Analiza AI a rezultatelor testelor de încărcare
Prezentare generală a analizei AI
Funcția Analiza AI a rezultatelor testelor de încărcare utilizează inteligența artificială pentru a interpreta rezultatele testelor de performanță și a furniza informații acționabile. Definind stiva tehnologică, primiți atât un rezumat de nivel înalt al performanței testului, cât și recomandări specifice tehnologiei pentru a optimiza aplicația. Funcționează atât pentru testele native de încărcare LoadFocus, cât și pentru testarea de încărcare Apache JMeter.
Ce este Analiza AI a rezultatelor testelor de încărcare?
Analiza AI examinează metrici cheie -- cum ar fi timpii de răspuns, ratele de eroare și debitul -- din rularea testului LoadFocus sau JMeter, identificând automat blocajele potențiale și zonele de îmbunătățire. În plus, adaptează sugestiile pe baza stivei tehnologice selectate, asigurând că recomandările sunt relevante pentru mediul dumneavoastră.
Cum să accesați Analiza AI
- Deschideți tab-ul AI Assist Navigați la tabloul de bord al rezultatelor testului și faceți clic pe tab-ul AI Assist.
- Începeți o nouă analiză Faceți clic pe New AI Analysis (beta) pentru a începe generarea informațiilor pentru rularea curentă a testului.
Selectarea sau crearea stivei tehnologice
Înainte de analiză, specificați tehnologiile utilizate în aplicație. Puteți alege o stivă tehnologică salvată anterior sau defini una nouă.
| Utilizare stivă salvată | Creare stivă nouă |
|---|---|
| Selectați din configurațiile salvate pentru reutilizare | Definiți limbaje, framework-uri, bază de date, server și cloud |
Crearea unei stive tehnologice noi
Dacă optați să definiți o stivă nouă, furnizați un nume și selectați tehnologiile în fiecare categorie:
- Limbaje de programare (de exemplu, JavaScript, TypeScript)
- Framework-uri și biblioteci (de exemplu, React, Next.js)
- Bază de date (de exemplu, MongoDB, PostgreSQL)
- Server aplicație/web (de exemplu, Node.js, Tomcat)
- Furnizor cloud (de exemplu, AWS, Azure)
- Detalii suplimentare (note opționale)
Denumirea stivei tehnologice
Dați stivei un nume descriptiv pentru a o putea reutiliza cu ușurință ulterior.
Generarea analizei AI
Odată ce stiva tehnologică este selectată sau creată, faceți clic pe Continue pentru ca LoadFocus să proceseze datele testului.
Veți vedea o listă de analize generate. Fiecare intrare arată:
- Un marcaj de timp și detalii despre rulare
- O pictogramă Print pentru a genera un PDF al raportului
- O pictogramă Trash pentru a șterge analiza
Imprimarea unei analize AI
Pentru a imprima sau salva un PDF al unui raport de analiză AI:
- Localizați intrarea analizei în listă.
- Faceți clic pe pictograma Print
. - Va apărea dialogul de imprimare al browserului -- alegeți Salvare ca PDF sau imprimanta fizică.
Vizualizarea informațiilor generate de AI
Selectați o analiză din listă pentru a vizualiza:
- Rezumatul performanței testului evidențiază timpii medii și maximi de răspuns, rata de eroare și debitul.
- Analiza debitului evaluează cum a performat sistemul sub încărcarea dată.
- Zone de îmbunătățire indică blocajele potențiale sau riscurile.
- Pași următori recomandă acțiuni sau teste suplimentare de rulat.
Recomandări pentru stiva tehnologică
Sub informații, secțiunea Recomandări stivă tehnologică prezintă sfaturi de optimizare personalizate.
- Stiva dumneavoastră tehnologică arată tehnologiile selectate ca insigne.
- Recomandări personalizate listează acțiuni prioritizate cu niveluri de impact (Ridicat, Mediu, Scăzut).
Exemple de recomandări
Optimizarea performanței interogărilor bazei de date (Impact ridicat) Având în vedere stiva de JavaScript, TypeScript, React, Next.js, MongoDB, Node.js și AWS, luați în considerare optimizarea indecșilor MongoDB, utilizarea randării server-side Next.js și acordarea configurațiilor AWS RDS.
Implementarea strategiei de cache (Impact mediu) Adăugați un strat de cache (de exemplu, Redis sau CloudFront) pentru a reduce latența cererilor repetate pe măsură ce încărcarea crește.
Auto-scalarea infrastructurii (Impact mediu) Configurați grupuri AWS Auto Scaling pentru a ajusta dinamic resursele de calcul pe baza traficului.
Optimizarea costurilor serverless (Impact scăzut) Explorați AWS Lambda sau Fargate pentru a plăti doar pentru timpul de calcul consumat și a simplifica scalarea.
Ștergerea sau regenerarea unei analize
Dacă trebuie să eliminați o analiză AI, faceți clic pe pictograma coș de gunoi de lângă intrare și confirmați ștergerea.
Notă: Ștergerea este permanentă, dar puteți genera oricând o nouă analiză pentru aceeași rulare de test.
Concluzie
Analiza AI a rezultatelor testelor de încărcare accelerează acordarea performanței combinând informații automate cu recomandări specifice tehnologiei. Definiți stiva o singură dată și valorificați ghidarea bazată pe AI pentru a menține aplicația funcționând fără probleme sub încărcare.