Verificare le prestazioni con Apache JMeter

In questo diagramma è illustrato il processo di test delle prestazioni per Oracle Analytics Cloud.
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1. Determinare le metriche delle prestazioni in base a scenari realistici.

   Per determinare le metriche delle prestazioni, è necessario comprendere i requisiti di Oracle Analytics Cloud e le aspettative degli utenti. Ad esempio, se si prevede che Oracle Analytics Cloud gestisca un volume elevato di utenti, le metriche delle prestazioni dovrebbero riguardare principalmente il tempo di risposta e il throughput. Analogamente, se si prevede che Oracle Analytics Cloud gestisca una grande quantità di dati, le metriche delle prestazioni dovrebbero considerare innanzitutto l'utilizzo delle risorse. Dopo aver definito le metriche delle prestazioni, è possibile impostare gli obiettivi relativi alle prestazioni.

2. Progettare un piano di test per le metriche.

   Il piano di test deve essere progettato per simulare scenari e carichi di lavoro reali. Ciò significa che è necessario identificare il numero di utenti virtuali univoci, la durata del test e il tempo di attesa tra le richieste. Impostare il numero di utenti virtuali univoci su un valore realistico che simuli il carico di lavoro previsto effettivo. In modo analogo, impostare la durata del test su un valore realistico che rappresenti il periodo di tempo in cui gli utenti eseguiranno i report. Il tempo di attesa è il tempo che un utente impiega tra due richieste, pertanto anche in questo caso è necessario impostare un valore realistico per il tempo di attesa in modo da simulare uno scenario reale.

   Nello script è inoltre necessario includere il pacing, per garantire che le richieste siano inviate a un ritmo realistico. Per ottenere risultati accurati e concreti, Oracle consiglia di utilizzare tempi di attesa diversi per attività diverse anziché utilizzare un tempo di attesa fisso. Ad esempio, un tempo di attesa di 20 secondi è consigliato per la navigazione semplice nel dashboard, mentre un tempo di attesa medio di 60 secondi è più appropriato per le selezioni dei prompt. Allo stesso modo, quando si visualizzano i report, Oracle consiglia di utilizzare un tempo di attesa di 120-200 secondi con randomizzazione. Questo approccio garantisce che il test rifletta accuratamente il comportamento reale degli utenti e produca risultati affidabili.

3. Correlare i valori dinamici.

   La correlazione comporta l'acquisizione e la sostituzione di valori dinamici nello script, ad esempio token di accesso, ID di stato della sessione, token CSRF e altri parametri dinamici. La mancata correlazione di questi valori può portare a errori e risultati approssimativi. La correlazione è essenziale per le applicazioni basate su cloud come Oracle Analytics Cloud perché utilizzano valori dinamici per mantenere la sessione e gestire le richieste degli utenti. Per semplificare questo processo, è possibile scaricare un file COR della libreria di regole di correlazione di esempio per Oracle Analytics Cloud che contiene un set precostituito di regole di correlazione che è possibile utilizzare per creare script di test per Oracle Analytics Cloud.

4. Registrare e riprodurre script di test.

   JMeter fornisce una funzione per registrare le azioni dell'utente e convertirle in script di test. È possibile utilizzare questa funzione per registrare le azioni degli utenti in Oracle Analytics Cloud e creare script di test che simulano scenari reali. È possibile riprodurre più volte gli script registrati per convalidare le prestazioni del report. È necessario progettare gli script di test in modo da simulare scenari reali, ad esempio la ricerca di dati, la generazione di report e la visualizzazione dei dati.

5. Eseguire il test con un carico di lavoro realistico.

   Per simulare un carico di lavoro realistico, è necessario impostare il numero di utenti virtuali su un valore realistico che simuli il carico di lavoro previsto. Successivamente, è possibile aumentare gradualmente il carico di lavoro per determinare la capacità massima dell'applicazione. Oracle consiglia di eseguire il test per almeno un'ora per simulare scenari reali e di progettare il carico di lavoro per simulare periodi di picco di utilizzo, ad esempio la fine del mese o la fine dell'anno fiscale.

6. Analizzare i risultati.

   Al termine del test, analizzare i risultati per identificare i punti critici delle prestazioni, ad esempio tempi di risposta lenti, percentuali di errore elevate o utilizzo eccessivo della capacità delle query. Per effettuare queste operazioni è possibile avvalersi delle metriche disponibili tramite il servizio di monitoraggio dell'infrastruttura Oracle Cloud e degli strumenti di analisi integrati di JMeter. Dopo aver identificato i punti critici delle prestazioni, è possibile agire in base ai risultati per migliorare le prestazioni dei report. Le azioni possibili includono l'ottimizzazione delle query, il miglioramento delle configurazioni delle impostazioni di sistema o lo scale up del numero di OCPU.

   Se i report non raggiungono gli obiettivi relativi alle prestazioni, è possibile ottimizzarli determinando e risolvendo i punti critici. I listener JMeter consentono di identificare le richieste più lente e l'analisi dei log permette di determinare la causa principale dei problemi di prestazioni. Per migliorare le prestazioni di Oracle Analytics Cloud potrebbe essere necessario ottimizzare le query del database, modificare le impostazioni della cache o eseguire lo scale up dell'infrastruttura in uso.

Seguire queste linee guida per accertarsi che Oracle Analytics Cloud soddisfi i requisiti delle prestazioni e fornisca un'esperienza rapida e senza interruzioni per l'organizzazione. Eseguendo regolarmente i test delle prestazioni, è possibile identificare e risolvere i problemi prima che abbiano impatto sugli utenti.