À propos du service
TraduitJe fais des tests de charge et de performance sur Gatling et traite chaque scénario comme du code, pas comme une exécution unique. Lorsque vous me donnez une API ou un flux web, je parse des scénarios d'utilisateurs réels et la distribution du trafic, puis j'écris des simulations en Scala qui les reproduisent fidèlement : pauses entre les étapes, tokens corrélés, corps de requête dynamiques et alimentations avec des données crédibles. Ensuite, j'augmente le nombre d'utilisateurs virtuels par étapes afin de voir où le système commence à plier, pas seulement le point où il échoue finalement.
Mon travail est de trouver des goulets d'étranglement avant vos clients. Je fais des profils de soak et de spike et lis ce qui compte : percentiles de temps de réponse, débit et taux d'erreur. Je ne fais pas confiance aux moyennes : p50 ment, et toute la douleur se trouve dans p95 et p99. Lorsqu'une requête ralentit, je la trace jusqu'à la couche qui possède le retard : pool de threads, limite de connexion, requête lente ou pause de collecte des déchets. Le résultat est un rapport sur lequel vous pouvez agir, et une intégration CI avec des seuils qui échouent la construction en cas de régression. Connaissez vos limites avant que vos utilisateurs ne les connaissent.
— Simulations Gatling en Scala, versionnées avec le code
— Profils de soak, spike, stress et vérification de capacité réalistes
— Analyse des percentiles, découverte de goulets d'étranglement et conseils d'optimisation
— Intégration CI avec seuils de réussite/échec et historique des tendances
Mon travail est de trouver des goulets d'étranglement avant vos clients. Je fais des profils de soak et de spike et lis ce qui compte : percentiles de temps de réponse, débit et taux d'erreur. Je ne fais pas confiance aux moyennes : p50 ment, et toute la douleur se trouve dans p95 et p99. Lorsqu'une requête ralentit, je la trace jusqu'à la couche qui possède le retard : pool de threads, limite de connexion, requête lente ou pause de collecte des déchets. Le résultat est un rapport sur lequel vous pouvez agir, et une intégration CI avec des seuils qui échouent la construction en cas de régression. Connaissez vos limites avant que vos utilisateurs ne les connaissent.
— Simulations Gatling en Scala, versionnées avec le code
— Profils de soak, spike, stress et vérification de capacité réalistes
— Analyse des percentiles, découverte de goulets d'étranglement et conseils d'optimisation
— Intégration CI avec seuils de réussite/échec et historique des tendances
