Préparation des Systèmes aux Surcharges : L’Importance des Tests de Pointe
Les tests de pointe constituent une méthode efficace pour préparer les systèmes informatiques à des afflux soudains d’activité, tels que des pics de trafic web massifs qui pourraient potentiellement les mettre hors service.
Ces tests permettent de déterminer avec précision le comportement d’un système face à une forte demande. Ils révèlent notamment si le système risque de planter, de ralentir, et évaluent le temps nécessaire pour qu’il retrouve son fonctionnement normal. Les entreprises intègrent régulièrement les tests de pointe dans leurs procédures d’évaluation des applications afin d’identifier les faiblesses de leurs environnements de production.
L’analyse des résultats obtenus fournit aux développeurs des informations précieuses sur les points de rupture et les moments où l’application rencontre des difficultés, ainsi que sur les outils nécessaires pour optimiser les performances.
Dans le cadre du cycle de développement logiciel (SDLC), les tests de pointe ciblent les aspects essentiels des logiciels tels que la vitesse, la fiabilité et la capacité d’adaptation. Cet article explore les tests de pointe, en expliquant leur utilité, leur fonctionnement et leurs avantages. Nous aborderons également certains outils permettant de les mettre en œuvre en toute simplicité.
Qu’est-ce que le test de pointe ?
Le test de pointe fait partie des méthodes de test de performance qui consistent à soumettre une application ou un site web à des variations brutales de charge. Par exemple, le nombre de requêtes peut être augmenté jusqu’à des niveaux critiques, puis diminué, tout en effectuant des mesures continues afin d’évaluer les performances du système.
Contrairement aux tests de charge, qui appliquent une pression constante au système, les tests de pointe se distinguent par leur flexibilité. Ainsi, on peut avoir mille requêtes en une minute, puis le double la minute suivante, et ainsi de suite. Cependant, les tests de pointe sont toujours exécutés dans des environnements de test, ce qui préserve le bon fonctionnement de l’application principale.
Étant donné que les applications du monde réel ne génèrent pas un trafic constant, les tests de pointe permettent de détecter les points de blocage, les problèmes d’évolutivité et la manière dont le système se remet d’une surcharge. Dans un contexte commercial, ils permettent de se préparer à des événements tels que les ventes flash importantes, les inscriptions massives à des événements publics, les collaborations avec des influenceurs dans le cadre de campagnes marketing ou la gestion de produits en édition limitée.
Ils attestent de la capacité de votre système à gérer efficacement les pics de trafic et s’avèrent particulièrement utiles pour les entreprises traitant des volumes importants de transactions, comme les ventes et les inscriptions. Ces tests contribuent à maintenir une expérience utilisateur positive tout en renforçant la fiabilité du système.
Les tests de pointe présentent de nombreux avantages, notamment la possibilité de déterminer l’impact de pics inattendus sur les utilisateurs, d’identifier les limites qu’une application peut supporter au-delà de sa capacité nominale, et de permettre aux développeurs d’éradiquer les défaillances logicielles lorsque les charges utilisateur dépassent les seuils maximaux.
Tests de pointe versus autres types de tests de performance
Dans le domaine des tests de performance, le test de pointe est une sous-catégorie et une variante d’autres évaluations telles que les tests de charge, de stress et d’endurance. Les tests de charge servent à évaluer les performances d’un système sous une charge définie à l’avance.
Pour vérifier l’évolutivité linéaire au moyen de tests de charge, les performances d’une application ne devraient pas être affectées par l’augmentation du nombre d’utilisateurs. L’évolutivité est évaluée en analysant les réponses du serveur lors de la soumission de formulaires par le navigateur, en identifiant les variations de performances au fil du temps, en testant les fonctionnalités qui échouent sous de fortes charges, et en détectant les problèmes de latence réseau dans les fonctions des applications web.
Les tests de résistance, quant à eux, utilisent des charges élevées pour analyser la réponse de l’application, identifier les fonctions qui échouent, suivre le comportement des formulaires et des liens, et observer le fonctionnement de l’application après une panne de système ou de composants.
