Вступление

В нагрузочном тестировании есть один коварный момент, который встречается даже у опытных команд: берут «красивый» сценарий (например, тысячу виртуальных пользователей), запускают его, получают кучу графиков — и считают задачу выполненной. Звучит солидно, но толку от этого примерно как от стрельбы из лука с закрытыми глазами: попасть можно, но это больше про удачу, чем про инженерный подход.

Правильный профиль нагрузки — это не просто цифра в настройках. Это ответ сразу на три вопроса:

• Что мы нагружаем (какие сервисы или сценарии),

• Как мы нагружаем (параметры, последовательность, интенсивность),

• Почему именно так (данные, прогнозы или требования).

Цель этой статьи — дать практические рекомендации, которые помогут правильно выбрать профиль нагрузки и сделать тестирование осмысленным и полезным, а не просто «запуском ради отчётности».

Игнорировать эти вопросы — значит рисковать превратить тест в дорогую демонстрацию красивых графиков без реальной пользы.

Что такое профиль нагрузки?

Когда мы говорим «нагрузочное тестирование», многие представляют себе абстрактный «запуск 500 пользователей» и кучу красивых графиков на выходе. Но на самом деле профиль нагрузки — это не цифра из потолка, а модель поведения пользователей или системных клиентов, которую мы воспроизводим в тестах.

В профиль входят:

• Количество виртуальных пользователей (VU) или частота запросов. Сколько людей «одновременно» пользуются системой или сколько запросов система должна обрабатывать.

• Сценарии поведения. Что делают эти пользователи: логинятся, просматривают баланс, переводят средства, оформляют заказы.

• Распределение действий во времени. Это может быть равномерная нагрузка, нагрузка с постепенным ростом или резкими пиками — как в «чёрную пятницу».

• Продолжительность теста. Три минуты, час или сутки — в зависимости от того, что именно проверяем.

• Зависимости между сценариями. Например, перевод средств возможен только после логина и выбора счёта.

Иначе говоря, профиль нагрузки — это описание того, кто, когда и как часто делает какие действия, а не просто «500 пользователей одновременно». Без этого описания мы рискуем получить тест, который выглядит серьёзно, но не имеет ничего общего с реальностью.

Мини-кейс

Представьте банковское приложение. Мы хотим проверить сценарий: вход → просмотр баланса → перевод денег → выход. Профиль нагрузки описывает:

• сколько пользователей выполняет этот сценарий;

• как часто он повторяется;

• есть ли параллельные сценарии (например, кто-то только проверяет баланс, а кто-то делает переводы).

Именно это и делает тестирование осмысленным: мы проверяем не абстрактные «500 пользователей», а конкретные действия, которые реально выполняют клиенты.

Почему выбор профиля нагрузки критичен?

Представьте, вы пришли в спортзал и решили проверить: «А сколько я могу поднять?» — и вместо штанги берёте просто палку. Подняли легко — вроде бы результат есть, но никакой пользы. Или наоборот: сразу ставите 200 кг, пытаетесь поднять, и всё заканчивается вызовом скорой.

С нагрузочным тестированием ровно так же. Если вы выбрали слишком маленькую нагрузку, вы не найдёте настоящих узких мест — система может «плыть» под боевой нагрузкой, а вы об этом даже не узнаете. Если нагрузку завысили без оснований, получится искусственный стресс-тест, который не отражает реальности и не даёт полезных выводов.

Например, у нас есть метод «получить список счетов». Мы запускаем тест на 500 пользователей, и он проходит отлично. Но почему именно 500? Может, в реальной жизни таких запросов всего 50 в секунду. А может, наоборот — 5000. Без контекста результат теста бесполезен — мы просто «стреляем в воздух».

Правильно выбранный профиль нагрузки отвечает на три простых вопроса:

• Что именно нагружаем (какие сценарии или сервисы важны);

• Как нагружаем (частота, последовательность, длительность);

• Почему именно так (основания: данные с продакшена, SLA или прогнозы).

В этой статье мы разберём пять простых правил, которые помогут вам выбирать профиль нагрузки так, чтобы тестирование приносило реальную пользу, а не красивые, но бессмысленные графики.

