Введение В мире разработки программного обеспечения, нагрузочное тестирование является критически важным аспектом, который помогает определить производительность, надежность и масштабируемость системы. Нагрузочное тестирование предполагает подвергание системы высокой нагрузке, чтобы оценить ее реакцию и способность справляться с растущим количеством пользователей и запросов. Библиотека Locust - это мощный инструмент для проведения нагрузочного тестирования, который обеспечивает гибкость, простоту использования и прозрачность. Особенности Locust Locust предлагает следующие ключевые особенности: 1...

Вопрос века: какой инструмент для нагрузочного тестирования выбрать, чтобы было быстро, понятно, масштабируемо и не вызывало головной боли? Мы сравним три популярных инструмента: K6, Locust, и Artillery. Покажем реальные сценарии, разберем плюсы и минусы, и даже пошутим (немного). Представьте, вы только что выкатили API или лендинг под горячую рекламную кампанию. Вопрос: выдержит ли ваш сервис 1000 пользователей за 10 секунд? И как это узнать до того, как это узнают реальные пользователи? Для этого и нужны инструменты нагрузочного тестирования...

Привет, коллега-испытатель! Ты уже познакомился с JMeter, но в голове вертится: «А что, если есть инструменты круче?». Спойлер: есть. И сейчас мы разберемся, кто из них — швейцарский нож, а кто — молоток с наворотами. Готовь печеньки, сегодня будет битва титанов нагрузочного тестирования.  Фишка: Написан на Scala, но пусть это тебя не пугает. Gatling — это как спортивный автомобиль: быстрый, стильный, но требует умения водить.  Плюсы: - Супер-отчеты: Графики и цифры выглядят так, словно их рисовал дизайнер из Apple...

Введение в развёртывание ML Введение Вы потратили много времени на EDA, тщательно проработали все функции, несколько дней настраивали модель и, наконец, получили то, что хорошо работает в тестовом варианте. Теперь, мой друг, вам нужно развернуть вашу модель. В конце концов, любая модель, которая остаётся на компьютере, ничего из себя не представляет, независимо от того, насколько она хороша. Изучение этой части рабочего процесса Data Science может показаться непосильным, особенно если у вас нет большого опыта разработки программного обеспечения...