Gatling – moderný nástroj na testovanie záťaže a výkonu webových aplikácií

Autor:  Michaela Kojnoková

Testovanie • 21 min. čítania • 13. 11. 2025

Autor:  Michaela Kojnoková •

Testovanie • 21 min. čítania • 13. 11. 2025

Gatling v praxi odhaľuje, že otázka výkonu aplikácií je rovnako dôležitá ako ich funkčnosť. Môžeš mať aplikáciu plnú skvelých funkcií, no ak sa načítava pomaly, padá pod záťažou alebo nezvládne obslúžiť očakávaný počet používateľov, stratíš dôveru zákazníkov. Práve preto existuje testovanie výkonu – disciplína, ktorá preveruje, ako sa aplikácia správa pri reálnom aj extrémnom zaťažení.

Čo je Gatling?

Gatling je nástroj vyvinutý primárne pre testovanie webových aplikácií a API testing. Ide o open-source platformu určenú na load testing a performance testing, ktorá umožňuje simulovať tisíce virtuálnych používateľov a sledovať, ako sa systém správa pod tlakom.

Gatling je známy svojou rýchlosťou, nízkou spotrebou zdrojov a možnosťou detailného skriptovania testov. Beží na Java Virtual Machine (JVM) a jeho testy sa píšu v Scala – modernom programovacom jazyku, ktorý kombinuje funkcionálne a objektovo-orientované programovanie.

Na rozdiel od niektorých starších riešení Gatling nepoužíva blokujúci model spracovania požiadaviek. Namiesto toho využíva asynchrónny, neblokujúci prístup (postavený na knižnici Akka), vďaka čomu dokáže simulovať obrovské množstvo používateľov bez toho, aby spotreboval nadmerné množstvo pamäte a CPU.

História a vývoj Gatlingu

Gatling vznikol v roku 2011 ako reakcia na potrebu modernejšieho nástroja na performance testing, ktorý by nebol viazaný na ťažkopádne grafické rozhrania a neblokujúci prístup k spracovaniu požiadaviek. Jeho tvorcovia sa inšpirovali tým, ako sa webové aplikácie stávali čoraz komplexnejšími a nároky na rýchlosť a stabilitu rástli.

Open Source vs. enterprise verzia Gatlingu

Postupom času sa projekt rozdelil na dve vetvy:

• Gatling Open Source – zadarmo dostupná verzia, vhodná pre väčšinu menších projektov, s plnou podporou základných funkcií.
• Gatling Enterprise – platená verzia s rozšírenými funkciami, určená pre firmy s potrebou distribuovaného spúšťania testov, rozšírených analytických funkcií a oficiálnej technickej podpory.

V roku 2015 začal tím aktívne vyvíjať aj doplnky a pluginy na integráciu s CI/CD nástrojmi, čo viedlo k tomu, že Gatling sa stal bežnou súčasťou DevOps procesov vo firmách po celom svete.

Prečo je Gatling dôležitý

Gatling je odpoveďou na skutočnosť, že vývoj softvéru už dávno nie je len o tom, aby „to fungovalo“. Moderné webové aplikácie musia zvládnuť:

• prudké nárasty návštevnosti (napríklad počas zliav alebo kampaní),
• veľký počet súbežných používateľov (internetové bankovníctvo, rezervačné systémy),
• nepretržitú prevádzku bez výpadkov.

Bez výkonnostného testovania môžeš mať dobrý kód, ale katastrofálne používateľské skúsenosti pri reálnom nasadení.

Gatling pomáha odhaliť:

• úzke hrdlá (bottlenecks) v databáze, sieťovej komunikácii alebo kóde aplikácie,
• limity servera a infraštruktúry,
• potenciálne problémy pred tým, ako sa prejavia u zákazníkov.

