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Last- und Performancetest in DevOps

Last- und Performancetest in DevOps-Umgebungen

🕒 Lesedauer: 12 Minuten

In der dynamischen Welt der Softwareentwicklung ist die Kombination von DevOps und Performancetesting zu einem entscheidenden Faktor für den Erfolg von Projekten geworden. Dieser Artikel beleuchtet die wesentlichen Grundlagen von Performancetesting und DevOps, diskutiert aktuelle Trends und Technologien und untersucht, wie Tools wie JMeter und Azure Load Testing und Qytera QLoad effektiv in DevOps-Pipelines integriert werden können. Ziel ist es, ein tiefes Verständnis dafür zu schaffen, wie diese Praktiken zusammenwirken, um die Softwareentwicklung zu unterstützen und gleichzeitig die Performance und Stabilität von Anwendungen zu gewährleisten. 

Wir heben Sie in Sachen Last- und Performancetest auf ein neues Level

 

Grundlagen

Die Grundlagen von Performancetesting und DevOps sind für die Entwicklung und Bereitstellung leistungsfähiger Softwarelösungen entscheidend. In diesem Abschnitt werden die Kernelemente beider Bereiche beleuchtet und ihre Bedeutung im Rahmen der modernen Softwareentwicklung hervorgehoben.

Performancetest

Performancetests sind unerlässlich, um die Skalierbarkeit, Stabilität und Geschwindigkeit einer Anwendung zu bewerten. Es gibt verschiedene Arten von Performancetests, die sich jeweils auf bestimmte Leistungsaspekte konzentrieren:

  • Lasttest: In einem Lasttest wird überprüft, ob ein System eine definierte Last verarbeiten kann oder wie ein System auf eine definierte Last reagiert. Dabei wird häufig von einer maximalen Last ausgegangen, die auch im Produktivsystem auftreten kann oder für die Zukunft denkbar ist.

  • Stresstest: Bei einem Stress- oder auch Failover-Test wird das Zielsystem schrittweise mit einer Last beaufschlagt, die es nicht mehr bewältigen kann. Ziel ist es, zu prüfen, ob die Anwendung unter zu hoher Last ein Fehlverhalten zeigt, das in den anderen Teststufen nicht gefunden werden kann.

  • Kapazitätstest: Kapazitätstests oder auch Skalierbarkeitstests konzentrieren sich auf die Fähigkeit eines Systems oder einer Komponente, zukünftige Effizienzanforderungen zu erfüllen, die über die gegenwärtigen hinausgehen.

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Testarten von Performancetesting
Bild: Testarten des Performancetesting und deren Verläufe [Quelle: Qytera]

Bei der Auswahl der Werkzeuge für Performancetesting stehen verschiedene Optionen zur Verfügung, darunter das beliebte Open-Source-Tool Apache JMeter, das für seine Vielseitigkeit und Effektivität bekannt ist. Aufgrund seiner einfachen Erweiterbarkeit hat es sich als vielseitig einsetzbar herausgestellt. Gatling und LoadRunner sind ebenfalls erwähnenswert. Diese Tools ermöglichen es den Teams, realistische Lastszenarien zu erstellen und detaillierte Berichte über die Leistung der Anwendung zu erhalten.

Für einen tieferen Einblick in die Welt des Performancetesting empfehle ich einen älteren Blogbeitrag zu Konzepten und Tools für Last- und Performancetests sowie unser Webinar "Continuous Performance Testing in DevOps"

DevOps

DevOps verbindet Softwareentwicklung (Dev) und IT-Betrieb (Ops) mit dem Ziel, Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Zu den Grundprinzipien gehören auf kultureller Ebene (die 3 Wege):

  1. Systems Thinking: Förderung von Zusammenarbeit und Verständnis des gesamten Software-Lieferprozesses.

  2. Feedback Loops: Schaffung kurzer Feedback-Zyklen für kontinuierliches Lernen und schnelle Anpassungen.

  3. Continuous Learning and Experimentation: Ermutigung zu Experimenten und Lernen aus Fehlern, um Innovation und Kreativität zu steigern.

Und auf technischer Ebene:

  • Continuous Integration / Deployment (CI/CD): Kontinuierliche Integration von Codeänderungen und automatisierte Bereitstellung in der Produktionsumgebung.

