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Lasttests unter Einbeziehung von Warteschlangenmodellen

Lasttests können mehr als nur Stresstests sein, die die Grenzen eines Systems untersuchen.

Nach einer Abgrenzung der Begriffe werden wir uns unter Einbeziehung von etwas Theorie über Warteschlangenmodelle anschauen, wie wir realistische Lasten modellieren können.

Dafür nutzen wir Locust in Verbindung mit einem einfachen (REST-)Server. Locust ist ein in Python geschriebenes Lasttest-Tool, das einfache bis hochkomplexe Lasttestszenarien unterstützt.
Das gewünschte Verhalten wird in regulärem Python-Code beschrieben und ist somit nahezu beliebig konfigurierbar. Einige dieser Möglichkeiten werden wir hier exemplarisch kennenlernen.

Des Weiteren ist es möglich, abhängig von den Antworten des Systems das Verhalten der Agenten zu modifizieren.
In diesem Zusammenhang geht es insbesondere um die Modellierung von verschiedenen Usertypen mit unterschiedlichen Interaktionsmustern sowie der Berücksichtigung etwa von tageszeitabhängigen Lastspitzen.

Zum Abschluss werden wir uns noch anschauen, wie sich eine Applikation mit einem festen Benutzerkreis (z.B. einer Call-Center-Applikation) von einer (echten) Internet-Anwendung mit potenziell unbeschränktem Benutzerkreis in der Modellierung der Lasttests unterscheiden kann.

Vorkenntnisse

  • Etwas Programmiererfahrung und den Wunsch, etwas Neues kennenzulernen

Lernziele

  • Unterscheidung von Last- und Stresstest
  • Modellierung verschiedener Usertypen
  • Modellierung von zeitabhängigen Lastspitzen
  • Modellierung von Lastszenarien unter Einbeziehung von einfachen Warteschlangenmodellen

Speaker

 

Kai Gellien
Kai Gellien ist Senior IT-Consultant bei der GFT. Seine Schwerpunkte sind agile Methoden, objektorientierte und funktionale Softwareentwicklung sowie Projektinfrastruktur.

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