Kľúčové vlastnosti Gatlingu

Medzi navýraznešie výhody Gatlingu patria:

• Vysoký výkon – vďaka asynchrónnemu modelu dokáže Gatling simulovať veľký počet požiadaviek bez zahltenia hardvéru.
• Skriptovanie v jazyku Scala – testy sú programovateľné, flexibilné a umožňujú komplexné scenáre.
• Automatické HTML reporty – po teste dostaneš detailný report s grafmi a štatistikami.
• Jednoduchá integrácia s CI/CD – bez problémov sa zapojí do pipeline v Jenkins, GitLabe alebo iných nástrojoch.
• Podpora viacerých protokolov – HTTP, WebSockets, JMS a ďalšie.

Architektúra Gatlingu

Gatling je navrhnutý ako modulárny systém, ktorý sa skladá z troch hlavných komponentov:

1. Simulation Engine: Jadro nástroja, ktoré riadi simuláciu. Interpretuje testovacie scenáre, načítava vstupné dáta, spravuje virtuálnych používateľov a zaznamenáva metriky.
2. Protocol Handlers: Moduly, ktoré zabezpečujú komunikáciu s testovaným systémom. Najčastejšie ide o HTTP/S protokol, ale Gatling má rozšírenia aj pre WebSockets, JMS a ďalšie.
3. Reports Generator: Po dokončení testu spracuje všetky zozbierané dáta a vytvorí prehľadný HTML report, ktorý obsahuje grafy odozvy, počty požiadaviek za sekundu, chybovosť a ďalšie ukazovatele.

Ako funguje test v Gatlingu

Proces Gatling testingu možno zhrnúť do niekoľkých krokov:

1. Definícia scenára – určí sa, aké akcie budú virtuálni používatelia vykonávať (napr. načítanie stránky, odoslanie formulára).
2. Nastavenie záťaže – špecifikuje sa počet používateľov a rýchlosť ich pridávania (ramp-up).
3. Spustenie testu – Simulation Engine generuje požiadavky podľa zadaného scenára.
4. Zber dát – zaznamenávajú sa časy odozvy, chybové kódy a ďalšie metriky.
5. Generovanie reportu – po ukončení testu sa výsledky prehľadne zobrazia v HTML formáte.

Príklady architektúry Gatlingu v praxi

Či už ide o e-commerce, bankovníctvo či streamingové služby, Gatling dokáže verne simulovať správanie tisícok používateľov naraz a odhaliť, ako sa systém správa v čase najvyššej prevádzky.

E-shop počas Black Friday

Architektúra Gatlingu umožňuje simulovať správanie tisícov zákazníkov, ktorí si prezerajú produkty, pridávajú ich do košíka a platia. Výsledky ukážu, či je databáza a webserver schopný zvládnuť nápor.

Online banka

Test môže simulovať súbežné prihlasovanie tisícov klientov, odosielanie prevodov a kontrolu zostatkov. Na základe dát sa odhalia moduly s najvyššou odozvou a návrhy na ich optimalizáciu.

Streaming platforma

Pri uvedení novej série je možné otestovať reakcie serverov pri tisíckach paralelných streamov.

Tvorba testovacích scenárov v Gatlingu a práca s dátami

Jednou z najsilnejších stránok Gatlingu je jeho DSL (Domain Specific Language) v jazyku Scala. Tento prístup umožňuje písať scenáre, ktoré sú čitateľné aj pre netechnických členov tímu, no zároveň poskytujú programátorom plnú flexibilitu pri definovaní správania virtuálnych používateľov.

Scenáre sa píšu ako kód, čo znamená, že ich možno verzovať v repozitári spolu s aplikáciou. Tento prístup eliminuje problém s „neviditeľnými“ konfiguráciami, ktoré bývajú uložené iba na konkrétnom počítači testera.

Základná štruktúra scenára

Každý testovací scenár v Gatlingu má typickú štruktúru:

1. Definícia protokolu – určuje základné nastavenia ako URL aplikácie, hlavičky HTTP, cookies a podobne.
2. Definícia scenára – opisuje sériu akcií, ktoré budú virtuálni používatelia vykonávať.
3. Nastavenie záťaže – určuje počet používateľov, ramp-up čas a trvanie testu.

