Как анализировать результаты нагрузочного теста?

Load QA Senior Процессы и Метрики обновлено 12.10.2025

Краткий ответ

Анализ результатов нагрузочного теста — это процесс сопоставления фактических метрик (Response Time, TPS, Error Rate, ресурсы)
с целевыми показателями SLA, чтобы понять, где начинаются сбои и узкие места системы.

Пример:
При нагрузке 5000 пользователей:
Средний Response Time = 1.9 сек ✅
Error Rate = 0.8% ✅
CPU = 85% ⚠️
→ значит, приложение стабильно, но нужно оптимизировать сервер.

Полный ответ

🔹 Цель анализа

Главная задача анализа — понять:

  1. Выдержала ли система заданную нагрузку (по SLA);

  2. Где находится точка деградации;

  3. Какие узкие места требуют оптимизации.

Нагрузочный тест не просто “пройден / не пройден”,
а даёт диагностику производительности.

🔹 Основные шаги анализа

Этап Что делаем Пример
1. Проверяем корректность теста Нет ли ошибок в сценарии, данных, логине Проверить, что авторизация не падала
2. Сравниваем результаты с SLA Сопоставляем Response Time, Error Rate и TPS 95% запросов < 2 сек, Error Rate ≤ 1%
3. Анализируем графики нагрузки Смотрим зависимость Response Time / TPS / ошибок При росте пользователей TPS стабилен, RT ↑ после 4000 пользователей
4. Анализируем ресурсы CPU, RAM, Disk I/O, Network CPU > 85% — узкое место
5. Определяем точку деградации При какой нагрузке система перестаёт держать SLA После 5000 пользователей RT > 3 сек, Error Rate > 2%
6. Ищем корневые причины (RCA) Где возникло ограничение — код, БД, сеть База данных медленно обрабатывает SELECT-запросы
7. Формируем выводы и рекомендации Что улучшить и как Добавить кеширование, оптимизировать SQL

🔹 Ключевые метрики для анализа

Метрика Что оцениваем Интерпретация
Response Time (avg, P95) Быстродействие Рост при нагрузке → узкое место
TPS / RPS Производительность Стабильный TPS при росте нагрузки = хорошо
Error Rate Надёжность Ошибки > 1% → деградация
CPU / RAM / Disk I/O Использование ресурсов CPU > 80% → сервер на пределе
95th Percentile Консистентность отклика 95% запросов < SLA → ок
Throughput (MB/s) Пропускная способность Стабильность передачи данных

🔹 Пример отчёта (анализ)

Условия: 5000 пользователей, длительность теста — 20 мин.

Метрика Результат Цель (SLA) Оценка
Средний Response Time 1.9 сек ≤ 2 сек ✅
95-й перцентиль 2.4 сек ≤ 2.5 сек ✅
Error Rate 0.8% ≤ 1% ✅
TPS 270 ≥ 250 ✅
CPU 85% ≤ 80% ⚠️
RAM 72% ≤ 75% ✅

📊 Вывод:
Система выдержала 5000 пользователей, SLA выполнено частично (перегрузка CPU).
Рекомендации: увеличить количество серверов приложений или оптимизировать код API /balance.

🔹 Визуализация результатов

Используются графики из JMeter, Grafana, InfluxDB, k6 Cloud и др.:

  • Response Time vs Time — растёт ли задержка со временем.

  • TPS vs Users — где TPS перестаёт расти.

  • Error Rate — скачки при достижении пика.

  • CPU/RAM — ресурсное потребление.

📈 Идеальный график: TPS растёт → стабилизируется → RT остаётся стабильным.
📉 Плохой график: TPS падает, RT резко растёт → деградация.

🔹 Анализ деградации (пример)

Пользователи TPS Avg RT Error Rate CPU Вывод
1000 220 1.2 сек 0% 45% Норма
3000 260 1.8 сек 0.2% 70% Норма
5000 270 2.3 сек 0.8% 85% На пределе
7000 230 3.5 сек 3.5% 95% Деградация началась

📍 Точка деградации: 6000 пользователей.

🔹 Итоговый отчёт должен включать:

  1. Описание теста (сценарий, нагрузка, ramp-up, длительность).

  2. Графики и таблицы метрик.

  3. Сравнение с целевыми SLA.

  4. Точку деградации.

  5. Рекомендации (что оптимизировать).

💡 Итог:
Анализ результатов нагрузочного теста — это оценка стабильности и пределов системы на основе метрик.
Главное — определить,
📈 при какой нагрузке система остаётся в SLA,
📉 где начинается деградация,
и 💡 что нужно оптимизировать (код, БД, инфраструктуру).

Оцените ответ
0 / 5 · 0

Related Questions