Scopri come impiegare JMeter, uno strumento aperto e scalabile, per effettuare test di carico su applicazioni basate su Azure OpenAI.
Effettuare un test di carico è un passaggio critico nello sviluppo di qualsiasi applicazione, specialmente quando queste ultime sono basate su piattaforme cloud come Azure OpenAI. Gli strumenti open source come JMeter giocano un ruolo chiave in questo processo, fornendo un mezzo per valutare la resilienza e le prestazioni dell’applicazione sotto specifici carichi di lavoro.
Configurare JMeter: Innanzitutto, è necessario scaricare JMeter dall’ufficiale sito Apache JMeter e procedere con l’installazione. Dopo lo scompattamento dei file e l’esecuzione dello script di avvio nell’apposito terminal, si avrà accesso all’interfaccia da cui cominciare a impostare il piano di test.
Come utilizzare JMeter per test di carico su endpoint Azure OpenAI:
- Creare un nuovo piano di test con JMeter, definendo gruppi di thread che simulano gli utenti virtuali.
- Configurare i gruppi di thread impostando il numero di utenti (threads), il periodo di ramp-up e il contatore dei cicli. Queste impostazioni determinano il carico di lavoro che l’applicazione deve gestire.
- Utilizzare i Samplers HTTP per specificare le richieste verso gli endpoint di Azure OpenAI.
- Impostare gli Header HTTP necessari, come l’api-key, per autenticare correttamente le richieste.
- Includere file di dati CSV per simulare input variabili nelle richieste HTTP.
- Utilizzare timer come quello di “Constant Throughput” per stabilire il numero di richieste al minuto.
I “Listeners” di JMeter sono essenziali per il monitoraggio e l’analisi dei risultati del test. Essi raccolgono dati come i tempi di risposta, le richieste HTTP e le risposte, i risultati dell’analisi tabellare o grafica e permettono di salvare i dati per analisi future.
È anche possibile estendere le funzionalità di JMeter con plugin, come quello che permette di inviare i risultati dei test ad Azure Application Insights. Inoltre, eseguire delle query specifiche all’interno di Azure può aiutare a correlare i dati del test con le metriche di performance effettive dell’applicazione.
La conoscenza approfondita di JMeter e la sua corretta configurazione sono fondamentali per condurre test di carico efficaci su applicazioni basate su Azure OpenAI.