Testes de Performance em Arquiteturas de Micro serviços: Garantindo Desempenho das aplicações na Era Digital
À medida que as arquiteturas de software evoluem, as abordagens tradicionais de testes de desempenho também precisam se adaptar. Com o aumento de sistemas baseados em micro serviços, as equipes de desenvolvimento enfrentam desafios únicos na garantia de que suas aplicações atendam às expectativas de desempenho esperadas e a taxa de transferência realizadas pela aplicação.
Neste artigo, exploraremos o cenário atual das arquiteturas de micro serviços e discutiremos o conceito de testes de desempenho, tipos de testes, benefícios, ferramentas disponíveis e como analisar os resultados obtidos nos cenários avaliados.
Cenário Atual de Arquitetura de Micro serviços
Arquiteturas de micro serviços desmembram os sistemas em pequenos serviços independentes, oferecendo flexibilidade e escalabilidade. No entanto, a complexidade aumenta, uma vez que diversos micro serviços se comunicam para atender a uma única solicitação do cliente.
Abaixo, vamos detalhar melhor as diferenças entre as arquiteturas e como é importante a avaliação de Performance no cenário atual das aplicações.
Arquitetura Monolítica:
1. Estrutura Única: Em um sistema monolítico, a aplicação inteira é construída como uma única unidade, onde todas as funções e componentes estão interligados.
2. Escalabilidade Limitada: Escalar partes específicas da aplicação pode ser difícil, pois a aplicação como um todo deve ser replicada.
3. Manutenção Complexa: Fazer atualizações e correções pode ser complexo, pois uma mudança em uma parte pode afetar outras partes da aplicação.
4. Desenvolvimento Simples: É mais simples desenvolver, implantar e testar, especialmente para aplicativos pequenos e médios.
Arquitetura de Micro serviços:
1. Estrutura Modular: Os sistemas de micro serviços são compostos por módulos independentes chamados micro serviços, cada um com sua própria função específica.
2. Escalabilidade Granular: É mais fácil escalar partes específicas da aplicação, pois os micros serviços podem ser dimensionados individualmente.
3. Manutenção Simplificada: Atualizar e manter a aplicação é mais simples, pois as mudanças em um micro serviço geralmente não afetam os outros.
4. Complexidade de Desenvolvimento: O desenvolvimento e gerenciamento de vários micros serviços podem ser mais complexos e requerem uma abordagem mais madura de DevOps.
Outro ponto importante é como os sistema se comunicam em determinado tipo de arquitetura, as falhas apresentadas e a escalada do ambiente. Isso afetar e muito o desempenho das aplicações e os tempos de respostas obtidos em cada cenário.
Abaixo vamos abortar alguns aspectos referente a esses pontos.
Comunicação entre Componentes:
1. Monólito: A comunicação entre os componentes geralmente ocorre dentro da mesma aplicação, através de chamadas de função ou bibliotecas compartilhadas.
2. Micro serviços: A comunicação entre micro serviços geralmente é baseada em protocolos como HTTP/HTTPS, RPC, ou mensagens, o que permite que eles sejam independentes e até mesmo escritos em linguagens diferentes.
Tolerância a Falhas:
1. Monólito: Uma falha em uma parte da aplicação pode afetar toda a aplicação.
2. Micro serviços: Devido à independência dos micros serviços, uma falha em um não afeta necessariamente outros.
Escalabilidade:
1. Monólito: Escalar horizontalmente um monólito pode ser complicado, pois toda a aplicação deve ser replicada.
2. Micro serviços: Os micros serviços podem ser escalados independentemente, o que permite um dimensionamento mais eficiente.
Em resumo, a principal diferença entre as duas arquiteturas é a abordagem modular e independente dos micros serviços em oposição à estrutura monolítica única. A escolha entre elas depende das necessidades e requisitos específicos do projeto, com vantagens e desvantagens em ambos os casos, tanto para o desenvolvimento da solução como a Performance desejada para o sistema e sua taxa de transferência.
