Analiza wynikow testow obciazeniowych z AI
Przeglad analizy AI
Funkcja Analiza wynikow testow obciazeniowych z AI wykorzystuje sztuczna inteligencje do interpretacji wynikow testow wydajnosciowych i dostarczania praktycznych wnioskow. Definiujac swoj stos technologiczny, otrzymujesz zarowno ogolne podsumowanie wydajnosci testu, jak i rekomendacje dostosowane do konkretnej technologii w celu optymalizacji aplikacji. Dziala zarowno dla natywnych testow obciazeniowych LoadFocus, jak i testow obciazeniowych Apache JMeter.
Czym jest analiza wynikow testow obciazeniowych z AI?
Analiza AI bada kluczowe metryki โ takie jak czasy odpowiedzi, wskazniki bledow i przepustowosc โ z przebiegu testu LoadFocus lub JMeter, automatycznie identyfikujac potencjalne waskie gardla i obszary do poprawy. Ponadto dostosowuje sugestie na podstawie wybranego stosu technologicznego, zapewniajac, ze rekomendacje sa odpowiednie dla Twojego srodowiska.
Jak uzyskac dostep do analizy AI
- Otworz zakladke AI Assist Przejdz do panelu wynikow testu i kliknij zakladke AI Assist.
- Rozpocznij nowa analize Kliknij New AI Analysis (beta), aby rozpoczac generowanie wnioskow dla biezacego przebiegu testu.
Wybor lub tworzenie stosu technologicznego
Przed analiza okresl technologie uzywane w Twojej aplikacji. Mozesz wybrac wczesniej zapisany stos technologiczny lub zdefiniowac nowy.
| Uzyj zapisanego stosu technologicznego | Utworz nowy stos technologiczny |
|---|---|
| Wybierz z zapisanych konfiguracji do ponownego uzycia | Zdefiniuj jezyki, frameworki, baze danych, serwer i chmure |
Tworzenie nowego stosu technologicznego
Jesli zdecydujesz sie zdefiniowac nowy stos, podaj nazwe i wybierz technologie w kazdej kategorii:
- Jezyki programowania (np. JavaScript, TypeScript)
- Frameworki i biblioteki (np. React, Next.js)
- Baza danych (np. MongoDB, PostgreSQL)
- Serwer aplikacji/webowy (np. Node.js, Tomcat)
- Dostawca chmury (np. AWS, Azure)
- Dodatkowe szczegoly (opcjonalne notatki)
Nazywanie stosu technologicznego
Nadaj swojemu stosowi opisowa nazwe, aby mozna go bylo latwo ponownie uzyc pozniej.
Generowanie analizy AI
Po wybraniu lub utworzeniu stosu technologicznego kliknij Continue, aby LoadFocus przetworzylo Twoje dane testowe.
Zobaczysz liste wygenerowanych analiz. Kazdy wpis zawiera:
- Znacznik czasu i szczegoly przebiegu
- Ikone Print do wygenerowania PDF raportu
- Ikone Trash do usuniecia analizy
Drukowanie analizy AI
Aby wydrukowac lub zapisac PDF raportu analizy AI:
- Znajdz wpis analizy na liscie.
- Kliknij ikone Print
. - Pojawi sie okno dialogowe drukowania przegladarki โ wybierz Zapisz jako PDF lub swoja fizyczna drukarke.
Przegladanie wnioskow wygenerowanych przez AI
Wybierz analize z listy, aby wyswietlic:
- Podsumowanie wydajnosci testu podkresla srednie i maksymalne czasy odpowiedzi, wskaznik bledow i przepustowosc.
- Analiza przepustowosci ocenia, jak Twoj system radzil sobie pod danym obciazeniem.
- Obszary do poprawy wskazuje potencjalne waskie gardla lub ryzyka.
- Nastepne kroki rekomenduje dalsze dzialania lub testy do uruchomienia.
Rekomendacje dotyczace stosu technologicznego
Ponizej Twoich wnioskow sekcja Rekomendacje dotyczace stosu technologicznego prezentuje dostosowane wskazowki optymalizacyjne.
- Twoj stos technologiczny wyswietla wybrane technologie jako plakietki.
- Dostosowane rekomendacje wymienia priorytetowe dzialania z poziomami wplywu (Wysoki, Sredni, Niski).
Przykladowe rekomendacje
Optymalizacja wydajnosci zapytan do bazy danych (Wysoki wplyw) Biorac pod uwage Twoj stos JavaScript, TypeScript, React, Next.js, MongoDB, Node.js i AWS, rozwaลผ optymalizacje indeksow MongoDB, wykorzystanie renderowania po stronie serwera w Next.js oraz dostrojenie konfiguracji AWS RDS.
Implementacja strategii cache'owania (Sredni wplyw) Dodaj warstwe cache'owania (np. Redis lub CloudFront), aby zmniejszyc opoznienia powtarzajacych sie zadan w miare wzrostu obciazenia.
Automatyczne skalowanie infrastruktury (Sredni wplyw) Skonfiguruj grupy AWS Auto Scaling, aby dynamicznie dostosowywac zasoby obliczeniowe na podstawie ruchu.
Optymalizacja kosztow serverless (Niski wplyw) Rozwaลผ AWS Lambda lub Fargate, aby placic tylko za zuzyty czas obliczeniowy i uproscic skalowanie.
Usuwanie lub ponowne generowanie analizy
Jesli musisz usunac analize AI, kliknij ikone kosza obok wpisu i potwierdz usuniecie.
Uwaga: Usuniecie jest trwale, ale zawsze mozesz wygenerowac nowa analize dla tego samego przebiegu testu.
Podsumowanie
Analiza wynikow testow obciazeniowych z AI przyspiesza strojenie wydajnosci, laczac zautomatyzowane wnioski z rekomendacjami dostosowanymi do technologii. Zdefiniuj swoj stos raz i korzystaj z wskazowek opartych na AI, aby utrzymac plynne dzialanie aplikacji pod obciazeniem.