  • Infrastructure as Code (IaC): Die Verwaltung und Bereitstellung von Infrastruktur mithilfe von Code und Entwicklungspraktiken, was für eine effizientere und fehlerresistente Infrastrukturverwaltung sorgt.

  • Monitoring und Logging: Kontinuierliche Überwachung der Anwendungsleistung und der Infrastruktur sowie detailliertes Logging zur schnellen Fehleridentifizierung und -behebung.

  • Microservices-Architektur: Eine Architektur, die eine Anwendung in kleine, unabhängige Dienste aufteilt, die jeweils einen spezifischen Geschäftsaspekt bearbeiten. Dies verbessert die Skalierbarkeit und erleichtert die Wartung.

  • Containerisierung und Orchestrierung: Einsatz von Containern (wie Docker) zur Vereinfachung der Bereitstellung und Skalierung von Anwendungen und Orchestrierungstools (wie Kubernetes) zur Verwaltung dieser Container.

DevOps hat die Softwareentwicklung verändert, indem es die Markteinführungszeit verkürzt und gleichzeitig die Qualität verbessert. Weitere Informationen zur DevOps-Methodik finden Sie in einem eigenen Blogbeitrag zu DevOps sowie in unserem eBook, das einen noch umfassenderen Einblick in dieses Thema bietet.

 

Verbindung von Performancetesting und DevOps

Die Integration von Performancetests in DevOps-Prozesse ist in vielerlei Hinsicht wichtig und spiegelt das Zusammenspiel der beiden Disziplinen wider:

  • Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD): DevOps betont die Bedeutung von CI/CD, um schnelle und effiziente Software-Updates zu ermöglichen. Performancetests sind ein integraler Bestandteil dieser Pipelines, da sie sicherstellen, dass jede Codeänderung oder jedes neue Feature die Performance-Standards nicht beeinträchtigt. Das bedeutet, dass Performancetests automatisiert und regelmäßig durchgeführt werden, um die kontinuierliche Leistung und Stabilität der Software zu gewährleisten.

  • Schnelle Feedback-Zyklen: DevOps fördert schnelle Feedback-Zyklen, um Probleme frühzeitig im Entwicklungsprozess zu erkennen und zu beheben. Leistungstests innerhalb von DevOps tragen dazu bei, indem sie sofortiges Feedback über die Auswirkungen von Änderungen auf die Systemleistung liefern. Dadurch können Teams schnell auf Probleme reagieren und diese beheben, bevor sie größere Auswirkungen haben. Dies wird auch durch kontinuierliche Leistungsmessungen der Testumgebungen ermöglicht. Aber auch direktes Feedback von Kunden und Nutzern kann Einfluss auf das Performancetesting haben, z.B. in Form neuer Performancewerte, die für bestimmte Dienste erfüllt werden müssen.

  • Architektur: Die Tool-Landschaft und Architektur der DevOps-Umgebung hat ebenfalls Einfluss auf das Performancetesting. Beispielsweise muss die Skalierung von Container-Clustern (horizontale Skalierung) getestet werden. Ebenso sollten innerhalb einer lose gekoppelten Architektur (z.B. Microservices) die Services einzeln auf Performance getestet werden und nicht nur das Gesamtsystem.


Nicht alle diese Vorteile kommen ohne Hindernisse. Es gibt einige Herausforderungen bei der Integration von Performancetests in DevOps, wie z.B:

  • Zeit vs. Qualität: Das Dilemma, schnell liefern zu wollen, ohne ausführliche Performancetests zu vernachlässigen. Lange Stresstests über mehrere Stunden sind in der Regel nicht bei jeder Änderung möglich.

  • Zusammenarbeit: Eine erfolgreiche Integration erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Entwicklung, Test und Betrieb. Ist ein Test gescheitert, weil die Software zu langsam war? War die Infrastruktur überlastet? Oder stimmt etwas mit den Tests nicht? Eine detaillierte Analyse unter Einbeziehung aller Teams kann erforderlich sein.

  • Nicht exklusive Nutzung der Testumgebung: Dies kann zu Quereinflüssen führen (z.B. durch gleichzeitige UI-Tests oder exploratives Testen), die die Testergebnisse beeinträchtigen.

  • Liste akzeptabler Leistungswerte: Erstellen einer Benchmark-Liste, an der die Performance der Anwendung gemessen wird. Welche Messwerte sind für meine Anwendung tatsächlich akzeptabel? Ab welchen Schwellenwerten sollten Tests fehlschlagen?

