Gatling
Gatling - это высокопроизводительный инструмент с открытым исходным кодом для нагрузочного тестирования, созданный для эффективности, автоматизации и рабочих процессов тестирования на основе кода, который помогает организациям тестировать сложные системы в реальных условиях.
https://gatling.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:09/12/2025
Что такое Gatling
Gatling - это мощная платформа для нагрузочного тестирования, которая позволяет организациям имитировать реальный трафик и выявлять узкие места в своих приложениях. Первоначально разработанный на Scala и построенный на Netty для неблокирующего HTTP, Gatling официально поддерживает протоколы HTTP, WebSocket, Server-Sent-Events и JMS. Он поставляется в двух редакциях - бесплатной версии с открытым исходным кодом Community Edition, которой доверяют более 30 миллионов разработчиков по всему миру, и Enterprise Edition, которая предоставляет дополнительные функции для команд и предприятий.
Ключевые особенности Gatling
Gatling - это высокопроизводительная платформа для нагрузочного тестирования, которая позволяет организациям тестировать сложные системы в реальных условиях. Она предлагает как Community Edition с открытым исходным кодом, так и Enterprise Edition с такими функциями, как тестирование на основе кода, протокол-агностичная архитектура и асинхронный дизайн. Платформа поддерживает множество протоколов, включая HTTP, WebSocket, gRPC и другие, предоставляя при этом всестороннюю аналитику, возможности автоматизации и инструменты для совместной работы, чтобы команды могли эффективно разрабатывать, выполнять и анализировать нагрузочные тесты.
Протокол-агностичное нагрузочное тестирование: Поддержка широкого спектра протоколов, включая HTTP, HTTPS, HTTP/2, WebSocket, REST, GraphQL, gRPC, JMS, Kafka, MQTT, JDBC и SSE, что позволяет тестировать все, от веб-приложений до IoT-систем
Гибкое создание тестов: Предлагает несколько подходов к созданию тестов, включая code-first (Java, Kotlin, Scala, JavaScript, TypeScript), no-code опции и импорт Postman, чтобы удовлетворить различные потребности команды
Расширенная аналитика и мониторинг: Предоставляет панели мониторинга в реальном времени, подробное отслеживание метрик, анализ тенденций и интеграцию с инструментами наблюдения для всестороннего анализа производительности
Интеграция CI/CD: Легко интегрируется с различными инструментами CI/CD и облачными платформами, обеспечивая автоматизированное тестирование производительности в рамках существующих рабочих процессов разработки
Варианты использования Gatling
Тестирование производительности веб-приложений: Обеспечение поддержания производительности веб-сайтов и веб-приложений при пиковых нагрузках трафика и высокой пользовательской нагрузке
Тестирование API и микросервисов: Проверка производительности API и устойчивости микросервисов на протяжении всего жизненного цикла разработки
Тестирование облачной инфраструктуры: Тестирование масштабируемости облака и оптимизация использования ресурсов перед развертыванием
Тестирование IoT-устройств: Моделирование и проверка производительности подключенных устройств в реальных условиях
Преимущества
Высокая гибкость с поддержкой нескольких протоколов и подходов к тестированию
Сильные возможности интеграции с инструментами CI/CD и мониторинга
Всесторонняя аналитика и функции отчетности
Масштабируемая архитектура, поддерживающая миллионы виртуальных пользователей
Недостатки
Community Edition имеет ограниченные функции по сравнению с Enterprise Edition
Более крутая кривая обучения для создания тестов на основе кода
Требуется техническая экспертиза для продвинутых реализаций
Как использовать Gatling
Установите необходимые компоненты: Убедитесь, что у вас установлена Java JDK 8 или более поздняя версия. Gatling поддерживает Java, Kotlin и Scala для написания тестов.
Выберите способ установки: Установите Gatling либо как автономный пакет, либо с помощью инструментов сборки, таких как Maven/Gradle. Для Maven используйте официальный gatling-maven-plugin.
Создайте новый проект: Для Maven создайте новый проект, используя архетип Maven Gatling: io.gatling.highcharts:gatling-highcharts-maven-archetype. Это устанавливает базовую структуру проекта.
