パフォーマンス テストのベスト プラクティス

Test Manager でのパフォーマンス テストのベスト プラクティス: テストの安定性を確保し、段階的なランプアップを使用し、スケーリング前にパラメーター化されたデータセットを準備します。

信頼性の高いテスト オートメーションを設計する

スケーリングする前に、テスト ケースが堅牢でデータの安定性があり、信頼できない要素がないことを確認します。

ランプ アップおよび期間の戦略を選択する

段階的なランプ アップを使用して現実的なトラフィックをシミュレートし、現実ではありえないほど長いピーク フェーズや短いピーク フェーズを避けます。

大規模なテスト データを処理する

パラメーター化されたデータセットを (Data Fabric を使用して) 準備し、重複する入力があるために結果に偏りが発生することがないようにします。

陥りやすい落とし穴を回避する

• 十分なインフラストラクチャ リソースがあることを確認します。
• パブリッシュする前にテストをローカルで検証します。
• 最新のパッケージ バージョンを使用します。

Two more habits worth adopting

• Complete proof of concept (POC) Success Criteria intake before starting a new engagement, so the team agrees up front on what "passing" performance actually means for this application.
• Workflow Analyzer runs automatically as part of every dry run. For on-premises robots, also run Capacity Planner before scaling up a scenario. Catching an unsupported activity or an under-provisioned machine during dry run is far cheaper than discovering it mid-run at full load.