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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie KI-gestützte, umsetzbare Erkenntnisse in Azure Load Testing verwenden, um Leistungsprobleme in Ihrer Anwendung zu identifizieren und zu beheben. Dieses Feature analysiert Ihre Testausführungsdaten mithilfe von KI, um wichtige Probleme wie Latenzspitzen, Durchsatzverluste oder Back-End-Ressourcenengpässe hervorzuheben. Außerdem werden die nächsten Schritte empfohlen.
Sie können umsetzbare Erkenntnisse direkt im Test-Dashboard anzeigen, nachdem der Test abgeschlossen wurde.
Voraussetzungen
- Ein Azure-Konto mit einem aktiven Abonnement. Wenn Sie kein Azure-Abonnement besitzen, können Sie ein kostenloses Konto erstellen, bevor Sie beginnen.
- Eine Azure Load Testing-Ressource. Informationen zum Erstellen einer Azure Load Testing-Ressource finden Sie unter Erstellen und Ausführen eines Auslastungstests.
- Serverseitige Metriken, die für die Testausführung aktiviert sind. Optimale Ergebnisse finden Sie unter Überwachen serverseitiger Anwendungsmetriken mithilfe von Azure Load Testing
Anzeigen von Erkenntnissen für eine Testausführung
So zeigen Sie Erkenntnisse für einen abgeschlossenen Test an:
Wechseln Sie im Azure-Portal zu Ihrer Azure Load Testing-Ressource.
Wählen Sie "Tests" und dann die relevante Testausführung aus.
Azure Load Testing generiert handlungsfähige Einblicke bei Bedarf. Wenn Sie das Testausführungsdashboard zum ersten Mal besuchen, erweitern Sie den Abschnitt "KI-Zusammenfassung und Einblicke ", und wählen Sie " Einblicke generieren" aus.
Tipp
Konfigurieren Sie serverseitige Metriken, um optimale Einblicke zu erhalten. Das KI-Modul korreliert clientseitige und serverseitige Daten, um genauere Diagnosen und Empfehlungen zu generieren.
Der Dienst generiert Einblicke und zeigt eine Zusammenfassung und wichtige Einblicke im selben Abschnitt an. Um weitere Informationen zu erkunden, wählen Sie "Detaillierte Einblicke anzeigen" aus.
In der detaillierten Insights-Ansicht können Sie untersuchen, was während des Tests schief gelaufen ist, unterstützende Nachweise und empfohlene nächste Schritte.
Vorsicht
KI-generierte Erkenntnisse sind möglicherweise nicht immer genau. Es wird empfohlen, die Nachweise zu überprüfen und mit der Telemetrie Ihrer Anwendung zu überprüfen.