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アーキテクチャと連携した負荷(パフォーマンス) テスト with Locust

この講義では、Locust を使用した Web アプリケーションのパフォーマンスおよび負荷テストの例について説明します。

  • may9noy
파이썬
성능측정
stress-testing
locust
stress
testing
web-performance-test

こんなことが学べます

  • 負荷テスト

  • イナゴ

  • ロッカースト

  • 性能テスト

  • 負荷テスト パフォーマンステスト

Webアプリケーションはどのように多数のユーザー要求を処理できますか? 🤔

答えは負荷テストにあります。 Webアプリケーション、モバイルアプリ、APIサーバーなど、さまざまなサービスのパフォーマンスを検証および最適化するために、負荷テストは不可欠です。

このレッスンでは、Locust(locust)を使用してWebアプリケーションの負荷テストを実行する方法を学びます。
LocustはPythonで書かれたオープンソース負荷テストツールで、ユーザー定義のシナリオに従ってWebアプリケーションのパフォーマンスをテストできます。

この講義の特徴

📌Locustを使用してWebアプリケーションのリアルタイム負荷テストを実行できます。

📌Pythonスクリプトを使用すると、カスタムテストシナリオを簡単に作成できます。

📌テストの進行状況をリアルタイムで監視できるWebベースのユーザーインターフェースを提供します。

📌サンプルアプリケーションで負荷とパフォーマンステストを進めます。
(stress、testing、 web-performance-test

こんな方におすすめです

Webアプリケーション開発者

Webアプリケーションのパフォーマンスを最適化し、実際のユーザートラフィックをシミュレートしてシステムの信頼性を評価したい開発者に適しています。

QAエンジニア

ソフトウェアのパフォーマンステストと負荷テストにより品質を保証し、パフォーマンスのボトルネックを事前に発見して解決したい品質保証エンジニアに役立ちます。

システム管理者

サーバーのパフォーマンスを監視し、大規模なトラフィック状況でシステムの信頼性を維持するために負荷テストを実行したいシステム管理者にお勧めします。

受講後は

  • リアルタイム負荷テストの実行: Locustを使用してWebアプリケーションのリアルタイム負荷テストを実行し、実際のユーザートラフィックをシミュレートできます。

  • テストシナリオの作成: Pythonスクリプトを使用してさまざまなカスタムテストシナリオを作成し、特定の状況でのシステムパフォーマンスを評価できます。

  • パフォーマンス監視: WebベースのUIを使用してテストの進行状況をリアルタイムで監視し、テスト結果を分析してパフォーマンスのボトルネックを特定します。

  • パフォーマンスの最適化:負荷テストの結果に基づいて、Webアプリケーションのパフォーマンスを最適化し、システムの信頼性を向上させることができます。

  • 実務の適用:実際のプロジェクトで負荷テストを適用してシステムのパフォーマンスを評価し、さまざまな産業分野での活用事例を使用して、実務での適用方法を学ぶことができます。

このような内容を学びます。

Locustによる負荷(パフォーマンス)テストスクリプトの作成

Locustによるテストシナリオスクリプトの作成を作成します。
シナリオを通じて、スクリプトベースの自動化されたテストを実装します。

アーキテクチャベースの負荷(パフォーマンス)テストを実行する

ロードテストアーキテクチャを作成し、Local環境とAWSクラウド環境でアーキテクチャベースのテストを実行します。

Web UIベースのインターフェース

LocustはWeb UIを提供し、ユーザーの利便性を考慮したTest Interfaceや結果Chartなどを提供します。

AWS Cloud環境

テストのためのAWS Free-Tier環境で
VPC、EC2、RDSなどのリソースを生成し、SpringBootで開発されたサンプルアプリケーションをデプロイしてテストを進めます。

受講前の注意

練習環境

  • 言葉が遅い方なので、動画の速度を1.2~1.5に設定してみると、はるかに簡単です。

  • InteliJによるサンプルアプリケーションの実行(SpringBoot)

  • AWS 環境 (FreeTier)

  • Pycharmによるpythonスクリプトの作成

  • pythonとLocustのインストールと実行

  • Windows、Mac環境

選手の知識

  • Python文法を知っていれば理解しやすいです。 😀
    (ただし必要な文法は該当講義でも取り上げています。)

学習資料

  • 講義授業ノートを通して学習資料を提供します。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 負荷テストに興味のある方

  • 負荷テストに Locust を利用したい方

  • パフォーマンス テストに興味のある方

前提知識、
必要でしょうか?

  • パイソン

  • python

  • AWS FreeTier

こんにちは
です。

954

受講生

60

受講レビュー

20

回答

4.6

講座評価

6

講座

안녕하세요. 😄

가끔은 육아와 업무로 번아웃이 와서 지치긴 하지만, 😅

하루하루를 항상 감사와 즐거운 마음으로 살아가고 있는 IT 근로자 입니다. 😅


개인 블로그 : https://may9noy.tistory.com

GitHub : https://github.com/Nanninggu


삶과 가정 속에서 항상 좋은 일들만 가득하시길 기원합니다. 😀

カリキュラム

全体

37件 ∙ (5時間 52分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

3件

4.7

3件の受講レビュー

  • signbolf3006님의 프로필 이미지
    signbolf3006

    受講レビュー 3

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    • may9noy
      知識共有者

      Cảm ơn bạn đã đánh giá khóa học. 😀

  • tjdgns55063964님의 프로필 이미지
    tjdgns55063964

    受講レビュー 14

    平均評価 5.0

    5

    65% 受講後に作成

    • may9noy
      知識共有者

      Cảm ơn bạn đã đánh giá khóa học. ^^

  • denia님의 프로필 이미지
    denia

    受講レビュー 6

    平均評価 4.8

    4

    100% 受講後に作成

    Đối với những người chưa biết kiểm tra tải là gì hoặc chưa quen với các công cụ liên quan, bài giảng này sẽ là phần giới thiệu tuyệt vời về kiểm tra tải. Tôi nghĩ đây là một khóa học tốt để tìm hiểu những điều cơ bản vì người hướng dẫn vui lòng giải thích mọi thứ một cách chi tiết. Tuy nhiên, đối với những người đã có kiến ​​thức cơ bản về Load testing thì nội dung bài giảng có vẻ hơi dễ nên có thể không phù hợp với những người muốn tìm hiểu chuyên sâu. ※ Những gì bạn muốn từ người hướng dẫn 1. Nếu bạn nâng cấp micrô đang sử dụng, chất lượng âm thanh của bài giảng sẽ được cải thiện và hiệu quả học tập sẽ tăng lên. 2. Nếu tổ chức kỹ hơn về phương hướng, nội dung bài giảng trước khi ghi âm, học sinh sẽ hiểu bài giảng rõ ràng và mạch lạc hơn. (Trong bài giảng, có những lúc người nghe khó tập trung vì có một số phần hướng dẫn khó hiểu.)

    • may9noy
      知識共有者

      Cảm ơn phản hồi có giá trị của bạn. ^^ Trong số những điều bạn muốn ở tôi, tôi biết điều số 1: nâng cấp micrô nên tôi sẽ tiến hành ngay. Cảm ơn bạn đã bình luận của bạn. :) Chúng ta sẽ suy nghĩ thêm về hướng tiến bộ trước bài giảng 2. :) Ngoài ra, nếu bạn cung cấp cho chúng tôi thông tin cụ thể về những lĩnh vực cần cải thiện trong phương hướng và nội dung bài giảng, chúng tôi sẽ tích cực phản ánh điều này. (may9noy@gmail.com) Cảm ơn bạn một lần nữa vì bài đánh giá bài giảng. :)

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