33、云环境下软件性能测试的负载模拟与框架搭建

云环境下软件性能测试的负载模拟与框架搭建

在当今数字化时代，软件性能测试对于确保企业系统的稳定性和可靠性至关重要。云技术的发展为软件性能测试带来了新的机遇和挑战，通过云基础设施和基于云的负载测试工具，企业可以更高效地进行性能测试。

1. 云服务器提供商负载模拟的关键考虑因素

云服务器提供商在负载模拟方面有一些关键的数据点和假设，如下表所示：
| 编号 | 数据点和假设 |
| — | — |
| 1 | Azure 计算费率为 0.48 美元/小时，加上 10%用于存储、数据传输等的额外费用，总计 0.53 美元/小时 |
| 2 | 虚拟机（8GB RAM，4 核 CPU）的近似月租金为 144 美元/台 |
| 3 | 假设每月进行 1 周的测试执行，一年进行 4 个月的测试 |

基于云的负载测试工具具有多种优势，主要体现在以下几个方面：
- 规模和弹性 ：能够模拟高负载量，并根据测试周期和场景灵活调整资源的规模。例如，在性能测试中，某些高使用量的用例可能需要在特定间隔使用大量测试服务器来模拟负载。使用基于云的负载测试工具可以根据测试场景轻松扩展或缩减资源，并且可以按需或即时获取资源，有助于优化基础设施成本。
- 自配置 ：提供管理控制台，测试管理员可以根据基础设施计划配置测试环境。通过用户友好的门户，抽象了云使用的技术复杂性和配置所需的额外知识。用户可以从配置门户中选择虚拟机的大小、数量和其他可用配置，以在云中设置测试基础设施。与传统系统相比，基于云的测试工具配置测试基础设施的速度更快，传统系统可能需要数周时间进行采购和内部流程，而云环境下可能只需几分钟。
- 按需付费 ：根据需要配置测试基础设施，并仅为测试执行期间付费，这对于优化基础设施成本至关重要。基于云的负载测试工具根据虚拟机大小、数量、地理分布、网络带宽、安全需求和存储使用等参数提供各种收费和计费选项。与传统测试基础设施相比，云环境下可以避免在整个测试周期保留物理测试服务器，从而节省大量基础设施成本。

2. 企业选择云测试工具的关键特征

大多数企业在使用基于云的测试工具时，会关注以下关键特征：
- 现有基础设施与云提供商的集成便利性。
- 测试服务器和测试应用的配置和部署便利性，同时要考虑在云中解决功能异常的难度。
- 数据完整性、安全性和拓扑结构应保持一致。
- 无论应用程序是托管在企业内部还是云中，端到端的用户交互体验应相同。
- 应用程序在企业内部和云中托管时的性能应相同。
- 能够模拟跨地理区域的用户负载。
- 能够在云中托管被测应用程序（AUT）以及负载测试应用程序。

3. 云测试平台的主要服务提供商

在云测试领域，有许多主要的服务提供商，各有其特点和优势：
- Keynote ：提供企业和移动应用的按需性能监控服务，集成了应用程序生命周期管理、测试和 QA 平台，提供端到端的服务质量和性能监控解决方案。
- BlazeMeter ：基于开源测试工具 JMeter 构建，是一种自助式负载测试解决方案，适用于对网站进行高容量负载测试，并提供服务部署以高效测试复杂、丰富的应用程序。
- SOASTA ：作为云按需服务通过虚拟资源提供，拥有统一的集成平台，涵盖设计、监控和报告功能，提供实时业务智能以进行性能管理，易于融入迭代式软件开发生命周期。
- LoadStorm ：允许与软件开发生命周期（SDLC）和应用程序紧密集成，通过模拟大量 Web 负载，让开发人员创建负载计划并生成并发用户以模拟负载。

此外，还有许多其他云服务提供商，如 VMLogic、Skytap、HP LoadRunner 等。这些云服务提供商需要解决的关键考虑因素包括：
- 按需测试服务
- 跨浏览器支持
- 基于脚本的测试执行
- 与开发周期的集成
- 实时监控和报告
- 功能测试支持
- 与其他产品或 API 的集成
- 服务成本