Conceito de Testes de Performance
Os testes de desempenho são uma prática fundamental para avaliar como uma aplicação se comporta sob carga. O objetivo é identificar gargalos, latências e garantir que o sistema responda dentro dos limites aceitáveis em termos de tempo de resposta e uso de recursos.
Outros objetivos importantes na prática dos testes de Performance são:
- Na coleta de dados relacionados ao desempenho, para assim ajudar os stakeholders a tomar a decisões relacionadas a qualidade total da aplicação que está sendo testada;
- Estabelecer uma baseline para futuras análises/testes e volumetria desejadas;
- Um ponto muito importante no cenário atual é de que os resultados do Teste de Performance e análises podem ajudar na estimativa de configuração do hardware necessária para suportar a aplicação, quando você liberar para o uso em produção.
Tipos de Testes de Performance
Quando falamos em Performance, temos diferentes técnicas e análise para realizarmos a avaliação nos sistemas e serviços. Abaixo segue as principais utilizadas para avaliação de Performance:
- Teste de Desempenho: Tem o intuito de testar o software a fim de encontrar o seu limite de processamento de dados no seu melhor desempenho e avaliar a capacidade de resposta em determinados cenários e configurações.
- Teste de Carga: Avalia o desempenho sob carga máxima para determinar o ponto de ruptura.
- Teste de Estresse: Testa os limites do sistema, excedendo a carga máxima para identificar o ponto de falha.
- Teste de Escalabilidade: Avalia a capacidade do sistema de escalonar horizontal ou verticalmente.
- Teste de Estabilidade: Garante que o sistema funcione de forma estável durante um período prolongado.
- Teste de Alta Disponibilidade: Indica que uma determinado sistema ou serviço esteja permanentemente disponível, 24 horas por dia, 7 dias por semana, independentemente de qualquer fator que cause influência direta ou indireta.
Benefícios dos Testes de Performance
Realizar testes de Performance, nos oferece diversos benefícios e conhecimento sobre o nosso próprio sistema e nos dá uma previsibilidade do que teremos num ambiente produtivo, após liberação e GoLive do sistema. Abaixo alguns dos benefícios que temos ao realizar testes de Performance:
- Identificação precoce de problemas de desempenho, falhas operacionais e gargalos.
- Redução de custos operacionais, pois iremos conseguir ajudar da definição da infraestrutura.
- Melhor experiência do usuário, que terá um sistema mais estável e performático.
- Maior confiabilidade e disponibilidade do sistema em produção.
- Definir configurações mínimas para rodar o sistema.
- Determinar tempos de respostas de uma forma que conseguimos “aferir”, são os chamados throughputs (TPS), vazão, requisições/seg.
- Identificar os possíveis gargalos da aplicação ou no fluxo integrado em outros sistemas.
Ferramentas Disponíveis para Testes de Performance
Para realizarmos os testes de performance e as avaliações, é necessário a utilização de alguma ferramenta específica que, além de auxiliar na geração do script de Performance, também nos ajudará na obtenção e análise dos resultados obtidos em cada cenários de teste realizado. Abaixo trago uma lista com as ferramentas mais utilizadas no momento para realização dos testes de Performance.
- JMeter: Uma ferramenta popular e de código aberto para testes de carga.
- Baseado em Java
- Apache JMeter — Apache JMeter™
- K6: Uma ferramenta que está se popularizando em testes de carga.
- Baseado em Javascript
- Load testing for engineering teams | Grafana k6
- Locust: Uma plataforma moderna para testes de desempenho.
- Baseado em Python
- Locust — Uma estrutura moderna de teste de carga
- Gatling: Focado em simulação de cargas de alta concorrência.
- Baseado em Scala, Kotlin e Java
- Gatling — Professional Load Testing Tool
- New Relic: Oferece monitoramento e análise de desempenho em tempo real.
