Slodzes testu rezultātu AI analīze

AI analīzes pārskats

Funkcija Load Testing Results AI Analysis izmanto mākslīgo intelektu, lai interpretētu jūsu veiktspējas testu rezultātus un sniegtu praktiski izmantojamus ieskatus. Definējot savu tehnoloģiju steku, jūs saņemat gan augsta līmeņa testa veiktspējas kopsavilkumu, gan tehnoloģijai specifiskas rekomendācijas jūsu lietotnes optimizēšanai. Darbojas gan LoadFocus natīvajiem slodzes testiem, gan Apache JMeter slodzes testēšanai.

Kas ir slodzes testu rezultātu AI analīze?

AI analīze pārbauda galvenās metrikas — piemēram, atbildes laikus, kļūdu rādītājus un caurlaides spēju — no jūsu LoadFocus vai JMeter testa izpildes, automātiski identificējot iespējamās vājās vietas un uzlabojumu jomas. Turklāt tā pielāgo ieteikumus, pamatojoties uz jūsu izvēlēto tehnoloģiju steku, nodrošinot, ka rekomendācijas ir atbilstošas jūsu videi.

Kā piekļūt AI analīzei

  1. Atveriet cilni AI Assist Pārejiet uz sava testa rezultātu informācijas paneli un noklikšķiniet uz cilnes AI Assist.
  2. Sāciet jaunu analīzi Noklikšķiniet uz New AI Analysis (beta), lai sāktu ģenerēt ieskatus pašreizējai testa izpildei.

Tehnoloģiju steka izvēle vai izveide

Pirms analīzes norādiet jūsu lietotnē izmantotās tehnoloģijas. Varat vai nu izvēlēties iepriekš saglabātu tehnoloģiju steku, vai definēt jaunu.

Izmantot saglabātu tehnoloģiju stekuIzveidot jaunu tehnoloģiju steku
Izvēlieties no saglabātajām konfigurācijām atkārtotai izmantošanaiDefinējiet valodas, ietvarus, datu bāzi, serveri un mākoņpakalpojumu

Tehnoloģiju steka izvēle vai izveide

Jauna tehnoloģiju steka izveide

Ja izvēlaties definēt jaunu steku, norādiet nosaukumu un izvēlieties savas tehnoloģijas katrā kategorijā:

AI analīzes ģenerēšana — tehnoloģiju steka forma

  • Programmēšanas valodas (piem., JavaScript, TypeScript)
  • Ietvari un bibliotēkas (piem., React, Next.js)
  • Datu bāze (piem., MongoDB, PostgreSQL)
  • Lietotnes/tīmekļa serveris (piem., Node.js, Tomcat)
  • Mākoņpakalpojumu sniedzējs (piem., AWS, Azure)
  • Papildu informācija (neobligātas piezīmes)

Tehnoloģiju steka nosaukšana

Piešķiriet savam stekam aprakstošu nosaukumu, lai to varētu viegli atkārtoti izmantot vēlāk.

Tehnoloģiju steka nosaukuma ievade

AI analīzes ģenerēšana

Kad jūsu tehnoloģiju steks ir izvēlēts vai izveidots, noklikšķiniet uz Continue, lai LoadFocus apstrādātu jūsu testa datus.

Kopējais AI analīžu saraksts

Jūs redzēsiet ģenerēto analīžu sarakstu. Katrs ieraksts parāda:

  • Laika zīmogu un izpildes detaļas
  • Print ikonu PDF atskaites ģenerēšanai
  • Trash ikonu analīzes dzēšanai

AI analīzes drukāšana

AI analīzes atskaites drukāšana

Lai drukātu vai saglabātu AI analīzes atskaiti PDF formātā:

  1. Atrodiet analīzes ierakstu sarakstā.
  2. Noklikšķiniet uz Print ikonas Print ikona.
  3. Parādīsies jūsu pārlūkprogrammas drukas dialogs — izvēlieties Save as PDF vai fizisko printeri.

AI ģenerēto ieskatu skatīšana

Izvēlieties analīzi no saraksta, lai skatītu:

  • Test Performance Summary izceļ vidējo, maksimālo atbildes laiku, kļūdu rādītāju un caurlaides spēju.
  • Throughput Analysis novērtē, kā jūsu sistēma darbojās dotajā slodzē.
  • Areas for Improvement norāda uz iespējamām vājajām vietām vai riskiem.
  • Next Steps iesaka turpmākās darbības vai izpildāmos testus.

AI ģenerētie testa ieskati

Tehnoloģiju steka rekomendācijas

Zem jūsu ieskatiem sadaļa Tech Stack Recommendations piedāvā pielāgotus optimizācijas padomus.

Tehnoloģiju steka rekomendāciju pārskats

  • Your Tech Stack parāda izvēlētās tehnoloģijas kā žetonus.
  • Tailored Recommendations uzskaita prioritizētas darbības ar ietekmes līmeņiem (High, Medium, Low).

Rekomendāciju piemēri

  1. Datu bāzes vaicājumu veiktspējas optimizēšana (Augsta ietekme) Ņemot vērā jūsu JavaScript, TypeScript, React, Next.js, MongoDB, Node.js un AWS steku, apsveriet MongoDB indeksu optimizēšanu, Next.js servera puses renderēšanas izmantošanu un AWS RDS konfigurāciju pielāgošanu.

  2. Kešatmiņas stratēģijas ieviešana (Vidēja ietekme) Pievienojiet kešatmiņas slāni (piem., Redis vai CloudFront), lai samazinātu atkārtotu pieprasījumu latentumu, slodzei palielinoties.

  3. Automātiskā mērogošanas infrastruktūra (Vidēja ietekme) Konfigurējiet AWS Auto Scaling grupas, lai dinamiski pielāgotu skaitļošanas resursus, pamatojoties uz datplūsmu.

  4. Bezserveru izmaksu optimizēšana (Zema ietekme) Izpētiet AWS Lambda vai Fargate, lai maksātu tikai par patērēto skaitļošanas laiku un vienkāršotu mērogošanu.

Analīzes dzēšana vai atkārtota ģenerēšana

Ja nepieciešams noņemt AI analīzi, noklikšķiniet uz atkritumu ikonas blakus ierakstam un apstipriniet dzēšanu.

AI analīzes dzēšanas apstiprinājums

Piezīme: Dzēšana ir neatgriezeniska, bet vienmēr varat ģenerēt jaunu analīzi tai pašai testa izpildei.

Secinājums

Slodzes testu rezultātu AI analīze paātrina veiktspējas pielāgošanu, apvienojot automatizētus ieskatus ar tehnoloģijai specifiskām rekomendācijām. Definējiet savu steku vienreiz un izmantojiet AI vadītos ieteikumus, lai jūsu lietotne darbotos vienmērīgi zem slodzes.