Одним из типов нефункциональных требований и являются требования к производительности. Мы в Авито постоянно мониторим метрики веб-версии и перформанс-метрики приложений. Все https://deveducation.com/ перечисленные выше метрики мы считаем в каждом A/B-тесте. Мы изучаем, как низкие показатели перформанса влияют на продуктовые метрики и ищем диапазоны, за которые нельзя выходить. Например, исследовали, как скорость загрузки выдачи влияет на конверсию из поиска в просмотр объявления. Инструмент нагрузочного тестирования с открытым исходным кодом ориентирован в первую очередь на разработчиков.
ELMA365 CRM – система автоматизации и управления бизнес процессами
Однако сомневаюсь, что встречали нормальное распределение в реальной жизни. Для таких бизнесов, как банки, тестирование производительности застройщики и ретейл, также важноотслеживать динамику роста трафика в офлайн-точки. Как правило, рост посещенийкоррелируется с запуском больших медийных флайтов. Однако из-за различий всредах возникают сложности с определением цепочки рекламных касаний, которыеприводят клиента в офлайн. Не забывайте думать при анализе ваших данных, и тогда вы сможете грамотно проанализировать ваши перформанс-распределения. Я подготовил для вас подборку из нескольких книжек, с которых можно начать вникать в данную дисциплину.
Среднее арифметическое vs. медиана
Как говорят иные отважные люди, «от dev до prod — всего один шаг». Люди опытные добавляют, что шаг этот называется «тестирование», причём самое разнообразное, и нам просто нет смысла им не верить. Я не встречал учебных заведений, где конкретно обучают этой Покрытие кода специальности. Как один из вариантов, наиболее близкое к профессии образование дают, например, в БГУИР на КСиСе, специальность «Вычислительные машины, системы и сети».
Инструменты для тестирования продуктивности
- Оперативная локализация проблем производительности, наблюдаемых в промышленной эксплуатации.
- Она измеряется от создания экрана до полной отрисовки контента на нём.
- Возможно, у некоторых из вас появилось желание всё-таки углубиться в данную тему и почитать умные книжки.
- Для многих клиент-серверных проектов важно смотреть не только на медианное время, но и на процентили.
- Действительно понять, как нужно что-то делать, можно только путём проб и ошибок.
Также нужно уметь детектировать мультимодальность, чтобы для распределений с несколькими модами использовать особые подходы. Далее нужно аппроксимировать хвост, на основе имеющихся данных. Для этого в пакете есть функция fitgpd, которая поддерживает сразу 10 разных методов аппроксимации. Для выбора этой точки в пакете есть сразу пять разных функций. Но эти функции не выдают оптимальную точку, они строят графики, по которым точку нужно будет выбрать в ручном режиме. А пакетов таких есть очень много, все они довольно разные.
В данном случае хочется представить два примерно одинаковых нормальных распределения. Распределение для метода А будет немного правее, так как среднее значение замеров у него больше. Таким образом, Ося — намного более квалифицированный интуитивный перформанс-инженер, чем я. К счастью, её логику принятия решений удалось аппроксимировать монеткой. Такой подход позволяет значительно улучшить качество анализа. На эту тему написано большое количество статей, но я решил для верности провести собственный эксперимент.
Еще мы можем рассмотреть децили, которые делят распределение на десять равных частей. Действительно, если 29% выборки составляют экстремальные выбросы, то это уже не совсем выбросы, это отдельная группа замеров, которую нужно отдельно изучать и описывать. Мы можем произвольно менять половину чисел в выборке без изменения значения медианы. Другое дело — медиана, которая по определению разделяет распределения на две равные части.
Для этого напишем простой самопальный бенчмарк на C#, который работает с диском. Я намеренно не стал использовать специальные библиотеки для бенчмаркинга, чтобы посмотреть на настоящие честные сырые данные. Давайте посмотрим как выглядят типичные перформанс-распределения из реальной жизни. Казалось бы, статистика существует уже давно, все нужные формулы уже явно придуманы, нужно их просто взять и реализовать. Увы, на деле основная часть классического матстата нам не очень подходит. И сегодня мы будем обсуждать, почему так и что с этим делать.
