합성 테스트: WTH인가요?
'합성 테스트'라는 용어를 수없이 들어보셨을 것입니다. 특히 모니터링 플랫폼을 판매하는 SaaS 회사와 거래한 경우라면 더욱 그렇습니다.
하지만 문제는 이렇습니다. 온갖 떠들썩함에도 불구하고 합성 테스트에 대한 모든 공급업체의 설명은 마치 사용자의 혼란에서 이익을 얻으려는 것처럼 의도적으로 모호하게 느껴집니다(솔직히 말하면 아마도 사실일 것입니다).
Datadog을 예로 들어보겠습니다. 그들이 말하는 내용은 다음과 같습니다.
종합 모니터링 또는 사전 모니터링이라고도 하는 종합 테스트는 실제 사용자 트래픽을 시뮬레이션하여 주요 사용자 여정의 성능 문제를 식별하는 방법입니다. 기업은 합성 테스트를 활용하여 서비스 가용성, 애플리케이션 응답 시간 및 고객 거래 기능을 사전에 모니터링할 수 있습니다.
좋아요, 멋진 소개입니다, Datadog. 그런데 음... 그런데 종합 테스트가 뭐죠?
(항상 자신이 판매하는 제품을 정말로 이해하는 척하는) 마케팅 담당자의 혼란스러운 설명에 작별을 고하세요. 이 기사는 종합 테스트에 대한 직접적인 가이드입니다.
종합 테스트의 핵심: 자동화
종합 테스트의 핵심은 자동화입니다.
브라우저가 끊임없이 특정 웹페이지를 방문하고 특정 작업을 수행하며 모든 것이 제대로 작동하는지 확인하는 모습을 상상해 보세요. 이것이 종합 테스트의 핵심이며 브라우저 자동화 테스트와 다르지 않습니다.
간단히 말하면 종합 테스트는 몇 가지 추가 기능을 갖춘 브라우저 자동화 테스트입니다.
Playwright, Puppeteer, Selenium과 같은 도구는 일반적으로 자동화 테스트에 사용됩니다. 다른 기사에서 이러한 도구를 비교했습니다.
이미 자동화 테스트를 해봤다면 절반쯤 온 것입니다. 하지만 종합테스팅은 '합성'이기 때문에 단순한 테스트에 그치지 않습니다.
합성 테스트의 "합성" 부분
자, 이 "합성" 물질은 다 뭐죠? 정확히 무엇을 합성하고 있나요?
액세스 컨텍스트: 종합 테스트는 일반적으로 전 세계 여러 지역의 컴퓨터에서 하루에 여러 번 테스트를 실행합니다. 귀하의 앱이 도쿄와 뉴욕에서 어떻게 작동하는지 궁금하신가요? 합성 테스트로 해결해 보세요.
네트워크 데이터: 작업 완료 여부만 확인하는 것이 아닙니다. 종합 테스트는 주요 네트워크 성능 지표도 기록합니다. 대기 시간, 요청 오류 등을 생각해 보세요. 딸꾹질이 있으면 알게 될 것입니다.
프런트엔드 성능: 페이지 로드 속도, 리소스 로드 시간, 렌더링 시간 - 종합 테스트가 이를 측정합니다. 느린 웹사이트에서는 고객이 제품이 필요하지 않다는 것을 깨닫고 페이지를 닫을 만큼 충분한 시간을 갖습니다.
합성 테스트는 단순히 "이것이 작동합니까?"를 넘어서는 것입니다. "이것이 어디에서나 어떤 조건에서도 잘 작동합니까?"에 가깝습니다.
종합 테스트의 장점: 포괄적인 문제 발견
Synthetic Testing의 차별점은 문제를 종합적으로 감지하는 능력입니다. 브라우저 자동화 테스트와 합성 모니터링 데이터를 결합하여 잠재적인 문제에 대한 전체 스펙트럼 보기를 제공합니다. 이를 분석해 보겠습니다.
작업 완료: 종합 테스트를 통해 로그인, 구매, 양식 제출 등의 거래나 작업이 성공적으로 완료될 수 있는지 확인합니다.
성능 통찰력: 단순히 작동하는지 확인하는 것이 아닙니다. 얼마나 잘 작동하는지 확인합니다. 한 지역에서는 3초 만에 로드되지만 다른 지역에서는 30초 만에 로드되는 페이지가 있습니까? 이것이 바로 Synthetic Testing이 제공하는 통찰력입니다.
조기 문제 감지: 합성이므로 실제 사용자가 직면하기 전에 사전에 시나리오를 테스트합니다.
확장성: 종합 테스트는 인간 QA 팀이 따라올 수 없는 규모로 전 세계에서 연중무휴 24시간 테스트를 실행할 수 있습니다.
결론적으로
합성 테스트는 합성 모니터링 데이터를 예측하여 브라우저 자동화 테스트의 확장된 버전으로, 애플리케이션이 언제 어디서나 안정적으로 작동한다는 확신을 줍니다.
그러므로 다음에 누군가가 "합성 테스트"라는 용어를 던지면 그것이 무엇인지 정확히 알게 될 것이며 모호한 설명에 현혹되지 않는 방법을 알게 될 것입니다! ?
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Playwright 배포 예제에 대한 설명서를 확인하세요.
위 내용은 합성 테스트: WTH인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
