KI-Analyse von Lasttestergebnissen
Ueberblick ueber die KI-Analyse
Die Funktion KI-Analyse von Lasttestergebnissen nutzt kuenstliche Intelligenz, um Ihre Performance-Testergebnisse zu interpretieren und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Durch die Definition Ihres Technologie-Stacks erhalten Sie sowohl eine uebergeordnete Zusammenfassung der Testleistung als auch technologiespezifische Empfehlungen zur Optimierung Ihrer Anwendung. Funktioniert sowohl fuer native LoadFocus-Lasttests als auch fuer Apache JMeter-Lasttests.
Was ist die KI-Analyse von Lasttestergebnissen?
Die KI-Analyse untersucht wichtige Metriken -- wie Antwortzeiten, Fehlerraten und Durchsatz -- aus Ihrem LoadFocus- oder JMeter-Testlauf und identifiziert automatisch potenzielle Engpaesse und Verbesserungsbereiche. Darueber hinaus werden Vorschlaege basierend auf Ihrem ausgewaehlten Technologie-Stack massgeschneidert, um sicherzustellen, dass die Empfehlungen fuer Ihre Umgebung relevant sind.
Zugriff auf die KI-Analyse
- AI Assist-Tab oeffnen Navigieren Sie zu Ihrem Testergebnis-Dashboard und klicken Sie auf den AI Assist-Tab.
- Neue Analyse starten Klicken Sie auf New AI Analysis (beta), um mit der Generierung von Erkenntnissen fuer den aktuellen Testlauf zu beginnen.
Technologie-Stack auswaehlen oder erstellen
Geben Sie vor der Analyse die in Ihrer Anwendung verwendeten Technologien an. Sie koennen entweder einen zuvor gespeicherten Technologie-Stack waehlen oder einen neuen definieren.
| Gespeicherten Technologie-Stack verwenden | Neuen Technologie-Stack erstellen |
|---|---|
| Aus gespeicherten Konfigurationen zur Wiederverwendung waehlen | Sprachen, Frameworks, Datenbank, Server und Cloud definieren |
Neuen Technologie-Stack erstellen
Wenn Sie einen neuen Stack definieren moechten, geben Sie einen Namen an und waehlen Sie Ihre Technologien in jeder Kategorie:
- Programmiersprachen (z.B. JavaScript, TypeScript)
- Frameworks und Bibliotheken (z.B. React, Next.js)
- Datenbank (z.B. MongoDB, PostgreSQL)
- Anwendungs-/Webserver (z.B. Node.js, Tomcat)
- Cloud-Anbieter (z.B. AWS, Azure)
- Zusaetzliche Details (optionale Hinweise)
Technologie-Stack benennen
Geben Sie Ihrem Stack einen aussagekraeftigen Namen, damit Sie ihn spaeter leicht wiederverwenden koennen.
KI-Analyse generieren
Sobald Ihr Technologie-Stack ausgewaehlt oder erstellt ist, klicken Sie auf Continue, damit LoadFocus Ihre Testdaten verarbeitet.
Sie sehen eine Liste der generierten Analysen. Jeder Eintrag zeigt:
- Einen Zeitstempel und Laufdetails
- Ein Drucken-Symbol zum Generieren eines PDF-Berichts
- Ein Papierkorb-Symbol zum Loeschen der Analyse
KI-Analyse drucken
So drucken oder speichern Sie einen KI-Analysebericht als PDF:
- Suchen Sie den Analyseeintrag in der Liste.
- Klicken Sie auf das Drucken-Symbol
. - Der Druckdialog Ihres Browsers erscheint -- waehlen Sie Als PDF speichern oder Ihren physischen Drucker.
KI-generierte Erkenntnisse anzeigen
Waehlen Sie eine Analyse aus der Liste, um Folgendes anzuzeigen:
- Test-Performance-Zusammenfassung hebt durchschnittliche und maximale Antwortzeiten, Fehlerrate und Durchsatz hervor.
- Durchsatzanalyse bewertet, wie Ihr System unter der gegebenen Last abgeschnitten hat.
- Verbesserungsbereiche weist auf potenzielle Engpaesse oder Risiken hin.
- Naechste Schritte empfiehlt weitere Massnahmen oder durchzufuehrende Tests.
Technologie-Stack-Empfehlungen
Unterhalb Ihrer Erkenntnisse liefert der Abschnitt Technologie-Stack-Empfehlungen massgeschneiderte Optimierungstipps.
- Ihr Technologie-Stack zeigt die ausgewaehlten Technologien als Badges an.
- Massgeschneiderte Empfehlungen listet priorisierte Massnahmen mit Auswirkungsstufen (Hoch, Mittel, Niedrig).
Beispiel-Empfehlungen
Datenbankabfrageleistung optimieren (Hohe Auswirkung) Angesichts Ihres Stacks aus JavaScript, TypeScript, React, Next.js, MongoDB, Node.js und AWS sollten Sie die Optimierung von MongoDB-Indizes, die Nutzung von Next.js Server-Side Rendering und die Feinabstimmung der AWS RDS-Konfigurationen in Betracht ziehen.
Caching-Strategie implementieren (Mittlere Auswirkung) Fuegen Sie eine Caching-Schicht hinzu (z.B. Redis oder CloudFront), um die Latenz bei wiederholten Anfragen zu reduzieren, waehrend Ihre Last waechst.
Auto-Scaling-Infrastruktur (Mittlere Auswirkung) Konfigurieren Sie AWS Auto Scaling-Gruppen, um Compute-Ressourcen dynamisch basierend auf dem Traffic anzupassen.
Serverless-Kostenoptimierung (Niedrige Auswirkung) Erkunden Sie AWS Lambda oder Fargate, um nur fuer verbrauchte Rechenzeit zu zahlen und die Skalierung zu vereinfachen.
Analyse loeschen oder neu generieren
Wenn Sie eine KI-Analyse entfernen muessen, klicken Sie auf das Papierkorb-Symbol neben dem Eintrag und bestaetigen Sie die Loeschung.
Hinweis: Die Loeschung ist dauerhaft, aber Sie koennen jederzeit eine neue Analyse fuer denselben Testlauf generieren.
Fazit
Die KI-Analyse von Lasttestergebnissen beschleunigt die Performance-Optimierung, indem sie automatisierte Erkenntnisse mit technologiespezifischen Empfehlungen kombiniert. Definieren Sie Ihren Stack einmal und nutzen Sie KI-gesteuerte Anleitungen, um Ihre Anwendung unter Last reibungslos am Laufen zu halten.