Memilih alat pengujian kinerja sebagian besar merupakan pilihan tentang seberapa banyak kerumitan yang ingin Anda hadapi. Beberapa alat menghasilkan beban terdistribusi yang sangat besar tetapi menuntut keahlian nyata untuk menjalankannya. Yang lain mudah untuk memulai tetapi terbatas kemampuannya di awal. Memilih dengan baik berarti mencocokkan alat dengan keterampilan tim Anda dan beban yang sebenarnya perlu Anda simulasikan, bukan dengan alat yang memiliki daftar fitur terpanjang.
Panduan ini membandingkan alat pengujian kinerja perangkat lunak utama, JMeter, Gatling, k6, Locust, dan Apidog, serta memberikan cara yang jelas untuk memutuskan di antara mereka.
Apa yang dilakukan alat pengujian kinerja
Alat pengujian kinerja menghasilkan beban simulasi terhadap sistem Anda dan mengukur bagaimana sistem tersebut merespons. Lepaskan semua brandingnya, setiap alat melakukan empat hal: ia membuat pengguna virtual, mengirimkan permintaan atas nama mereka, memvariasikan beban seiring waktu, dan melaporkan hasilnya, waktu respons, throughput, dan tingkat kesalahan.
Perbedaan antar alat terletak pada bagaimana Anda mendefinisikan pengujian, seberapa besar beban yang dapat dihasilkan oleh satu instance, bagaimana hasil disajikan, dan seberapa curam kurva pembelajarannya. Empat faktor tersebut, bukan jumlah fitur mentah, yang harus mendorong keputusan.
Sebelum membandingkan alat, pahami dengan jelas apa yang sedang Anda uji. Bagi sebagian besar tim, target bernilai tertinggi adalah lapisan API, yang cepat, deterministik, dan membawa logika inti. Pengujian kinerja API menjelaskan mengapa API adalah tempat alami untuk memulai, dan panduan jenis pengujian kinerja yang lebih luas mencakup pengujian beban, stres, spike, dan soak.
Alat-alat utama yang dibandingkan
Apache JMeter adalah standar sumber terbuka yang telah lama ada. Berbasis Java, mendukung banyak protokol di luar HTTP, dan dapat menjalankan beban terdistribusi di beberapa mesin. JMeter kuat dan gratis, dan hampir setiap pertanyaan pengujian beban memiliki jawaban JMeter di suatu tempat online. Biayanya adalah kurva pembelajaran: GUI-nya sudah ketinggalan zaman, rencana pengujian menjadi cepat kompleks, dan menyiapkan pengujian yang bersih membutuhkan waktu nyata. JMeter cocok untuk tim yang membutuhkan cakupan protokol yang luas dan memiliki kesabaran untuk mempelajarinya.
Gatling adalah alat yang mengutamakan kode yang dibangun di atas Scala, dengan pengujian yang ditulis dalam bahasa domain-spesifik yang mudah dibaca. Ini menghasilkan beban tinggi secara efisien dari satu mesin dan menghasilkan laporan HTML yang terperinci dan menarik secara langsung. Komprominya adalah bahwa pengujian adalah kode, jadi latar belakang Scala atau Java membantu. Gatling cocok untuk tim teknik yang nyaman menyimpan pengujian beban di repositori bersama kode aplikasi.
k6 adalah alat pengujian beban modern di mana pengujian ditulis dalam JavaScript. Ini dirancang untuk pengembang dan untuk CI/CD: pengujian adalah skrip, alur kerja baris perintah bersih, dan integrasi ke dalam pipeline mudah. k6 efisien dan menyenangkan untuk digunakan, meskipun pengujian terdistribusi yang sangat besar akan mendorong Anda ke arah layanan hostingnya. Ini cocok untuk tim yang dipimpin pengembang yang menginginkan pengujian beban sebagai kode tanpa beban JMeter.
Locust adalah alat sumber terbuka di mana Anda mendefinisikan perilaku pengguna dalam Python. Ini mendukung beban terdistribusi dan menampilkan hasil dalam antarmuka web waktu nyata. Bagi tim yang sudah menulis Python, Locust terasa alami, dan mengekspresikan perilaku pengguna yang kompleks dalam kode nyata adalah kekuatan yang sesungguhnya. Ini kurang cocok untuk tim tanpa keakraban dengan Python.
