Нагрузочный тест показывает «в среднем 800 мс», а распределённый трейс приложения упорно говорит «300 мс» — и начинается традиционная игра в ручную корреляцию. В этой статье разбираем, как связать нагрузку и наблюдаемость: запускать Locust с OpenTelemetry так, чтобы каждый запрос теста оставлял трейсы и метрики, продолжал Trace ID в сервисах и давал картину транзакции «от генератора до базы». А заодно, почему самый важный кусок времени часто прячется ещё до входа в приложение. Открыть разбор
Финальная статья об инструменте для нагрузочного тестирования Locust. Сегодня поделюсь наблюдениями, которые накопил в процессе работы. Как всегда, видео прилагается. Часть 1 — тестирование с Locust Часть 2 — продвинутые сценарии Читать дальше →
Разбираемся, как организовать нагрузочное тестирование на Python с Locust — с сидинговыми сценариями, кастомными API-клиентами на HTTPX, конфигурацией через Pydantic и автоматическим запуском в GitHub Actions. Всё — на практике, с архитектурой, фреймворком и публикацией отчётов в GitHub Pages. Читать далее
Нагрузочное тестирование не так сильно востребовано и распространено, как иные виды тестирования — инструментов, позволяющих, провести такое тестирование, не так много а простых и удобных вообще можно пересчитать на пальцах одной руки. Когда речь заходить о тестировании…