Еще один фактор — разработчики часто с затруднением оценивают трудозатраты на перформанс-тестинг или вообще стараются делегировать эту задачу на других специалистов. Ну и, конечно, бизнес не всегда видит ценность в таком тестировании и хочет просто сэкономить. В случае же стресс-тестирования «красный» тест необязательно может означать, что есть какие-то проблемы. Возможно, просто наше приложение не рассчитано на такую нагрузку. Следовательно, бросать все и чинить прямо сейчас не надо.
Мы уже несколько месяцев гоняем RqqPelt в Rider на наших наборах тестов и он показывает очень хорошие результаты. Надо признаться, что есть небольшой процент false positives, но зато мы ещё ни разу не пропустили ни одной важной разладки. Для маленьких выборок у функции сдвига нужно откидывать крайние значения, чтобы получить воспроизводимый результат. Для точек функции сдвига можно также оценивать доверительные интервалы, для расчёта которых тоже есть разные способы. Например, можно использовать обычный бутстрап, чтобы улучшить точность оценок.
Один из таких алгоритмов как раз используется в BenchmarkDotNet. Константа зависит от размера выборки и от квантильной оценки, которую мы используем для расчета медианы. Одним из самых популярных способов заменить стандартное отклонение является медианной абсолютное отклонение. Стандартное отклонение — одна из самых популярных оценок вариации. Она оценивает квантили с самого начала потока и никогда ничего не забывает. А на практике чаще хочется иметь именно скользящие оценки, которые учитывают только последние n элементов или около того.
Автор рассказывает историю о том, как 1985 году общественности анонсировали существование дыр в озоновом слое. Однако, данные, которые позволили это сделать, были в наличии уже несколько лет. В алгоритме анализа данных ребята решили не учитывать выбросы. Видим слишком низкое значение — убираем его из рассмотрения, чтобы наши средние характеристики не портились. Но если выкидывать из рассмотрения аномальные значения, то обнаруживать аномалии резко становится сложнее. Аналогичная ситуация имеет место быть в мире перформанс‑замеров.
Понять, как правильно использовать измеренные метрики и извлечь из них максимум пользы, — не такая уж и простая задача. Когда вы читаете характеристики разных методов, то помните, что чаще всего эти характеристики асимптотические, т.к. А в перформанс-анализе мы можем записывать максимальную нагрузку на сервер каждый месяц, чтобы предсказать нагрузку, к которой нам стоит подготовиться перед черной пятницей. Или можем записывать ежедневную максимальную продолжительность некоторого интеграционного теста, чтобы превратить его в надежный перформанс-тест. Если нам важна консистентность, то мы можем построить график плотности прямо на квантильных оценках. Лучше всего для этой цели подходит оценка Харрела-Дэвиса, т.к.
Если мы в таком распределении попробуем посчитать среднее арифметическое, то получим довольно большое число, которые язык не поворачивается называть средним. Во-вторых, очень сложно нормально оценить реальные характеристики таких подходов и построить предсказуемую модель анализа. Тут может появиться желание сделать более адаптивный подход. Если среднее арифметическое портится от выбросов, то, может, нам просто найти эти выбросы и выбросить их из выборки?
Figma — один из наиболее востребованных инструментов для создания интерфейсов и прототипов в сфере веб-дизайна и разработки мобильных приложени… Для работы с тест-программами потребуется помощь разработчиков, исключение – Boomq.io, где тестирование доступно пользователям без подготовки. Развивать бизнес, имея нестабильно работающий сайт, – невозможно. Специалисты рекомендуют проводить перформанс тест как минимум один раз в течение месяца.
Основная цель тестирования клиентской части состоит в измерении времени, необходимого браузеру для загрузки HTML-страницы. Наиболее важными показателями здесь являются количество загружаемых данных, их объем, а также количество выполненных запросов. Если вы работаете над какой-то оптимизацией в одиночку, то вам может быть сложно написать на неё нормальные бенчмарки. В обычном тестировании считается нормальным, что один человек пишет код, а другой его тестирует.
В 1978 году Мэритц и Джэррэт показали, что можно рассчитать стандартную квантильную ошибку как квадратный корень из разницы второго момента и квадрата первого момента. Таким образом, мы для каждой порядковой статистики определяем вероятность W, с которой эта статистика и является искомым квантилем. Далее строится что‑то вроде математического ожидания по всем порядковым статистикам, что и дает нам итоговую квантильную оценку.