Правило 1: Ориентируйтесь на внешние требования

Иногда всё проще простого: профиль нагрузки за вас уже придумали. Это может быть требование бизнеса, заказчика или даже регулятора. Например:

«Метод получения списка счетов должен выдерживать не менее 100 запросов в секунду (RPS)»

Здесь нет места для фантазий — есть конкретная цифра, и вам нужно проверить, выдерживает ли система этот уровень нагрузки.

Как действовать:

1. Собираем сценарий: эмулируем пользователей, которые вызывают нужный метод.

2. Запускаем тест, допустим, с 1000 виртуальных пользователей (VU). Получаем нагрузку — например, 75 RPS.

3. Это ниже цели? Увеличиваем пользователей до 2000. Получаем уже 105 RPS — отлично, цель достигнута.

Что мы получили:

• Минимальное количество пользователей, при котором система выполняет требование.

• Профиль нагрузки, который чётко соответствует заданной цели, а не взят «с потолка».

Такой подход особенно полезен, если работаете с чёткими контрактами или SLA. Здесь не нужно гадать, «а вдруг пользователи сделают больше?» — вы проверяете именно то, что требует бизнес или регулятор.

Правило 2: Учитывайте SLA (Service Level Agreement)

Иногда требования к нагрузке скрываются не в прямых цифрах RPS, а в документе под названием SLA — соглашение об уровне сервиса. Это та самая бумага (или wiki-страница), где написано, как быстро и стабильно должна работать система.

Например:

«Главная страница банковского приложения должна загружаться не дольше 1 секунды»

Звучит красиво, но что это значит для нас как тестировщиков? Это значит, что под нагрузкой система обязана укладываться в эту секунду — и вот это нужно проверить.

Как действовать:

1. Разбиваем требование на части. Что именно загружается на главной странице? Допустим, вызываются два эндпоинта:

   • GET /accounts — список счетов

   • GET /statistics — сводка по операциям.

2. Смотрим на реальный трафик. Пусть в продакшене это примерно 30 запросов в секунду суммарно.

3. Строим сценарий. Оба метода вызываются один раз, значит, в профиле нагрузки они имеют одинаковый вес.

4. Подбираем нагрузку. Запускаем тест, постепенно увеличивая количество виртуальных пользователей, пока не достигаем этих самых 30 RPS.

5. Проверяем SLA. Если при этой нагрузке всё укладывается в 1 секунду — отлично, система держит заявленные характеристики. Если нет — вот она, точка роста, и это уже задача разработчиков.

Этот подход хорош тем, что позволяет проверить не только «сможет ли система жить под нагрузкой», но и насколько она при этом соответствует официальным обещаниям. А это уже не просто тест ради теста, а реальный контроль качества сервиса.

Правило 3: Используйте данные с продакшена

Бывает, что в проекте нет чётких требований от бизнеса и даже SLA никто не писал (да-да, это частая история). Что делать в таком случае? Ответ простой: смотрим, как система живёт в реальности.

Где взять данные?

Есть несколько очевидных источников:

• Системы мониторинга (Grafana, Prometheus, Zabbix) — часто уже есть красивые графики нагрузки.

• APM-инструменты (New Relic, Datadog, AppDynamics) — они показывают, какие запросы чаще всего дергаются и сколько времени это занимает.

• Простые логи — иногда достаточно заглянуть в логи nginx или приложений, чтобы увидеть топ-эндпоинты и частоту вызовов.

• Коммуникация с командой — да, просто спросите аналитика или разработчиков: «Ребят, какие методы самые горячие?»

Пример на практике

Допустим, вы посмотрели метрики и увидели, что:

• GET /accounts → 30 RPS

• GET /feed → 20 RPS

• GET /documents → 5 RPS

• POST /operations → 15 RPS

• Итого — примерно 70 RPS.

Как превратить это в профиль нагрузки?

1. Считаем «вес» каждого эндпоинта. Например:

   • /accounts → 30/70 ≈ 43%

   • /feed → 20/70 ≈ 29%

   • /documents → 5/70 ≈ 7%

   • /operations → 15/70 ≈ 21%

2. Строим сценарий в вашем инструменте (Locust, JMeter, k6 и т.п.) так, чтобы именно в этих пропорциях выполнялись запросы.

