Kafka — это популярный способ потоковой загрузки данных в ClickHouse. ClickHouse имеет встроенный коннектор для этой цели — движок Kafka. Наши друзья из Cloudfare первоначально создали этот движок для ClickHouse. С тех пор движок Kafka был значительно переработан и теперь поддерживается разработчиками Altinity. Однако не всегда очевидно, как использовать его наиболее эффективным образом. Мы попытались восполнить этот пробел, проведя вебинар по Kafka, который прошел успешно. В этой статье мы собрали типичные вопросы, которые мы получаем по поводу использования движка Kafka. Надеемся, что наши рекомендации помогут избежать распространенных проблем.

Меня зовут Дмитрий, я специалист по тестированию в студии IT Territory. За 17 лет мы выпустили более 15 успешных игровых проектов с общей аудиторией около 100 млн игроков по всему миру. Вы можете быть знакомы с нами по таким проектам, как Аллоды Онлайн, Hawk, Space Justice, World Above, Rush Royale. И в этом посте я расскажу о том, как мы проводим нагрузочное тестирование игровых серверов.

DELMIA Ortems работает на самых разных предприятиях. И одна из наиболее востребованных отраслей — машиностроение. Ведь именно здесь чаще всего реализуется одна из самых интересных возможностей APS-систем —двухуровневое планирование. В данной статье мы, команда CS Group, расскажем, зачем нужно делить план на две части и как их потом собрать воедино.

Современный подход к планированию производства представляет собой двухуровневую модель:

Привет, читатель!

Меня зовут Василий Кудрявцев, и вот уже ~10 лет я занимаюсь нагрузочным тестированием, а из них последние 1,5 года – в компании РТЛабс.

И сегодня мы поговорим не об инструментах или общих подходах, а об области, которую обычно обходят стороной или собирают на коленке — тестовые стенды для нагрузочного тестирования.

Здесь, на Госуслугах, мы пока только конструируем мечту каждого нагрузочника — свой отдельный, выделенный, рабочий (!) тестовый стенд.  Особенно это мечта актуальна для небольших продуктовых команд.

В последние лет пять про облачные технологии слышно все чаще. Microsoft и Amazon отчитываются о высоком росте доли облачных сервисов в отчетах о прибыли. Российский Яндекс относительно давно продвигает свое Облако. К этому подключился и Сбер со своим облачным продуктом. Часто можно услышать и о других, менее крупных игроках.

Смотря на все это многообразие я подумал, что происходит какая-то вечеринка, а меня не пригласили. Ну что же, давайте присоединимся к этой вечеринке сами разместив сайт на Azure и сравнив тарифы службы приложений и службы БД.

Цель этой статьи можно выразить в 2х пунктах:

1. С одной стороны мы познакомимся с тарифными планами службы веб-приложений и службы хостинга баз данных

2. С другой стороны мы проведем нагрузочное тестирование тремя стратегиями тестирования в разрезе разных тарифных планов.

Хотите узнать, как использовать Gatling через Gradle? Тогда вы по адресу. В последнее время я достаточно часто использую инструмент стресс-тестирования Gatling. Он стал одним из моих излюбленных инструментов для тестирования производительности. На сайте Gatling есть неплохая документация по началу работы. Но она подразумевает загрузку zip-файла, а затем запуск BAT или SH скрипта для запуска Gatling. А затем вам нужно выбрать из списка тест, который вы хотите запустить.

Так что да, было бы намного приятнее делать все вышеперечисленное через Gradle. И естественно, намного удобнее. В частности, если вы хотите запускать Gatling-тесты как часть вашего Continuous Integration. Одним из наибольших преимуществ этого подхода является то, что Gatling может зафейлить вашу CI-сборку, если будет нарушен определенный порог производительности (например, слишком много ошибок или слишком большое среднее время отклика и т. д.).

Если вы хотите запускать Gatling через Gradle, вам понадобится плагин Gatling Gradle.

Это руководство проведет вас через настройку плагина Gradle для нового Gatling-проекта.

Чтобы сделать это руководство еще более удобным для новичков, мы будем производить настройку в IDE (Intellij). После завершения работы по настройке вы можете переключиться на запуск исключительно через командную строку, если вам угодно.

Предупрежу вас с самого начала — я не буду вдаваться в подробности о Gatling в этой статье. Если вы хотите всесторонне познакомиться с Gatling, ознакомьтесь с другой моей статьей «Нагрузочное тестирование с Gatling — Полное руководство».

Эта статья представляет собой полное, подробное и исчерпывающее руководство по эффективному использованию Gatling для нагрузочного тестирования.

Если вам нужно провести нагрузочное тестирование вашего сервера HTTP-приложений, то Gatling - идеальный инструмент для этой задачи! Эта серия статей будет представлять собой подробное практическое руководство по нагрузочному тестировании на Gatling. К концу этого руководства у вас появится хорошее представление об использовании Gatling, которое вы сможете применить в ваших последующих проектах по нагрузочному тестированию.

В оставшейся части этого руководства мы будем писать тесты для базы данных видеоигр (Video Game Database). Это приложение представляет собой, как вы наверное догадались, выдуманную базу данных видеоигр. Оно может похвастаться простым API, задокументированным с помощью Swagger, которое покрывает все HTTP-команды (Get, Put, Update, Delete) и поддерживает XML и JSON пейлоады.

Я рекомендую вам клонировать базу данных видеоигр и запускать ее локально. Для этого сначала клонируйте (или загрузите) репозиторий и откройте терминал в том месте, где вы сохранили его на своем компьютере. Оттуда вы можете запустить приложение с помощью:

Не так давно я начала писать тесты для нагрузочного тестирования с помощью инструмента artillery. Раньше писала тесты для K6, поэтому расскажу о преимуществах artillery по сравнению с К6, а также напишу пошаговый сценарий для настройки проекта с нуля.

Я хочу поделиться с вами опытом, который приобрел несколько лет назад, когда по просьбе заказчиков мы пытались выполнить нагрузочное тестирование IT-системы. Нас уверяли, что это система международного уровня должна без проблем выдерживать 42 000 пользователей, которые обращаются в один момент времени.

Что же из этого получилось и каковы оказались реальные возможности системы вы узнаете в полной версии.

Цели