Производительность и хаос-инженерия

Updated Jul 2026

Современный QA-архитектор не просто проверяет корректность — он проверяет, что системы работают под нагрузкой и корректно восстанавливаются после сбоев. Эта глава охватывает профилирование нагрузки с помощью ИИ, современные инструменты нагрузочного тестирования, принципы хаос-инженерии, бюджеты производительности в CI, а также уникальные задачи тестирования производительности функций на базе LLM.

Содержание главы

1. Нагрузочное тестирование

• Профилирование с помощью ИИ — Замените догадки моделями трафика, полученными из продакшена
• k6 и Locust — Практическая работа со скриптами двух ведущих инструментов нагрузочного тестирования с открытым исходным кодом
• Сравнение инструментов — Матрица принятия решений для выбора подходящего инструмента нагрузочного тестирования

2. Хаос-инженерия

• Принципы и цикл — Научный метод, применённый к устойчивости систем
• Эксперименты Litmus — Написание и запуск хаос-экспериментов в Kubernetes
• Инструменты хаос-инженерии — Chaos Monkey, Litmus, Gremlin, Chaos Mesh и другие

3. Бюджеты производительности

• Lighthouse CI — Автоматическое обеспечение бюджетов производительности фронтенда
• Web Vitals в CI — Рабочие процессы GitHub Actions для контроля производительности

4. Производительность LLM

• Метрики LLM — TTFT, токены в секунду, задержка холодного старта, запас по лимиту запросов
• Нагрузочное тестирование LLM-эндпоинтов — Скрипты k6 для стресс-тестирования ИИ-эндпоинтов

5. Навыки SRE

• SLO, SLI, бюджеты ошибок — Фреймворк SRE, который должен освоить каждый QA-архитектор
• Учебные дни — Проектирование и проведение учений по реагированию на инциденты

6. Облачная производительность

• Производительность serverless — Холодные старты, лимиты конкурентности и стратегии тестирования
• Масштабирование Kubernetes — Валидация поведения HPA и тестирование, специфичное для архитектуры

Почему это важно

Производительность и устойчивость — две стороны одной медали. Тестирование производительности показывает, как быстро система работает под нагрузкой; хаос-инженерия показывает, что происходит, когда эта нагрузка приходит во время сбоя. Вместе они дают QA-архитекторам полную картину качества системы в реальных условиях.

Основной принцип: Если вы не можете измерить это в CI, это деградирует в продакшене.