4. 自定义负载模拟框架的优势

负载模拟在端到端测试中起着关键作用，是压力测试、性能测试、基准测试和产品认证的重要组成部分。自定义负载模拟框架具有以下优势：
- 节省测试成本和加快上市时间
- 时间节省 ：利用公共云服务提供商的 API 开发框架组件，如配置引擎、监控和存储，可加快框架开发速度。框架建立后，通过配置门户设置测试基础设施可大大缩短整体测试生命周期。将所需的测试软件和工具打包到虚拟机映像中，可大幅减少测试环境设置时间。
- 成本节省 ：仅为使用的资源付费，即仅在负载测试期间产生基础设施成本。框架的配置门户可按需配置和取消配置测试基础设施，计费仅基于实际使用基础设施组件的时长。
- 人力节省 ：自动化配置、可配置工具和实用程序可节省大量采购和设置基础设施的人力。报告功能，如测试结果报告的整合和测试基础设施的监控，可减少大量手动干预。
- 提高测试效率 ：利用云基础设施有助于在不同地理区域模拟“与生产环境相同”的负载生成。选择合适的框架组件和负载测试工具可以灵活控制各种测试参数，如测试用户配置文件、网络带宽和测试用例组合，从而实现“万无一失”的测试，确保目标企业系统的高质量。
- 利用现有投资和技能 ：在开发自定义测试框架时，考虑现有的负载测试工具和企业测试基础设施路线图。可以添加特定插件来支持测试团队使用的特定负载测试工具，如 Grinder、JMeter 等开源工具，避免迁移测试脚本和重新培训测试团队的成本。同时，可以开发特定适配器来支持特定的公共云基础设施或平台，或利用企业自己的私有云，使整体测试方法与企业技术路线图保持一致。

5. 云测试的使用场景

可扩展的企业应用程序有多种类型，随着万维网平台的发展和用户群体的多样化，服务器的负载和增长变得难以预测。企业通常采用两种资源配置方式，但都存在一定局限性：
- 过度配置 ：为满足需求过度配置资源，可能导致资源未被充分利用，不是一种有效的资源配置方式。
- 按使用模式配置 ：根据使用模式配置资源可以在高峰时期满足需求，但由于服务器负载受市场驱动因素影响较大，这种策略的成本效益不高。

云模型是确定企业所需基础设施资源的理想选择，因为它可以根据用户基础、使用模式、计划增强功能和需求高峰等多个因素动态调整资源。参考架构可用于不同的场景和不同类型的被测应用程序，例如：
- 场景 1 ：进行负载测试、耐力测试和容量规划，模拟接近实时的负载场景，包括不同地理区域、位置、网络带宽和不同用户配置文件等。
- 场景 2 ：在每次发布和版本升级时对服务/应用程序进行基准测试。
- 场景 3 ：在各种测试条件下进行产品认证，确保满足所需的服务级别协议和非功能要求。

6. 近实时测试平台的特点

云自定义框架展示了在企业系统上模拟近实时负载的能力，具有经济、快速部署的特点，可启动满足小、中、大型系统测试需求的测试服务器。云性能模拟平台应具备以下高级功能：
- 能够在不同地区的多个数据中心（公共、私有、混合云）设置和配置测试基础设施，并测试各种性能指标参数，如响应时间、吞吐量、延迟和故障率。
- 利用云基础设施资源进行系统的实时测试，资源可配置且具有弹性，以满足特定企业系统的需求。
- 统一的性能测试管理平台，可配置、执行、监控、分析和操作多个云服务提供商。
- 模拟接近实时生产场景的性能测试用例，涵盖不同地理区域、平台、技术、网络带宽和互联网骨干网。
- 模拟多种可配置的使用模式和高用户量的用例组合。
- 通过提供自配置门户，利用按需的多个云基础设施优化性能测试基础设施成本。
- 内置组件用于分析、报告和监控企业系统的关键性能参数。