Príklad jednoduchého scenára:

import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.http.Predef._

class BasicSimulation extends Simulation {

  val httpProtocol = http
    .baseUrl("https://example.com")
    .acceptHeader("application/json")

  val scn = scenario("Basic Test")
    .exec(
      http("Home Page")
        .get("/")
        .check(status.is(200))
    )

  setUp(
    scn.inject(
      rampUsers(1000) during (60 seconds)
    ).protocols(httpProtocol)
  )
}

V tomto príklade Gatling:

• nastaví základnú URL,
• definuje akciu GET na domovskej stránke a kontrolu HTTP kódu 200,
• simuluje 1000 používateľov pridaných počas 60 sekúnd.

Práca s dynamickými dátami

Reálne testy často vyžadujú rôzne vstupné dáta – napríklad prihlasovacie údaje, vyhľadávacie frázy alebo ID produktov. Gatling podporuje feeders, čo sú zdroje dát načítavané zo súborov (CSV, JSON) alebo generované priamo v kóde.

Príklad CSV feederu:

val feeder = csv("users.csv").circular

val scn = scenario("Login Test")
  .feed(feeder)
  .exec(
    http("Login Request")
      .post("/login")
      .formParam("username", "${username}")
      .formParam("password", "${password}")
      .check(status.is(200))
  )

• csv obsahuje stĺpce username a password,
• .circular zabezpečí, že sa súbor po prečítaní opäť načíta od začiatku, ak je používateľov viac než riadkov.

Kontroly a validácie výsledkov

Len generovať záťaž nestačí – test musí aj overiť, či odpovede systému spĺňajú očakávania. Gatling ponúka checks, pomocou ktorých možno validovať odpovede.

Príklady:

• is(200) – kontrola HTTP kódu,
• contains(„Welcome“) – kontrola obsahu stránky,
• jsonPath(„$.id“).exists – kontrola prítomnosti kľúča v JSON odpovedi.

Takéto validácie pomáhajú odhaliť, že aplikácia síce odpovedá rýchlo, ale vracia nesprávne alebo neúplné údaje.

Pokročilé scenáre Gatlingu

Okrem jednoduchých krokov možno do scenárov zaradiť:

• podmienené vetvenie (doIf, doWhile),
• slučky pre opakovanie akcií,
• pauzy na simuláciu reálneho správania používateľa,
• rozdelenie na viac scenárov (napríklad rôzne používateľské role).

Tento prístup umožňuje simulovať veľmi realistické situácie, napríklad:

• 70 % používateľov len prehliada katalóg,
• 20 % pridáva produkty do košíka,
• 10 % dokončuje objednávku.

Výhody prístupu „scenár ako kód“

• Verzovateľnosť – scenáre sú uložené spolu s aplikáciou v Gite, takže každý člen tímu má vždy aktuálnu verziu.
• Opakovateľnosť – rovnaký scenár možno spustiť kedykoľvek a na akomkoľvek prostredí.
• Rozšíriteľnosť – keďže ide o kód, možno ho kombinovať s inými knižnicami alebo logikou.

Integrácia Gatlingu do CI/CD procesov

Gatling, tak ako aj iné moderné softvérové tímy, sa čoraz viac využíva prístup Continuous Integration a Continuous Delivery (CI/CD). Gatling je na tento účel ideálny, pretože scenáre sú uložené ako kód, čo umožňuje ich jednoduché začlenenie do existujúcich pipeline.

Testovanie11 min.

2. 9. 2024

Continuous Integration, continuous delivery a CI CD pipeline v testingu

V článku sa dozvieš, čo je Continuous Integration, delivery a CI CD pipeline v testingu, ako ho automatizovať a aké nástroje sú na to najlepšie.

