1.
Uporaba metod strojnega učenja za oblikovanje profila obremenitve spletnih aplikacijYauhen Unuchak, 2024, magistrsko delo
Opis: V magistrskem delu je predstavljen razvoj modelov gručenja s pomočjo programskega jezika Python. Cilj dela je razviti prototip orodij za oblikovanje profila obremenitve pri testiranju zmogljivosti spletnih aplikacij na podlagi analize preteklega delovanja spletne aplikacije v produkcijskem okolju.
Izdelava profila obremenitve za testiranje zmogljivosti spletnih aplikacij predstavlja ključno fazo obremenitvenega testiranja. Ta faza omogoča usklajevanje testnih podatkov in obsega z zahtevami naročnika ter dejanskimi uporabniškimi izkušnjami. Pri izdelavi profila je treba upoštevati uporabniške vloge, tipične scenarije delovanja in razmerje med različnimi scenariji, saj različne funkcionalnosti aplikacije porabijo različne vire strežnika.
Obremenitveno testiranje vključuje simulacijo uporabniških scenarijev s specializirano programsko opremo, kot sta JMeter in LoadRunner. To rešitev lahko uporabljajo inženirji in IT-strokovnjaki pri oblikovanju profila obremenitve, ki se ukvarjajo z obremenitvenim testiranjem zmogljivosti spletnih aplikacij.
V delu raziskujemo, kako odkriti uporabniške vzorce za izboljšanje oblikovanja profila obremenitve za testiranje zmogljivosti na podlagi analize zapisov (rudarjenja podatkov iz log-datotek) o delovanju spletne aplikacije v produkcijskem okolju. S pravilno zasnovanim profilom obremenitve je mogoče oceniti zmogljivost in stabilnost sistema ter simulirati realne uporabniške pogoje.
Ključne besede: profil obremenitve spletnih aplikacij, testiranje, podatkovno rudarjenje spletnih zapisov
Objavljeno v DKUM: 05.07.2024; Ogledov: 106; Prenosov: 24
Celotno besedilo (8,02 MB)