🔵 عنوان مقاله
AI + Chrome DevTools MCP: Trace, Analyse, Fix Performance
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از Sławomir Radzymiński نشان می‌دهد چگونه می‌توان با تکیه بر AI و Chrome DevTools MCP مسیر «ردیابی، تحلیل و رفع» مشکلات کارایی وب را کوتاه کرد. نویسنده ابتدا کارکرد Chrome DevTools MCP را برای دسترسی به داده‌های کم‌سطح مرورگر و تبدیل آن‌ها به راهنمای عملی توضیح می‌دهد، سپس آن را با Playwright MCP مقایسه می‌کند: اولی برای تشخیص عمیق و لحظه‌ای در خود مرورگر مناسب است، دومی برای سناریوهای انتها‌به‌انتها، بازتولید پایدار و پایش در CI. جمع‌بندی مقاله راهنمایی می‌کند که چه زمانی از هرکدام استفاده کنید و چگونه با ترکیب آن‌ها، مشکل را بازتولید، ریشه‌یابی، اصلاح و در نهایت به‌صورت خودکار تأیید کنید.
#WebPerformance #ChromeDevTools #MCP #Playwright #AIForDevelopers #Tracing #PerformanceTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/BXEl5JE?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
AI + Chrome DevTools MCP: Trace, Analyse, Fix Performance
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از Sławomir Radzymiński نشان می‌دهد چگونه می‌توان با تکیه بر AI و Chrome DevTools MCP مسیر «ردیابی، تحلیل و رفع» مشکلات کارایی وب را کوتاه کرد. نویسنده ابتدا کارکرد Chrome DevTools MCP را برای دسترسی به داده‌های کم‌سطح مرورگر و تبدیل آن‌ها به راهنمای عملی توضیح می‌دهد، سپس آن را با Playwright MCP مقایسه می‌کند: اولی برای تشخیص عمیق و لحظه‌ای در خود مرورگر مناسب است، دومی برای سناریوهای انتها‌به‌انتها، بازتولید پایدار و پایش در CI. جمع‌بندی مقاله راهنمایی می‌کند که چه زمانی از هرکدام استفاده کنید و چگونه با ترکیب آن‌ها، مشکل را بازتولید، ریشه‌یابی، اصلاح و در نهایت به‌صورت خودکار تأیید کنید.
#WebPerformance #ChromeDevTools #MCP #Playwright #AIForDevelopers #Tracing #PerformanceTesting
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/BXEl5JE?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Awesome Testing
AI + Chrome DevTools MCP: Trace, Analyse, Fix Performance
How DevTools MCP enables AI agents to record real performance traces (LCP/CLS/TBT), analyse them, and apply fixes—bringing Lighthouse-style audits into an iterative debugging session. Notes on INP (field) vs TBT (lab) included.
🔵 عنوان مقاله
k6 Scenarios & Metrics You Must Know
🟢 خلاصه مقاله:
این مرور ۲۵ دقیقه‌ای با ارائه Joan Esquivel Montero به‌صورت فشرده نشان می‌دهد چگونه با استفاده از سناریوها و متریک‌های کلیدی در k6 آزمون‌های کارایی دقیق‌تری بسازیم. ابتدا انتخاب صحیح executorها را پوشش می‌دهد: از constant-vus و ramping-vus برای پایه‌گیری، تست ماندگاری و استرس؛ per-vu-iterations و shared-iterations برای اجرای کنترل‌شده؛ و constant-arrival-rate و ramping-arrival-rate زمانی که هدفتان کنترل نرخ درخواست (RPS) است. ساختاردهی تست با setup/teardown، گروه‌بندی مراحل مهم، و برچسب‌گذاری برای تفکیک نتایج نیز توضیح داده می‌شود.
در بخش متریک‌ها، اهمیت http_req_duration (با تأکید بر صدک‌ها نه میانگین)، http_req_failed، http_reqs، iterations، vus/vus_max، checks، و حجم داده‌ها مطرح است و نحوه ساخت متریک‌های سفارشی با Trend، Counter، Gauge و Rate و برچسب‌گذاری برای تحلیل جزئی‌تر مرور می‌شود.
سپس تبدیل SLOها به thresholdهای قابل‌اجرا در k6 نشان داده می‌شود؛ مانند محدود کردن p(95) زمان پاسخ، نرخ خطا، یا حداقل RPS، و استفاده از abortOnFail برای توقف سریع. نکاتی برای جلوگیری از خطاهای رایج نیز ارائه می‌شود: هدف‌گذاری شفاف، داده و think time واقعی، رمپ منطقی، و انتخاب مدل بار مناسب (VU در برابر نرخ ورود).
در نهایت به جنبه‌های عملیاتی اشاره می‌شود: اجرای محلی و ادغام با CI/CD، ارسال نتایج به InfluxDB/Prometheus و مشاهده در Grafana، و مقیاس‌پذیری با k6 Cloud یا Kubernetes. با نسخه‌بندی اسکریپت‌ها، پارامترگذاری و برچسب‌گذاری، می‌توانید سریع‌تر عیب‌یابی کرده و محدودیت‌ها، رگرسیون‌ها و نقاط گلوگاهی را با دقت شناسایی کنید.
