分析 k6 cloud 的测试结果应该考虑什么？

Question

我是 k6 的新手。我刚刚为单个场景创建了一个脚本，然后我通过计算机中的 Visual Studio Code 在本地运行它，并在执行时使用终端中的 –out cloud 命令将结果集成到 k6 云中。

我的脚本被配置为在 5 分钟内运行 170 个用户。我还添加了一些阈值。请参阅下面的脚本选项：

export const options = {
ext: {
    loadimpact: {
        projectID: #####,
        // Test runs with the same name groups test runs together
        name: "#######",

        distribution: {
            "amazon:sg:singapore": {
                loadZone: "amazon:sg:singapore",
                percent: 100,
            },
        },

    }
}, stages: [
    { duration: "1m", target: 170 },
    { duration: "3m", target: 170 },
    { duration: "1m", target: 0 },
],

thresholds: {
    http_req_failed: ['rate<0.01'], 
    http_req_duration: ['p(99)<=3000', 'p(95)<=3000', 'avg <= 3000'], 
    
},};

在云端生成测试结果后，我不确定应该考虑什么实际/主要响应时间或其他数据结果。

根据要求，该场景的预期 KPI（峰值负载期间）小于或等于 3 秒。如果它

我应该参考/考虑 K6 云中不同显示的测试数据结果的哪个特定部分，以了解它是否按要求通过或失败？请看下图。

Sample K6 Cloud Data Results

Test Requirement

任何帮助或讨论对我来说都意义重大。感谢帮助！非常感谢！

Answer 1

以下是响应时间指标：

• MIN 和 MAX 不言自明
• AVG 是所有请求响应时间的arithmetic mean（所有响应时间的总和除以其计数）
• STDDEV 是 standard deviation，统计度量显示响应时间彼此之间的差异，较低的偏差意味着您获得或多或少相同的响应时间，较高的偏差意味着它们是分布式的，某些请求的响应时间较短, 某些要求更高
• P95 和 P99 是 Percentiles 显示 95% 和 99% 的用户相应获得的响应时间，我建议坚持其中一个，即 99% 将是一个不错的选择。

由于没有一个响应时间（包括最大值）不超过 3 秒，我认为测试成功。

更多信息：Understanding Your Reports: Part 3 - Key Statistics Performance Testers Need to Understand