Prečo integrovať Gatling do CI/CD

Ak sa výkonnostné testy spúšťajú pravidelne, tím dokáže včas odhaliť problémy, ktoré by sa inak prejavili až v produkcii. Napríklad:

• Po úprave databázovej schémy sa zistí, že odozva niektorých dotazov stúpla z 200 ms na 2 sekundy.
• Po implementácii novej funkcie sa odhalí, že API nedokáže spracovať viac ako 300 požiadaviek za sekundu.

Bežný scenár integrácie

Pri nasadení v tíme sa Gatling často stáva pevnou súčasťou CI/CD pipeline.

1. Umiestnenie testov do repozitára: Gatling scenáre sa typicky ukladajú do priečinka src/test/scala. Spolu s nimi sú uložené aj CSV súbory alebo iné zdroje dát.
2. Definovanie jobu v CI systéme: Po úspešnom build-e aplikácie sa spustia Gatling testy.
3. Automatické generovanie reportov: Po ukončení testu CI systém uloží HTML report ako artefakt. Tieto reporty sú prístupné celému tímu na vyhodnotenie.

Príklad integrácie v Jenkins Pipeline:

Nižšie nájdeš ukážku, ako môže vyzerať pipeline so spustením Gatling testov po build-e aplikácie:

pipeline {
    agent any
    stages {
        stage('Build') {
            steps {
                sh './mvnw clean package'
            }
        }
        stage('Performance Test') {
            steps {
                sh './mvnw gatling:test'
            }
        }
    }
    post {
        always {
            archiveArtifacts artifacts: 'target/gatling/**/*'
        }
    }
}

V tomto prípade:

• aplikácia sa najskôr postaví cez Maven (mvnw clean package),
• následne sa spustia Gatling testy (mvnw gatling:test).
• reporty sa automaticky uložia do target/gatling.

Príklad integrácie v GitLab CI:

performance_test:
  stage: test
  script:
    - ./mvnw gatling:test
  artifacts:
    paths:
      - target/gatling

Výhodou GitLab CI je, že reporty možno otvoriť priamo v rozhraní GitLabu.

Spúšťanie Gatling testov v cloude

Niektoré tímy preferujú spúšťanie testov na cloudovej infraštruktúre, aby odľahčili lokálne zdroje. Na to je možné využiť:

• Gatling Enterprise Cloud – komerčná verzia od tvorcov Gatlingu.
• Docker – spustenie testov v kontajneroch na platformách ako AWS, Azure alebo GCP.

Integrácia Gatlingu s monitoringom

Výsledky z Gatling testov možno automaticky ukladať do nástrojov na monitoring a analýzu, ako sú:

• Grafana + InfluxDB – real-time vizualizácia metrík počas testu.
• Prometheus – zbieranie metrík pre dlhodobú analýzu.

Takto má tím prehľad nielen o výsledkoch po teste, ale aj o priebežnom stave počas testovania.

Inštalácia a spustenie Gatlingu – praktický návod

Gatling sa dá nainštalovať a spustiť na rôznych operačných systémoch a spôsob inštalácie závisí od toho, či plánuješ používať open-source verziu alebo Gatling Enterprise.

1. Stiahnutie Gatling Open Source

Najjednoduchší spôsob, ako začať, je použiť oficiálnu distribúciu Gatlingu.

Odporúčame ti…

• oficiálna stránka na stiahnutie: https://gatling.io/open-source
• priame stiahnutie ZIP súboru: https://gatling.io/open-source/start-testing

Postup pre Windows

1. Stiahni ZIP súbor z oficiálnej stránky.
2. Rozbaľ ho do priečinka, kde chceš mať Gatling uložený.
3. Otvor Command Prompt alebo PowerShell a prejdi do priečinka bin.
4. Spusti Gatling príkazom gatling.bat

Postup pre macOS/Linux

1. Stiahni ZIP a rozbaľ ho pomocou príkazu:

unzip gatling-charts-highcharts-bundle-X.X.X-bundle.zip

2. Prejdi do priečinka bin:

cd gatling-charts-highcharts-bundle-X.X.X/bin

3. Spusti Gatling príkazom:

./gatling.sh

2. Použitie Gatlingu s Maven alebo SBT

Ak chceš Gatling integrovať do CI/CD alebo pracovať priamo v IDE, môžeš ho používať cez Maven plugin alebo SBT.

