Speedscale

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SpeedScale es una herramienta integral de prueba y simulación diseñada para ayudar a los desarrolladores y equipos a optimizar sus aplicaciones simulando el tráfico y las interacciones del mundo real. Captura el tráfico de producción real y lo reproduce en un entorno controlado, lo que permite pruebas de carga eficientes y pruebas de estrés sin la necesidad de una configuración manual extensa. Esta capacidad es particularmente útil para aplicaciones con patrones de tráfico impredecibles, ya que permite una escala rápida y garantiza un rendimiento robusto en diversas condiciones.

Una de las características clave de Speedscale es su capacidad de burla incorporada, que simula llamadas de terceros utilizando datos de tráfico de producción reales. Esta característica ayuda a reducir los costos asociados con las llamadas de API externas durante las pruebas y garantiza que las pruebas se realicen de manera eficiente sin afectar los servicios externos. Además, SpeedScale se integra bien con los entornos de Kubernetes, proporcionando información sobre la utilización de recursos y ayudando a prevenir problemas como los errores Oomkilled al optimizar la asignación de memoria y la gestión de recursos.

SpeedScale también ofrece informes y análisis automatizados, proporcionando información valiosa sobre el comportamiento de la aplicación bajo carga. Estos datos se pueden utilizar para refinar el aprovisionamiento de recursos, asegurando que las aplicaciones estén bien equipadas para manejar el tráfico máximo sin recursos de sobreprovisionamiento. En general, SpeedScale optimiza el proceso de prueba, lo que facilita a los desarrolladores asegurarse de que sus aplicaciones sean confiables, escalables y desempeñadas en escenarios del mundo real.

Evite interrupciones con simulaciones de producción basadas en IA. Genere y ejecute de forma autónoma cientos de escenarios entrenados en el tráfico de usuarios reales, para que pueda identificar rápidamente defectos funcionales y de rendimiento.

Sitio web: speedscale.com

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