Le test de performance évalue les performances d’un système ou d’une application sous des charges de tailles variées.
Les critères clés incluent la vitesse (rapidité de fonctionnement), la stabilité (capacité à s’exécuter sans plantage), l’évolutivité (la gestion fluide des charges croissantes) et la réactivité (la rapidité de réponse aux sollicitations des utilisateurs).
La performance logicielle est au cœur de toute utilisation informatique : des performances médiocres peuvent réduire à néant les efforts d’une entreprise pour offrir une expérience utilisateur de qualité. Si les développeurs ne supervisent pas correctement les tests de performance, ou ne les exécutent pas assez souvent, ils risquent de créer des goulots d’étranglement.Ceux-ci peuvent limiter la capacité d’un système à gérer son trafic habituel aux périodes attendues. Le problème s’aggrave lors de pics de charge imprévus.
Une telle situation peut mettre en péril l’ensemble des opérations d’une entreprise orientée vers le public. Les réputations de qualité, traditionnellement longues à bâtir, peuvent être rapidement et durablement compromises si les utilisateurs commencent à douter de la fiabilité d’un système ou d’une application. La patience des utilisateurs finaux devient une ressource de plus en plus rare. C’est pourquoi la réputation des entreprises est souvent en jeu lorsque des problèmes de performance apparaissent.
Restez au fait des tendances les plus étonnantes du secteur dans le domaine de l’IA, de l’automatisation, des données et bien d’autres avec la newsletter Think. Consultez la Déclaration de confidentialité d’IBM.
Tout d’abord, il convient de définir la méthodologie utilisée dans la plupart des scénarios de test de performance. Le processus type de test de performance se compose de six étapes.
La première étape du processus de test de performance consiste à fixer des paramètres pertinents, comme les objectifs de performance de l’application.
Il faut ensuite définir ce qui constitue des critères de performance acceptables : temps de réponse, débit, utilisation des ressources et taux d’erreur.
C’est également à ce stade que sont identifiés les indicateurs clés de performance (KPI), indispensables pour soutenir les exigences de performance et les priorités de l’entreprise.
Tous les tests ne sont pas adaptés à chaque situation. Les développeurs et autres testeurs doivent définir ce que le test vise à analyser.
Ils commencent par définir les principaux scénarios d’utilisation et concevoir des cas de test reflétant les interactions réelles des utilisateurs. L’étape suivante consiste à spécifier les données de test et les workloads qui seront utilisés au cours du processus.
Une fois ces variables fixées, les testeurs sélectionnent les outils, les scripts de test et les techniques de test de performance à appliquer. Cette étape comprend également la mise en place de barrières de validation : des portes de qualité intégrées au code qui autorisent ou refusent l’accès aux étapes ultérieures de mise en production.
Les tests de performance examinent également la bande passante afin de vérifier que les taux de transmission de données peuvent supporter correctement le trafic généré par les workloads.
Une dernière étape est nécessaire avant que le processus de test de performance ne puisse officiellement commencer. Les testeurs construisent un environnement de test qui reproduit fidèlement l’environnement de production réel du système, puis vérifient que les applications en cours de test (AUT) y sont bien déployées.
La préparation finale consiste à intégrer des outils de surveillance pour collecter les mesures de performance générées par le système pendant les tests.
Une fois les paramètres de test clairement définis, il est temps d’exécuter les tests de performance. Les testeurs – ou les systèmes d’automatisation – lancent les scénarios retenus en association avec les outils de test de performance.
Les testeurs surveillent généralement les performances du système en temps réel pour vérifier le débit, les temps de réponse et l’utilisation des ressources. Tout au long des scénarios, ils contrôlent également la présence de goulets d’étranglement ou d’autres anomalies de performance visibles dans les mesures.
Les testeurs évaluent ensuite les données de performance collectées au cours du processus. Ils examinent attentivement les résultats afin d’identifier les points nécessitant une amélioration.
Ces résultats sont ensuite comparés aux résultats de référence en matière de performance définis lors de la première étape du processus. Grâce à cette comparaison, les testeurs peuvent repérer les écarts par rapport aux performances attendues et identifier les éventuels goulets d’étranglement.
Après avoir identifié les problèmes de performance grâce à l’analyse des données, les développeurs modifient le code pour mettre le système à jour. Ils appliquent des optimisations de code, des mises à niveau de ressources ou des ajustements de configuration afin de corriger les problèmes relevés.
Une fois les changements effectués, ils répètent la séquence de tests pour vérifier leur efficacité. Cette boucle d’optimisation se poursuit jusqu’à ce que les résultats de performance soient alignés avec les niveaux de référence définis.
Les tests de performance vont « sous le capot » en profondeur pour vérifier le fonctionnement d’un système ou d’une application. Il est donc logique que les équipes de développement logiciel soient les principaux utilisateurs de ces méthodes. Ce premier groupe d’utilisateurs inclut les professionnels directement impliqués dans le développement : développeurs, ingénieurs qualité (QA) et équipes DevOps. Chacun en retire un bénéfice particulier :
Un autre groupe d’utilisateurs n’est pas composé de développeurs, mais la gestion de la performance système constitue une part essentielle de leurs responsabilités :
Cependant, les tests de performance ne concernent pas uniquement les dirigeants. De nombreuses organisations et sociétés de toutes tailles y recourent fréquemment pour diverses raisons :
Les développeurs effectuent différents types de tests de performance pour obtenir des données spécifiques et soutenir une stratégie de test donnée. Voici les plus courants :
Les tests de charge (load testing) indiquent les performances du système lorsqu’il fonctionne avec les charges prévues. L’objectif des tests de charge est de montrer le comportement du système face à des workloads de routine dans des conditions de travail normales avec un nombre moyen d’utilisateurs simultanés.
