AI analiza rezultatov obremenilnega testiranja

Pregled AI analize

Funkcija AI analiza rezultatov obremenilnega testiranja izkorišča umetno inteligenco za interpretacijo vaših rezultatov testov zmogljivosti in zagotavljanje uporabnih vpogledov. Z definiranjem vašega tehnološkega sklada prejmete tako povzetek zmogljivosti testa na visoki ravni kot tudi priporočila, specifična za vašo tehnologijo, za optimizacijo vaše aplikacije. Deluje tako za izvorne obremenilne teste LoadFocus kot za obremenilno testiranje Apache JMeter.

Kaj je AI analiza rezultatov obremenilnega testiranja?

AI analiza preučuje ključne metrike — kot so odzivni časi, stopnje napak in pretočnost — iz vašega testnega zagona LoadFocus ali JMeter ter samodejno identificira morebitna ozka grla in področja za izboljšave. Poleg tega prilagodi predloge glede na vaš izbrani tehnološki sklad, kar zagotavlja, da so priporočila relevantna za vaše okolje.

Kako dostopati do AI analize

  1. Odprite zavihek AI pomoč Pojdite na nadzorno ploščo rezultatov testa in kliknite zavihek AI Assist.
  2. Začnite novo analizo Kliknite New AI Analysis (beta), da začnete ustvarjati vpoglede za trenutni testni zagon.

Izbira ali ustvarjanje vašega tehnološkega sklada

Pred analizo določite tehnologije, ki se uporabljajo v vaši aplikaciji. Lahko izberete predhodno shranjen tehnološki sklad ali definirate novega.

Uporaba shranjenega tehnološkega skladaUstvarjanje novega tehnološkega sklada
Izberite iz shranjenih konfiguracij za ponovno uporaboDefinirajte jezike, ogrodja, bazo podatkov, strežnik in oblak

Izbira ali ustvarjanje tehnološkega sklada

Ustvarjanje novega tehnološkega sklada

Če se odločite za definiranje novega sklada, navedite ime in izberite vaše tehnologije v vsaki kategoriji:

Ustvarjanje AI analize - obrazec tehnološkega sklada

  • Programski jeziki (npr. JavaScript, TypeScript)
  • Ogrodja in knjižnice (npr. React, Next.js)
  • Baza podatkov (npr. MongoDB, PostgreSQL)
  • Aplikacijski/spletni strežnik (npr. Node.js, Tomcat)
  • Ponudnik oblačnih storitev (npr. AWS, Azure)
  • Dodatne podrobnosti (neobvezne opombe)

Poimenovanje vašega tehnološkega sklada

Dajte svojemu skladu opisno ime, da ga boste lahko pozneje enostavno ponovno uporabili.

Vnos imena tehnološkega sklada

Ustvarjanje AI analize

Ko je vaš tehnološki sklad izbran ali ustvarjen, kliknite Continue, da LoadFocus obdela vaše testne podatke.

Celoten seznam AI analiz

Prikazal se bo seznam ustvarjenih analiz. Vsak vnos prikazuje:

  • Časovni žig in podrobnosti zagona
  • Ikono Tiskanje za ustvarjanje PDF poročila
  • Ikono Koš za brisanje analize

Tiskanje AI analize

Tiskanje poročila AI analize

Za tiskanje ali shranjevanje PDF-ja poročila AI analize:

  1. Poiščite vnos analize na seznamu.
  2. Kliknite ikono Tiskanje Ikona tiskanja.
  3. Pojavilo se bo pogovorno okno za tiskanje v vašem brskalniku — izberite Shrani kot PDF ali vaš fizični tiskalnik.

Ogled AI ustvarjenih vpogledov

Izberite analizo s seznama za ogled:

  • Povzetek zmogljivosti testa poudarja povprečne in največje odzivne čase, stopnjo napak in pretočnost.
  • Analiza pretočnosti oceni, kako se je vaš sistem obnesel pod dano obremenitvijo.
  • Področja za izboljšave opozori na morebitna ozka grla ali tveganja.
  • Naslednji koraki priporoča nadaljnja dejanja ali teste za izvedbo.

AI ustvarjeni vpogledi testa

Priporočila za tehnološki sklad

Pod vašimi vpogledi razdelek Priporočila za tehnološki sklad prikazuje prilagojene nasvete za optimizacijo.

Pregled priporočil za tehnološki sklad

  • Vaš tehnološki sklad prikazuje izbrane tehnologije kot značke.
  • Prilagojena priporočila navajajo prednostna dejanja z ravnmi vpliva (visok, srednji, nizek).

Primeri priporočil

  1. Optimizacija zmogljivosti poizvedb v bazi podatkov (visok vpliv) Glede na vaš sklad JavaScript, TypeScript, React, Next.js, MongoDB, Node.js in AWS razmislite o optimizaciji indeksov MongoDB, izkoriščanju strežniškega upodabljanja Next.js in prilagajanju konfiguracij AWS RDS.

  2. Uvedba strategije predpomnjenja (srednji vpliv) Dodajte plast predpomnjenja (npr. Redis ali CloudFront) za zmanjšanje zakasnitve ponavljajočih se zahtev ob naraščanju obremenitve.

  3. Samodejno prilagajanje infrastrukture (srednji vpliv) Konfigurirajte skupine za samodejno prilagajanje AWS za dinamično prilagajanje računalniških virov glede na promet.

  4. Optimizacija stroškov brezstrežniške arhitekture (nizek vpliv) Raziščite AWS Lambda ali Fargate za plačevanje samo porabljenih računalniških virov in poenostavitev prilagajanja.

Brisanje ali ponovna izdelava analize

Če morate odstraniti AI analizo, kliknite ikono koša ob vnosu in potrdite brisanje.

Potrditev brisanja AI analize

Opomba: Brisanje je trajno, vendar lahko vedno ustvarite novo analizo za isti testni zagon.

Zaključek

AI analiza rezultatov obremenilnega testiranja pospeši optimizacijo zmogljivosti s kombinacijo avtomatiziranih vpogledov in priporočil, specifičnih za tehnologijo. Enkrat definirajte svoj sklad in izkoristite vodenje na podlagi umetne inteligence, da bo vaša aplikacija nemoteno delovala pod obremenitvijo.