где х просто пишешь название операции которую делаешь, перед её выполнением. условно "авторизация", "переход на страницу Y"

куда уж проще) имхо порог вхождения в другой софт всегда выше чем тоже самое в рамках одного инструмента

Мне самое главное было узнать, возможно ли создать 50 доков с Jmeter, если возможно, то остальное будем копать)
Спасибо)

да, любое действие которое можно представить на стороне килента с 99 процентой верояностью можно сделать в jmeter

угу

Ребята а подскажите кто имел дело с анализом спайков в результатах теста (Jmeter). Может кто-то видел описания подходов к их анализу? Интересует как можно оценить количество или % спайков в тесте.
Например тест с большой нагрузкой дает много спайков потому что CPU на пределе и потому что часто срабатывает GC (не будем углубляться в причины). Но хотелось бы посчитать что такое "много" (например какой% от всех запросов). Буду благодарен за помощь.

взять 1%% с конца?))

Была така идея. Но не всегда там все спайки или не всегда там спайки)

что это такое ?) пардонте )

немного не понял вопроса, ты же куа, по сути ты и устанавливаешь сам что подходит под понятие "много"

или тебе просто посчитать кол-во спайков надо?

Да, нужно посчитать или дать количественную оценку. Например, есть два результата тестов. В одном много спайков, в другом поменьше. Как посчитать насколько меньше?

не знаю что именно такое "спайк" , сорян, но я брал pandas , грузил туда результаты теста и считал по нужным записям чего сколько и как

Спайк в данном случае - временный скачок времени отклика в тесте. Думал может кто подскажет listener или какую-то идею как такую задачу автоматизировать

чекни это

а, так можно же и стандартные графики посмотреть, там даже персентили есть

если тест длинный, они сглаживаются

будет неочевидно