Напишите тестовые сценарии: Создавайте тестовые сценарии, записывая пользовательские переходы через Recorder GUI или напрямую написав код. Определите пользовательские потоки, запросы и утверждения на предпочитаемом вами языке (Java/Kotlin/Scala).
Настройте профиль нагрузки: Определите модель нагрузки, указав количество виртуальных пользователей, время разгона и продолжительность теста в коде моделирования.
Запустите моделирование: Выполните тест с помощью команды Maven 'mvn gatling:test' или через IDE. Gatling сгенерирует виртуальных пользователей и запустит определенные сценарии.
Проанализируйте результаты: Просмотрите подробные HTML-отчеты, сгенерированные Gatling, показывающие такие метрики, как время отклика, количество запросов в секунду и частота ошибок. Отчеты находятся в каталоге target/gatling.
Интегрируйте с CI/CD: Добавьте тесты Gatling в свои конвейеры CI/CD, используя плагины для Jenkins, GitLab и т. д. Настройте пороговые значения для критериев прохождения/непрохождения.
Масштабируйте тесты: Для более крупных тестов используйте Gatling Enterprise Edition для запуска распределенных тестов, управления тестовой инфраструктурой и получения расширенной аналитики.
Часто задаваемые вопросы о Gatling
Gatling - это высокопроизводительный инструмент для нагрузочного тестирования, созданный для эффективности, автоматизации и рабочих процессов тестирования, управляемых кодом. Он имеет полностью асинхронную архитектуру и, хотя и предлагает надежную поддержку HTTP "из коробки", движок нагрузки не зависит от протокола.
Видео Gatling
Популярные статьи
OpenAI GPT-5.2 против Google Gemini 3 Pro: Последний обзор 2025
Dec 16, 2025
Почему Rewritify AI - лучший "AI Humanizer" для необнаружимого, человеческого письма в 2025 году
Dec 11, 2025
FLUX.2 против Nano Banana Pro в 2025 году: что вы предпочитаете?
Nov 28, 2025
Бесплатные промокоды Pixverse в 2025 году и как их использовать
Nov 26, 2025
Последние ИИ-инструменты, похожие на Gatling
Hapticlabs
Hapticlabs — это инструмент без кодирования, который позволяет дизайнерам, разработчикам и исследователям легко создавать, прототипировать и развертывать погружные тактильные взаимодействия на устройствах без программирования.
Deployo.ai
Deployo.ai — это комплексная платформа для развертывания ИИ, которая обеспечивает бесшовное развертывание, мониторинг и масштабирование моделей с встроенными этическими рамками ИИ и совместимостью с различными облачными провайдерами.
CloudSoul
CloudSoul — это AI-платформа SaaS, которая позволяет пользователям мгновенно развертывать и управлять облачной инфраструктурой через разговоры на естественном языке, делая управление ресурсами AWS более доступным и эффективным.
Devozy.ai
Devozy.ai — это платформа самообслуживания разработчиков с поддержкой AI, которая объединяет управление проектами в Agile, DevSecOps, управление многооблачной инфраструктурой и управление IT-услугами в единое решение для ускорения доставки программного обеспечения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Gatling
A2A Protocol
Протокол A2A (Agent2Agent) — это открытый протокол взаимодействия, разработанный Google, который обеспечивает беспрепятственное общение и сотрудничество между AI-агентами в разных фреймворках и поставщиках, независимо от их базовой архитектуры.
VoltOps
VoltOps — это агностическая к фреймворкам платформа наблюдения LLM, которая предоставляет инструменты визуального мониторинга, отладки и оптимизации в режиме реального времени для ИИ-агентов в любом технологическом стеке.
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake для больших языковых моделей — это облачная служба по запросу с многоквартирной архитектурой, которая позволяет предприятиям приватно обучать, настраивать и развертывать масштабные модели ИИ, используя устойчивую инфраструктуру суперкомпьютеров, питаемую почти на 100% возобновляемой энергией.
RunPod
RunPod — это облачная платформа для вычислений, созданная для AI, которая предоставляет экономичные сервисы GPU для разработки, обучения и масштабирования моделей машинного обучения.