Ainsi, les tests de résistance évaluent la réaction du système face à des conditions proches de la rupture. Les tests d’immersion (ou tests d’endurance) consistent à observer les performances d’un système sur une période prolongée. Ils permettent de détecter des problèmes tels que les fuites de mémoire et autres faiblesses des performances, notamment par le biais de l’analyse de l’utilisation de la mémoire.
Comment fonctionnent les tests de pointe
Le processus de test de pointe peut être divisé en trois étapes principales. La première est la simulation de charge, qui consiste à générer des pics d’activité des utilisateurs par une augmentation progressive de l’activité ou du nombre de requêtes. La deuxième étape est la collecte de données, qui consiste à mesurer des indicateurs de performance tels que les temps de réponse, l’utilisation des ressources de charge et les taux d’erreur. Enfin, l’analyse des données recueillies permet d’évaluer la manière dont le système gère l’augmentation de la charge.
Compte tenu de la nature séquentielle du processus, il est important de parcourir toutes les étapes pour obtenir des résultats de qualité. Commencez par configurer un environnement de test adapté aux besoins spécifiques de votre entreprise. Cela garantit également que l’environnement réel n’est pas affecté lors de l’exécution du test de pointe.
Ensuite, déterminez la charge maximale que l’application peut supporter simultanément. Augmentez la charge brutalement jusqu’à ce maximum, en utilisant des outils de tests de performances web. Une fois la charge maximale atteinte, analysez les performances du système et vérifiez s’il survit ou non.
Puis, réduisez rapidement la charge à zéro ou au minimum. Analysez le comportement du système face à cette diminution de charge, en observant notamment s’il plante ou non. Enfin, analysez le graphique des performances.
L’augmentation et la diminution instantanée de la charge du système génèrent un pic. Ce pic est ensuite analysé pour suivre diverses mesures, telles que les échecs, le temps nécessaire et le nombre d’utilisateurs virtuels. En suivant ces étapes, les ingénieurs de test peuvent identifier les erreurs d’une application et les signaler aux développeurs, qui pourront les corriger.
Types de tests de pointe
Les tests de pointe peuvent prendre différentes formes. Voici un aperçu des principaux types :
- Test de pointe positif – Ce type de test évalue la manière dont un système gère un afflux soudain de trafic, par exemple suite à une campagne marketing réussie.
- Test de pointe négatif – Il permet de mesurer la résilience d’un système face à des événements indésirables soudains, tels que les attaques DDoS ou le smurfing.
- Test de pointe constant – Ici, le serveur est soumis à une charge importante pendant une courte période à intervalles réguliers. Les pics de charge sont de hauteur identique, la charge étant constante.
- Test de pointe intensifié – Dans ce cas, la charge du serveur est augmentée progressivement à intervalles réguliers. Le temps de réponse est mesuré pour chaque pic afin d’analyser son écart par rapport au temps de réponse de référence.
- Test de pics aléatoires – Les pics de charge et leurs intervalles sont aléatoires. Ce type de test est particulièrement adapté aux applications qui connaissent des variations fréquentes de trafic en production.
La plupart des outils de test de performance peuvent être utilisés pour les tests de pointe. Voici cependant une sélection des outils les plus couramment employés. Ils sont préférés pour leur spécificité, mais l’ordre de présentation est arbitraire.
#1. Blazemeter
Blazemeter est une plateforme de tests continus complète, adaptée à divers scénarios tels que les tests de pointe, la surveillance d’API, les tests fonctionnels, les services fictifs et les données.
BlazeMeter permet de réaliser des tests massifs directement depuis l’IDE (environnement de développement intégré) pour les tests de charge et de performance. Cela explique pourquoi il a été utilisé à l’échelle mondiale pour préparer des applications de diffusion sportive à des millions de personnes.