  • Testsystem-Genauigkeit: Die Herausforderung, ob das Testsystem die Produktionsumgebung genau abbildet. Eine genaue Abbildung kann hohe Kosten und zusätzlichen Aufwand verursachen.

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DevOps-Schritte im Performancetesting
Bild: Schematische Darstellung der DevOps-Schritte im Performancetesting Kontext [Quelle: Qytera]

Neben diesen Herausforderungen sind auch ein effektives Testdatenmanagement und eine umfassende Testabdeckung entscheidend, um realistische Testszenarien zu erstellen und die Performance der Software unter verschiedenen Bedingungen zu überprüfen.

Das Zusammenspiel von DevOps und Performancetests zeigt sich also in der engen Verzahnung von Entwicklungs-, Test- und Betriebsprozessen, dem Fokus auf Automatisierung und schnellen Feedbackzyklen sowie dem gemeinsamen Ziel, qualitativ hochwertige und performante Software bereitzustellen.

DevOps-Assembly-Lines

DevOps-Assembly-Lines stellen eine evolutionäre Erweiterung traditioneller CI/CD-Pipelines dar und gehen über die Grundkonzepte von Continuous Integration und Continuous Deployment hinaus. Während sich CI/CD hauptsächlich auf die Automatisierung der Codeintegration und -bereitstellung konzentriert, decken DevOps-Assembly-Lines den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung ab. Dies umfasst nicht nur die Entwicklung und das Deployment, sondern auch weitergehende Aspekte wie umfangreiche Testprozesse inklusive Performance-Tests, Security-Checks sowie kontinuierliches Monitoring und Feedback.

Der besondere Vorteil von Performancetests in DevOps-Assembly-Lines liegt darin, dass sie in jede Phase der Softwareentwicklung integriert sind. Performancetests werden nicht als nachgelagerter Schritt betrachtet, sondern sind ein kontinuierlicher und integraler Bestandteil des Entwicklungsprozesses.

DevOps as a Service (DaaS)

DevOps as a Service (DaaS) ist ein Modell, bei dem DevOps-Prozesse und -Tools als gebündelter Service von Drittanbietern angeboten werden. Anstatt DevOps-Kompetenzen intern aufzubauen, können Unternehmen auf spezialisierte Dienstleister zurückgreifen, die Expertise, Infrastruktur und Support bereitstellen.

DaaS ermöglicht es Unternehmen, schnell auf DevOps-Praktiken umzustellen, ohne in die interne Entwicklung und Pflege von DevOps-Tools und -Prozessen investieren zu müssen. Es bietet Flexibilität und Skalierbarkeit, da Dienstleister oft maßgeschneiderte Lösungen anbieten, die sich an die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen eines Unternehmens anpassen lassen. Für Unternehmen, die agil bleiben und die neuesten DevOps-Innovationen nutzen wollen, ohne große Vorabinvestitionen tätigen zu müssen, kann dies eine kosteneffiziente Option sein. DevOps-Berater können auch dabei helfen, das Testkonzept von Anfang an in die DevOps-Prozesse zu integrieren, einschließlich Performancetests. So können DaaS-Anbieter möglicherweise mehrere Probleme auf einmal lösen.

Serverlose Architekturen (Serverless)

Serverlose Architekturen, oft auch als Serverless bezeichnet, sind ein Ansatz des Cloud Computing, bei dem die Ausführung von Code ohne explizite Verwaltung von Servern erfolgt. Anbieter wie AWS Lambda, Azure Functions und Google Cloud Functions ermöglichen es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen und zu betreiben, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen.

Performancetests in Serverless-Architekturen erfordern besonderes Augenmerk auf zwei Schlüsselfaktoren:

  • Kaltstarts: In Serverless Umgebungen kann es zu Kaltstarts kommen, bei denen es nach einer Phase der Inaktivität zu einer Verzögerung beim ersten Aufruf einer Funktion kommt. Ein Performancetest sollte die Auswirkungen von Kaltstarts messen und Strategien zur Minimierung dieser Verzögerungen entwickeln.

  • Skalierbarkeit: Serverless-Architekturen bieten eine hohe Skalierbarkeit. Ein Performancetest sollte sicherstellen, dass die Anwendung unter Spitzenlastbedingungen effizient arbeitet und reibungslos skaliert, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. Die sorgfältige Berücksichtigung dieser beiden Aspekte ist entscheidend, um die Leistung und Effizienz von Anwendungen in serverlosen Umgebungen zu maximieren.