Apidog mengambil sudut pandang yang berbeda. Alih-alih menjadi alat beban khusus, ia membangun pengujian beban ke dalam platform API all-in-one, sehingga ruang kerja yang sama tempat Anda merancang, mendokumentasikan, dan menguji fungsional API juga menjalankan pengujian kinerjanya. Anda membangun permintaan atau skenario pengujian multi-langkah secara visual, mengonfirmasi bahwa ia lulus secara fungsional dengan assertions, lalu menjalankannya di bawah sejumlah pengguna virtual yang dikonfigurasi. Untuk beban di luar satu mesin, Apidog mengekspor skenario ke JMeter, sehingga Anda mempertahankan alur kerja visual dan mendapatkan skala terdistribusi JMeter saat Anda membutuhkannya.
Tampilan berdampingan
| Alat | Definisi Pengujian | Terbaik untuk | Kurva Pembelajaran |
|---|---|---|---|
| JMeter | Rencana pengujian GUI | Cakupan protokol, beban terdistribusi | Curam |
| Gatling | Scala DSL | Tim teknik, kode sebagai pengujian | Sedang |
| k6 | JavaScript | Dipimpin pengembang, pipeline CI/CD | Rendah hingga sedang |
| Locust | Python | Tim Python, perilaku pengguna kompleks | Rendah untuk pengguna Python |
| Apidog | Visual + skenario | Tim yang menginginkan desain, pengujian fungsional, dan beban di satu tempat | Rendah |
Tidak ada pemenang tunggal. JMeter unggul dalam kemampuan mentah dan cakupan protokol. k6 dan Gatling unggul untuk tim yang menginginkan pengujian dalam bentuk kode. Locust unggul di mana Python sudah menjadi bahasa tim. Apidog unggul ketika Anda lebih suka tidak memelihara alat kinerja terpisah, dan ingin pengujian fungsional dan kinerja berbagi satu definisi API.
Cara memilih
Jawablah tiga pertanyaan ini.
Beban apa yang perlu Anda simulasikan? Untuk ribuan pengguna bersamaan dari satu definisi pengujian, semua alat di sini berfungsi; untuk pengujian terdistribusi yang sangat besar, JMeter atau layanan hosting adalah jawaban yang realistis. Sebagian besar tim melebih-lebihkan ini; jujurlah tentang puncak nyata Anda.
Bagaimana tim Anda lebih suka mendefinisikan pengujian? Jika teknisi Anda menginginkan pengujian di repositori di samping kode aplikasi, k6, Gatling, atau Locust cocok secara alami. Jika Anda lebih suka membuat pengujian secara visual dan menyimpannya bersama desain API, Apidog lebih cocok. Memaksakan alat berbasis kode pada tim yang tidak akan memelihara kode akan menghasilkan pengujian yang membusuk.
Apakah Anda menginginkan alat terpisah sama sekali? Alat beban khusus adalah satu hal lagi untuk diinstal, dipelajari, dan disinkronkan dengan API. Jika pengujian API fungsional Anda sudah ada di Apidog, menjalankan pengujian beban di tempat yang sama, terhadap skenario yang sama, menghilangkan seluruh kategori penyimpangan dan penyiapan. Ketika nanti Anda membutuhkan beban terdistribusi skala JMeter, jalur ekspor tersedia.
Mulailah dengan sederhana. Tim yang memilih JMeter pada hari pertama dan tidak pernah berhasil menjalankan pengujian memiliki cakupan yang lebih buruk daripada tim yang menjalankan pengujian beban dasar di Apidog pada sore yang sama. Anda selalu dapat beralih ke alat yang lebih berat setelah Anda tahu persis apa yang Anda butuhkan darinya.
Unduh Apidog untuk menjalankan pengujian beban terhadap sebuah endpoint tanpa menyiapkan alat terpisah, dan jelajahi alternatif pengujian beban ReadyAPI jika Anda beralih dari suite komersial.
Alat sumber terbuka versus komersial
Semua alat di atas adalah sumber terbuka atau memiliki tingkatan gratis, dan bagi sebagian besar tim itu sudah cukup. Namun penting untuk memahami komprominya, karena suite pengujian kinerja komersial masih ada karena suatu alasan.
Alat sumber terbuka, JMeter, Gatling, k6, Locust, tidak memerlukan biaya lisensi, memiliki komunitas besar, dan memberikan Anda kendali penuh atas penyiapan pengujian. Biayanya adalah waktu Anda: Anda menyediakan mesin penghasil beban, menyambungkan pelaporan, dan memelihara infrastruktur pengujian sendiri. Bagi tim dengan kapasitas teknik untuk mengelola itu, sumber terbuka biasanya adalah pilihan yang tepat.