Pridanie Gatling Maven pluginu

V súbore pom.xml pridaj:

<plugin>
    <groupId>io.gatling</groupId>
    <artifactId>gatling-maven-plugin</artifactId>
    <version>4.9.0</version>
    <configuration>
        <simulationClass>simulacie.BasicSimulation</simulationClass>
    </configuration>
</plugin>

Potom spusti test:

mvn gatling:test

3. Vytvorenie a spustenie prvého testu

Po inštalácii môžeš vytvoriť jednoduchý test, ktorý otestuje načítanie domovskej stránky.

Príklad:

import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.http.Predef._
import scala.concurrent.duration._

class BasicSimulation extends Simulation {

  val httpProtocol = http
    .baseUrl("https://example.com")
    .acceptHeader("application/json")

  val scn = scenario("Basic Test")
    .exec(
      http("Home Page")
        .get("/")
        .check(status.is(200))
    )

  setUp(
    scn.inject(rampUsers(1000) during (60 seconds))
  ).protocols(httpProtocol)
}

Spustenie:

• Ak používaš distribučný ZIP: vlož tento súbor do priečinka user-files/simulations a spusti Gatling.
• Ak používaš Maven: ulož ho do src/test/scala a spusti mvn gatling:test.

4. Výstupy a reporty

Po dokončení testu Gatling automaticky vytvorí HTML report.

• Umiestnenie reportu v distribučnej verzii:

results/meno_testu-čas_spustenia/index.html

• V Maven verzii:

target/gatling/meno_testu-čas_spustenia/index.html

Report obsahuje:

• počet požiadaviek (úspešných a neúspešných),
• priemerný čas odozvy,
• percentily odozvy (napr. 95. a 99. percentil),
• počet požiadaviek za sekundu.

5. Gatling Enterprise

Ak chceš škálovať testy na viacerých strojoch, môžeš použiť Gatling Enterprise.

• Web: https://gatling.io/enterprise
• Podporuje distribuované spúšťanie testov, integráciu s cloudovými službami a pokročilé dashboardy.

6. Rady pre prvé spustenie

• Začni s menším počtom používateľov, aby si overila, že scenár funguje.
• Sleduj nielen výsledky z Gatlingu, ale aj metriky servera, ktorý testuješ.
• Pravidelne upravuj scenáre, aby zodpovedali reálnemu používaniu aplikácie.

Porovnanie Gatlingu s alternatívnymi nástrojmi

Gatling patrí medzi populárne riešenia, ale na trhu existuje viacero alternatív, ktoré majú svoje silné a slabé stránky. Výber správneho nástroja na testovanie záťaže je kľúčový, pretože rôzne projekty majú odlišné požiadavky. V tejto časti sa pozrieme na podrobné porovnanie Gatlingu s Apache JMeter, k6 a Locust.

1. Gatling vs Apache JMeter

Apache JMeter je jeden z najstarších a najznámejších nástrojov na testovanie výkonu:

• Jazyk scenárov: JMeter používa GUI na vytváranie scenárov a ukladá ich v XML formáte. Gatling používa DSL v Scali, čo poskytuje viac flexibility a možnosti programovania.
• Výkon: Gatling má výrazne nižšiu spotrebu pamäte pri veľkom počte virtuálnych používateľov, čo je dôležité pri testoch nad 10 000 používateľov. JMeter môže pri takýchto testoch potrebovať silnejší hardvér.
• Krivka učenia: JMeter je jednoduchší na začiatok vďaka GUI, no pri komplexnejších scenároch sa práca s XML stáva ťažkopádna. Gatling vyžaduje znalosti Scaly, čo je pre niektorých vývojárov prekážka, ale umožňuje tvorbu oveľa flexibilnejších testov.
• Reporty: Gatling generuje prehľadné HTML reporty automaticky po každom teste. JMeter tiež podporuje HTML reporty, ale tie si vyžadujú dodatočné nastavenie.

