Test di carico su Gatling: scenari come codice e report in CI

Faccio test di carico e prestazioni su Gatling e tratto ogni scenario come codice, non come un'esecuzione isolata. Quando mi dai un'API o un flusso web, analizzo scenari reali degli utenti e distribuzione del traffico, poi scrivo simulazioni in Scala che li riproducono onestamente: pause tra i passaggi, token correlati, corpi di richiesta dinamici e feeder con dati credibili. Poi aumento gli utenti virtuali a tappe così posso vedere dove il sistema inizia a cedere, non solo il punto in cui finalmente fallisce.

Il mio lavoro è trovare colli di bottiglia prima che lo facciano i tuoi clienti. Eseguo profili di soak e spike e leggo ciò che conta: percentili del tempo di risposta, throughput e tasso di errore. Non mi fido delle medie: p50 mente, e tutto il dolore vive in p95 e p99. Quando una richiesta rallenta, la traccio fino al livello che possiede il ritardo: pool di thread, limite di connessione, query lenta o pausa di raccolta dei rifiuti. L'output è un report su cui puoi agire, e integrazione CI con soglie che fanno fallire la build in caso di regressione. Conosci i tuoi limiti prima che lo facciano i tuoi utenti.

— Simulazioni Gatling in Scala, versionate insieme al codice
— Profili di soak, spike, stress e verifica della capacità realistici
— Analisi dei percentili, scoperta di colli di bottiglia e consigli di ottimizzazione
— Integrazione CI con soglie di pass/fail e cronologia delle tendenze