QA e Release Assurance

Test delle prestazioni

Scopri come si comporta la tua applicazione sotto traffico reale prima che un lancio o una campagna la mettano alla prova per te. Eseguiamo test di load, stress e soak, risaliamo ai colli di bottiglia fino alla loro causa e ti aiutiamo a risolverli.

Parliamo del tuo progettoPianifica un load test

Chi pianifica i test di carico con noi

Non sai quanto traffico il tuo prodotto può reggere prima che le pagine rallentino o le richieste falliscano, né quale parte cede per prima: il codice, il database o un servizio da cui dipendi.

  • Team che si aspettano un picco di traffico da un lancio, una promozione o una copertura mediatica
  • Responsabili dell'ingegneria dopo aver spostato database, hosting o architettura
  • Team SaaS in procinto di fare l'onboarding di un cliente molto più grande di qualsiasi altro attuale

Dalla baseline ai risultati

Sequenza tipica di test per un'applicazione web; i criteri di arresto sono concordati con te prima della prima esecuzione.

  1. Baseline

    Registra come si comportano i flussi critici con traffico normale, così ogni esecuzione successiva ha un punto di riferimento.

    Checkpoint: Obiettivi e criteri di arresto approvati

  2. Carico fino al picco

    Sali gradualmente fino al picco previsto e mantienilo, osservando code, pool di connessioni e chiamate a terze parti.

    Checkpoint: Arresta se gli errori superano il limite concordato

  3. Stress oltre il picco

    Aumenta il carico a gradini oltre il picco finché qualcosa cede, e annota quale componente si guasta per primo.

    Checkpoint: Arresta al tetto di carico concordato

  4. Picco improvviso

    Invia un'impennata netta, poi riducila, per vedere se l'autoscaling e le cache si riprendono in modo pulito.

    Checkpoint: Arresta se il ripristino si blocca

  5. Soak prolungato

    Mantieni un carico costante su una finestra lunga per far emergere lente perdite e deriva graduale.

    Checkpoint: Arresta se la memoria continua a crescere

  6. Risultati e nuovo test

    Classifica i colli di bottiglia in base all'impatto sugli utenti, proponi correzioni e rilancia gli scenari interessati per confermarle.

Quando qualcosa va storto: Se scatta un criterio di arresto, interrompiamo l'esecuzione, conserviamo log e metriche e concordiamo i passi successivi con te prima di riprendere.

Conosci i tuoi limiti prima che li trovi il traffico

Pagine lente e timeout tendono a comparire quando il traffico raggiunge il picco: un lancio, una promozione, una campagna o un batch di fine mese. I test di performance mostrano come la tua applicazione, il database e l'infrastruttura si comportano sotto un carico realistico, dove degradano e perché. Modelliamo il traffico a partire dalle tue analisi e dai tuoi piani, testiamo in un ambiente concordato con te, risaliamo ai colli di bottiglia fino alla loro causa e ripetiamo i test dopo le correzioni. Questo include le funzionalità che richiamano modelli di AI, dove la latenza, i limiti di frequenza e i costi crescono con il traffico.

Analisi assistita dall'AI, test guidati dagli ingegneri

Come l'IA assiste

  • Redige script di carico e modelli di traffico a partire dalle tue specifiche API, dalle analisi e dai log di accesso, perché gli ingegneri li rivedano.
  • Correla i tempi di risposta con le tracce, le query al database e le metriche delle risorse per indicare i probabili colli di bottiglia.
  • Riassume lunghe esecuzioni di test e le confronta con baseline precedenti per segnalare le regressioni di performance.

Di cosa si occupano i nostri esperti

  • Gli ingegneri decidono cosa significhi carico realistico per la tua attività e quali soglie contino come un fallimento.
  • Le finestre di test, gli ambienti e i limiti di carico sono concordati con te prima che venga eseguito qualsiasi test.
  • Ogni collo di bottiglia viene confermato con il profiling prima che venga consigliata una correzione.
  • Le correzioni sono prioritizzate per impatto e sforzo, poi ritestate rispetto alla stessa baseline.

Cosa ricevi

Test di carico, diagnosi e un piano di capacità

  • Test di carico e di stress

    Traffico previsto e di picco simulato con strumenti come k6, JMeter o Gatling, per trovare dove i tempi di risposta e i tassi di errore iniziano a salire.

  • Test di spike e di soak

    Picchi improvvisi e lunghe esecuzioni di resistenza che espongono lacune di scalabilità, memory leak ed esaurimento del connection pool.

  • Analisi dei colli di bottiglia

    Query lente, indici mancanti, chiamate ripetute al database, codice bloccante e servizi saturi, tracciati con dati di profiling e observability.

  • Revisione delle performance frontend

    Core Web Vitals, dimensione del bundle, rendering e caching verificati sulle pagine più importanti, con correzioni specifiche.

  • Limiti dei servizi di terze parti e dei modelli di AI

    Come i gateway di pagamento, le API dei modelli e altri servizi si comportano sotto carico: limiti di frequenza, timeout, retry, fallback e costi di utilizzo.

  • Report di capacità e baseline

    Dove il tuo sistema degrada per primo e cosa correggere, più script ripetibili e baseline nel tuo repository per i rilasci futuri.

Come si svolge un test di performance

  1. 01

    Baseline e obiettivi

    Misuriamo il comportamento attuale, concordiamo tempi di risposta e tassi di errore target per i flussi critici e confermiamo l'ambiente di test.