- Grafana: Plataforma popular de monitoramento e análise de desempenho de código aberto.
Análise dos Resultados
A interpretação dos resultados dos testes de desempenho é crucial. Isso envolve a identificação de gargalos, otimização de código, ajustes na infraestrutura e a garantia de que o sistema atenda aos requisitos de desempenho definidos.
Analisar os resultados de um teste de desempenho é fundamental para identificar possíveis gargalos e otimizar o desempenho de um sistema. Aqui estão algumas boas práticas e detalhes sobre como realizar uma análise eficaz:
1. Defina Métricas de Desempenho Relevantes:
- Antes de iniciar o teste, defina métricas de desempenho específicas, como tempo de resposta, taxa de transferência (TPS), utilização de recursos (CPU, memória, disco), erros e latência. Essas métricas variam dependendo do tipo de sistema que está sendo testado e avaliado.
2. Coleta de Dados Precisa:
- Certifique-se de que a coleta de dados durante o teste seja precisa e para cada cenário avaliado. Use ferramentas de monitoramento e profiling para obter informações detalhadas sobre o sistema em execução.
3. Análise Estatística:
- A análise estatística é importante para entender a distribuição dos resultados. Use gráficos, como histogramas, para visualizar os dados e identificar tendências, gargalos, picos e anomalias apresentados.
4. Identificação de Gargalos:
- Analise os resultados em busca de gargalos. Isso pode incluir a identificação de componentes que causam atrasos significativos ou se tornam pontos de estrangulamento, como integrações ou dependências de outros sistemas.
5. Correlação de Métricas:
- Analise como as diferentes métricas se correlacionam. Por exemplo, como o aumento da carga afeta o tempo de resposta? Isso ajuda a entender o comportamento do sistema sob carga.
6. Análise de Tendências:
- Avalie como o desempenho se comporta ao longo do tempo. Pode ser necessário executar testes prolongados e de alta disponibilidade para identificar problemas de vazamento de recursos, como memória, conexão com o banco de dados e geração de logs.
7. Comparação com Metas e Limites:
- Compare os resultados obtidos com as metas de desempenho e os limites aceitáveis definidos para o sistema. Isso ajuda a determinar se o sistema atende aos requisitos de desempenho e requisições não funcionais desejados.
8. Análise de Causa Raiz:
- Se identificar problemas de desempenho, conduza uma análise de causa raiz para determinar por que esses problemas ocorreram. Pode ser necessário examinar o código-fonte, configurações do sistema ou infraestrutura, com a auxílio das equipes de desenvolvimento e arquitetura respectivamente.
9. Relatório de Resultados:
- Documente todos os resultados e análises em um relatório claro e conciso. Inclua gráficos, tabelas e conclusões que possam ser facilmente compreendidos por todas as partes interessadas.
10. Ações Corretivas e Otimização:
- Com base na análise, tome medidas corretivas para resolver os problemas de desempenho identificados. Isso pode incluir otimizações de código, ajustes de configuração ou atualizações de hardware.
11. Repita os Testes:
- Após a implementação das correções, repita os testes de desempenho e performance para garantir que as melhorias tenham o efeito desejado.
Lembre-se de que a análise de desempenho é um processo contínuo e deve fazer parte do ciclo de desenvolvimento, para garantir que o sistema atenda às expectativas de desempenho em todas as fases. Além disso, a automação de testes de desempenho pode ser benéfica para realizar testes regularmente e identificar problemas rapidamente.
Conclusão
Em um mundo orientado por micro serviços, os testes de desempenho desempenham um papel vital na garantia de que as aplicações atendam às expectativas dos usuários.
Com uma abordagem adequada, as equipes de desenvolvimento podem enfrentar os desafios da escalabilidade e complexidade das arquiteturas de micro serviços, garantindo que suas aplicações se destaquem em termos de desempenho e confiabilidade do sistema, assim disponibilizando aos usuários uma experiencia muito melhor e agradável.
