Как мы можем измерить производительность azure search suggest API для 100 одновременных пользователей?

#unit-testing #autocomplete #azure-cognitive-search #autosuggest #search-suggestion

#модульное тестирование #автозаполнение #azure-когнитивный поиск #автоматическое предложение #поиск-предложение

Вопрос:

Я внедрил функцию самовнушения в своем приложении и использую службу Azure search suggest для предоставления предложений. Для меня это работает нормально, но я не уверен, каково будет влияние после его запуска, когда около 100 пользователей будут использовать мое приложение одновременно. В настоящее время я думаю использовать стандартный уровень ценообразования (S1).

Есть ли в любом случае, чтобы я мог протестировать загрузку для 100 пользователей для недавно добавленной функции, т.Е. автозаполнения?

Комментарии:

1. Я жду ответа, если это возможно…

Ответ №1:

Проверка https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-traffic-analytics чтобы узнать, как можно добавить инстурментацию для использования блейда аналитики поискового трафика. Я бы посоветовал начать с базового и создать тестовый жгут, подобный консольному приложению, который мог бы имитировать 100 одновременных пользователей. В Azure Dev Ops также встроены функции нагрузочного тестирования, вы можете проверить эти параметры на https://learn.microsoft.com/en-us/azure/devops/test/load-test/overview?view=azure-devops . Затем вы можете просмотреть данные, собранные в блейде аналитики поискового трафика, чтобы оценить, будет ли достаточно Basic для 100 одновременных пользователей или вам не нужно переходить на стандартный teir.

Комментарии:

1. Привет, Райан, спасибо, что поделился этими подробностями. Но могу ли я узнать, какое ожидаемое / стандартное время отклика для предложений от Azure search для 5, 50 и 100 одновременных пользователей для базового и стандартного уровней ценообразования?

2. Боюсь, у нас нет никаких показателей времени отклика. Я бы посоветовал просмотреть показатели обслуживания и следовать этим советам , чтобы разработать эффективную стратегию индексации.