  2. 02

    Modella traffico realistico

    Costruiamo scenari a partire da analisi, log e piani aziendali: mix di utenti, ramp-up, carico di picco e sostenuto, incluse le chiamate a terze parti.

  3. 03

    Esegui e diagnostica

    Eseguiamo i test monitorando le metriche di applicazione, database e infrastruttura, e risaliamo a ogni collo di bottiglia fino alla sua causa.

  4. 04

    Correggi, ritesta, riporta

    Consigliamo o implementiamo le correzioni, rieseguiamo gli stessi scenari per confermare il guadagno e consegniamo il report di capacità.

Due modi di lavorare con gli strumenti AI

L'AI aiuta a redigere i test e a investigare i difetti. Scegli dove può elaborare il tuo codice e i dati di test.

Non sei sicuro? Te ne consiglieremo uno durante la definizione dell'ambito. Confronta le opzioni di delivery AI

Richieste tipiche di test di carico

Scenari tipici che definiamo, non case study di clienti.

  • Un rilascio limitato con un picco netto

    Uno store pianifica un drop di prodotto limitato in cui la maggior parte dei visitatori arriva tutta insieme. Modelliamo il picco a partire dal traffico passato e dalle iscrizioni previste, eseguiamo test di spike in staging e mostriamo quale componente si satura per primo.

  • Pagine più lente dopo uno spostamento del database

    Un team è passato a un database gestito e ora le ore di punta risultano lente. Rieseguiamo gli stessi scenari rispetto alle misurazioni precedenti, profiliamo le query più lente e le impostazioni di connessione, e confermiamo ogni correzione con un ritest.

  • Un riepilogo AI su una pagina trafficata

    Un prodotto aggiunge un riepilogo generato dall'AI a una pagina che la maggior parte dei visitatori apre. Testiamo come i limiti di frequenza, i timeout e i retry del fornitore del modello si comportano al picco, verifichiamo il fallback che gli utenti vedono e stimiamo come i costi di utilizzo crescono con il traffico.

Cosa esclude il test di carico

  • Gli attacchi deliberati di denial-of-service sono fuori ambito; generiamo traffico realistico, non traffico di attacco.
  • Le API di terze parti vengono caricate solo nella misura consentita dai loro termini; oltre quel limite le simuliamo con stub e testiamo come gestisci i loro limiti.
  • La correttezza funzionale rientra in Software QA & Testing; questo servizio misura velocità, errori e capacità sotto carico.
  • Le correzioni oltre le query, il caching e i percorsi di codice, come la ri-architettura o un nuovo hosting, sono definite separatamente nell'ambito di Cloud Infrastructure o Application Modernization & Stabilization.

Come il lavoro sulle performance si collega all'interno del team

  • Design: velocità che gli utenti possono percepire

    I designer rivedono gli stati di caricamento, il rendering progressivo e il feedback per le azioni lente, così il prodotto risulta reattivo anche quando il lavoro richiede tempo.

  • Ingegneria: correzioni alla causa

    Gli ingegneri correggono le query, il caching e i percorsi di codice individuati nei test, e lo stesso scenario viene rieseguito per confermare il miglioramento.

  • Operations: capacità e avvisi

    I risultati alimentano il dimensionamento dei server o l'autoscaling, i piani di capacità e di costo e le soglie di avviso, concordati con chi gestisce la tua infrastruttura.

  • In corso: individua i rallentamenti in anticipo

    Gli scenari chiave vengono rieseguiti prima dei rilasci importanti e dopo le modifiche all'infrastruttura, così le regressioni di performance emergono prima che gli utenti le notino.

FAQ

Domande frequenti

I test di performance influiranno sui nostri utenti attivi?

Normalmente testiamo in un ambiente di staging dimensionato come la produzione. Se è necessario un test in produzione, concordiamo prima con te la finestra, i limiti di carico e le condizioni di arresto, e avvisiamo i fornitori di terze parti dove i loro termini lo richiedono.

Quanto carico potete simulare?

Abbastanza da raggiungere il tuo picco realistico e andare oltre. Usiamo generatori di carico distribuiti nel cloud quando una sola macchina non basta. L'obiettivo è trovare dove il tuo sistema degrada e perché, non produrre un numero impressionante.

Con quale frequenza dovremmo eseguire i test di performance?

Prima dei lanci e delle campagne importanti, dopo modifiche all'infrastruttura o all'architettura, e quando cambi il modello o il fornitore dietro una funzionalità di AI. Gli scenari chiave possono anche essere eseguiti secondo una pianificazione o nella tua pipeline per individuare i rallentamenti graduali.

Servono dati di produzione e gli strumenti di AI li vedono?

La maggior parte dei test non necessita di dati di produzione: modelliamo il traffico da analisi e log anonimizzati e generiamo dati di test sintetici. L'analisi assistita dall'AI avviene entro il confine che scegli: Ingegneria AI privata / locale su infrastruttura che controlli, oppure Ingegneria con Claude Code / OpenAI Codex con fornitori commerciali secondo termini concordati di gestione dei dati.

Pianifica il tuo prossimo picco di traffico

Parlaci del tuo prossimo lancio, campagna o preoccupazione sul traffico. Ti suggeriremo gli scenari che vale la pena testare per primi.

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