Es ist wichtig zu erwähnen, dass nicht nur die zu testende Anwendung Serverless laufen kann, sondern auch die Performancetests selbst Cloud-Infrastrukturen nutzen können, um effizient und skalierbar zu testen.

Die Kombination

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Kombination von DaaS, DevOps-Assembly-Line und Serverless
Bild: Kombination von DaaS, DevOps-Assembly-Line und Serverless [Quelle: Qytera]

In einer solchen Umgebung zeigt sich die Stärke der Kombination von DevOps und Performancetesting. Wenn Sie in der Lage sind, eine komplette Assmbly-Line inklusive Performancetesting von Anfang an in einer serverlosen oder hochskalierbaren Umgebung bereitzustellen, hat Ihr Projekt bereits viele Voraussetzungen für einen erfolgreichen Projektverlauf.

Toolintegration

Die Integration von Performancetest-Tools in DevOps-Pipelines ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Performancetests nahtlos in den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess integriert werden können. Im Folgenden werden die verschiedenen Aspekte der Tool-Integration näher erläutert:

Akzeptable Leistungswerte

Die Definition von akzeptablen Leistungswerten ist ein wesentlicher Bestandteil von DevOps-Leistungstests. Diese Werte definieren die Standards, die eine Anwendung erfüllen muss, um als performant und benutzerfreundlich zu gelten.

Nützliche Metriken können sein:

  • Antwortzeiten: Die Zeit, die eine Anwendung benötigt, um auf eine Benutzeranfrage zu reagieren.

  • Durchsatz: Die Anzahl der Anfragen, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums verarbeitet werden können.

  • Fehlerquote: Der Prozentsatz der Anfragen, die zu Fehlern führen.

  • Skalierbarkeit: Die Fähigkeit der Anwendung, unter steigender Last effizient zu funktionieren.

  • Ressourcennutzung: Der Verbrauch von Systemressourcen wie CPU, Speicher und Netzwerk.

Die Integration von akzeptablen Leistungswerten in DevOps-Praktiken bringt erhebliche Vorteile mit sich. Zunächst ermöglicht die frühzeitige Festlegung und kontinuierliche Überwachung dieser Werte eine schnelle Fehlererkennung im Entwicklungszyklus. Dies hat zur Folge, dass Probleme effizienter identifiziert und behoben werden können, was letztlich zu kürzeren Entwicklungszeiten führt. Darüber hinaus spielt die Einhaltung dieser Performance-Standards eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung einer konsistenten und zufriedenstellenden Benutzererfahrung. Sie stellt sicher, dass die Anwendung nicht nur funktional, sondern auch performant ist. Es wäre niemandem geholfen, wenn ein massives Performance-Problem erst wenige Tage vor dem “Going Live” erkannt und dadurch potentielle Nutzer von vornherein abgeschreckt würden.

Diese Performancewerte müssen zu Beginn des Projektes geplant und während der Entwicklung kontinuierlich angepasst und verbessert werden.

Diese akzeptablen Leistungswerte können in Form von nicht-funktionalen Anforderungen festgehalten werden. Hier zwei Beispiele:

Nicht-Funktionale Anforderung: Durchschnittliches Antwortzeitverhalten bei Buchungsaktivitäten

Titel: Durchschnittliches Antwortzeitverhalten Buchungsaktivitäten

Beschreibung: Das System muss in der Lage sein, Kundenanfragen während Buchungsaktivitäten zügig zu bearbeiten. Konkret bedeutet dies, dass Antworten innerhalb eines festgelegten Zeitrahmens erfolgen müssen.

Art der Anforderung: Performanz - Zeitverhalten

Abnahmekriterien:

  1. Bei 1.000 gleichzeitigen Buchungsaktivitäten darf die Antwortzeit für 90% aller Anfragen nicht länger als eine Sekunde betragen.

  2. Bei 3.000 gleichzeitigen Buchungsaktivitäten darf die Antwortzeit für 90% aller Anfragen nicht länger als zwei Sekunden betragen.

  3. Bei 5.000 gleichzeitigen Buchungsaktivitäten darf die Antwortzeit für 95% aller Anfragen nicht länger als drei Sekunden betragen.