En ce qui concerne la surveillance d’API, BlazeMeter permet de créer et d’exécuter des tests en quelques minutes sans compromettre la qualité. Il informe également des problèmes potentiels liés au trafic API avant qu’ils n’affectent de manière significative les utilisateurs finaux.
Parmi ses dernières fonctionnalités, Blaze exploite l’intelligence artificielle (IA), ce qui accélère les tests. Vous pouvez demander une démo pour découvrir des fonctionnalités telles que le profileur basé sur l’IA, qui permet d’identifier de manière robuste les données codées en dur et de générer automatiquement des données à partir de listes prédéfinies. Citons également la création de données de test basée sur l’IA, qui simplifie la génération de données en convertissant du texte en données de test, et les tests de chaos, qui renforcent la résilience du système en utilisant des données de test basées sur l’IA pour identifier les vulnérabilités.
#2. Apache JMeter
Apache JMeter est un logiciel de test d’automatisation open source. Il a été initialement conçu pour tester le comportement fonctionnel et quantifier les performances des applications web. Le framework peut être utilisé pour tester des applications statiques et dynamiques.
Il est possible de simuler des charges importantes (et des groupes) de serveurs, ainsi que de tester des objets et des réseaux dans des conditions de charge variables. Bien qu’il ressemble à un navigateur, JMeter n’en est pas un. Cela signifie qu’il n’effectue pas des opérations de navigateur, telles que le rendu HTML ou l’exécution de JavaScript. Toutefois, il est possible d’étendre ses fonctionnalités pour restituer la sortie HTML en utilisant le Postprocesseur JSR223 ou le JSSR Sampler, qui permettent d’exécuter du code JavaScript personnalisé après les requêtes.
JMeter possède de nombreuses fonctionnalités, notamment le test de la charge et des performances de divers types d’applications, de serveurs et de protocoles, tels que Web – HTTP, services SOAP/REST, bases de données, e-mails et objets Java. Il est hautement extensible et s’intègre facilement à la ligne de commande pour tous les systèmes d’exploitation compatibles avec Java.
Une des fonctionnalités importantes de JMeter est sa capacité de corrélation aisée, qui s’effectue par l’extraction de données à partir de formats populaires tels que JSON, XML, HTML et d’autres formats textuels. Voici un guide de démarrage rapide sur l’utilisation d’Apache JMeter.
#3. Locust
Locust est un outil de test de charge open source, évolutif et scriptable. Contrairement à d’autres outils qui sont limités par une interface utilisateur (UI), un langage spécifique ou des fichiers XML volumineux, Locust utilise du code brut ; il s’appuie sur les constructions classiques du langage de programmation Python.
En exécutant chaque utilisateur dans un greenlet (un processus léger), Locust permet d’écrire des tests de manière similaire à la rédaction de code bloc, au lieu d’utiliser des rappels ou d’autres mécanismes.
De plus, Locust est basé sur les événements (en utilisant gevent) et permet à un seul processus de gérer des milliers d’utilisateurs simultanés. Cela facilite l’exécution de tests de charge sur plusieurs machines.
Son interface utilisateur web est optionnelle, ce qui facilite son utilisation dans le pipeline CI/CD (intégration continue/déploiement continu). Elle permet de visualiser la progression des tests et les variations de charge. Bien que Locust fonctionne nativement avec les sites web et les services, il peut être utilisé avec n’importe quel protocole. Pour cela, il suffit d’écrire un client pour votre cas d’utilisation spécifique, ou d’explorer certaines des solutions créées par la communauté.
Avantages des tests de pointe
Les tests de pointe présentent de nombreux avantages. En identifiant les problèmes de manière proactive, vous pouvez éliminer tous les obstacles aux performances avant qu’ils ne deviennent des problèmes critiques. Les tests de pointe contribuent notamment à la fiabilité des logiciels en garantissant la stabilité du système face à des événements imprévisibles.
En ce qui concerne l’expérience utilisateur, les tests de pointe évitent les temps d’arrêt ainsi que les coûts financiers et de réputation associés. Les utilisateurs s’attendent à ce que votre site et vos applications soient pleinement fonctionnels en cas de pics de trafic, qu’il s’agisse de campagnes marketing ou de lancements de ventes comme le Black Friday.