Kedy zvoliť Gatling:

• Ak testuješ veľmi vysokú záťaž.
• Ak preferuješ testy ako kód a možnosť ich verzovať spolu s aplikáciou.
• Ak potrebuješ rýchle, prehľadné reporty bez dodatočnej konfigurácie.

Kedy zvoliť JMeter:

• Ak preferuješ grafické rozhranie a nepotrebuješ programovať.
• Ak pracuješ s rôznymi protokolmi (FTP, LDAP, databázy) a nechceš písať kód.

2. Gatling vs k6

k6 je moderný nástroj vyvíjaný spoločnosťou Grafana Labs, ktorý používa JavaScript na definovanie testov.

• Jazyk scenárov: k6 používa čistý JavaScript, čo je pre veľa vývojárov známejší jazyk než Scala. Gatling používa DSL v Scali.
• Výkon: Oba nástroje majú nízku spotrebu zdrojov a dokážu generovať veľké zaťaženie aj z jedného stroja.
• Integrácie: k6 má natívnu integráciu s Grafana Cloud a umožňuje streamovať výsledky testov v reálnom čase. Gatling má robustné HTML reporty a integrácie cez pluginy, ale menej natívnych live dashboardov.
• Komunita a ekosystém: k6 má veľmi aktívnu komunitu v prostredí DevOps, Gatling je dlhšie na trhu a má stabilnejšie postavenie v enterprise prostredí.

Kedy zvoliť Gatling:

• Ak preferuješ JVM ekosystém a integráciu s Java/Scala projektmi.
• Ak chceš prehľadné reporty generované lokálne bez cloudovej závislosti.

Kedy zvoliť k6:

• Ak preferuješ JavaScript a live monitoring v Grafane.
• Ak chceš spúšťať testy priamo z cloudového prostredia.

3. Gatling vs Locust

Locust je nástroj napísaný v Pythone a umožňuje definovať testy pomocou Python skriptov.

• Jazyk scenárov: Locust používa Python, čo je jednoduché na učenie a veľmi rozšírené v testovacej komunite. Gatling používa Scalu, ktorá má strmšiu krivku učenia.
• Výkon: Oba nástroje zvládnu vysoký počet virtuálnych používateľov, ale Gatling je pri extrémnej záťaži efektívnejší v spracovaní požiadaviek.
• Používateľské rozhranie: Locust má webové rozhranie na sledovanie priebehu testu a manuálne spustenie/stop testov. Gatling má detailné reporty po teste, ale nemá takéto interaktívne UI počas behu.
• Rozšíriteľnosť: Locust umožňuje pridať vlastnú logiku v Pythone, Gatling zas ponúka plnú silu Scaly a JVM knižníc.

Kedy zvoliť Gatling:

• Ak pracuješ v JVM prostredí a chceš integrovať testy priamo do CI/CD
• Ak potrebuješ maximálnu efektivitu a nízku spotrebu zdrojov.

Kedy zvoliť Locust:

• Ak máš tím testerov, ktorí dobre poznajú Python.
• Ak chceš mať možnosť manuálne upravovať priebeh testu počas jeho behu.

Odporúčané postupy pri používaní Gatlingu

Aby boli výsledky testovania čo najpresnejšie a užitočné, oplatí sa dodržiavať niekoľko osvedčených zásad. Tieto tipy ti pomôžu vyťažiť z Gatlingu maximum a predísť častým chybám pri load testovaní.

