Testowanie wydajności

Problemy wydajności kosztują firmy miliony w utraconej sprzedaży i sfrustrowani użytkownicy. Gdy 53% użytkowników mobilnych porzuca strony, których ładowanie trwa ponad 3 sekundy, testowanie wydajności nie jest opcjonalne—to krytyczne dla biznesu. Testowanie wydajności wspierane przez AI z serwerami MCP przekształca testowanie obciążenia z manualnego skryptowania w inteligentne, konwersacyjne przepływy pracy, które dostosowują się do zachowania aplikacji.

Rewolucja konwersacyjnego testowania wydajności

Tradycyjne testowanie wydajności wymaga głębokiej wiedzy o skryptowaniu k6 i złożonej konfiguracji. Serwery MCP zmieniają to, umożliwiając przepływy pracy testowania wydajności w języku naturalnym:

Testowanie obciążenia w języku naturalnym

“Przetestuj nasze API z 1000 użytkowników przez 10 minut”
“Symuluj wzorce ruchu Black Friday”
“Znajdź punkt załamania dla przepływu checkout”
“Porównaj wydajność przed/po wdrożeniu”

Analiza testów wspierana przez AI

Inteligentna identyfikacja wąskich gardeł
Wykrywanie regresji wydajności
Optymalizacja wykorzystania zasobów
Monitorowanie zgodności SLA

Integracja serwera MCP

k6 MCP do automatyzacji testowania obciążenia
Grafana MCP do wizualizacji metryk
Database MCP do optymalizacji zapytań
Cloud provider MCPs do skalowania

Ciągła walidacja wydajności

Integracja pipeline CI/CD
Automatyczna walidacja progów
Analiza trendów wydajności
Optymalizacja świadoma kosztów

Testowanie obciążenia w języku naturalnym z k6 MCP

# Najpierw skonfiguruj połączenie serwera k6 MCP
# Zainstaluj serwer k6 MCP
npx uv --python 3.12+ install k6-mcp-server

# Skonfiguruj w ustawieniach MCP Cursor
# Dodaj do mcp_settings.json:
{
  "mcpServers": {
    "k6-load-testing": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "k6_server.py"]
    }
  }
}

Teraz użyj języka naturalnego do tworzenia testów obciążenia:

# Testowanie wydajności w języku naturalnym
Agent: "Używając serwera k6 MCP, utwórz test obciążenia dla naszego API e-commerce:

PRD: Wymagania testowania obciążenia e-commerce
- Przetestuj przepływ checkout z 500 równoczesnymi użytkownikami
- Ramp up przez 2 minuty, utrzymaj przez 10 minut
- Uwzględnij wyszukiwanie produktów, operacje koszyka, przetwarzanie płatności
- Waliduj czasy odpowiedzi poniżej 500ms dla 95. percentyla
- Symuluj realistyczne zachowanie użytkowników z czasami myślenia
- Monitoruj błędy i naruszenia SLA

Todo:
- [ ] Wygeneruj realistyczne scenariusze podróży użytkownika
- [ ] Skonfiguruj odpowiednie progi
- [ ] Skonfiguruj monitorowanie i alertowanie
- [ ] Uwzględnij walidację wydajności bazy danych
- [ ] Wygeneruj raport wydajności"

# Połącz się z serwerem k6 MCP do testowania wydajności
claude "Połącz się z serwerem k6 MCP i uruchom test obciążenia:

Wymagania:
- Przetestuj nasz endpoint API rejestracji użytkowników
- Symuluj 1000 użytkowników przez 5 minut
- Uwzględnij scenariusze walidacji formularza
- Sprawdź pooling połączeń bazy danych
- Monitoruj użycie pamięci podczas testu
- Wygeneruj szczegółowy raport wydajności z analizą wąskich gardeł

Oczekiwane rezultaty:
- Czas odpowiedzi P95 < 200ms
- Wskaźnik błędów < 0,1%
- Stabilne połączenia bazy danych
- Użycie pamięci w limitach"

# Claude będzie:
# 1. Łączyć się z serwerem k6 MCP
# 2. Generować odpowiedni skrypt testowy k6
# 3. Wykonywać test obciążenia
# 4. Analizować wyniki i identyfikować wąskie gardła
# 5. Dostarczać rekomendacje optymalizacji

Inteligentne przepływy pracy testowania stresu

Znajdowanie punktów załamania z analizą AI

Wykrywanie punktu załamania
Stopniowe zwiększanie obciążenia

# Użyj serwera k6 MCP do inteligentnego testowania stresu
Agent: "Znajdź punkt załamania dla naszego API przetwarzania płatności:

Protokół testowania stresu:
1. Zacznij od 100 użytkowników wirtualnych
2. Zwiększaj o 50 użytkowników co 2 minuty
3. Monitoruj czasy odpowiedzi i wskaźniki błędów
4. Zatrzymaj gdy czas odpowiedzi P95 przekroczy 2 sekundy
5. Lub gdy wskaźnik błędów przekroczy 1%

Wymagania analizy:
- Zidentyfikuj dokładny punkt załamania
- Określ główne wąskie gardło (CPU, pamięć, baza danych)
- Dostarcz rekomendacje skalowania
- Oblicz koszt obsługi szczytowego obciążenia

Raport powinien zawierać:
- Maksymalne zrównoważone obciążenie
- Wzorce wykorzystania zasobów
- Możliwości optymalizacji
- Plan skalowania infrastruktury"

# AI wygeneruje i wykona test stresu,
# następnie przeanalizuje wyniki, aby znaleźć optymalną pojemność

# Progresywne testowanie stresu z wglądami AI
claude "Używając k6 MCP, zaimplementuj progresywne testowanie stresu:

Wzorzec testowy:
- Start: 10 użytkowników, 30 sekund
- Ramp: Zwiększaj o 25% co minutę
- Monitor: Czasy odpowiedzi, przepustowość, błędy
- Stop: Gdy system pokazuje oznaki degradacji

Kluczowe metryki do śledzenia:
- Percentyle czasów odpowiedzi (P50, P95, P99)
- Przepustowość żądań na sekundę
- Progresja wskaźnika błędów
- Wykorzystanie zasobów systemowych

Oczekiwany wynik:
- Wizualizacja krzywej wydajności
- Identyfikacja punktu załamania
- Raport analizy wąskich gardeł
- Rekomendacje planowania pojemności"

Scenariusze testowania wydajności z prawdziwego świata

Testowanie obciążenia e-commerce

Symulacja Black Friday
Testowanie wydajności API

# Symuluj wysokoruchwowe wydarzenia zakupowe
Agent: "Utwórz symulację testu obciążenia Black Friday używając k6 MCP:

Kontekst biznesowy:
- Oczekiwane 10x normalnego ruchu (z 1K do 10K równoczesnych użytkowników)
- Szczytowe godziny zakupów: 9 AM - 11 PM EST
- Krytyczne podróże użytkowników: przeglądaj → szukaj → dodaj do koszyka → checkout
- Wymagania SLA: 99,9% uptime, <2s czasy odpowiedzi

Scenariusze testowe:
1. Przeglądanie produktów (40% ruchu)
   - Przeglądaj kategorie i strony produktów
   - Oglądaj zdjęcia produktów i recenzje
   - Sprawdzaj dostępność inwentarza

2. Wyszukiwanie i filtrowanie (25% ruchu)
   - Szukaj konkretnych produktów
   - Stosuj filtry (cena, marka, ocena)
   - Sortuj wyniki według relevance

3. Operacje koszyka zakupów (20% ruchu)
   - Dodawaj/usuwaj przedmioty z koszyka
   - Aktualizuj ilości
   - Stosuj kody rabatowe

4. Proces checkout (15% ruchu)
   - Checkout gościa vs zarejestrowanego użytkownika
   - Przetwarzanie płatności
   - Potwierdzenie zamówienia

Walidacja wydajności:
- Monitoruj pule połączeń bazy danych
- Śledzenie użycia pamięci i garbage collection
- Waliduj wydajność CDN dla zasobów statycznych
- Sprawdzaj czasy odpowiedzi bramek płatności"

# Kompleksowa walidacja wydajności API
claude "Używając serwera k6 MCP, przetestuj wydajność naszego REST API:

Testowanie endpointów API:
- GET /api/products (wysoki wolumen odczytów)
- POST /api/orders (przetwarzanie transakcji)
- PUT /api/users/{id} (aktualizacje profilu użytkownika)
- DELETE /api/cart/{id} (zarządzanie koszykiem)

Dystrybucja obciążenia:
- 70% żądań GET (przeglądanie katalogu produktów)
- 20% żądań POST (tworzenie zamówień)
- 8% żądań PUT (aktualizacje profilu)
- 2% żądań DELETE (czyszczenie koszyka)