3. Подбираем количество виртуальных пользователей так, чтобы итоговая нагрузка была примерно 70 RPS.

Что это даёт?

Вы тестируете не абстрактные «1000 пользователей», а реальное поведение живых клиентов. Это значит, что результаты теста будут ближе к реальности и помогут найти настоящие узкие места — именно там, где система реально «болит», а не где-то в теории.

Правило 4: Когда продукта ещё нет (моделируем будущее)

Самая непростая ситуация — продукт ещё в разработке. Продакшена нет, пользователей нет, логов нет. Что тестировать? На что опираться?

Выход есть — моделируем будущее

Здесь придётся немного «поиграть в прогнозиста». Смотрите на планы запуска и задайте бизнесу и продуктовой команде простые, но важные вопросы:

• Когда планируется релиз?

• Будет ли маркетинговая кампания? Если да, то насколько масштабная?

• Сколько пользователей ожидаете в первый день, неделю, месяц?

• Какие сценарии будут самыми популярными в первые недели?

• Какие модули системы будут «под прицелом» (регистрация, платежи, поиск и т.п.)?

Пример из практики

Предположим, сейчас январь, релиз в апреле. Бизнес говорит: «Будет рекламная кампания, ориентированная на широкую аудиторию. Ожидаем около 100 новых пользователей в день после старта».

Из этих 100 пользователей:

• Все 100 оставляют заявки на открытие счёта;

• 60 получают отказ;

• 10 «зависают» на подтверждении;

• Только 30 успешно открывают счёт.

Получаем нагрузку:

• Сервис подачи заявок → 100 обращений в день ≈ 1,1 RPS

• Сервис открытия счёта → ~30 обращений в день ≈ 0,3 RPS

Почему этого мало?

Потому что мы не тестируем только первый день. Через пару месяцев аудитория может вырасти в разы:

• 50 000 пользователей → 100–200 RPS (вместо 1–2 RPS на старте).

Что делать?

1. Берём прогнозируемые сценарии (регистрация, открытие счёта, просмотр данных).

2. Сохраняем их пропорции (регистрация чаще, редкие операции — реже).

3. Масштабируем интенсивность под предполагаемый рост пользователей.

Зачем это всё?

Так вы тестируете систему не только на «день релиза», но и на ближайшую перспективу. В итоге у бизнеса и команды есть уверенность, что сервис не «ляжет» сразу после запуска и первой рекламы.

Правило 5: Учитывайте временные всплески (акции, «чёрные пятницы», рекламные кампании)

Даже если ваша система уверенно держит привычную нагрузку, бывают особые дни, которые переворачивают всё с ног на голову. «Чёрная пятница», массовая рекламная рассылка, запуск новой фичи или продукта — и привычный трафик вдруг вырастает в разы. Если не учесть такие сценарии заранее, можно легко оказаться в ситуации: «У нас всё сломалось в самый важный момент».

Как действовать?

1. Соберите информацию заранее:

   1. Насколько масштабной будет рекламная активность?

   2. Какую аудиторию охватываем (географию, сегмент)?

   3. На какой срок рассчитана кампания?

   4. Какие действия ожидаются от пользователей? (регистрация, покупки, подача заявок, массовое обновление данных и т.п.)

2. Оцените прирост пользователей:

   1. Допустим, сейчас у вас 100 000 пользователей и нагрузка ~70 RPS.

   2. Маркетинг прогнозирует, что в ходе акции придёт ещё 30 000 пользователей.

   3. Это +30% к аудитории и примерно +30% к нагрузке (то есть до 90–100 RPS).

3. Смоделируйте особый сценарий:

   1. Сами сценарии остаются прежними (те же действия пользователей).

   2. Интенсивность увеличивается пропорционально (больше виртуальных пользователей и RPS).

   3. Если ожидается скачкообразный всплеск (например, после массовой email-рассылки), стоит добавить пиковый или ступенчатый профиль нагрузки.

Дополнительные рекомендации

• Делайте тест с запасом: если прогноз на 100 RPS, проверьте систему хотя бы на 120.

• Используйте Burst Testing — короткие «ударные» нагрузки, чтобы проверить, не посыпется ли система при резких пиках.

