Тестирование производительности или нагрузка? Перфоманс Лаб

Сразу хочу сказать, что это моё личное мнение, есть большое количество умных учёных, которые со мной не согласны. И это было бы абсолютно типичным исследованием, но вот только подопытным был… мёртвый атлантический лосось. Вместо этого мы можем обнаружить все эти эффекты автоматически и вывести предупреждение о них только в тех случаях, когда это важно. Увы, в реальной жизни появляется привычка игнорировать дополнительные метрики. Особенно, если вы изучаете большое количество сводных таблиц с результатами бенчмарков. Слишком уж напряжно смотреть сразу на дюжину разных метрик, удерживать их в голове и пытаться сопоставить их друг с другом.

Как и во всех ранее рассмотренных темах, у наших выборок и распределений есть очень много специфики, которая и определяет оптимальный подход. Но чтобы его выбрать, нужно во всем этом аккуратно разобраться и принять решение, основанное на бизнес-требованиях и имеющихся знаниях о ваших данных. Про теорию экстремальных значений можно было бы сделать серию отдельных лекций, но прямо сейчас у нас нет на это времени.

Плотность распределения

Этот параметр может оказать драматическое влияние на внешний вид графика. Чтобы лучше сориентироваться между разными оценками, давайте их посравниваем. Основными перформанс тестирование характеристиками у нас будут асимптотические Гауссова эффективность и точка перелома. Особо примечательна оценка Qₙ, которая является развитием оценки Шамоса.

Для расчета эффективности некоторой оценки T нужно посчитать дисперсию значений среднего арифметического и поделить на дисперсию значений рассматриваемой оценки. Как вы можете заметить, разброс медианных значений выше, чем разброс значений среднего арифметического. Но чтобы понять сопутствующие проблемы, нам нужно обсудить такое понятие, как Гауссова эффективность. Например, если мы возьмем выборку из первых семи натуральных чисел, то среднее арифметическое будет равно четырем.

Как начать это использовать?

Для выбора подходящего алгоритма нужно подумать, проанализировать требования по времени, памяти и эффективности, и выбрать наиболее подходящий подход. На данном графике представлен расчет потоковой медианы на числах из нормального распределения. Если мы по каким-то причинам хотим знать точное значение заданного квантиля среди последних n замеров, то мы можем использовать структуру данных под названием разделенные кучи. Хранить все данные в памяти и пересчитывать оценки на каждый чих не всегда представляется возможным.

• Она оценивает квантили с самого начала потока и никогда ничего не забывает.
• Меня зовут Андрей Акиньшин, и сегодня мы поговорим об описательной статистике перформанс-распределений.
• Естественно, такие числа будут неточными, но они помогут приблизительно понять, какую часть нашей системы нужно будет оптимизировать и когда.
• Мол, надо подсчитать какие-то сводные метрики, засунуть их в умную формулу, и всё сразу станет хорошо.
• А ещё все значения функции можно свернуть в интервал, который будет оценивать минимальное и максимальное значение функции.

Есть много разных алгоритмов для выбора правильной ширины ядра. Подробно на гистограммах останавливаться не будем, но имейте ввиду, что есть множество разных алгоритмов для выбора этой ширины. А еще есть адаптивные алгоритмы, в которых у разных столбиков разная ширина. Один из таких алгоритмов как раз используется в BenchmarkDotNet. Интереснее посмотреть на асимптотическую, Гауссову эффективность. У SQAD и OQAD значения эффективности 54 и 65% соответственно.

Инструменты для тестирования продуктивности

Разные статистики вроде центральной тенденции и дисперсии хороши для унимодальных распределений. В общем, оценку плотности также не всегда просто подобрать. Существует очень много разных методов и подходов, есть из чего повыбирать.

Однако, данные, которые позволили это сделать, были в наличии уже несколько лет. В алгоритме анализа данных ребята решили не учитывать выбросы. Видим слишком низкое значение — убираем его из рассмотрения, чтобы наши средние характеристики не портились. Но если выкидывать из рассмотрения аномальные значения, то обнаруживать аномалии резко становится сложнее. Аналогичная ситуация имеет место быть в мире перформанс‑замеров. Сгенерируем много выборок из нормального распределения.

Показатели производительности[править править код]

Зато мы пришли к состоянию, когда серьёзную деградацию физически невозможно вмёрджить в мастер-ветку. Перформанс-тесты буду стабильно падать, и мёрдж не пройдёт. И вы тоже можете написать такую инфраструктуру для вашего проекта. Одним из классических примеров подобной проблемы является квартет Энскомба 1973 года.

Бренд- и перформанс-маркетинг одинаково важны для успеха компании. Иногда два этих направления могут конфликтовать, если вы не до конца понимаете их смысл. Однако для долгосрочного успеха компании необходима стратегия, в которой сочетаются И перформанс-, И бренд-маркетинг.

Скользящие квантильные оценки

Выбросы — это не всегда экстремальные значения, это просто значения, которые далеки от общего скопления элементов выборки. По аналогии, для идеального тримодального распределения mvalue равно шести. Считаем mvalue, делим на два, получаем количество мод. Но как быть с реальными распределениями, которые далеки от идеальных картинок.

Как проводить перформанс-тестирование с использованием TypeScript и Playwright?

В связи с этим, кроме русского перевода вида тестирования в скобочках будет указываться его английское наименование. В рамках данной статьи мы рассмотрим более подробно тестирование производительности (Performance Testing). Потребление ресурсов центрального процессора — метрика, показывающая сколько времени из заданного определённого интервала было потрачено процессором на вычисления для выбранного процесса. В современных системах важным фактором является способность процесса работать в нескольких потоках, для того, чтобы процессор мог производить вычисления параллельно. Нагрузочное тестирование — это если не самый простой, то один из самых простых вариантов тестирования производительности. Ведь что может быть легче, чем сделать 100–1000 одновременных запросов к нашему API и посмотреть, что упадет?