Articles avec le tag ‘tests de charge’

Afin qu'une campagne de tirs de charges soit la plus utile possible, il est souvent nécessaire d'avoir un jeu de données conséquent et réaliste. Pour cela plusieurs solutions existent :

• importation des données de la base de données de production ;
• création du jeu de données à l'aide d'outils maison ;
• utilisation d'ETL ;
• utilisation de l’outil de test de charge et/ou de test fonctionnel afin d’exécuter des scripts qui vont remplir la base ;
• utilisation d'outil de création de données.

Nous allons nous focaliser sur la dernière solution avec l'utilisation de l'outil Benerator qui couvre largement ce besoin.
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1. La source du problème

Lorsqu'on développe une application, pour gagner du temps on travaille souvent avec des jeux de données réduits.
En dehors de la question de pure "facilité", cela permet également de :

• réduire le temps d’exécution des requêtes SQL ;
• réduire le temps de chargement de la sauvegarde de la base ;
• avoir toute l'application sur son poste de travail ;

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Dans la majorité des outils de test de charge (HP LoadRunner, Apache JMeter, Microfocus SilkPerformer...) l'enregistrement des scripts est réalisé à l'aide d'un proxy. Toutes les requêtes qui passent par ce proxy sont enregistrées et l'on peut donc se retrouver avec des requêtes qui n'ont rien à faire dans notre script, en particulier si certains plugins sont installés dans le navigateur Web utilisé pour notre enregistrement.

Ces requêtes inutiles vont faire appel à des environnements externes à celui qu'on teste et vont poser un certain nombre de problèmes comme :

• avoir des temps de réponse faussés, dû à l'attente d’acquittement des sites externes ;

• se faire black-lister par l'environnement externe ;

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Il peut être tentant dans un script de test de charge de ne pas tester le résultat de chaque requête. Mais en faisant cela, on s'expose à de graves problèmes pouvant fausser les résultats.

Car si le résultat de la requête n'est pas testé, on ne sait pas si elle s'exécute avec succès et donc le résultat final du tir de charge proposera des moyennes de valeurs complètement faussées.

Cela revient à additionner des patates avec des carottes et comme nous l'ont appris nos professeurs, cela n'a aucun sens.

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Après l'enregistrement JMeter à l'aide d'un proxy de notre script de test, on obtient fréquemment des variables qui sont passés d'un écran à l'autre soit en GET, soit en POST. Ces variables permettent essentiellement de :

• personnaliser la session utilisateur (identification de session unique, pour chaque création de session utilisateur;

• passer des valeurs de formulaires ;

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Lors d'une campagne de tests de charges, l'objectif va être de simuler un grand nombre d'utilisateurs afin de tester le comportement global du système (applicatif, ressources systèmes, etc ...). Les tests manuels n'étant pas à l'ordre du jour pour ce type de test (trop complexes à mettre en œuvre, trop chers), il est fortement conseillé d'utiliser un outil de test de charge.

De nombreux outils existent et nous allons nous concentrer sur Apache JMeter et ces plugins.

Apache JMeter permet de tester de nombreux protocoles (HTTP, SOAP, FTP...) et tourne sur de nombreux systèmes d'exploitation car écrit en Java.

Pour la partie théorique et quelques exemples, je vous laisse aller sur le site officiel, sur le blog de Milamber et sur mon précédent article sur developpez.com.

Penchons-nous sur la création d'un scénario de test pour l'application démo PlantsByWebSphere (boutique en ligne) livrée avec IBM WebSphere 8.

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Cet article vous rappelle quelques sujets étroitement liés aux problématiques de performance de vos applications d'entreprise.
Ceci n'est pas un roadbook ni une bible sur les process et les outils liés à la performance, mais avant tout un retour d'expérience sur les lacunes constatées en missions dans les équipes projet.

Savoir anticiper la performance de vos applications

Encore aujourd’hui, nombreux sont les chefs de projet, directeurs de projet voire même responsables de pôle études & développements qui relèguent au second plan la performance de leurs applications.

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