7. 自定义框架的核心组件

自定义云性能测试框架的实现涉及四个主要组件：计算服务、排队服务、存储系统和一个综合平台，用于连接上述组件和企业系统，确保它们与云服务提供商之间的消息正常流动。以下是各组件的详细介绍：
- 计算服务 ：在云环境中提供计算资源，使用户能够灵活处理计算密集型应用程序。通过虚拟化环境，用户可以访问 CPU 等计算资源。常见的云服务提供商如 Amazon Elastic Compute Cloud 和 Microsoft Azure 都提供计算服务。Amazon EC2 是一种 Web 服务，可通过 Web 服务轻松扩展应用程序，并可选择操作系统。Azure 是微软的云计算平台，可在其数据中心运行各种类型的应用程序，可根据应用需求定制操作系统，并利用内置负载均衡器均匀分配负载。
- 排队服务 ：作为自定义云性能测试框架的网关，可靠且可扩展，方便在测试消息从一个计算实例传递到另一个计算实例以完成测试周期时检索作业。消息大小、队列中作业的持续时间和消息类型受云服务提供商的限制。输入作业和输出结果队列构成了平台性能测试消息的入口和出口，通过简单的 API 调用即可进行消息的排队和出队操作。可根据测试环境的需求和负载创建额外的队列，并可专门为特定应用程序、部门或测试类型分配队列。
- 存储服务 ：为测试环境提供存储机制，包括测试服务器映像、测试脚本和应用程序配置。存储文件的大小受云服务提供商配置限制和存储桶大小的影响。框架包含本地存储和云存储两个独立的存储系统，本地存储包含所有测试套件的详细信息，云存储包含在特定云基础设施中执行的作业相关的测试套件。
- 综合平台 ：协调性能测试事件在各个云服务提供商组件和企业系统之间的流动。平台包括核心测试引擎、工作流引擎、部署引擎、调度器和策略引擎。核心测试引擎协调来自不同测试用户、底层平台和监控系统的请求；工作流引擎管理虚拟测试服务器实例的设置；部署引擎与各种云基础设施提供商交互，进行计算实例的配置和取消配置；调度器执行预定义的测试任务和规则；策略引擎持续监控测试基础设施，根据测试实例特征的变化相应地配置额外的容量，以满足企业需求。

通过以上对云环境下软件性能测试的介绍，我们可以看到云技术为软件性能测试带来了诸多优势，企业可以根据自身需求选择合适的云测试工具和框架，以提高测试效率和降低成本。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(企业系统):::process --> B(计算服务):::process
    A --> C(排队服务):::process
    A --> D(存储系统):::process
    B --> E(云服务提供商):::process
    C --> E
    D --> E
    E --> F(综合平台):::process
    F --> B
    F --> C
    F --> D
    F --> G(测试结果):::process

这个流程图展示了自定义云性能测试框架中各组件与云服务提供商以及企业系统之间的关系。企业系统与计算服务、排队服务和存储系统交互，这些组件通过综合平台与云服务提供商进行通信，最终产生测试结果。

云环境下软件性能测试的负载模拟与框架搭建

8. 各组件在云测试中的交互流程

为了更深入理解自定义云性能测试框架各组件如何协同工作，以下详细介绍它们在云测试中的交互流程：
1. 测试任务发起 ：测试管理员通过综合平台的自配置门户，根据测试需求选择虚拟机的大小、数量等参数，发起测试任务。综合平台的工作流引擎开始工作，根据配置信息准备虚拟测试服务器实例。
2. 计算资源分配 ：工作流引擎将请求传递给部署引擎，部署引擎与计算服务（如 Amazon EC2 或 Azure 计算）交互。计算服务根据请求分配相应的计算实例，这些实例具备执行测试脚本的计算能力。例如，如果测试需要大量的 CPU 资源，部署引擎会向计算服务请求合适的 CPU 配置。
3. 测试脚本传递 ：存储系统中存储着测试服务器映像、测试脚本和应用程序配置。部署引擎从存储系统中获取所需的测试脚本，并将其部署到计算实例上。存储系统分为本地存储和云存储，部署引擎会根据具体情况选择合适的存储位置获取脚本。
4. 任务排队与调度 ：排队服务作为框架的网关，接收测试任务并进行排队。输入作业队列接收来自部署引擎的测试任务，调度器根据任务的优先级和权重，从队列中取出任务并分配给相应的计算实例执行。例如，高优先级的测试任务会优先被调度执行。
5. 测试执行与监控 ：计算实例执行测试脚本，模拟用户负载对企业系统进行测试。核心测试引擎协调来自不同测试用户、底层平台和监控系统的请求，确保测试任务的顺利执行。同时，策略引擎持续监控测试基础设施，根据测试实例特征的变化（如响应时间过长、吞吐量下降等），相应地配置额外的容量，以满足企业需求。
6. 结果存储与分析 ：测试完成后，计算实例将测试结果传递给排队服务的输出结果队列。存储系统将结果进行存储，以便后续分析。内置的分析组件对结果进行分析，生成报告，如响应时间、吞吐量、延迟和故障率等性能指标的报告。
7. 资源释放 ：测试任务完成后，部署引擎与计算服务交互，释放不再需要的计算实例，以节省成本。同时，排队服务清空相应的队列，为下一次测试做好准备。

