Perbedaan Antara Postman dan JMeter

Orang sering menganggap Postman dan JMeter sebagai pesaing dan bertanya mana yang lebih unggul. Kerangka pemikiran itu salah. Postman memeriksa apakah sebuah API berfungsi dengan benar. JMeter memeriksa apakah sebuah API dapat bertahan menghadapi lalu lintas. Yang satu menjawab “apakah endpoint ini mengembalikan data yang benar?” dan yang lain menjawab “apakah endpoint ini tetap berfungsi ketika 2.000 pengguna mengaksesnya secara bersamaan?” Keduanya berada pada titik yang berbeda dalam siklus pengujian.

Mencampuradukkan keduanya menyebabkan kesalahan fatal. Tim menjalankan koleksi Postman, melihat tanda centang hijau, dan mengasumsikan API siap produksi, padahal mereka belum pernah mengukur waktu respons di bawah konkurensi. Atau mereka melakukan pengujian beban JMeter dan bertanya-tanya mengapa hal itu tidak menangkap bidang JSON yang salah format. Artikel ini menjelaskan perbedaannya dengan jelas sehingga Anda dapat memilih alat yang tepat untuk pekerjaan di depan Anda.

Untuk apa Postman dibangun

Postman adalah klien API dan platform kolaborasi. Anda membuat permintaan, mengaturnya ke dalam koleksi, melampirkan variabel lingkungan, dan menulis skrip uji JavaScript yang berjalan setelah setiap respons. Tugas intinya adalah kebenaran fungsional: memverifikasi kode status, isi respons, header, dan bentuk skema.

Skrip uji Postman yang umum terlihat seperti ini:

pm.test("Status is 200", function () {
    pm.response.to.have.status(200);
});

pm.test("Response has a user id", function () {
    const body = pm.response.json();
    pm.expect(body).to.have.property("id");
    pm.expect(body.id).to.be.a("number");
});

Ini adalah pengujian berbasis asersi satu permintaan. Postman menjalankan setiap permintaan sekali, mengevaluasi pemeriksaan Anda, dan melaporkan berhasil atau gagal. Collection Runner dapat mengulang koleksi dengan file data, dan Postman CLI menjalankan koleksi yang sama dalam pipeline, tetapi orientasinya tetap sama: mengonfirmasi bahwa API melakukan apa yang dikatakan kontrak. Jika Anda ingin melihat lebih dalam tentang menulis pemeriksaan tersebut, lihat panduan kami tentang asersi API.

Postman bersinar selama pengembangan dan integrasi. Seorang pengembang yang membangun endpoint baru memvalidasinya secara interaktif. Seorang insinyur QA mengubah permintaan tersebut menjadi suite regresi. Seluruh tim berbagi satu ruang kerja. Tidak ada satu pun dari itu yang melibatkan pengukuran throughput.

Untuk apa JMeter dibangun

Apache JMeter adalah alat pengujian beban dan kinerja. Anda mendefinisikan Thread Group, yaitu istilah JMeter untuk kumpulan pengguna yang disimulasikan, mengatur berapa banyak thread yang berjalan, seberapa cepat mereka meningkat, dan berapa kali mereka mengulang. JMeter kemudian mengirimkan permintaan tersebut secara bersamaan dan merekam latensi, throughput, dan tingkat kesalahan.

Pertanyaan yang dijawab JMeter bersifat kuantitatif. Berapa waktu respons persentil ke-95 ketika 500 pengguna aktif? Pada tingkat permintaan berapa tingkat kesalahan melebihi 1 persen? Apakah kumpulan koneksi basis data menjadi hambatan pada 300 sesi bersamaan? Anda tidak bisa mendapatkan angka-angka itu dari alat yang mengirimkan satu permintaan pada satu waktu.

