Les tests de charge sont une étape importante du développement d'une application et de son cycle de vie. En effet, ils permettent de tester les limites de certains composants, de valider une architecture et de s'assurer qu'elle se met à l'échelle correctement, mais aussi parfois d'éliminer des bugs de l'application elle-même.

Mais avoir un bon outil, capable de vraiment tester l'application au travers de parcours utilisateur et de remonter des données fiables n'est pas chose évidente. Et même Wikipedia a une définition erronée du test de charge.

Aujourd'hui, je reçois donc celui qui fait mentir Wikipedia, j'ai nommé Stéphane Landelle. Stephane est le CTO de Gatling, une solution de test de charge open source écrite en Scala et fournissant un DSL Java permettant de créer du test as code.

Notes de  l'épisode

• A quoi sert le test de charge: https://gatling.io/2020/03/what-are-the-objectives-of-a-load-test/
• Pourquoi la moyenne et l'écart type ne servent pas à grand chose: https://gatling.io/2018/11/metrics-analysis-load-testing-deviations/
• Pourquoi on ne doit calculer les moyennes de centiles:
  • http://latencytipoftheday.blogspot.com/2014/06/latencytipoftheday-you-cant-average.html
  • https://www.circonus.com/2018/11/the-problem-with-percentiles-aggregation-brings-aggravation/
  • https://orangematter.solarwinds.com/2016/11/18/why-percentiles-dont-work-the-way-you-think/

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