АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА ТЕСТУВАННЯ ПРОДУКТИВНОСТІ ПРОГРАМНИХ СИСТЕМ: АРХІТЕКТУРА, МЕТРИКИ ТА ІНТЕГРАЦІЯ В CI/CD

O. Zaporozhets; P. Kalashnykov

doi:10.26906/SUNZ.2026.2.090

Автор(и)

O. Zaporozhets
P. Kalashnykov

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2026.2.090

Ключові слова:

продуктивність, тестування продуктивності, навантажувальне тестування, CI/CD, метрики, спостережуваність, пороги, регресія продуктивності

Анотація

Актуальність. Продуктивність є однією з ключових характеристик якості програмних систем, що суттєво впливає на досвід користувача, надійність сервісів та витрати на інфраструктуру. З огляду на модель ISO/IEC 25010 (performance efficiency: time behavior, resource utilization, capacity) та практики DevOps CI/CD актуальною є автоматизація регулярних і відтворюваних навантажувальних перевірок із формальним рішенням pass/fail та пояснюваною діагностикою регресій. Об’єкт дослідження: автоматизована система тестування продуктивності програмних систем у конвеєрі CI/CD, що поєднує навантажувальні тести та спостережуваність (метрики/логи/трейси). Мета статті: розробити й обґрунтувати концепцію такої системи, визначити її архітектуру, модулі, порядок виконання тестового циклу та мінімально достатній набір метрик і порогових критеріїв «quality gate» на основі інженерних SLO. Результати дослідження. Запропоновано модульну архітектуру, описано процедуру виконання тестового циклу та підхід до формування метрик і baseline-порівнянь (ISO/IEC 25023, термінологія ISTQB) для автоматичного виявлення регресій продуктивності. Висновки. Інтеграція тестування продуктивності в CI/CD забезпечує раннє виявлення деградацій і зменшує ризик їх потрапляння у промислове середовище, а поєднання навантаження зі спостережуваністю підвищує пояснюваність причин погіршення.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Посилання

1. ISO/IEC 25010:2011. Systems and software engineering. Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE). DOI: https://doi.org/10.3403/30215101. URL: https://www.iso.org/standard/35733.html.

2. ISO/IEC 25023:2016. Systems and software engineering. Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) URL: https://www.iso.org/standard/35747.html.

3. ISO/IEC/IEEE 15939:2017. Systems and software engineering URL: https://www.iso.org/standard/71197.html.

4. ISTQB. Standard Glossary of Terms Used in Software Testing (Version 4.0). URL: https://glossary.istqb.org/.

5. Dos Santos L.B.R., Trubiani C., Pinciroli C., et al. Performance regression testing initiatives: a systematic mapping study. Information and Software Technology. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2024.107641.

6. Gatling. Integrate performance testing into your CI/CD pipeline. URL: https://gatling.io/blog/performance-testing-ci-cd.

7. Matam S., Jain J. Pro Apache JMeter: Web Application Performance Testing. Apress, 2017. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-2961-3.

8. Grafana Labs. k6 Documentation (running in CI; thresholds). URL: https://grafana.com/docs/k6/latest/get-started/runningk6/; https://grafana.com/docs/k6/latest/using-k6/thresholds/.

9. Blanco D. G. Practical OpenTelemetry: Adopting Open Observability Standards Across Your Organization. Apress, 2023. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-9075-0.

10. Prometheus Authors. Prometheus Documentation. URL: https://prometheus.io/docs/introduction/overview/.

11. Sanches J., Pereira P. R. Network and Systems Monitoring with Prometheus and Grafana. CISTI 2025, Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 1716. Springer, 2026. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-032-10929-3_32.

12. Grafana Labs. Grafana Cloud k6: Compare tests (test comparison). URL: https://grafana.com/docs/grafanacloud/testing/k6/analyze-results/test-comparison/.

13. Kasarla N. K. Implementing Infrastructure as Code (IaC) with Terraform for Scalable Cloud Deployments. Journal of Information Systems Engineering and Management. 2025. DOI: https://doi.org/10.52783/jisem.v10i60s.13257.

14. Humble J., Farley D. Continuous Delivery: Reliable Software Releases through Build, Test, and Deployment Automation. Addison-Wesley, 2010. DOI: https://doi.org/10.5555/1869904.