Terheléses teszt eredmények MI elemzése

Az MI elemzés áttekintése

A Terheléses teszt eredmények MI elemzése funkció mesterséges intelligenciát használ a teljesítményteszt eredmények értelmezéséhez és cselekvésre alkalmas betekintések nyújtásához. A technológiai verem meghatározásával magas szintű összefoglalót kap a teszt teljesítményéről és technológia-specifikus ajánlásokat az alkalmazás optimalizálásához. Mind a LoadFocus natív terheléses tesztekhez, mind az Apache JMeter terheléses teszteléshez működik.

Mi az a terheléses teszt eredmények MI elemzése?

Az MI elemzés megvizsgálja a kulcsfontosságú mutatókat -- mint a válaszidők, hibaráták és átviteli sebesség -- a LoadFocus vagy JMeter tesztfuttatásból, automatikusan azonosítva a potenciális szűk keresztmetszeteket és fejlesztési területeket. Emellett a kiválasztott technológiai verem alapján személyre szabja a javaslatokat, biztosítva, hogy az ajánlások relevánsak legyenek a környezetéhez.

Hogyan érje el az MI elemzést

  1. Nyissa meg az AI Assist fület Navigáljon a teszteredmény irányítópultjára, és kattintson az AI Assist fülre.
  2. Indítson új elemzést Kattintson az New AI Analysis (beta) gombra az aktuális tesztfuttatás betekintéseinek generálásának megkezdéséhez.

Technológiai verem kiválasztása vagy létrehozása

Az elemzés előtt adja meg az alkalmazásában használt technológiákat. Választhat korábban mentett technológiai vermet, vagy definiálhat újat.

Mentett technológiai verem használataÚj technológiai verem létrehozása
Válasszon mentett konfigurációkból újrafelhasználásraDefiniáljon nyelveket, keretrendszereket, adatbázist, szervert és felhőt

Technológiai verem kiválasztása vagy létrehozása

Új technológiai verem létrehozása

Ha új verem definiálása mellett dönt, adjon meg nevet és válasszon technológiákat minden kategóriában:

MI elemzés generálása - Technológiai verem űrlap

  • Programozási nyelvek (pl. JavaScript, TypeScript)
  • Keretrendszerek és könyvtárak (pl. React, Next.js)
  • Adatbázis (pl. MongoDB, PostgreSQL)
  • Alkalmazás/webszerver (pl. Node.js, Tomcat)
  • Felhőszolgáltató (pl. AWS, Azure)
  • További részletek (opcionális megjegyzések)

Technológiai verem elnevezése

Adjon leíró nevet a veremnek, hogy később könnyen újra felhasználhassa.

Technológiai verem neve

Az MI elemzés generálása

A technológiai verem kiválasztása vagy létrehozása után kattintson a Continue gombra, hogy a LoadFocus feldolgozza a tesztadatokat.

Összes MI elemzés listája

Megjelenik a generált elemzések listája. Minden bejegyzés a következőket mutatja:

  • Időbélyeg és futtatás részletei
  • Nyomtatás ikon a jelentés PDF-jének generálásához
  • Törlés ikon az elemzés törléséhez

MI elemzés nyomtatása

MI elemzés jelentés nyomtatása

MI elemzés jelentés nyomtatásához vagy PDF-ként mentéséhez:

  1. Keresse meg az elemzés bejegyzést a listában.
  2. Kattintson a Nyomtatás ikonra Nyomtatás ikon.
  3. A böngésző nyomtatási párbeszédablaka jelenik meg -- válassza a Mentés PDF-ként lehetőséget vagy a fizikai nyomtatót.

MI által generált betekintések megtekintése

Válasszon egy elemzést a listából a megtekintéshez:

  • Teszt teljesítmény összefoglaló kiemeli az átlagos és maximális válaszidőket, hibaarányt és átviteli sebességet.
  • Átviteli sebesség elemzés értékeli, hogyan teljesített a rendszer az adott terhelés alatt.
  • Fejlesztési területek rámutat a potenciális szűk keresztmetszetekre vagy kockázatokra.
  • Következő lépések további műveleteket vagy futtatandó teszteket ajánl.

MI által generált teszt betekintések

Technológiai verem ajánlások

A betekintések alatt a Technológiai verem ajánlások rész személyre szabott optimalizálási tippeket jelenít meg.

Technológiai verem ajánlások áttekintése

  • Technológiai verem jelvényekként mutatja a kiválasztott technológiákat.
  • Személyre szabott ajánlások hatási szintekkel (magas, közepes, alacsony) rendezett prioritásos műveleteket sorol fel.

Példa ajánlások

  1. Adatbázis lekérdezési teljesítmény optimalizálása (Magas hatás) A JavaScript, TypeScript, React, Next.js, MongoDB, Node.js és AWS verem alapján fontolja meg a MongoDB indexek optimalizálását, a Next.js szerver oldali renderelés kihasználását és az AWS RDS konfigurációk finomhangolását.

  2. Gyorsítótárazási stratégia megvalósítása (Közepes hatás) Adjon hozzá gyorsítótárazási réteget (pl. Redis vagy CloudFront) az ismétlődő kérés késleltetésének csökkentéséhez a terhelés növekedésével.

  3. Automatikus skálázási infrastruktúra (Közepes hatás) Konfigurálja az AWS Auto Scaling csoportokat a számítási erőforrások dinamikus beállítására a forgalom alapján.

  4. Szerver nélküli költségoptimalizálás (Alacsony hatás) Fedezze fel az AWS Lambda vagy Fargate lehetőségeit, hogy csak az elfogyasztott számítási időért fizessen és egyszerűsítse a skálázást.

Elemzés törlése vagy újragenerálása

Ha el kell távolítania egy MI elemzést, kattintson a bejegyzés melletti kuka ikonra, és erősítse meg a törlést.

MI elemzés törlés megerősítése

Megjegyzés: A törlés végleges, de mindig generálhat új elemzést ugyanahhoz a tesztfuttatáshoz.

Összefoglalás

A terheléses teszt eredmények MI elemzése felgyorsítja a teljesítményhangolást az automatizált betekintések és technológia-specifikus ajánlások kombinálásával. Definiálja egyszer a veremét, és használja ki az MI-vezérelt útmutatást az alkalmazás zökkenőmentes futtatásának biztosítására terhelés alatt.