Leitfaden für Entwickler
08.08.2023, 12:05 Uhr
Best Practices für Leistungstests
Software-Ingenieur Andrew Vineyard und David Lee stellen Best Practices für Leistungstests vor und vermitteln einen Leitfaden für Entwickler
Ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit von Entwicklern, ist es, die Skalierbarkeit des Systems zu prüfen und zu dokumentieren, um die Zuverlässigkeit in Spitzenzeiten zu gewährleisten. In diesem Artikel auf den Microsoft devblogs vermitteln Software-Ingenieur Andrew Vineyard und David Lee ihren wichtigsten Erkenntnissen zum Thema Leistungstests:
Die frühzeitige Auswahl eines Performance Engineers kann den Prozess rationalisieren und helfen, dessen Fachwissen effektiv zu nutzen. Der Performance Engineer muss eng mit dem Entwicklungsteam zusammenarbeiten, um die richtigen Konfigurationsdaten zu generieren.
Das Verständnis des Application Performance Monitoring (APM) Tools ist entscheidend. Wenn man weiß, wie man Protokolle filtert und gruppiert, und wenn man den Arbeitsbereich des Tools kennt, kann man viel Zeit sparen und potenzielle Fehler vermeiden.
Eine eigene Leistungsumgebung ist notwendig. Eine gemeinsam genutzte Umgebung kann zu Problemen im Zusammenhang mit der Versionskontrolle und dem Risiko ungenauer Testergebnisse führen.
Häufige und frühzeitige Tests können dazu beitragen, Leistungsprobleme früher zu erkennen, so dass sie frühzeitig behoben werden können. Regelmäßige einfache Leistungstests, die von den Entwicklern in ihrer lokalen Umgebung durchgeführt werden, können viel Zeit und Mühe sparen.
Das Einbeziehen anderer Best Practices, wie etwa die weitestgehende Automatisierung, die klare Trennung von Protokollen, das Erstellen von Metriken auf Leistungsebene und das Aufrechterhalten der End-to-End-Transparenz von Protokollen und Metriken, kann den Leistungstestprozess ebenfalls erheblich verbessern.
Schließlich sollte man nicht vergessen, dass Leistungstests ein iterativer Prozess sind. Er erfordert eine kontinuierliche Feedbackschleife, ständiges Lernen und Verbesserungen. Es geht nicht nur um die Durchführung der Tests, sondern auch darum, die Ergebnisse zu verstehen und darauf zu reagieren, um ein skalierbares, zuverlässiges und effizientes System zu liefern.