Lentidão de resposta, uso excessivo de memória, baixa usabilidade… se o seu sistema ou aplicativo apresenta problemas como estes, é inevitável: os usuários irão abandoná-lo assim que encontrarem outras opções.

Para evitar que isso aconteça, é preciso que seu software passe pelo chamado “performance testing”, um conjunto de testes que ajudam a garantir que ele seja capaz de oferecer bom desempenho nas mais diversas condições.

Continue a leitura para ficar por dentro dessa prática crucial – e descobrir como incorporá-la corretamente ao seu ciclo de desenvolvimento.

O que é Performance Testing (e por que é importante)

Performance testing é, em resumo, o processo de avaliar a velocidade, a capacidade de resposta e a estabilidade de um sistema sob uma carga de trabalho específica. Ele não só ajuda a identificar gargalos e ineficiências, como também garante que seu produto atenda às expectativas dos usuários em termos de desempenho.

Da mesma forma que outros tipos de teste, os testes de performance permitem que você antecipe e corrija problemas antes do lançamento de um software ou atualização, evitando a perda de usuários e receita, e danos à reputação da marca.

Por meio do performance testing, é possível identificar problemas e pontos de melhoria, como:

– Latência elevada: Respostas lentas, que causam frustração nos usuários.
– Gargalos de recursos: Componentes específicos que limitam a performance geral do sistema.
– Vazamento de memória: Uso crescente de memória ao longo do tempo, que pode levar a falhas.
– Inconsistência de desempenho: Variações imprevisíveis no tempo de resposta ou na capacidade de processamento.
– Falta de escalabilidade: Impossibilidade de aumentar a capacidade de desempenho do sistema.

Principais tipos de Teste de Performance

Dentro do performance testing, há uma grande variedade de testes, cada um focado em aspectos específicos do software ou plataforma. Deles, podemos destacar os testes de:

• Escalabilidade: Avalia a possibilidade de aumentar recursos do sistema (como memória e processamento) para lidar com volumes maiores de trabalho.
• Volume: Testa como o sistema lida com grandes quantidades de dados e verifica a eficiência de operações de entrada e saída.
• Pico: Analisa o comportamento do sistema durante períodos de carga extremamente alta (como em um pico de acessos).
• Endurance/Resistência (ou Soak Testing): Avalia o desempenho do sistema ao longo de um período prolongado para verificar se há degradação de performance.
• Stress: Testa os limites do sistema, forçando-o a operar além de sua capacidade máxima para identificar em que ponto começa a falhar.
• Carga: Verifica o comportamento do sistema sob condições de carga normal e qual é a sua resposta a variações dessa carga.
• Capacidade: Mede o número máximo de usuários ou transações que o sistema pode suportar antes que o desempenho comece a ser prejudicado.
• Recuperação/confiabilidade: Testa a capacidade do sistema de se recuperar após uma falha ou interrupção e retornar à operação normal.
• Latência: Avalia o tempo de resposta de um sistema ou rede, medindo o atraso entre a solicitação e a resposta. O objetivo é identificar quão rápido o sistema responde a requisições.
• Throughput (Taxa de Transferência): Mede a capacidade de um sistema em processar um volume de dados ou número de transações em um determinado período de tempo.

Exemplos

A prática do performance testing é indispensável para os mais variados segmentos. Para ilustrar melhor, separamos 4 exemplos de casos:

Caso 1: E-commerce durante a Black Friday

Cenário: Um grande varejista online precisa garantir que seu site funcione perfeitamente durante a Black Friday, quando o tráfego pode aumentar de maneira exponencial.

Testes Realizados: Foram feitos testes de pico e carga para simular milhões de usuários acessando o site simultaneamente e testes de stress para determinar o ponto de falha do sistema.

Resultado: O teste revelou que o sistema começava a falhar em 80% da carga esperada, permitindo ajustes antes do evento.

Caso 2: Sistema bancário de transações

Cenário: Um banco precisa garantir que seu sistema de transações online funcione sem interrupções durante períodos de alta demanda, como no início do mês.

