater accelererer ydeevnetuning ved at kombinere automatiserede indsigter med teknologispecifikke anbefalinger. Definer din stak en gang, og udnyt AI-drevet vejledning til at holde din applikation kørende problemfrit under belastning.