9. 云测试工具与框架的选择建议

企业在选择云测试工具和框架时，需要综合考虑多个因素，以下是一些具体的选择建议：
| 考虑因素 | 选择建议 |
| — | — |
| 企业规模和需求 | 对于小或中型企业，基于云的负载测试工具可能是一个不错的选择，因为它们具有快速周转和对云技能要求较低的优势。对于大型企业，如果测试基础设施需求较大且需要持续测试多个应用程序或服务，拥有自己的自配置引擎并利用公共云基础设施可能更合适，以提供测试基础设施的规模和弹性，并优化成本。 |
| 集成能力 | 确保云测试工具能够与企业现有的基础设施和开发周期集成。例如，能够与版本控制系统、持续集成/持续部署（CI/CD）工具集成，以便实现自动化测试。 |
| 功能支持 | 检查云测试工具是否支持所需的测试类型，如功能测试、性能测试、压力测试等。同时，要考虑工具是否支持跨浏览器测试、脚本-based 测试执行等功能。 |
| 成本效益 | 比较不同云服务提供商的收费和计费选项，选择符合企业预算的方案。考虑按需付费模式是否适合企业的测试需求，以避免不必要的成本支出。 |
| 技术支持 | 选择提供良好技术支持的云服务提供商，以便在遇到问题时能够及时获得帮助。了解提供商的服务级别协议（SLA），确保其能够满足企业的测试需求。 |

10. 云测试的未来发展趋势

随着技术的不断发展，云测试领域也呈现出一些未来发展趋势：
- 人工智能与机器学习的应用 ：人工智能和机器学习技术将在云测试中发挥越来越重要的作用。例如，通过机器学习算法分析测试结果，预测系统的性能瓶颈和故障点；利用人工智能技术自动生成测试用例，提高测试效率和覆盖率。
- 容器化与微服务测试 ：随着容器化技术和微服务架构的广泛应用，云测试将更加注重对容器和微服务的测试。测试工具需要能够模拟容器和微服务之间的交互，确保系统的稳定性和可靠性。
- 安全测试的加强 ：随着云计算环境中数据安全和隐私问题的日益突出，云测试将更加注重安全测试。包括对数据加密、访问控制、漏洞扫描等方面的测试，以确保企业系统在云环境中的安全性。
- 跨云测试 ：企业可能会同时使用多个云服务提供商的资源，因此跨云测试将成为未来的一个重要趋势。测试工具需要能够支持在不同云环境之间进行测试，确保系统在跨云环境中的兼容性和性能。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(测试任务发起):::process --> B(计算资源分配):::process
    B --> C(测试脚本传递):::process
    C --> D(任务排队与调度):::process
    D --> E(测试执行与监控):::process
    E --> F(结果存储与分析):::process
    F --> G(资源释放):::process

这个流程图展示了云测试中各步骤的顺序和交互关系。从测试任务发起开始，依次经过计算资源分配、测试脚本传递、任务排队与调度、测试执行与监控、结果存储与分析，最后进行资源释放。

综上所述，云技术为软件性能测试带来了巨大的变革和机遇。企业可以通过合理选择云测试工具和框架，充分利用云的规模、弹性、自配置和按需付费等优势，提高测试效率、降低成本，并确保企业系统的高质量和稳定性。同时，关注云测试的未来发展趋势，提前布局和应用新技术，将有助于企业在激烈的市场竞争中占据优势。