Jagger: Сервер непрерывного тестирования производительности

В докладе будет рассказано о методах нагрузочного тестирования mission-critical систем, лежащих в основе двух retailing порталов, входящих в сотню самых посещаемых сайтов US и системе нагрузочного тестирования, которая была специально построена для этого и затем превратилась в независимый проект.

Мы поговорим о том, с какими сложностями мы столкнулись при нефункциональном тестировании высокопроизводительных IMDG сервисов со сложной и изменчивой бизнес-логикой, любое неаккуратное изменение которой легко может привести к катастрофической потере производительности. Мы расскажем о том, какие инструменты мы создали и как организовали это тестирование так, чтобы непрерывно держать производительность и надежность сервисов под контролем и максимально облегчить изучение возникающих проблем: автоматическом нагрузочном тестировании; имитации сбоев и ошибок ops команды; мониторинге и профилировании, совмещенном с нагрузочным тестированием; функциональном тестировании под нагрузкой.

Мы расскажем о том, как обобщая опыт такого тестирования и приводя в порядок все инструменты, которыми пользовались для него, мы за 3 года создали с нуля и продолжаем развивать единую open-source платформу - Jagger - для тестирования масштабных, сложных в организационном отношении проектов, cloud сервисов, распределенных высокопроизводительных систем. Эта платформа совмещает в себе как типичные инструменты для нагрузочного тестирования (аналогичные таким продуктам как JMeter или loadUI), так и средства для организации непрерывного тестирования с возможностью, скажем, прослеживать динамику производительности, полностью автоматизированные средства для мониторинга и профайлинга тестируемых систем и ряд других инструментов.

Существенное внимание будет уделено архитектуре системы Jagger, которая сама по себе является масштабируемой и производительной системой, построенной на базе технологий стека Apache Hadoop.

Презентация

Видео

Comments ({{Comments.length}} )
  • {{comment.AuthorFullName}}
    {{comment.AuthorInfo}}
    {{ comment.DateCreated | date: 'dd.MM.yyyy' }}

To leave a feedback you need to

or
Chat with us, we are online!