Exemple : pour un site d’ e-commerce, un testeur simule le parcours d’un utilisateur, de la recherche et la sélection d’articles à leur ajout au panier puis au paiement.
Le test de charge permet de vérifier si le système supporte correctement ces conditions habituelles. L’évolutivité met ce système sous pression en augmentant le volume de données ou du nombre d’utilisateurs.Il montre si le système peut suivre un rythme croissant tout en continuant de fonctionner efficacement.
Exemple : dans le cadre d’une mise à l’échelle verticale, un développeur peut augmenter le CPU et la mémoire d’un serveur de base de données afin de traiter un volume supérieur de requêtes.
Le test de résistance (stress testing) est comparable à un test de plongée effectué par l’équipage d’un sous-marin. Le système est poussé jusqu’à ses limites opérationnelles connues, et même au-delà, afin de déterminer exactement jusqu’où il peut tenir avant d’atteindre son point de rupture.
Exemple : le test de basculement est une forme extrême de test de résistance, qui consiste à simuler des défaillances de composants. L’objectif est de mesurer le temps nécessaire pour que le système se rétablisse et reprenne son fonctionnement normal.
Ici, on teste un autre type de résistance : lorsque le trafic utilisateur ou le volume de données connaît une hausse soudaine et marquée de l’activité. Le système doit alors absorber ces variations tout en poursuivant ses opérations habituelles.
Exemple : les entreprises qui exploitent des sites web doivent se préparer non seulement aux pannes, mais aussi à la vague d’utilisateurs tentant d’y accéder simultanément une fois le service rétabli. Elles doivent également évaluer si le système est capable de gérer cette augmentation soudaine de la demande. Le test de pic (spike testing) permet d’anticiper la fluidité de cette reprise.
Alors que la performance est parfois associée au trafic utilisateur, le test de volume (volume testing) se concentre sur la capacité d’un système à gérer de grandes quantités de données. L’idée est de vérifier si le système peut traiter correctement ces données et les stocker sans dégradation.
Exemple : une clinique médicale conserve d’immenses volumes d’informations sur les patients et a l’obligation légale de garantir l’accès à ces dossiers et aux données médicales associées. Cet afflux constant de données peut mettre le système sous pression. Le test de volume permet de savoir si le système est capable d’absorber en continu ces volumes supplémentaires.
Le test d’endurance (endurance testing ou soak testing) mesure la performance sur la durée. Il vise à détecter des problèmes tels que la dégradation des données ou les fuites de mémoire, qui apparaissent souvent après une longue période d’utilisation continue.
Exemple : les plateformes de réseaux sociaux fonctionnent en permanence, et cette utilisation continue peut affecter la stabilité, le stockage des données et la gestion des comptes utilisateurs. Le test d’endurance fournit à la fois une vision de l’état actuel du système et des indicateurs de performance future.
Les développeurs et les testeurs disposent d’un large choix d’outils conçus pour les tests de performance. Voici quelques-uns des plus utilisés :
Comme dans de nombreux domaines informatiques, l’intelligence artificielle (IA) fait évoluer les tests logiciels vers de nouveaux niveaux d’efficacité. Elle rend l’ensemble du processus de test de performance plus rapide, plus précis et plus facile à automatiser.
Concrètement, l’IA permet d’employer des cycles de test plus courts, ce qui réduit le temps d’exécution. Et grâce à la précision de l’IA, il est possible de détecter des changements de performance plus subtils qui pourraient échapper à des testeurs humains. De plus, grâce à l’analyse prédictive, l’IA peut évaluer les tendances opérationnelles et les données historiques et prédire où et quand les goulots d’étranglement pourraient se produire. Elle peut également tirer parti de ce comportement prédictif du système et même ajuster les paramètres de test en conséquence.
Mais l’impact le plus significatif de l’IA sur les tests de performance, à ce jour, est l’automatisation à grande échelle. Cette automatisation est remarquable, car elle est capable de prendre en charge l’ensemble du processus de test de performance.
L’IA peut non seulement automatiser l’exécution des tests, mais aussi rédiger les scripts destinés à leur mise en œuvre. De plus, elle est en mesure d’interpréter les résultats en arrière-plan et de proposer des recommandations pour corriger les problèmes identifiés.
L’un des effets les plus intéressants et prometteurs de l’IA sur les tests de performance est l’essor de la collaboration homme-IA. Cette approche montre que l’instinct et l’expertise humaine restent essentiels. Dans certaines situations, suivre l’intuition humaine demeure même la règle première.
Certains experts estiment que le test de performance de demain reposera sur ce modèle hybride, qui combine la puissance de calcul des machines avec la capacité humaine à comprendre le contexte et à en saisir les nuances.
Exploitez le pouvoir de l’IA et de l’automatisation pour résoudre de manière proactive les problèmes de la pile d’applications.
Utilisez les logiciels et outils DevOps pour construire, déployer et gérer des applications cloud natives sur plusieurs appareils et environnements.
Renforcez l’agilité et la croissance de votre entreprise. Modernisez en continu vos applications sur n’importe quelle plateforme grâce à nos services de conseil cloud.