Nicht-Funktionale Anforderung: Durchschnittliches Antwortzeitverhalten im Kundenbereich

Titel: Durchschnittliches Antwortzeitverhalten Kundenbereich

Beschreibung: Das System soll Anfragen im Kundenbereich effizient bearbeiten, wobei eine maximale Antwortzeit von sechs Sekunden nicht überschritten werden darf.

Art der Anforderung: Performanz - Zeitverhalten

Abnahmekriterien:

  1. Bei 10.000 gleichzeitig stattfindenden Anfragen aus dem Kundenbereich darf die Antwortzeit für 75% aller Anfragen nicht länger als sechs Sekunden betragen.

  2. Bei 10.000 gleichzeitigen Anfragen erfolgt die Bearbeitung nach einer Prioritätenliste. Anfragen der Priorität 1 und 2 müssen die festgelegten Antwortzeiten einhalten, während alle anderen Anfragen bis zur Abarbeitung der hochpriorisierten Anfragen zurückgestellt werden.

Diese Liste von Performancewerten macht CI/CD mit Performancetesting erst möglich. Sie entscheiden, ob ein Pull-Request erfolgreich ist oder nicht, d.h. ob eine Änderung deployt werden kann oder nicht. Diese Schwellwerte müssen von den CI/CD Tools verstanden und ausgewertet werden.

JMeter in DevOps-Pipelines

Apache JMeter, ein bewährtes Werkzeug für Performancetests, fügt sich nahtlos in die Automatisierungskultur von DevOps ein. In einer DevOps-Pipeline ermöglicht die Integration von JMeter eine kontinuierliche Überwachung der Anwendungsperformance, was für die Aufrechterhaltung der Servicequalität und der Benutzerzufriedenheit von entscheidender Bedeutung ist.

JMeter im Herzen der DevOps-Strategie

Die Stärke von JMeter liegt in seiner Flexibilität und Kompatibilität mit verschiedenen CI/CD-Tools wie Jenkins, GitHub Action, GitLab CI oder Azure DevOps. In einer typischen DevOps-Umgebung werden JMeter-Testskripte erstellt, die spezifische Benutzerinteraktionen und Leistungsziele abbilden. Diese Skripte werden in einem Versionskontrollsystem wie Git verwaltet, was eine nahtlose Integration in die Pipeline ermöglicht.

Sobald sie in die Pipeline integriert sind, werden JMeter-Tests automatisiert ausgeführt, z.B. nach jedem Code-Commit oder vor einem Deployment. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Performance kontinuierlich evaluiert und optimiert wird. Die Ergebnisse dieser Tests sind sofort sichtbar und zugänglich, was eine schnelle Analyse und Reaktion auf potenzielle Performance-Probleme ermöglicht.

Der Mehrwert der Automatisierung

Die Automatisierung von Performancetests mit JMeter beschleunigt die Erkennung von Performanceengpässen, verkürzt die Entwicklungszeit und erhöht die Effizienz. Darüber hinaus sorgt die Konsistenz der automatisierten Tests für verlässlichere Ergebnisse und reduziert das Risiko menschlicher Fehler.

JMeter ist inhärent skalierbar. Dazu bietet es einen “verteilten” Modus über Controller und Worker. Dabei wird das Testskript an einen Controller gesendet, der mehrere Worker steuert, die die gleiche Arbeit (den Test) ausführen. Dadurch kann eine wesentlich höhere Last erzeugt werden als mit nur einer Maschine.

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Apache JMeter verteiltes testen
Bild: Apache JMeter verteiltes testen (lokal oder Cloud) [Quelle: Qytera]

JMeter benötigt jedoch die zugrunde liegende Infrastruktur. Es kann nur bereits vorhandene Maschinen nutzen. JMeter kann nicht automatisch nach vordefinierten Lastprofilen skalieren. Die Infrastruktur und die Voraussetzungen müssen bereits bekannt sein. Aber auch der erzeugte Testbericht muss noch durch die eigene Pipeline ausgewertet werden. JMeter bietet keine Auswertung der Testergebnisse auf Basis der angenommenen Leistungswerte.

Azure Load Testing: Integration mit JMeter und Azure DevOps Pipelines

Einführung in Azure Load Testing

Azure Load Testing ist ein Cloud-basiertes Last- und Leistungstest-Tool, das speziell für das Testen und Optimieren der Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Anwendungen entwickelt wurde. Es bietet eine umfassende Plattform zur Durchführung umfangreicher Lasttests und ist eng in das Azure-Ökosystem integriert. Besonders interessant wird Azure Load Testing durch seine Fähigkeit, mit anderen Tools wie JMeter zu interagieren und in Azure DevOps-Pipelines integriert zu werden.

