また、オープンソースのTaurusを利用すれば、JMeterやGatlingのシナリオをyamlで簡単に管理でき、詳細な実行サマリーやオンラインレポートを生成可能です。CI/CDパイプラインに組み込むことでテストの自動化とレポート作成がより効率化されます。
負荷モデルの設計では、ユーザー並列数やランプアップ／ランプダウンのタイミングを具体的に設定し、実際の業務負荷を模擬したシナリオを作成することが重要です。負荷試験結果はGoogle Sheetsなどで取りまとめ、複数回のテスト結果を比較しやすく管理する運用も一般的です。
AWSを使った負荷試験の自動化とレポート作成の一般的な手順は以下の通りです。
- 負荷試験環境構築：AWS ECS(Fargate)上にGatlingのコンテナをデプロイし、負荷シナリオを実行可能にします。
- 負荷試験実行：複数のrunnerコンテナがシナリオに沿って負荷を生成し、AWS S3にログを保存します。
- レポート集計と生成：aggregate-runnerが全runnerのログを集約し、gatling-s3-reporterがS3からログを取得して統計やグラフを含むレポートを自動で作成します。
- レポート共有と通知：レポートが完成すると、SlackやChatworkなどのチャットツールへの通知を自動化してチームでの共有を促進します。
また、オープンソースのTaurusを利用すれば、JMeterやGatlingのシナリオをyamlで簡単に管理でき、詳細な実行サマリーやオンラインレポートを生成可能です。CI/CDパイプラインに組み込むことでテストの自動化とレポート作成がより効率化されます。
負荷モデルの設計では、ユーザー並列数やランプアップ／ランプダウンのタイミングを具体的に設定し、実際の業務負荷を模擬したシナリオを作成することが重要です。負荷試験結果はGoogle Sheetsなどで取りまとめ、複数回のテスト結果を比較しやすく管理する運用も一般的です。
AWSを使った負荷試験の自動化とレポート作成の一般的な手順は以下の通りです。
- 負荷試験環境構築：AWS ECS(Fargate)上にGatlingのコンテナをデプロイし、負荷シナリオを実行可能にします。
- 負荷試験実行：複数のrunnerコンテナがシナリオに沿って負荷を生成し、AWS S3にログを保存します。
- レポート集計と生成：aggregate-runnerが全runnerのログを集約し、gatling-s3-reporterがS3からログを取得して統計やグラフを含むレポートを自動で作成します。
- レポート共有と通知：レポートが完成すると、SlackやChatworkなどのチャットツールへの通知を自動化してチームでの共有を促進します。
また、オープンソースのTaurusを利用すれば、JMeterやGatlingのシナリオをyamlで簡単に管理でき、詳細な実行サマリーやオンラインレポートを生成可能です。CI/CDパイプラインに組み込むことでテストの自動化とレポート作成がより効率化されます。
負荷モデルの設計では、ユーザー並列数やランプアップ／ランプダウンのタイミングを具体的に設定し、実際の業務負荷を模擬したシナリオを作成することが重要です。負荷試験結果はGoogle Sheetsなどで取りまとめ、複数回のテスト結果を比較しやすく管理する運用も一般的です。
こんな人におすすめ：
- システムやサービスの負荷試験を自動化したいテストエンジニア
- 効率的に負荷試験レポートを作成・分析したい開発マネージャー
- AWSやオープンソースツールを利用した負荷試験に興味がある技術者
プロンプト例：
「負荷試験自動化レポートの作成手順を教えてください。AWS上での負荷試験実行、自動レポート生成、レポート共有までの流れを具体的に説明してください。」
プロンプト例の出力結果：
AWSを使った負荷試験の自動化とレポート作成の一般的な手順は以下の通りです。
- 負荷試験環境構築：AWS ECS(Fargate)上にGatlingのコンテナをデプロイし、負荷シナリオを実行可能にします。
- 負荷試験実行：複数のrunnerコンテナがシナリオに沿って負荷を生成し、AWS S3にログを保存します。
- レポート集計と生成：aggregate-runnerが全runnerのログを集約し、gatling-s3-reporterがS3からログを取得して統計やグラフを含むレポートを自動で作成します。
- レポート共有と通知：レポートが完成すると、SlackやChatworkなどのチャットツールへの通知を自動化してチームでの共有を促進します。
また、オープンソースのTaurusを利用すれば、JMeterやGatlingのシナリオをyamlで簡単に管理でき、詳細な実行サマリーやオンラインレポートを生成可能です。CI/CDパイプラインに組み込むことでテストの自動化とレポート作成がより効率化されます。
負荷モデルの設計では、ユーザー並列数やランプアップ／ランプダウンのタイミングを具体的に設定し、実際の業務負荷を模擬したシナリオを作成することが重要です。負荷試験結果はGoogle Sheetsなどで取りまとめ、複数回のテスト結果を比較しやすく管理する運用も一般的です。