JMeter juga melampaui HTTP. Ia dapat menggerakkan kueri basis data JDBC, pesan JMS, FTP, SMTP, dan TCP mentah. Luasnya cakupan itu penting ketika Anda menguji beban suatu sistem daripada hanya satu endpoint REST. Biayanya adalah penyiapan yang lebih rumit: Thread Groups, sampler, listener, timer, dan asersi dikonfigurasi melalui GUI desktop, dan eksekusi serius terjadi dalam mode non-GUI dari baris perintah untuk akurasi. Jika Anda baru dalam disiplin ini, gambaran umum pengujian kinerja kami menjelaskan metrik inti.

Perbandingan berdampingan

Tabel di bawah ini menjelaskan perbedaan praktisnya.

Perbedaan utamanya adalah model konkurensi. Collection Runner Postman melakukan iterasi, tetapi tidak mensimulasikan ratusan pengguna yang membanjiri endpoint pada saat yang bersamaan. Seluruh arsitektur JMeter ada untuk melakukan hal itu.

Kapan menggunakan Postman

Gunakan Postman ketika kebenaran adalah pertanyaan utama. Gunakan saat Anda mengembangkan endpoint baru dan membutuhkan umpan balik cepat tentang bentuk permintaan dan respons. Gunakan untuk membangun suite regresi yang berjalan pada setiap permintaan tarik. Gunakan saat non-pengembang dalam tim perlu menjelajahi API tanpa menulis kode. Gunakan untuk pengujian kontrak, di mana Anda mengonfirmasi API masih cocok dengan skema yang diterbitkan.

Postman juga cocok untuk integrasi berkelanjutan. Anda mengekspor koleksi, menjalankannya dengan Postman CLI atau Newman di dalam pipeline Anda, dan menggagalkan build jika ada asersi yang rusak. Itu adalah regresi fungsional, bukan pengujian beban, dan itu harus ada di setiap commit.

Postman juga menangani pekerjaan sehari-hari yang terkait dengan API. Anda dapat menyimpan contoh respons, mendokumentasikan endpoint saat Anda membangunnya, membuat mock layanan yang belum ada, dan berbagi ruang kerja sehingga seluruh tim melihat permintaan yang sama. Tidak ada satu pun dari itu yang menyentuh kinerja, tetapi semua itu mempercepat siklus pembuatan dan verifikasi. Intinya adalah Postman adalah pendamping pengembangan: ia berada di samping Anda saat Anda menulis API dan tetap berguna setelahnya sebagai jaring regresi.

Membaca hasil JMeter

Eksekusi JMeter menghasilkan angka, dan Anda harus tahu angka mana yang penting. Waktu respons rata-rata adalah yang paling tidak berguna, karena beberapa permintaan cepat dapat menutupi sejumlah permintaan lambat. Angka yang perlu diperhatikan adalah persentil. Latensi persentil ke-90, 95, dan 99 memberi tahu Anda apa yang dialami pengguna Anda yang paling lambat, dan merekalah pengguna yang mengeluh. Persentil ke-95 sebesar 1,8 detik berarti 5 persen permintaan memakan waktu lebih lama dari itu, yang merupakan masalah nyata bahkan jika rata-ratanya terlihat baik-baik saja.

Throughput adalah angka kedua. Ini adalah jumlah permintaan yang diselesaikan sistem per detik, dan ini memberi tahu Anda kapasitas aktual API di bawah beban yang Anda terapkan. Tingkat kesalahan adalah yang ketiga. Sebuah eksekusi yang melaporkan waktu respons cepat tetapi tingkat kesalahan 6 persen bukanlah kesuksesan; itu berarti API hanya dapat bertahan dengan menjatuhkan permintaan. Anda membaca ketiganya secara bersamaan, dan Anda membacanya pada tingkat konkurensi yang sesuai dengan lalu lintas nyata Anda. Tes pada 50 pengguna tidak memberi tahu Anda apa pun tentang perilaku pada 1.000.

