JMeter: Narzędzie do Testowania Wydajności

Szkolenie Apache JMeter to intensywny, dwudniowy kurs praktyczny z zakresu testów wydajnościowych, load testingu oraz stress testów aplikacji webowych i API. Program został zaprojektowany tak, aby uczestnicy zdobyli kompleksową wiedzę z pracy w środowisku Apache JMeter – od podstaw konfiguracji narzędzia, przez budowę realistycznych scenariuszy testowych, aż po analizę wyników i optymalizację wydajności systemu. Podczas szkolenia uczestnicy uczą się tworzyć i parametryzować testy obciążeniowe, wykonywać korelację danych, interpretować raporty oraz identyfikować wąskie gardła aplikacji. Kurs obejmuje również integrację testów performance z procesami CI/CD, co pozwala automatyzować testy wydajności w środowisku DevOps.

Czas trwania: 2 dni / 14 h

Opis

Wprowadzenie do testów wydajności

  • Rola testów wydajności w cyklu wytwarzania oprogramowania
  • Rodzaje testów: load, stress, spike, endurance, volume
  • Podstawowe metryki: czas odpowiedzi, throughput, latency, error rate
  • Najczęstsze błędy w testach performance

Wprowadzenie do Apache JMeter

  • Architektura i zasada działania JMeter
  • Instalacja i konfiguracja środowiska
  • Omówienie interfejsu użytkownika
  • Struktura planu testowego

Budowa planu testowego

  • Thread Group – konfiguracja użytkowników i obciążenia
  • Samplery – HTTP, JDBC, FTP, TCP, JMS
  • Konfiguracja żądań HTTP
  • Zarządzanie sesją i cookies
  • Timery – sterowanie ruchem i opóźnieniami

Elementy sterujące i logika testów

  • Kontrolery logiczne (If, Loop, While, Throughput Controller)
  • Warunki i pętle
  • Scenariusze biznesowe
  • Testy wieloetapowe

Parametryzacja i dane testowe

  • CSV Data Set Config
  • Losowanie danych
  • Dynamiczne generowanie danych
  • Zarządzanie dużymi zbiorami danych

Korelacja i obsługa dynamicznych wartości

  • Extractory: Regular Expression, JSON Extractor, XPath
  • Przekazywanie danych pomiędzy zapytaniami
  • Obsługa tokenów, sesji i identyfikatorów dynamicznych

Testowanie REST API

  • Tworzenie testów dla API
  • Autoryzacja (OAuth, JWT, Basic Auth)
  • Testowanie JSON i XML
  • Walidacja odpowiedzi

Asercje i walidacja wyników

  • Response Assertion
  • JSON Assertion
  • XPath Assertion
  • Custom Assertions

Monitoring i analiza wyników

  • Listenery i raporty
  • Interpretacja wykresów
  • Analiza błędów i wąskich gardeł
  • Tworzenie raportów HTML

Testy rozproszone (Distributed Testing)

  • Architektura master-slave
  • Konfiguracja środowiska rozproszonego
  • Skalowanie testów

Integracja z CI/CD

  • Uruchamianie testów z linii poleceń
  • Integracja z Jenkins / GitLab CI
  • Raportowanie w pipeline
  • Automatyzacja testów wydajności

Najlepsze praktyki i optymalizacja testów

  • Projektowanie realistycznych scenariuszy
  • Eliminacja bottlenecków po stronie testów
  • Skalowanie obciążenia
  • Interpretacja wyników pod kątem produkcji

Warsztaty praktyczne

  • Budowa kompletnego scenariusza testowego
  • Test aplikacji webowej i API
  • Analiza wyników i raport końcowy
  • Omówienie case studies

 

 

 

FAQ – Testy wydajności i Apache JMeter

1. Czym są testy wydajności i dlaczego są kluczowe w projektach IT?

Testy wydajności pozwalają ocenić stabilność i skalowalność systemu pod obciążeniem. Omawiamy rolę testów performance w cyklu wytwarzania oprogramowania, rodzaje testów takich jak load, stress, spike, endurance i volume oraz podstawowe metryki: czas odpowiedzi, throughput, latency i error rate.

2. Jak działa Apache JMeter i jak zbudowana jest jego architektura?

Szkolenie obejmuje architekturę i zasadę działania Apache JMeter, instalację środowiska oraz omówienie interfejsu użytkownika. Uczestnicy poznają strukturę planu testowego, Thread Group, samplery HTTP, JDBC, FTP, TCP i JMS oraz konfigurację żądań i zarządzanie sesją.

3. Jak budować realistyczne scenariusze testów wydajności?

Uczestnicy uczą się projektowania scenariuszy biznesowych, testów wieloetapowych oraz wykorzystania kontrolerów logicznych (If, Loop, While, Throughput Controller). Omawiamy parametryzację danych, CSV Data Set Config, dynamiczne generowanie danych i obsługę dużych zbiorów danych.

4. Jak działa korelacja i obsługa dynamicznych wartości w JMeter?

Szkolenie obejmuje wykorzystanie extractorów takich jak Regular Expression, JSON Extractor i XPath, przekazywanie danych pomiędzy zapytaniami oraz obsługę tokenów, sesji i identyfikatorów dynamicznych w testach REST API.

5. Jak testować REST API i walidować odpowiedzi?

Kurs pokazuje tworzenie testów dla API, autoryzację OAuth, JWT i Basic Auth, testowanie JSON i XML oraz stosowanie asercji: Response Assertion, JSON Assertion, XPath Assertion i custom assertions w celu walidacji poprawności odpowiedzi.

6. Jak analizować wyniki testów wydajności?

Omawiamy listenery i raporty, interpretację wykresów, analizę błędów i wąskich gardeł oraz tworzenie raportów HTML. Uczestnicy uczą się interpretować wyniki pod kątem środowiska produkcyjnego.

7. Jak skalować testy i integrować je z CI/CD?

Szkolenie obejmuje testy rozproszone (architektura master-slave), konfigurację środowiska distributed testing, skalowanie obciążenia oraz integrację z Jenkins i GitLab CI. Uczestnicy uczą się uruchamiania testów z linii poleceń i raportowania w pipeline CI/CD.

8. Czy szkolenie ma charakter praktyczny?

Tak. Warsztaty obejmują budowę kompletnego scenariusza testowego, test aplikacji webowej i API, analizę wyników, raport końcowy oraz omówienie case studies. Uczestnicy zdobywają praktyczne doświadczenie w projektowaniu i optymalizacji testów wydajności.

ZOBACZ NASZE INNE SZKOLENIA

Zapytaj
o szkolenie

Nie widzisz szkolenia, którego szukasz?

Żadna tematyka nas nie ogranicza – jesteśmy otwarci i stworzymy szkolenie idealnie dopasowane do Twoich potrzeb.

Przykładowe szkolenia: Cisco, Analiza biznesowa, BPMN, UML, PowerBi, Elasticsearch, Sztuczna inteligencja, Python, C++, C#, Selenium, Jenkins, Szkolenia miękkie, UX, Social Media i Marketing, Sprzedaż, Zarządzanie projektami, Design Thinking, Linux, Embedded, Postman, Ms Excel, Adobe, Docker, Kubernetes, Terraform, Azure, SAP, UiPath, Machine Learning.