1. Začni s menším počtom používateľov a postupne zvyšuj záťaž

Je lákavé hneď simulovať desaťtisíce virtuálnych používateľov, no postupné zvyšovanie zaťaženia ti pomôže lepšie identifikovať úzke hrdlá.

2. Používaj realistické scenáre

Test by mal simulovať skutočné správanie používateľov. Ak tvoji reálni zákazníci najprv prechádzajú katalóg, až potom pridávajú produkty do košíka a následne platia, zahrň tieto kroky do testu v rovnakom poradí.

3. Nezabúdaj na testy s dlhým trvaním (soak testing)

Krátke testy odhalia okamžité problémy, ale dlhodobé testy ti ukážu, či aplikácia netrpí únikom pamäte alebo postupným znižovaním výkonu.

4. Integruj Gatling do CI/CD pipeline

Spúšťanie testov po každej väčšej zmene kódu zabezpečí, že nové funkcionality nebudú mať negatívny dopad na výkon.

5. Analyzuj reporty a nastav metriky

Automaticky generované HTML reporty Gatlingu sú bohaté na informácie. Sleduj metriky ako stredná a maximálna odozva, počet chýb, percentilové hodnoty (napr. 95. alebo 99. percentil) a priepustnosť.

Tipy na optimalizáciu výkonu aplikácie po testovaní

Výsledky z Gatling testov by nemali skončiť v šuplíku. Naopak, mali by slúžiť ako základ pre optimalizačné kroky:

• Optimalizácia databáz: Ak výsledky ukazujú spomalenie pri dotazoch, skontroluj indexy a optimalizuj SQL príkazy.
• Caching: Pre statický obsah alebo opakované dotazy použi cache, aby si znížila zaťaženie servera.
• Load balancovanie: Pri veľkej návštevnosti rozdeľuj požiadavky na viacero serverov.
• Zlepšenie kódu: Analyzuj časti aplikácie, ktoré majú najdlhší čas spracovania, a optimalizuj ich logiku.

Budúcnosť Gatlingu a trendy v záťažovom testovaní

Vývoj Gatlingu pokračuje aktívnym tempom. V posledných rokoch pribudli integrácie s cloudovými službami a možnosti spúšťania distribuovaných testov, ktoré umožňujú simulovať obrovské množstvo používateľov z viacerých geografických lokalít.

Trendy, ktoré ovplyvnia záťažové testovanie v blízkej budúcnosti:

• Cloud-based load testing: Presun testov do cloudu umožní škálovanie bez obmedzení lokálneho hardvéru.
• Automatizácia v DevOps: CI/CD pipeline bude stále viac obsahovať automatické výkonnostné testy.
• AI a prediktívna analýza: Umelá inteligencia začne pomáhať pri analýze výsledkov a navrhovaní optimalizácií.

Záver

Gatling je silný nástroj, ktorý vývojárom a testerom dáva jasnú odpoveď na otázku, či aplikácia zvládne reálne podmienky. Pomáha rýchlo odhaliť úzke hrdlá, optimalizovať infraštruktúru a zabezpečiť bezproblémovú používateľskú skúsenosť aj pri vysokej záťaži. Ak chceš mať istotu, že tvoj web alebo API bude spoľahlivé v každej situácii, pravidelné výkonové testy s Gatlingom sú správny krok.

Zdroje:

https://gatling.io/

Zdieľaj článok

Gatling – moderný nástroj na testovanie záťaže a výkonu webových aplikácií

O autorovi

Michaela Kojnoková

Agile Test Engineer

Po štúdiu informatiky na ŽU a TUKE som sa najviac ponorila do oblasti automatizácie testovania. Okrem toho sa venujem tvorbe webov, databázam, dátovej analytike, umelej inteligencii a strojovému učeniu. Mám rada cestovanie, šport a najviac si užívam čas strávený v prírode s mojimi blízkymi. LinkedIn