In quale momento va implementato il test di performance e quali vantaggi può generare a seconda degli obiettivi di business? Risponde UNGUESS
Il 68% delle organizzazioni afferma di condurre test di performance1, ma, molto spesso, la scarsa cultura su questa disciplina porta a confondere test sporadici con attività più strutturate di analisi prestazionale.
Partiamo quindi dall’inizio, cosa sono i performance test? Nel contesto dello sviluppo software moderno, il performance test rappresenta un elemento fondamentale del ciclo di vita di un prodotto, utile per identificare e risolvere i problemi di performance prima del rilascio in produzione. I test di performance non sono solo un modo per individuare potenziali colli di bottiglia e ottimizzare le prestazioni, ma sono anche un’arma essenziale per prevenire costosi disservizi in produzione, capaci di compromettere la reputazione dell’azienda e generare significative perdite finanziarie.
Il performance test può essere utilizzato prima del rilascio di una nuova versione di un prodotto web, dopo modifiche significative al sistema o regolarmente durante il suo sviluppo. In sintesi, i performance test sono fondamentali per assicurare che un’applicazione o un sistema sia veloce, stabile e in grado di gestire il carico di lavoro previsto.
Ma in quale momento va implementato il performance test e quali vantaggi può generare a seconda degli obiettivi di business? UNGUESS (unguess.io/it/), la prima piattaforma in Italia a utilizzare la metodologia del crowdtesting per effettuare test da cui ottenere feedback rilevanti ed efficaci provenienti da una community di utenti reali, ha cercato di rispondere a questa domanda, grazie anche al supporto di Akamas (akamas.io/), tecnologia software di ottimizzazione automatica di sistemi IT, in un White Paper intitolato “Passato, presente e futuro del Performance Test, disponibile in download a questo link.
“Sono stato molto felice quando gli amici di UNGUESS ci hanno proposto questa collaborazione” ha commentato Luca Forni, CEO di Akamas “Questo documento ha permesso di condividere la nostra esperienza ventennale su queste tematiche. Rimango convinto che, mentre l’approccio metodologico rimane valido nel tempo e deve essere basato su una solida analisi dei dati, oggi possiamo migliorare l’efficacia delle attività di Performance Engineering grazie a nuove tecnologie e strumenti come l’IA”.
Ecco un estratto in cui vengono presentati i più comuni casi d’uso:
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Valutazione della velocità: gli utenti si aspettano che le pagine web siano rapide e reattive nei tempi di caricamento, se questi sono troppo lunghi la conseguenza è che le persone potrebbero abbandonare il sito. Uno dei primi compiti del performance test è quindi quello di identificare e risolvere i bottleneck, ovvero le componenti di sistema che rallentano tutte le altre funzionalità, perché vecchie o di potenza non adeguata.
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Esaminare la scalabilità: la scalabilità è un aspetto essenziale per garantire che un sistema possa gestire un numero crescente di transazioni senza compromettere le prestazioni. I test di scalabilità aiutano a capire come il sistema risponde quando si aggiungono nuove componenti, come CPU o memoria, e quanto quest’ultimo può crescere prima di raggiungere i limiti operativi.
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Testare la stabilità: i test di stabilità verificano che il sistema possa operare senza problemi per lunghi periodi sotto carico costante, intervenendo su potenziali problemi di degrado delle prestazioni o memory leak (perdita o fuoriuscita di memoria) che potrebbero emergere solo dopo un uso prolungato. Garantire la stabilità del sistema è fondamentale per evitare interruzioni del servizio, specialmente durante eventi di alto traffico.
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Gestire i picchi di carico: i test di stress e di picco valutano come il sistema si comporta durante improvvisi aumenti di carico, ad esempio, durante il lancio di un prodotto o una campagna di marketing. Questa tipologia di test aiuta a determinare i limiti del sistema e le sue capacità di recupero dopo il superamento degli stessi, permettendo di implementare misure dedicate a prevenire crash e tempi di disservizio o inattività.
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Ottimizzazione delle risorse: i performance test sono in grado di rivelare inefficienze nell’uso delle risorse, permettendo di ottimizzare l’infrastruttura IT per migliorare le prestazioni e aiutare a ridurre i costi operativi, rendendo l’applicazione più efficiente.
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Conformità alle specifiche di servizio: per le aziende e organizzazioni è fondamentale garantire che il sistema rispetti i livelli di servizio stabiliti, detti anche SLA, (a livello di cliente, a livello di servizio e multilivello). Attraverso test regolari di performance è possibile monitorare le prestazioni del sistema e assicurarsi che rimangano entro i parametri stabiliti.
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Test di non regressione prestazionale: ogni volta che vengono aggiunte nuove funzionalità o aggiornamenti, è bene eseguire performance test per assicurarsi che questi cambiamenti non compromettano le prestazioni esistenti. Questa tipologia di test aiuta a mantenere la qualità del servizio e a garantire che le nuove funzionalità siano in grado di operare come previsto.
“Le aziende si affidano sempre più a software robusti e performanti per fornire un’esperienza utente ottimale e garantire la competitività sul mercato. Grazie ai performance test, in particolare, è possibile creare un software affidabile, scalabile e pronto per affrontare le sfide del futuro. Inoltre, l’utilizzo dell’IA dell’automazione sta supportando la creazione di scenari di test sempre più in linea con il comportamento reale degli utenti, oltre ad aiutare nella preparazione di set di dati sintetici e nell’analisi delle cause principali dei problemi di performance. L’AI è da poco utilizzata anche per il tuning automatico dei sistemi, permettendo di ottimizzare le prestazioni o l’utilizzo di risorse e costi senza intervento umano diretto” afferma Edoardo Vannutelli, Testing Automation Senior Manager e co-founder di UNGUESS.