Les tests de pointe permettent d’évaluer la robustesse de votre logiciel, de le préparer à des cas d’utilisation réels et de le protéger contre les pannes. La pérennité des logiciels peut être assurée grâce aux tests de pointe.
Des tests de pointe réussis révéleront des scénarios de défaillance non couverts par les procédures de test standard. Ils permettent d’optimiser les performances des logiciels en corrigeant tous les problèmes de performance et en les transformant en un produit de qualité offrant une expérience utilisateur fluide.
Limites des tests de pointe
Il est également important de mentionner les inconvénients des tests de pointe. La nécessité d’exécuter ces tests dans un environnement spécifique (environnement de test) impose de définir des conditions de test particulières, ce qui peut rendre le processus plus coûteux. Cette complexité est due à l’intensité en ressources du processus. La gestion de procédures complexes nécessite l’expertise d’ingénieurs en test logiciel.
Lors de l’exécution des tests, il est possible que votre application ralentisse, se dégrade ou s’arrête complètement. Contrairement à d’autres types de tests de performance, les tests de pointe peuvent être chronophages. De plus, il peut s’avérer difficile de simuler des pics précis tels qu’ils se produisent dans le monde réel.
Bonnes pratiques pour les tests de pointe
Comme nous l’avons vu, les tests de pointe jouent un rôle essentiel dans les tests de performance, en améliorant la résilience et la fiabilité des applications web en cas de fortes charges. L’utilisation de pics de trafic brusques et inattendus aide les développeurs à identifier et à atténuer les problèmes de performance, garantissant ainsi une expérience utilisateur positive et la stabilité du système.
Si votre organisation a besoin de tests de pointe, il est essentiel de définir des objectifs et des références de test clairs, qui doivent être réalistes. En effet, aucune application web ne peut gérer un trafic illimité, s’adapter automatiquement et instantanément à l’infini, ou récupérer immédiatement d’un pic. Des objectifs bien définis permettront de déterminer les indicateurs de performance à suivre, tels que :
- Temps de réponse – Le temps que met une application à traiter une requête.
- Réponses d’erreur – Le nombre de réponses générant des erreurs.
- Débit – Le nombre d’enregistrements ou de transactions par seconde.
- Utilisation des ressources – La manière dont le logiciel utilise l’unité centrale de traitement (CPU) et la mémoire.
Si les indicateurs de performance ci-dessus figurent dans votre liste de suivi, vous pourriez vous poser plusieurs questions, notamment :
- Combien d’utilisateurs mon application doit-elle pouvoir gérer ?
- À quels niveaux de latence dois-je m’attendre pour mes utilisateurs ?
- Dans quelle mesure le processeur et la mémoire sont-ils utilisés ?
- Combien d’erreurs se produisent ?
- Combien de temps faut-il à l’application pour se remettre d’un pic ?
En ce qui concerne les objectifs, il est conseillé de limiter vos tests à des conditions réalistes, ce qui permet de réduire les coûts. La gestion d’un trafic massif à grande vitesse est un processus complexe et coûteux. Il est parfois nécessaire d’ajuster l’architecture, de remplacer ou de modifier les modèles de données, ou encore de modifier la logique métier et les modèles opérationnels de base.
Il est également important de comprendre le parcours utilisateur. Il y a une grande différence entre avoir des milliers d’utilisateurs sur votre page de destination et le même nombre d’utilisateurs naviguant sur un site de commerce électronique au moment où ils effectuent des achats. La compréhension de la manière dont les utilisateurs interagissent avec votre logiciel permet d’orienter les requêtes vers et depuis le serveur, ce qui facilite la mise en œuvre des tests de pointe. Cela permet également de choisir les bons outils de test de pointe, d’exécuter les tests, d’éliminer les blocages en termes de performances et de répéter le processus afin de répondre aux besoins spécifiés.
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