Kryteria wydajności:
- Przepustowość: >1000 żądań/sekundę
- Czas odpowiedzi P95: <500ms
- Wskaźnik błędów: <0,5%
- Pula połączeń bazy danych: <80% wykorzystania

Czas trwania testu: 15 minut z 5-minutowym ramp-up
Równoczesni użytkownicy: Start na 100, szczyt na 1500

Monitorowanie:
- Wydajność zapytań bazy danych
- Wskaźniki trafień cache (Redis/Memcached)
- Wykorzystanie CPU i pamięci
- Latencja sieci i użycie przepustowości"

Testowanie wydajności bazy danych z MCP

Scenariusze testowania obciążenia bazy danych

Testowanie połączeń bazy danych
Testowanie optymalizacji zapytań

# Przetestuj wydajność bazy danych pod obciążeniem
Agent: "Używając serwera Database MCP z integracją k6:

Plan testowania wydajności bazy danych:
- Przetestuj zachowanie puli połączeń (max 100 połączeń)
- Symuluj równoczesne operacje odczytu/zapisu
- Monitoruj wydajność zapytań pod obciążeniem
- Waliduj poziomy izolacji transakcji

Scenariusze testowe:
1. Obciążenie heavy-read (80% odczytów, 20% zapisów)
   - Zapytania katalogu produktów
   - Wyszukiwanie profili użytkowników
   - Operacje wyszukiwania z filtrami

2. Obciążenie heavy-write (30% odczytów, 70% zapisów)
   - Transakcje przetwarzania zamówień
   - Aktualizacje inwentarza
   - Logowanie aktywności użytkowników

3. Obciążenie mieszane (60% odczytów, 40% zapisów)
   - Typowy wzorzec ruchu e-commerce
   - Zbalansowane operacje odczytu/zapisu

Metryki wydajności:
- Wykorzystanie puli połączeń
- Czasy wykonywania zapytań
- Rywalizacja o blokady i deadlocki
- Przepustowość transakcji
- Użycie CPU i I/O bazy danych"

# Analiza wydajności zapytań bazy danych
claude "Połącz się z Database MCP i przeanalizuj wydajność zapytań:

Analiza wolnych zapytań:
1. Zidentyfikuj zapytania trwające >100ms
2. Przeanalizuj plany wykonania
3. Zasugeruj optymalizacje indeksów
4. Przetestuj z różnymi wzorcami zapytań

Testowanie obciążenia operacji bazy danych:
- Równoczesna rejestracja użytkowników (INSERTs)
- Wyszukiwanie produktów ze złożonymi JOINs
- Zapytania historii zamówień z paginacją
- Aktualizacje inwentarza w czasie rzeczywistym

Oczekiwane rezultaty:
- Rekomendacje optymalizacji zapytań
- Sugestie tworzenia indeksów
- Ulepszenia pooling połączeń
- Rekomendacje strategii cache

Wygeneruj raport wydajności z:
- Wydajność zapytań przed/po
- Ulepszenia wykorzystania zasobów
- Prognozy skalowalności
- Analiza wpływu kosztów"

Integracja testowania wydajności CI/CD

Automatyczna walidacja wydajności

Integracja GitHub Actions
Monitorowanie wydajności

name: Pipeline testowania wydajności

on:
  push:
    branches: [main, develop]
  pull_request:
    types: [opened, synchronize]
  schedule:
    - cron: '0 2 * * *' # Nocne testy wydajności

jobs:
  performance-test:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Skonfiguruj serwer k6 MCP
        run: |
          # Zainstaluj k6 i zależności MCP
          curl https://github.com/grafana/k6/releases/download/v0.48.0/k6-v0.48.0-linux-amd64.tar.gz -L | tar xvz --strip-components 1
          pip install k6-mcp-server

      - name: Uruchom aplikację
        run: |
          npm install
          npm run build
          npm start &
          sleep 30 # Czekaj na gotowość aplikacji

      - name: Uruchom testy wydajności z MCP
        run: |
          # Użyj języka naturalnego do uruchamiania testów wydajności
          claude "Używając serwera k6 MCP, uruchom test regresji wydajności:

          - Porównaj bieżący build vs baseline wydajności
          - Przetestuj krytyczne podróże użytkowników (login, checkout, search)
          - Waliduj czasy odpowiedzi w ramach SLA (<500ms P95)
          - Sprawdź wycieki pamięci lub problemy z zasobami
          - Wygeneruj raport porównania wydajności