Testes Realizados: Foi aplicado teste de resistência para verificar a estabilidade do sistema durante um longo período de uso contínuo, e teste de recuperação para garantir que o sistema poderia se recuperar rapidamente de uma falha.

Resultado: O sistema manteve a performance estável durante um período prolongado e recuperou-se rapidamente após uma falha simulada.

Caso 3: Aplicativo de streaming de vídeo

Cenário: Uma plataforma de streaming precisa garantir que os usuários possam assistir a vídeos em alta qualidade sem interrupções, mesmo durante eventos ao vivo com grande audiência.

Testes Realizados: Testes de latência e throughput foram realizados para garantir que o sistema poderia entregar conteúdo de alta qualidade com mínima demora, mesmo com milhões de usuários simultâneos.

Resultado: O sistema foi otimizado para reduzir a latência, garantindo uma experiência de visualização fluida.

Caso 4: Plataforma de SaaS para gestão empresarial

Cenário: Uma empresa de software como serviço (SaaS) precisa garantir que sua plataforma de gestão funcione sem problemas para empresas de diferentes tamanhos e setores.

Testes Realizados: Escalabilidade e capacidade foram testadas para garantir que a plataforma pudesse suportar um número crescente de usuários sem perda de desempenho.

Resultado: A plataforma foi ajustada para suportar um aumento significativo na base de usuários sem comprometer a performance.

Métricas essenciais para Testes de Performance

Assim como existe uma grande variedade de testes de performance, há também uma grande variedade de métricas relacionadas a eles. Entre as mais relevantes, destacamos.

• Tempo de Resposta: O tempo necessário para o sistema responder a uma solicitação do usuário. Quanto menor, melhor – tempos de resposta longos podem levar à insatisfação e ao abandono do serviço.
• Throughput: É a quantidade de trabalho realizado por unidade de tempo, como o número de transações ou solicitações processadas por segundo. Uma alta taxa de throughput indica que o sistema pode lidar eficientemente com grandes volumes de solicitações.
• Uso de Recursos (CPU, Memória, Rede, Disco): Mede a quantidade de recursos de hardware que o sistema consome durante a operação. Um uso equilibrado de recursos garante que o sistema não esteja sobrecarregado e possa operar de forma estável.
• Taxa de Erros: É o percentual de solicitações que resultam em erro durante o teste. Uma alta taxa de erros pode indicar problemas sérios que afetam a confiabilidade do sistema.
• Métricas de Escalabilidade: Engloba diferentes métricas que indicam o potencial de crescimento do sistema ou aplicativo. Inclui a escalabilidade horizontal (melhora de desempenho com a adição de mais unidades de recurso, como servidores); a escalabilidade vertical (melhora de desempenho com o aumento de capacidade, como CPU e memória); e a razão de escalabilidade (proporção entre aumento na carga e o aumento correspondente nos recursos necessários).
• Latência: Tempo que um dado leva para viajar de um ponto a outro no sistema. Uma baixa latência é essencial para garantir que as operações do sistema ocorram de forma rápida e eficiente, especialmente em aplicações em tempo real.
• Tempo Médio de Resposta (Mean Time to Response – MTR): Média de todos os tempos de resposta medidos durante o teste. Fornece uma visão geral do desempenho do sistema, ajudando a identificar tendências e desvios (que, por sua vez, podem indicar problemas como gargalos temporários ou falhas intermitentes).
• Tempo Médio de Recuperação (Mean Time to Recovery – MTTR): É o tempo médio que o sistema leva para se recuperar de uma falha. Ter um MTTR baixo é essencial para garantir que o sistema possa voltar a operar rapidamente após um problema, evitando prejuízos à empresa e aos usuários.
• Concorrência: Número de usuários ou processos que o sistema pode suportar simultaneamente sem degradar o desempenho. É uma métrica-chave para sistemas que precisam suportar muitos usuários ao mesmo tempo, como plataformas de e-commerce durante eventos de grande demanda.