Synergie mit JMeter

Azure Load Testing unterstützt die Ausführung von JMeter-Testskripten, sodass Teams ihre bestehenden JMeter-Tests nahtlos in die Azure-Umgebung importieren und dort ausführen können. Diese Kompatibilität ist besonders wertvoll, da sie ermöglicht, die robusten Testfunktionen von JMeter zu nutzen und gleichzeitig von der Skalierbarkeit und den erweiterten Analysefunktionen von Azure Load Testing zu profitieren.

Integration in Azure DevOps Pipelines

Die Integration von Azure Load Testing in Azure DevOps Pipelines erweitert die Möglichkeiten zur Automatisierung von Performancetests. In einer typischen DevOps-Pipeline können Lasttests als Teil des Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)-Prozesses automatisiert werden. Mit Azure Load Testing können Teams Last- und Performancetests direkt in ihre CI/CD-Pipelines integrieren, um die Performance und Skalierbarkeit ihrer Anwendungen kontinuierlich zu bewerten. Dabei ist es möglich, JMeter weiterhin auf der bestehenden Infrastruktur zu nutzen, integriert in eine CI/CD-Pipeline (als Smoketest) oder in einer hochskalierten Azure Load Testing Instanz.

Azure Load Testing bietet umfangreiche Skalierungsmöglichkeiten, um Tests unter realistischen Bedingungen und unter hoher Last durchzuführen, ohne die eigene Infrastruktur zu belasten. Es ermöglicht bis zu 10.000 virtuelle Nutzer über 24 Stunden. Es bietet fortschrittliche Analysewerkzeuge und Berichtsfunktionen, die ein tiefes Verständnis der Anwendungsleistung und des Benutzerverhaltens ermöglichen. Gleichzeitig können JMeter-Skripte weiterhin Backend-Listener implementieren, um Daten an andere externe Monitoring-Systeme wie Grafana zu senden. Als Teil des Azure Ecosystems kann Azure Load Testing einfach mit anderen Azure Services und Tools kombiniert werden, was eine umfassende und integrierte DevOps Lösung ermöglicht. Beispielsweise können in Azure Load Testing akzeptable Leistungswerte definiert werden, die dann in DevOps-Pipelines überprüft werden können. Testergebnisse können dann nahtlos in Azure DevOps Wikis und Testfällen abgelegt werden. Läuft die getestete Anwendung auch in Azure, lassen sich Werte wie CPU-Auslastung und RAM-Nutzung sehr einfach parallel zu den Performance-Messungen visualisieren.

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Integration Performancetest
Bild: Integration eines Performancetests (z.B. QLoad oder Azure Load Testing) in eine bestehende Pipeline [Quelle: Qytera]

QLoad - Testing as a Service

QLoad von Qytera ist eine innovative Antwort auf die Herausforderungen im Bereich Last- und Performancetest. QLoad wurde speziell für Systeme entwickelt, die immer leistungsfähiger und komplexer werden, bei denen nichtfunktionale Tests immer wichtiger werden, und für Kunden, die wenig Ressourcen für den Betrieb, die Verwaltung und die Implementierung von Lasttests aufwenden möchten.

Hauptmerkmale von QLoad:

  1. Cloud-basierte Lasttestgeneratoren: QLoad bietet Lasttestgeneratoren als Service in der Cloud an. Dies ermöglicht eine hochflexible und skalierbare Umgebung für nicht-funktionale Tests, ohne dass eine eigene Infrastruktur notwendig ist.

  2. Kosteneffizienz: Durch den Einsatz von QLoad entfallen zusätzliche Kosten für Hardware und Lizenzen. Die Nutzung von Open-Source-Tools wie JMeter, Grafana und anderen kostenlos verfügbaren Tools wie Terraform bedeutet, dass keine Softwarelizenzgebühren anfallen.

  3. Hohe Skalierbarkeit: QLoad kann mehrere 10.000 gleichzeitige Benutzer und Transferraten von 20 Gbit/s und mehr abbilden, was für umfangreiche Testanforderungen ideal ist.

  4. Schnelle Einsatzbereitschaft: QLoad ermöglicht einen sofortigen Einsatz ohne lange Vorlaufzeiten, was besonders in dynamischen Projektumgebungen von Vorteil ist.

