Usar informações acionáveis para corrigir problemas nos resultados de testes de carga (Pré-visualização)

Neste artigo, você aprenderá a usar informações acionáveis baseadas em IA no Teste de Carga do Azure para identificar e solucionar problemas de desempenho em seu aplicativo. Esse recurso analisa os dados de execução de teste usando IA para destacar os principais problemas, como picos de latência, quedas de taxa de transferência ou gargalos de recursos de back-end, e fornece as próximas etapas recomendadas.

Você pode exibir informações acionáveis diretamente no painel de execução de teste após a conclusão do teste.

Pré-requisitos

• Uma conta do Azure com uma assinatura ativa. Se não tiver uma subscrição do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.
• Um recurso de teste de desempenho do Azure. Para criar um recurso de teste de carga, consulte Criar e executar um teste de carga.
• Métricas do lado do servidor habilitadas para sua execução de teste. Para obter melhores resultados, consulte Monitorar métricas de aplicativos do lado do servidor usando o Teste de Carga do Azure

Exibir informações acionáveis para uma execução de teste

Para exibir informações acionáveis para um teste concluído:

1. No portal do Azure, vá para seu recurso de Teste de Carga do Azure.

2. Selecione Testes e escolha a execução de teste relevante.

3. O Teste de Carga do Azure gera insights acionáveis sob demanda. Se você estiver visitando o painel de execução de teste pela primeira vez, expanda a seção Resumo e insights da IA e selecione Gerar insights.

   

Sugestão

Para obter os melhores insights, configure as métricas do lado do servidor. O mecanismo de IA correlaciona dados do lado do cliente e do lado do servidor para gerar diagnósticos e recomendações mais precisos.

4. O serviço gera insights e exibe um resumo e insights importantes na mesma seção. Para explorar mais, selecione Exibir informações detalhadas.

   

5. Na vista de informações detalhadas, pode explorar o que correu mal durante o teste, as provas de apoio e os próximos passos recomendados.

Atenção

Os insights gerados por IA nem sempre são precisos. Recomendamos revisar as evidências e validar com a telemetria do seu aplicativo

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