Dans notre précédent article, nous avons exploré l’importance d’un cadre méthodologique solide pour comparer les performances des outils logiciels. Nous avons mis en avant les risques associés à l’absence d’une méthodologie rigoureuse, tels que des conclusions influencées par des préférences personnelles, des résultats non reproductibles et des évaluations détachées des besoins de l’organisation. Pour garantir des résultats fiables et pertinents, nous avons présenté la première phase de notre approche en deux phases : la phase de cadrage, qui établit les bases nécessaires.
Maintenant, plongeons dans la seconde et dernière phase de ce cadre méthodologique simplifié : la phase d’exécution et d’analyse.
Si vous n’avez pas encore lu notre premier article sur ces tests de performance logiciel ou si vous souhaitez vous rafraîchir la mémoire, vous le trouverez ici.
Après avoir établi un cadrage pour vos tests de comparaison de performances logicielles, il est temps de passer à la phase d’exécution-évaluation. Cette étape est tout aussi importante pour obtenir des résultats fiables et pertinents qui répondent aux objectifs fixés lors de la phase de cadrage.
La phase d’exécution-évaluation
Trois étapes clés :
Exécution des tests dans des conditions contrôlées :
Pour garantir des résultats comparables et reproductibles, il est essentiel de réaliser les tests dans un environnement contrôlé. Cet environnement devra être similaire à celui défini lors de la phase de cadrage. Veillez à ce que les paramètres matériels et logiciels restent constants pour chaque outil testé.
Deux pistes pour créer un environnement de test isolé et ou reproductible :
- Outil de virtualisation : vous pouvez utiliser des solutions comme VMware ou VirtualBox pour créer des environnements virtuels isolés et reproductibles.
- Gestionnaire de conteneurs : des outils comme Kubernetes permettent de déployer des applications dans des conteneurs, permettant ainsi de bénéficier d’un espace d’exécution dédié à vos solutions logicielles.
Ces solutions sont bien évidemment Open Source !
Collecte de données :
Lors de l’exécution des scénarios et des tâches définis dans la phase de cadrage, assurez-vous de collecter des données quantitatives pertinentes. Cela peut inclure des mesures telles que le temps de réponse, le débit ou encore la consommation de ressources. Utilisez des outils de surveillance adéquats pour obtenir des données précises et fiables.
Deux outils Open Source que vous pouvez éventuellement utiliser :
- JMeter : cet outil open source peut vous servir à effectuer des tests de charge et collecter des données liées aux performances.
- Signoz : une solution de surveillance des performances qui offre une visibilité approfondie dans le comportement des applications en production.
Analyse des résultats :
Une fois les données collectées, effectuez une analyse approfondie pour comparer les performances des différents outils. Utilisez les métriques définies précédemment et comparez les résultats de manière objective. Cette analyse vous permettra de déterminer les forces et les faiblesses de chaque outil par rapport aux critères d’évaluation.
Voilà, vous pouvez désormais tirer des conclusions objectives sur les performances de chaque outil ou logiciel. Vous pourrez évaluer leur adéquation par rapport aux besoins de l’organisation et aux attentes des utilisateurs.
Adopter une approche méthodologique rigoureuse pour comparer les performances des outils logiciels est essentiel pour obtenir des résultats fiables et pertinents.
Une méthodologie bien définie offre de nombreux avantages, notamment des résultats plus fiables et reproductibles, des prises de décision éclairées, une meilleure adéquation aux besoins de l’organisation et une évaluation objective des performances des outils. De plus, en suivant un processus structuré, vous minimisez les risques de biais et de manipulations des résultats, ce qui renforce la crédibilité de vos conclusions.
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