Kapan menggunakan JMeter

Gunakan JMeter ketika skala adalah pertanyaan utama. Gunakan sebelum peluncuran untuk menemukan tingkat permintaan di mana waktu respons menurun. Gunakan untuk memvalidasi bahwa aturan penskalaan otomatis (autoscaling) terpicu dengan benar di bawah lalu lintas yang berkelanjutan. Gunakan untuk pengujian soak yang berjalan berjam-jam untuk menemukan kebocoran memori dan kelelahan koneksi. Gunakan untuk pengujian lonjakan (spike tests) yang memodelkan lonjakan pengguna secara tiba-tiba, seperti penjualan kilat.

Hasil JMeter menjadi masukan perencanaan kapasitas. Jika latensi persentil ke-95 tetap di bawah 400 milidetik pada 1.000 pengguna bersamaan tetapi naik melewati 2 detik pada 1.500, Anda telah menemukan batas Anda. Angka itu mendorong keputusan infrastruktur. Eksekusi Postman tidak dapat menghasilkannya. Untuk penjelasan terstruktur tentang membangun pengujian ini, tutorial pengujian kinerja API kami mencakup alur kerja dari awal hingga akhir.

Keduanya saling melengkapi, bukan saingan

Strategi pengujian yang matang menggunakan keduanya. Selama pengembangan, Postman memverifikasi API mengembalikan data yang benar. Sebelum rilis, JMeter memverifikasi API menyajikan data yang benar itu dengan cukup cepat untuk audiens yang diharapkan. Melewatkan salah satunya akan meninggalkan celah. Sebuah API bisa berfungsi sempurna tetapi tetap runtuh pada 200 pengguna. Sebuah API bisa sangat cepat tetapi tetap mengembalikan nilai yang salah.

Model mental yang sehat adalah pipeline. Pemeriksaan fungsional berjalan lebih awal dan sering, pada setiap commit, menangkap regresi dalam perilaku. Pengujian beban berjalan lebih jarang, sebelum rilis atau setelah perubahan infrastruktur besar, menangkap regresi dalam kapasitas. Perlakukan keduanya sebagai dua tahap, bukan dua kandidat untuk satu slot.

Pertimbangkan contoh konkret. Sebuah tim merilis endpoint pencarian. Pengujian Postman mengonfirmasi bahwa endpoint tersebut mengembalikan hasil yang benar, melakukan paginasi dengan tepat, dan menolak kueri yang salah format. Setiap pemeriksaan berwarna hijau, sehingga endpoint digabungkan. Dua minggu kemudian, dorongan pemasaran mengirimkan sepuluh kali lalu lintas normal, dan waktu pencarian naik menjadi delapan detik karena setiap kueri memicu pemindaian basis data yang tidak terindeks. Pengujian fungsional tidak pernah memiliki kesempatan untuk menangkap ini; mereka mengirim satu permintaan ke sistem yang tidak aktif. Sebuah eksekusi JMeter dengan konkurensi realistis akan mengungkap indeks yang hilang sebelum peluncuran. Pelajarannya bukan Postman gagal. Ini adalah bahwa tim hanya menjalankan salah satu dari dua jenis pengujian yang dibutuhkan endpoint.

Kegagalan sebaliknya juga terjadi. Sebuah tim terobsesi dengan angka beban, menyetel API untuk menangani 5.000 pengguna, lalu merilisnya. Di bawah beban itu, endpoint mengembalikan harga yang salah karena bug caching menyajikan data yang usang, dan tidak ada pengujian beban yang menegaskan pada isi respons. Kecepatan tanpa kebenaran hanyalah jawaban salah yang cepat. Anda memerlukan kedua perspektif, dan tidak ada alat yang menyediakan keduanya.

Di mana Apidog cocok

Jika menjalankan dan memelihara dua alat terpisah terasa berat, Apidog menggabungkan desain API, debugging, pengujian fungsional otomatis, dan server mock ke dalam satu platform. Anda merancang skema, mengirim permintaan, membangun skenario pengujian dengan asersi visual, dan merangkai langkah-langkah menjadi suite otomatis tanpa meninggalkan aplikasi. Untuk pengujian beban dan stres, Apidog menyertakan pengujian kinerja yang menjalankan kasus API Anda yang tersimpan di bawah pengguna virtual yang dapat dikonfigurasi, sehingga cakupan fungsional dan kinerja berada dalam ruang kerja yang sama.

