Testmanagement Skalierung mit Hilfe von Last- und Performancetest bei Mercedes-Benz

Kunde

Die Mercedes-Benz Consulting GmbH, als hundertprozentige Tochter der Mercedes-Benz AG erbringt unterschiedliche IT Dienstleistungen im Daimler-Konzern. Nahe Stuttgart beschäftigt die Mercedes-Benz Consulting über 300 Mitarbeiter:innen und sie sind im Daimler-Konzern führend bei der Umsetzung von Trainings, leisten Coaching, erbringen Consulting-Dienstleistung gerade bei Vertriebsthemen und unterstützen vor allem bei der Digitalisierung. Auch für die Mitarbeiter ist das Unternehmen attraktiv, denn es wurde zum 5. Mal hintereinander als Top-Employer ausgezeichnet.

 

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Bild: Lexi-Lernportal (Klicken zum Vergrößern)

Produkt

LEXI – LMS-Plattform

Die Mercedes-Benz Consulting betreibt ein neues Learning Management System (LMS) LEXI, in dem Konzernweit E-Learninings, Videotrainings und weiterer Lerninhalt abgerufen werden kann. Die Mitarbeiter können Kurse suchen und buchen, die verantwortlichen Bildungskoordinatoren die Buchungen bestätigen und die Kurse freischalten. Somit gibt es eine einheitliche Plattform für die Lernenden und die Administration.

Unsere Aufgabe

Da das LEXI LMS-System als neues Produkt für den Daimler-Konzern eingerichtet wird, sollten für kalkulierte 1000 gleichzeitig nutzende Mitarbeiter ein Lastverhalten geprüft werden. Hierfür wurde ein Szenario entworfen, bei dem die Mitarbeiter parallel mehrere Kurse mit unterschiedlichen Lerninhalten von Videos und E-Learnings zugewiesen bekommen und diese Lerninhalte über die Lastgeneratoren konsumiert werden. Genauer gesagt, es sollen die E-Learnings durchgegangen und unterschiedlich lange Videos gestreamt werden.

Die Qytera-Lösung

Nach den Abstimmungen über die fachlichen Szenarios und der zu simulierenden Last, war klar, dass wir eine Open-Source Umsetzung in JMeter vornehmen werden, die über unsere Qytera-Cloud Lösung QLoad skaliert werden kann.

JMeter Szenarios

Somit entwickelten wir das fachliche Szenario mit dem Video-Streaming und dem Abruf der E-Learning Inhalte in einem Testablauf, der über eine unterschiedliche Zahl von Schleifendurchläufen über einen längeren Zeitraum Benutzeraktivität simuliert. Besonderheiten in diesem Szenario waren die Abbildung des Videodownloads, der aus einzelnen Blöcken bestehen musste um ein realistisches Abbild einer videoabspielenden Person nachzubilden. Dazu kam das Setzen unterschiedlicher Statuswerte der Lerninhalte und die dynamische Ermittlung des Inhaltes, da diese in jedem Durchlauf des Szenarios unterschiedlich in der Response zurückgeliefert wurden. Als sehr aufwändig zeigte sich, dass das LMS-System neben der eigentlichen Webseite eine Vielzahl von Ressourcen und APIs lud und somit auf knapp 300 Request je Szenario belief.

Skalierung in der Qytera-Cloud

Für die Skalierung der Last verwendeten wir unsere selbst entwickelte QLoad Lösung, die aus der Qytera- Cloud heraus. Hier konnten wir je nach gewünschter Last Cloud Lasttestgeneratoren starten, die in diesem Szenario mit max. 50 virtuelle User je Server simulieren konnten. Wir starteten für die Testläufe zuerst mit einer geringen Last von 50 Usern, gingen dann über Läufe mit 250 und 500 Usern bis an die spezifiziere Last von 1.000 simulierten Benutzern.

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Bild: Projektstruktur in JMeter (Klicken zum Vergrößern)

Ergebnis

Wir erreichten in den Lasttestläufen sehr gute und unauffällige Werte bei den geringen Lasten. Erst mit Steigerung auf 500 simulierten Benutzern bekamen wir nach 30-minütiger Laufzeit ein Anstieg der Antwortzeiten sowie einige unterschiedlich fehlerhafte Responses. Das Servermonitoring zeigte hier eine zu gering konfigurierte Zahl von gleichzeitig zulässigen Datenbankzugriffen. Dies konnte aber durch die schnell reagierende Datenbank-administration nach kurzer Zeit beseitigt werden. Somit konnte auch die anvisierte Last von 1000 simulierten Benutzern durchgeführt werden. Zwar stiegen hier die Antwortzeiten und Fehlerraten etwas an, dies konnte aber durch die Auslastung des dahinterliegenden CMS-Systems erklärt werden.

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Bild: Beispielgraph eines Lasttestlaufs (Klicken zum Vergrößern)

Fazit

Mit einem sehr offenen Verhältnis, Transparenz in der Projektdurchführung durch wöchentliche Statusmeeting und definierten Kommunikationswegen konnte eine gute Zusammenarbeit der Mitarbeiter von Mercedes-Benz Consulting und Qytera hergestellt werden. Somit war in knapp einem Monat von Projektvergabe bis -abschluss eine zügige Umsetzung gelungen und die Ziele erreicht worden. Aus den Protokollen ließen sich Aussagen über die Zuverlässigkeit der LEXI LMS-Plattform ableiten.

Verwendete Technologien

  • JMeter
  • AWS EC2
  • Terraform
  • Vagrant

Ansprechpartner

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Wilson Campero
Telefon: +49-6196400848

Kontaktformular

 

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