O projeto consiste em desenvolver uma aplicação que utiliza banco de dados NoSQL, cuja funcionalidade principal consiste na troca de mensagens entre usuários. A partir dessa aplicação gostaríamos de verificar como o comportamento do sistema varia conforme as configurações do banco de dados são modificadas.
- Instalar docker e docker-compose
- Executar o script build_image.sh na raiz do projeto.
- Execute este comando sempre que fizer alterações no código para atualizar o conteúdo do container responsável pela aplicação.
- Executar docker-compose up na raiz do projeto
- Instalar biblioteca requests do python
- Executar python3 setup_test.py na raiz do projeto
- Executar python3 app_test.py na raiz do projeto (usuários cadastrados: joao, eduardo e patricia)
- Na pasta performance existem pastas para cada grupo de teste.
- Os testes estão organizados em grupos como segue:
- same_room_write: Testes de Escrita em Única Sala.
- same_room_read: Testes de Leitura em Única Sala.
- different_room_write: Testes de Escrita em Múltiplas Salas.
- different_room_read: Testes de Leitura em Múltiplas Salas.
- Dentro de cada diretório de grupo de testes estão as pastas com os casos de teste.
- Para iniciar o Locust execute dentro da pasta do caso de teste desejado o comando
docker-compose up --scale worker=5. - Após executar o comando, aguarde alguns segundos para os containers serem inicializados.
- Quando totalmente iniciados, abra um browser e entre no caminho: http://localhost:8089/ .
- A página do Locust abrirá com a sugestão das variáveis presentes no arquivo de configuração.
- Basta clicar no botão "Start Swarming" e os testes serão inicializados.
- Certifique-se que o arquivo "credentials" com as informações sobre o banco de dados está na raiz do projeto. Este arquivo deve conter os parâmetros MONGODB_HOST, MONGODB_SERVER e MONGODB_CONNECTION_STRING de acordo com as configurações do cluster do Atlas ou do servidor de banco de dados que estiver sendo utilizado.
- Execute o teste pelo tempo desejado. É possível interromper o teste a qualquer momento utilizando a interface web do Locust bem como fazer download de relatórios em CSV e/ou HTML com os resultados obtidos.
Agrademos à Profa. Sahudy Montenegro Gonzales pela movitação para este trabalho, orientação e ensinamentos durante as aulas da matéria "Tópicos em Banco de Dados" do Programa de Pós graduação em Ciências da Computação da UFSCar.