Performance Testing na prática

Organizar e executar um performance testing exige cuidado e atenção para garantir que os resultados sejam precisos e úteis. O processo pode ser dividido em 9 etapas:

1.   Definição dos objetivos de teste:

Identificação das necessidades: Determine o que você precisa avaliar. Isso pode incluir tempos de resposta sob carga, escalabilidade, capacidade máxima do sistema, entre outros. Só assim é possível definir quais serão os testes mais indicados.

Estabelecimento de critérios de sucesso: Defina o que constitui um desempenho aceitável. Por exemplo, um tempo de resposta inferior a 2 segundos para 95% dos usuários pode ser um critério de sucesso.

2.   Identificação dos cenários de teste:

Mapeamento dos casos de uso: Entenda como os usuários interagem com o sistema, identificando os cenários mais críticos – como o processo de checkout em um e-commerce ou o login em um aplicativo bancário.

Priorização de cenários: Nem todos os cenários de uso têm o mesmo peso. Por isso, priorize os cenários com maior impacto no desempenho do sistema, alocando seus esforços com mais eficiência.

3.   Preparação do ambiente de teste:

Réplica do ambiente de produção: Configure o ambiente de teste de forma que ele seja o mais próximo possível do ambiente real em que o sistema opera. Isso inclui configurações de rede, hardware, software e dados. Pode ser interessante usar device farms (como o Perfecto) para garantir a variedade.

Escolha das ferramentas de teste: Escolha as ferramentas apropriadas para a execução dos testes, como JMeter, Blazemeter ou Gatling, dependendo das necessidades específicas.

4.   Desenvolvimento de scripts de teste:

Automatização: Escreva scripts que automatizem os cenários de teste identificados. Isso não apenas economiza tempo, mas também garante a consistência dos testes.

Validação dos scripts: Execute os scripts em um ambiente controlado para garantir que estão funcionando conforme o esperado e simulem corretamente o comportamento dos usuários.

5.   Execução dos testes:

Execução gradual: Inicie os testes com uma carga leve e vá aumentando gradualmente até alcançar a carga desejada. Isso ajuda a identificar em que ponto o sistema começa a mostrar sinais de estresse.

Monitoramento em tempo real: Durante a execução dos testes, monitore o sistema em tempo real para capturar qualquer comportamento anômalo.

6.   Análise dos resultados:

Coleta de dados: Reúna dados detalhados sobre tempos de resposta, uso de recursos, throughput etc. A análise desses dados revelará onde estão os gargalos e problemas de desempenho.

Diagnóstico de problemas: Use os dados coletados para identificar as causas raiz dos problemas detectados, como processos ineficientes, falhas de hardware ou limitações de software.

7.   Implementação de melhorias:

Ajustes de configuração: Com base na análise, ajuste as configurações do sistema, como alocação de recursos ou ajustes no código.

Otimização de código: Se os problemas estiverem relacionados ao código, trabalhe em otimizações que possam melhorar a eficiência do sistema.

8.   Repetição dos testes:

Verificação de correções: Execute os testes novamente para confirmar que as melhorias implementadas resolveram os problemas identificados.

Execução de testes regressivos: Além dos testes focados nos problemas corrigidos, execute testes regressivos para garantir que as mudanças não introduziram novos problemas.

9.   Documentação e organização dos resultados:

Criação de relatórios: Documente os resultados dos testes, destacando os pontos fortes e as áreas que ainda necessitam de melhorias.

Feedback para a equipe: Compartilhe os resultados com a equipe de desenvolvimento e outras partes interessadas para que as melhorias possam ser priorizadas e implementadas.

O performance testing é uma barreira que ajuda a evitar que certas deficiências do software ou plataforma cheguem ao ambiente de produção, e também permite que você realize as otimizações necessárias para garantir uma boa performance.

É, também, uma prática que se torna mais desafiadora conforme o sistema cresce em capacidade ou em novas funcionalidades. Se você deseja contar com o apoio de profissionais para realizar performance testing na sua organização, clique aqui e agende uma conversa com um profissional Prime Control!