Pendekatan satu alat itu menghilangkan overhead ekspor, sinkronisasi, dan peralihan konteks dari menyatukan Postman dan JMeter. Anda dapat mengunduh Apidog dan mencoba fitur pengujiannya secara gratis. Jika Anda ingin membandingkan opsi terlebih dahulu, rangkuman kami tentang alternatif Postman terbaik untuk pengujian API menempatkan beberapa alat secara berdampingan.

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah Postman melakukan pengujian beban?

Tidak secara signifikan. Collection Runner mengulang koleksi secara berurutan, dan Postman baru-baru ini menambahkan fitur pengujian kinerja dasar di aplikasi desktop, tetapi tidak sesuai dengan alat yang dirancang khusus untuk konkurensi realistis, kontrol ramp-up, atau persentil latensi terperinci. Untuk pengujian beban serius, gunakan JMeter, k6, Gatling, atau modul pengujian kinerja Apidog.

Bisakah JMeter melakukan pengujian API fungsional?

Bisa, dengan Response Assertions yang memeriksa kode status dan isi respons. Namun GUI JMeter canggung untuk suite fungsional yang banyak asersi, dan kekuatannya adalah konkurensi, bukan pemeriksaan kebenaran. Sebagian besar tim menjaga pengujian fungsional di Postman atau Apidog dan menyimpan JMeter untuk beban.

Apakah JMeter lebih sulit dipelajari daripada Postman?

Ya. Antarmuka Postman mudah didekati, dan Anda dapat mengirim permintaan dalam beberapa menit. JMeter memperkenalkan Thread Groups, sampler, timer, dan listener, ditambah praktik menjalankan tes dalam mode non-GUI untuk hasil yang akurat. Harapkan waktu adaptasi yang lebih lama, terutama jika Anda belum pernah melakukan pekerjaan kinerja sebelumnya.

Apakah saya membutuhkan kedua alat?

Jika Anda merilis API yang melayani lalu lintas nyata, Anda memerlukan kedua jenis pengujian. Anda tidak selalu membutuhkan kedua produk. Platform seperti Apidog mencakup pengujian fungsional dan pengujian kinerja di satu tempat, yang menghilangkan kebutuhan untuk memelihara dua toolchain terpisah.

Alat mana yang menangkap kueri basis data yang lambat?

JMeter, di bawah beban. Satu permintaan Postman terhadap sistem yang tidak aktif mungkin akan cepat kembali meskipun kuerinya tidak efisien. Masalah hanya muncul ketika lalu lintas bersamaan berebut koneksi basis data. Konkurensi JMeter memunculkan hambatan tersebut; tes fungsional sekuensial biasanya tidak akan melakukannya.

Di mana posisi k6, Gatling, dan Locust?

Mereka adalah alternatif untuk JMeter, bukan untuk Postman. k6, Gatling, dan Locust semuanya adalah alat pengujian beban yang bersaing dengan JMeter dan cenderung lebih memilih pengujian yang didefinisikan kode daripada GUI. Jika Anda merasa antarmuka JMeter canggung, salah satu dari mereka layak untuk dicoba. Tidak ada dari mereka yang menggantikan pengujian API fungsional, jadi pemisahan Postman-versus-alat-beban masih berlaku.

Seberapa sering saya harus menjalankan pengujian beban?

Jauh lebih jarang daripada pengujian fungsional. Pemeriksaan fungsional berjalan pada setiap commit karena cepat dan menangkap regresi perilaku. Pengujian beban lebih lambat dan memakan banyak sumber daya, sehingga sebagian besar tim menjalankannya sebelum rilis, setelah perubahan infrastruktur yang signifikan, dan pada jadwal periodik seperti mingguan. Menjalankan pengujian beban penuh pada setiap commit jarang sepadan dengan waktu dan biaya.