          Niepowodzenie build jeśli:
          - Czasy odpowiedzi wzrosną o >20%
          - Wskaźnik błędów przekroczy 0,1%
          - Przepustowość zmniejszy się o >15%"

      - name: Prześlij wyniki wydajności
        uses: actions/upload-artifact@v4
        with:
          name: performance-reports
          path: |
            reports/
            k6-results.json
            performance-comparison.html

# Ciągły przepływ pracy monitorowania wydajności
Agent: "Skonfiguruj ciągłe monitorowanie wydajności używając k6 MCP:

Strategia monitorowania:
1. Syntetyczne testy użytkowników (co 5 minut)
   - Wydajność przepływu logowania
   - Czasy odpowiedzi kluczowych endpointów API
   - Wydajność zapytań bazy danych

2. Harmonogram testowania obciążenia
   - Lekkie obciążenie: Co godzinę (50 użytkowników, 5 minut)
   - Średnie obciążenie: Codziennie (500 użytkowników, 15 minut)
   - Ciężkie obciążenie: Tygodniowo (2000 użytkowników, 30 minut)

3. Wykrywanie regresji wydajności
   - Porównaj z metrykami baseline
   - Alert przy >10% degradacji wydajności
   - Auto-tworzenie issues do badania

4. Planowanie pojemności
   - Tygodniowa ocena pojemności
   - Analiza trendów ruchu
   - Rekomendacje skalowania infrastruktury

Punkty integracji:
- Dashboardy Grafana do wizualizacji
- Alerty Slack dla problemów wydajności
- Bilety JIRA dla regresji wydajności
- Śledzenie kosztów skalowania infrastruktury"

Najlepsze praktyki testowania wydajności

Przykładowe prompty do testowania wydajności

Prompty testowania obciążenia
Prompty wydajności API

# PRD: Testowanie szczytowego obciążenia e-commerce
# Wymagania: Obsługa ruchu Black Friday, 99,9% uptime, <2s odpowiedź

"Używając serwera k6 MCP, utwórz kompleksowy test obciążenia:

Kontekst biznesowy:
- Platforma e-commerce z 50K dziennymi aktywnymi użytkownikami
- Oczekiwane 10x ruchu podczas Black Friday (500K użytkowników)
- Krytyczne przepływy: przeglądaj, szukaj, koszyk, checkout, płatność

Todo:
- [ ] Modeluj realistyczne wzorce zachowań użytkowników
- [ ] Przetestuj ze stopniowym zwiększaniem obciążenia (100 → 5000 użytkowników)
- [ ] Waliduj pooling połączeń bazy danych
- [ ] Monitoruj wydajność CDN dla zasobów statycznych
- [ ] Przetestuj integrację bramki płatności pod obciążeniem
- [ ] Sprawdź czy triggery auto-skalowania działają poprawnie
- [ ] Wygeneruj rekomendacje planowania pojemności

Kryteria sukcesu:
- Czas odpowiedzi P95 < 2 sekundy
- Wskaźnik błędów < 0,1%
- Stabilne połączenia bazy danych
- Użycie pamięci w limitach
- Wskaźnik sukcesu płatności > 99,5%"

# PRD: Walidacja wydajności mikroserwisów
# Plan: Użyj k6 MCP + Database MCP do kompleksowego testowania

"Przetestuj wydajność naszej architektury mikroserwisów:

Serwisy do testowania:
- User Service (autentyfikacja, zarządzanie profilem)
- Product Service (katalog, wyszukiwanie, rekomendacje)
- Order Service (koszyk, checkout, przetwarzanie płatności)
- Notification Service (email, SMS, powiadomienia push)

Dystrybucja obciążenia:
- 60% odczytów (przeglądanie produktów, dane użytkowników)
- 30% zapisów (zamówienia, aktualizacje, logowanie)
- 10% złożonych operacji (wyszukiwanie, rekomendacje)

Todo:
- [ ] Przetestuj latencję komunikacji serwis-do-serwis
- [ ] Waliduj wzorce circuit breaker
- [ ] Monitoruj wydajność service mesh (jeśli dotyczy)
- [ ] Przetestuj optymalizację zapytań bazy danych
- [ ] Sprawdź efektywność cache
- [ ] Sprawdź wydajność kolejek wiadomości
- [ ] Wygeneruj mapę zależności serwisów

Oczekiwane SLA:
- Wywołania wewnętrzne API: <50ms P95
- Wywołania zewnętrzne API: <200ms P95
- Zapytania bazy danych: <10ms P95
- Przetwarzanie wiadomości: <5ms średnio"