Suite komersial, dan versi hosting dari k6 dan Gatling, menjual kenyamanan. Mereka menyediakan generasi beban terkelola dari berbagai wilayah geografis, dasbor yang menarik, pelacakan tren historis, dan dukungan. Anda membayar karena tidak harus menjalankan infrastruktur. Ini paling penting untuk pengujian terdistribusi yang sangat besar, di mana menyiapkan dan mengoordinasikan puluhan generator beban sendiri menjadi proyek tersendiri, dan untuk tim yang membutuhkan distribusi geografis untuk menguji latensi dari lokasi dunia nyata.
Jalur tengah yang praktis: gunakan alat sumber terbuka atau all-in-one untuk pengujian beban sehari-hari yang berjalan di CI dan selama pengembangan, dan gunakan layanan hosting hanya untuk pengujian skala besar, multi-wilayah sesekali sebelum peluncuran besar. Membayar biaya bulanan untuk kemampuan yang Anda gunakan dua kali setahun jarang masuk akal.
Apa yang harus diperiksa sebelum Anda berkomitmen
Alat apa pun yang Anda cenderung pilih, jalankan proof of concept kecil sebelum membakukannya. Bangun satu skenario pengujian yang realistis, idealnya alur pengguna multi-langkah daripada satu endpoint, dan konfirmasikan empat hal: pengujian masuk akal untuk ditulis dan dipelihara, alat menghasilkan metrik persentil yang Anda pedulikan, hasilnya terintegrasi ke mana pun tim Anda sudah melihatnya, dan orang lain selain penulis dapat membaca dan memodifikasi pengujian. Alat yang gagal dalam pemeriksaan terakhir akan menjadi shelfware saat penulisnya pindah tim. Alat pengujian kinerja terbaik adalah alat yang benar-benar akan terus digunakan tim Anda enam bulan dari sekarang.
Pertanyaan yang sering diajukan
Alat pengujian kinerja mana yang terbaik untuk pemula? Alat visual dengan biaya penyiapan yang rendah akan menjalankan pengujian pertama paling cepat. Apidog atau k6 adalah titik awal yang mudah; JMeter kuat tetapi lambat untuk dipelajari.
Apakah JMeter masih layak digunakan? Ya, ketika Anda membutuhkan dukungan protokol yang luas atau beban terdistribusi yang besar. Untuk pengujian beban API yang lugas, alat yang lebih ringan akan memberi Anda hasil lebih cepat.
Apakah saya memerlukan alat terpisah untuk pengujian kinerja? Belum tentu. Jika pengujian API Anda sudah ada di platform all-in-one, menjalankan pengujian beban di sana menghindari pemeliharaan alat kedua dan salinan kedua dari definisi API.
Bisakah pengujian kinerja berjalan di CI/CD? Ya. k6 dan Apidog terintegrasi dengan bersih ke dalam pipeline; lihat mengotomatiskan pengujian API di CI/CD. Jaga agar pengujian CI tetap ringan dan cadangkan pengujian stres berat untuk pengujian terjadwal.
Haruskah saya memilih alat berbasis kode atau visual? Sesuaikan dengan siapa yang memelihara pengujian. Jika teknisi akan mengelolanya di samping kode aplikasi, alat berbasis kode seperti k6 atau Gatling cocok. Jika QA atau tim campuran memeliharanya, alat visual menjaga agar pengujian tetap mudah dibaca dan diedit oleh semua orang. Pilihan yang salah menghasilkan pengujian yang tidak pernah diperbarui oleh siapa pun.
Bisakah satu alat menangani pengujian fungsional dan kinerja? Ya. Platform all-in-one seperti Apidog menjalankan assertions fungsional dan pengujian beban terhadap definisi API yang sama, sehingga Anda memelihara satu set skenario pengujian alih-alih dua. Alat beban khusus lebih kuat untuk pengujian terdistribusi yang sangat besar tetapi menambahkan toolchain kedua untuk tetap disinkronkan.
Berapa banyak alat pengujian kinerja yang harus digunakan oleh sebuah tim? Biasanya satu, kadang-kadang dua. Satu alat sehari-hari mencakup pengembangan dan CI; beberapa tim menambahkan layanan hosting murni untuk pengujian peluncuran besar multi-wilayah sesekali. Lebih dari dua alat akan memecah pengetahuan dan cakupan pengujian.