  5. Integration mit JMeter: Bestehende JMeter-Skripte können ohne Anpassungen verwendet werden, solange Standardplugins genutzt wurden. Dies bietet eine nahtlose Integration in bestehende Testabläufe.

  6. Live-Überwachung und Protokollierung: Lasttests sind über ein Dashboard in Echtzeit nachvollziehbar, und die Ergebnisse können als HTML- oder PDF-Report sowie in JTL-Dateien protokolliert werden.

Im Gegensatz zu Azure Load Testing, das als Software-as-a-Service angeboten wird, bietet Qytera mit QLoad eine komplette DevOps-as-a-Service-Lösung, bzw. Testing-as-a-Service-Lösung an. Qytera übernimmt alle Schritte in Absprache mit Ihnen.

  • QLoad erfordert kein spezifisches Wissen über Infrastruktur oder Cloud-Accounts, da alles als Service bereitgestellt wird.

  • Durch die Integration in bestehende Infrastrukturen kann QLoad als DevOps-as-a-Service fungieren, was es in Bezug auf Gesetze und Compliance-Vorschriften vorteilhaft macht. Sie müssen sich keine Sorgen um die Sicherheit der Public Cloud machen. Die Daten für die Anzeige können entweder in unserer privaten InfluxDB oder in Ihrer eigenen Datenbank gespeichert werden. Eine Anbindung an ein bestehendes Grafana ist in beiden Fällen möglich.

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QLoad Architektur und Benutzung
Bild: QLoad Architektur und Benutzung [Quelle: Qytera]
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QLoad Ergebnisse in Grafana
Bild: QLoad Ergebnisse in Grafana [Quelle: Qytera]

Weiterführende Informationen zu QLoad finden Sie unter: QLoad: Testing as a Service - Lasttests und Performancetests.

Fazit und Ausblick

Wir haben die Grundlagen von Performancetesting und DevOps beleuchtet, die Bedeutung ihrer Integration hervorgehoben und aktuelle Trends in diesem Bereich diskutiert. Performancetesting ist entscheidend, um die Performance von Anwendungen sicherzustellen, während DevOps die Prozesse der Softwareentwicklung und -bereitstellung optimiert. Die nahtlose Integration von Performancetests in DevOps-Prozesse ist entscheidend, um frühzeitige und kontinuierliche Leistungsverbesserungen zu erzielen.

Wie sieht die zukünftige Entwicklung in diesem Bereich aus? Die Welt der Softwareentwicklung und -bereitstellung ist dynamisch und ständig im Wandel. Wir werden voraussichtlich folgende Entwicklungen sehen können:

  • Weitere Automatisierung: Die Automatisierung von DevOps- und Performancetesting-Prozessen wird weiter zunehmen, um die Effizienz zu steigern und menschliche Fehler zu minimieren.

  • AI und Machine Learning: Die Integration von KI und maschinellem Lernen in Performancetesting und DevOps wird dazu beitragen, noch präzisere Vorhersagen und Optimierungen zu erzielen.

  • Container-Orchestrierung: Die Verwendung von Container-Orchestrierungstools wie Kubernetes wird in DevOps-Umgebungen weiter verbreitet sein, um eine bessere Skalierbarkeit und Ressourcenverwaltung zu ermöglichen.

  • Security by Design: Die Sicherheit wird einen noch höheren Stellenwert in DevOps haben und Performancetesting wird auch dazu beitragen, die Sicherheitsaspekte von Anwendungen unter Last zu überprüfen.

  • Serverless und Edge Computing: Die Nutzung von serverlosen Architekturen und Edge Computing wird zunehmen, was neue Herausforderungen und Möglichkeiten für Performancetesting und DevOps mit sich bringt.

Veröffentlicht am 16.Mai 2024

Aktualisiert am 16.Mai 2024

Matthias Eggert

DevOps Engineer

Matthias war viele Jahre in der Automobilbranche als Softwareintegrator, Softwareentwickler und DevOps-Engineer tätig. Dabei ging es immer um sicherheitsrelevante Funktionen wie Bremssysteme oder Batteriemanagementsysteme. Jetzt arbeitet er als DevOps-Engineer bei Qytera und beschäftigt sich sowohl mit modernen Arbeitsweisen, als auch mit aktuellen Technologietrends.

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