#k6 #PerformanceTesting #LoadTesting #DevOps #JavaScript #Grafana #Metrics #SRE
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/U5oID4d?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
k6 Scenarios & Metrics You Must Know
🟢 خلاصه مقاله:
این مرور ۲۵ دقیقه‌ای با ارائه Joan Esquivel Montero به‌صورت فشرده نشان می‌دهد چگونه با استفاده از سناریوها و متریک‌های کلیدی در k6 آزمون‌های کارایی دقیق‌تری بسازیم. ابتدا انتخاب صحیح executorها را پوشش می‌دهد: از constant-vus و ramping-vus برای پایه‌گیری، تست ماندگاری و استرس؛ per-vu-iterations و shared-iterations برای اجرای کنترل‌شده؛ و constant-arrival-rate و ramping-arrival-rate زمانی که هدفتان کنترل نرخ درخواست (RPS) است. ساختاردهی تست با setup/teardown، گروه‌بندی مراحل مهم، و برچسب‌گذاری برای تفکیک نتایج نیز توضیح داده می‌شود.
در بخش متریک‌ها، اهمیت http_req_duration (با تأکید بر صدک‌ها نه میانگین)، http_req_failed، http_reqs، iterations، vus/vus_max، checks، و حجم داده‌ها مطرح است و نحوه ساخت متریک‌های سفارشی با Trend، Counter، Gauge و Rate و برچسب‌گذاری برای تحلیل جزئی‌تر مرور می‌شود.
سپس تبدیل SLOها به thresholdهای قابل‌اجرا در k6 نشان داده می‌شود؛ مانند محدود کردن p(95) زمان پاسخ، نرخ خطا، یا حداقل RPS، و استفاده از abortOnFail برای توقف سریع. نکاتی برای جلوگیری از خطاهای رایج نیز ارائه می‌شود: هدف‌گذاری شفاف، داده و think time واقعی، رمپ منطقی، و انتخاب مدل بار مناسب (VU در برابر نرخ ورود).
در نهایت به جنبه‌های عملیاتی اشاره می‌شود: اجرای محلی و ادغام با CI/CD، ارسال نتایج به InfluxDB/Prometheus و مشاهده در Grafana، و مقیاس‌پذیری با k6 Cloud یا Kubernetes. با نسخه‌بندی اسکریپت‌ها، پارامترگذاری و برچسب‌گذاری، می‌توانید سریع‌تر عیب‌یابی کرده و محدودیت‌ها، رگرسیون‌ها و نقاط گلوگاهی را با دقت شناسایی کنید.
#k6 #PerformanceTesting #LoadTesting #DevOps #JavaScript #Grafana #Metrics #SRE
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/U5oID4d?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
YouTube
k6 Scenarios & Metrics You Must Know
Learn how to do API load testing with k6 step by step using the QuickPizza demo app 🍕. In this tutorial, you’ll see how to spin up QuickPizza with Docker, configure smoke and stress scenarios in k6, create custom metrics and thresholds, and analyze everything…
🔵 عنوان مقاله
My Load Testing Journey: Why Artillery Won over JMeter and K6
🟢 خلاصه مقاله:
جاناهان سیوانانتهامورتی تجربه خود در آزمون کارایی را توضیح می‌دهد و می‌گوید چرا پس از ارزیابی JMeter و K6، در نهایت Artillery را برگزیده است. معیارهای اصلی او سادگی راه‌اندازی، خوانایی و نگهداری سناریوها، سازگاری با کنترل نسخه و CI/CD، و گزارش‌های قابل اتکا بوده است. به‌گفته او JMeter هرچند قدرتمند است اما برای تیم‌شان سنگین و پیچیده بود؛ K6 هم با وجود مزایای فنی، در گردش‌کارشان کمی اصطکاک ایجاد می‌کرد. در مقابل، Artillery با تنظیمات سبک، توسعه‌پذیری مبتنی بر JavaScript و زمان رسیدن سریع به نتیجه، بهتر با نیازها و سرعت تیم هماهنگ شد—هرچند تأکید می‌کند انتخاب ابزار به زمینه و محدودیت‌های هر تیم بستگی دارد.
#LoadTesting #PerformanceTesting #Artillery #JMeter #K6 #DevOps #CICD #TestingTools
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/CRuqO1c?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
My Load Testing Journey: Why Artillery Won over JMeter and K6
🟢 خلاصه مقاله:
جاناهان سیوانانتهامورتی تجربه خود در آزمون کارایی را توضیح می‌دهد و می‌گوید چرا پس از ارزیابی JMeter و K6، در نهایت Artillery را برگزیده است. معیارهای اصلی او سادگی راه‌اندازی، خوانایی و نگهداری سناریوها، سازگاری با کنترل نسخه و CI/CD، و گزارش‌های قابل اتکا بوده است. به‌گفته او JMeter هرچند قدرتمند است اما برای تیم‌شان سنگین و پیچیده بود؛ K6 هم با وجود مزایای فنی، در گردش‌کارشان کمی اصطکاک ایجاد می‌کرد. در مقابل، Artillery با تنظیمات سبک، توسعه‌پذیری مبتنی بر JavaScript و زمان رسیدن سریع به نتیجه، بهتر با نیازها و سرعت تیم هماهنگ شد—هرچند تأکید می‌کند انتخاب ابزار به زمینه و محدودیت‌های هر تیم بستگی دارد.
#LoadTesting #PerformanceTesting #Artillery #JMeter #K6 #DevOps #CICD #TestingTools
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/CRuqO1c?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
My Load Testing Journey: Why Artillery Won over JMeter and K6
Load Testing Shouldn’t be Harder Than Building Your App