Metryki sukcesu testowania wydajności

Efektywność wspierana przez AI

Tworzenie testów: 90% szybciej z promptami w języku naturalnym

Czas wykonania: Automatyzowany z integracją serwera MCP

Analiza: Natychmiastowa identyfikacja wąskich gardeł i rekomendacje

Pokrycie testowania

Wzorce obciążenia: Symulacja ruchu z prawdziwego świata

Scenariusze: Kompleksowe testowanie podróży użytkowników

Metryki: 360° monitorowanie wydajności

Doświadczenie programisty

Język naturalny: “Przetestuj z 1000 użytkowników przez 10 minut”

Integracja MCP: Bezproblemowa orkiestracja narzędzi

Automatyczne raporty: Praktyczne wglądy w wydajność

Wpływ biznesowy

Optymalizacja kosztów: Odpowiednio zwymiarowana infrastruktura

Doświadczenie użytkownika: Szybsza wydajność aplikacji

Pewność release: Zapobieganie regresji wydajności

Serwery MCP do testowania wydajności

k6 Load Testing MCP Uruchom testy obciążenia k6 przez język naturalny z serwerem k6 MCP

Grafana Cloud MCP Wizualizuj metryki wydajności i twórz dashboardy

Database MCP Monitoruj wydajność bazy danych i optymalizuj zapytania

AWS/Cloud MCP Skaluj infrastrukturę i monitoruj zasoby chmury

Rozpoczęcie testowania wydajności

Skonfiguruj serwer k6 MCP

# Zainstaluj k6 i serwer MCP
pip install k6-mcp-server

# Skonfiguruj w kliencie MCP
# Dodaj serwer k6 do mcp_settings.json

Utwórz swój pierwszy test obciążenia

# Test wydajności w języku naturalnym
Agent: "Używając k6 MCP, przetestuj nasze API logowania ze 100 użytkownikami przez 5 minut"

Przeanalizuj wyniki

# Analiza wspierana przez AI
"Przeanalizuj wyniki testu i zidentyfikuj wąskie gardła"

Skonfiguruj ciągłe testowanie

# Integruj z CI/CD
"Utwórz przepływ pracy GitHub Actions do testowania regresji wydajności"

Skaluj i optymalizuj

# Planowanie pojemności
"Na podstawie wyników testów, rekomenduj strategię skalowania infrastruktury"

Częste scenariusze testowania wydajności

Testowanie aplikacji webowej

# PRD: Walidacja wydajności aplikacji webowej
"Używając serwera k6 MCP, utwórz test wydajności aplikacji webowej:

Podróż użytkownika:
1. Ładowanie strony głównej i nawigacja
2. Autentyfikacja użytkownika (login/signup)
3. Przeglądanie treści i wyszukiwanie
4. Przesyłanie formularzy i aktualizacje
5. Pobieranie i przesyłanie plików

Wzorzec obciążenia:
- Start: 10 użytkowników
- Ramp up: 50 użytkowników przez 2 minuty
- Sustain: 200 użytkowników przez 10 minut
- Ramp down: 10 użytkowników przez 2 minuty

Walidacja:
- Czas ładowania strony < 3 sekundy
- Czas odpowiedzi API < 500ms
- Wskaźnik błędów < 1%
- Stabilne użycie pamięci"

Testowanie mikroserwisów API

# PRD: Testowanie wydajności mikroserwisów
"Przetestuj wydajność mikroserwisów używając k6 MCP:

Serwisy:
- Authentication service
- User management service
- Payment processing service
- Notification service

Matryca testowa:
- Lekkie obciążenie: 100 RPS przez 5 minut
- Średnie obciążenie: 500 RPS przez 15 minut
- Ciężkie obciążenie: 1000 RPS przez 30 minut

Metryki:
- Czasy odpowiedzi serwisów
- Latencja komunikacji między-serwisowej
- Pooling połączeń bazy danych
- Wydajność kolejek wiadomości
- Wzorce propagacji błędów"

Następne kroki

Testowanie bezpieczeństwa Poznaj testowanie bezpieczeństwa wspierane przez AI i wykrywanie podatności

Testowanie dostępności Zapewnij zgodność WCAG z automatycznym testowaniem dostępności

Testowanie mobilne Testuj aplikacje mobilne z automatyzacją chmury urządzeń

Ekosystem MCP Eksploruj serwery MCP do automatyzacji testów