Qualität & Testing

Performance-Test-Infrastruktur

Eine umfassende Performance-Test-Infrastruktur aufbauen, um Anwendungsskalierbarkeit zu validieren, Engpässe zu identifizieren und konsistente Performance unter Last sicherzustellen. Dies umfasst Lasttests, Stresstests, Spike-Tests, Performance-Monitoring und Optimierungsempfehlungen.

Komplexität: Mittel 8-13 points 2-3 Wochen

Epic- & Feature-Übersicht

3
Epics
7
Features
13
Aufwandseinheiten gesamt
1

Lasttest-Setup

Lasttest-Tools konfigurieren und Testszenarien erstellen

5 Pkt. 1 week 2 Features

Lasttest-Tool-Konfiguration

2 Pkt. Einfach

K6, JMeter oder Gatling für Lasttests einrichten

Testszenario-Erstellung

3 Pkt. Mittel

Realistische Lasttestszenarien basierend auf Nutzungsmustern erstellen

Technische Details: Ramp-up, Dauerlast, Spike-Tests
Ergebnisse
  • Lasttest-Tool-Konfiguration
  • Testszenarien und -skripte
  • Virtuelle Benutzerprofile
2

Performance-Testszenarien

Last-, Stress- und Spike-Tests durchführen

5 Pkt. 1 week 3 Features

Lasttest-Durchführung

2 Pkt. Mittel

Anwendung unter erwarteten Lastbedingungen testen

Stresstests

2 Pkt. Mittel

Belastungsgrenzen und Fehlermodi identifizieren

Spike-Tests

1 Pkt. Einfach

Plötzliche Traffic-Spitzen und Wiederherstellung testen

Ergebnisse
  • Lasttest-Ergebnisse
  • Stresstest-Berichte
  • Spike-Test-Analyse
3

Performance-Monitoring & Analyse

Anwendungsperformance während der Tests überwachen und analysieren

3 Pkt. 3-5 days 2 Features

APM-Integration

2 Pkt. Einfach

Integration mit New Relic, Datadog oder Dynatrace

Engpassanalyse

1 Pkt. Einfach

Performance-Engpässe in Code und Infrastruktur identifizieren

Ergebnisse
  • APM-Dashboard-Setup
  • Performance-Engpassbericht
  • Optimierungsempfehlungen

Technologie-Stack

K6 JMeter/Gatling New Relic/Datadog Prometheus Grafana InfluxDB Docker

Wichtige Aspekte

Realistische Testszenarien, die den Produktions-Traffic-Mustern entsprechen

Infrastrukturkapazität zur Lastgenerierung

Überwachung aller Schichten: Frontend, Backend, Datenbank

Sowohl Spitzen- als auch Dauerlast-Szenarien testen

Kosten von Cloud-Ressourcen während der Lasttests

Erfolgskriterien

Anwendung bewältigt erwartete Spitzenlast (2x aktueller Traffic)

Antwortzeiten unter 500ms beim 95. Perzentil unter Last

Keine Fehler unter normalen Lastbedingungen

System erholt sich nach Spike-Tests ordnungsgemäß

Performance-Engpässe identifiziert und dokumentiert

Verwandte Anwendungsfälle

Alle Anwendungen ansehen

Interesse an diesem Projekt?

Zugang anfragen. Erhalten Sie eine detaillierte Schätzung und einen Zeitplan innerhalb von Stunden.

Zugang anfragen

✓ Kostenlos für Betatester · ✓ Aufwandseinheiten-Schätzung · ✓ Begrenzte Plätze