• Убедитесь, что все компоненты цепочки масштабируются: база данных, очереди сообщений, сторонние сервисы.

Итог

Такой подход помогает встретить пик нагрузки во всеоружии: не просто выдержать «обычные дни», а заранее подготовиться к самым критичным моментам, когда на кону репутация компании и доверие пользователей.

Работайте на перспективу

Определить текущий профиль нагрузки — это уже большой шаг вперёд. Но есть один нюанс: нагрузка никогда не стоит на месте. Если продукт развивается, пользователей становится больше, а сценарии использования расширяются — значит, нагрузка будет расти.

Простой пример:

• Сегодня у вас 1 000 клиентов и система спокойно держит 5 RPS (запросов в секунду).

• Через полгода активного роста бизнеса — уже 100 000 клиентов и 70 RPS в среднем.

• Рост происходит постепенно, но именно в этом и кроется опасность: можно не заметить момент, когда система «упрётся в потолок».

Как действовать?

1. Оцените темпы роста:

   • Сколько новых пользователей приходит ежемесячно?

   • Как быстро растёт количество операций?

   • Меняется ли структура запросов (например, новые API, популярность отдельных функций)?

2. Соберите данные:

   • У аналитиков — прогнозы по росту.

   • У разработчиков — информацию об архитектурных ограничениях.

   • У бизнеса — планы масштабирования и маркетинга.

3. Спрогнозируйте нагрузку:

   • Постройте график RPS на 3, 6, 12 месяцев вперёд.

   • Определите компоненты, которые могут стать узкими местами.

   • Проведите нагрузочные тесты с перспективной нагрузкой, а не только с текущей.

4. Закладывайте время на оптимизацию. Если вы уже видите, что через полгода определённый сервис не выдержит рост, у вас есть время, чтобы переписать его, оптимизировать или внедрить масштабирование.

Итог

Профиль нагрузки — это не разовая история. Его нужно пересматривать по мере роста продукта. Предсказанные заранее узкие места устранять проще и дешевле, чем тушить пожар, когда «всё легло» в день большого релиза или рекламной кампании.

Погрешность — это нормально

Есть важный момент, который стоит запомнить: профиль нагрузки никогда не будет идеально точным. Это всегда модель, приближённая к реальности, а не её зеркальное отражение.

Почему так происходит?

• Трафик живёт своей жизнью: в понедельник и в пятницу он может отличаться в два раза, а в новогодние праздники вообще вести себя непредсказуемо.

• События влияют на нагрузку: распродажи, рекламные баннеры, публикация новостей — и вот уже привычные цифры внезапно выросли.

• Пользователи разные: один может за сессию сделать 2 запроса, другой — 20.

• Методы измерения неидеальны: где-то усреднили данные, где-то округлили, а где-то сняли метрики только с части системы.

Как с этим жить?

• Смотрите на диапазоны, а не на точные цифры.

• Закладывайте погрешность: 5–10% — это нормально и вполне допустимо.

• Делайте небольшой запас: если расчётная нагрузка — 70 RPS, тестируйте на 75–80 RPS.

Итог

Не стремитесь к математической идеальности. Профиль нагрузки — это ориентир, который меняется со временем. Проверяйте его периодически, обновляйте при изменениях в бизнесе или архитектуре и относитесь к корректировкам спокойно — это часть нормального процесса.

Важное уточнение про окружения и системные метрики!

Когда мы говорим про профиль нагрузки, важно учитывать не только клиентские показатели (например, сколько запросов в секунду вы отправляете), но и системные характеристики тестового окружения.

Почему это важно?

100 RPS на продакшене и те же 100 RPS на тестовом стенде могут быть абсолютно разной нагрузкой. Например:

• На продакшене работает 3 пода с автоскейлингом до 10 подов.

• На тестовом стенде — всего 1 под без автоскейлинга.

В результате вы нагружаете не ту конфигурацию, и получаете искажённые результаты: тест показывает «узкое место», которого на реальном проде просто нет.

Что делать?

• Перед нагрузочными тестами выровняйте ресурсы: сделайте так, чтобы конфигурация окружения хотя бы примерно соответствовала продакшену.

• Обратите внимание на запросы ресурсов для каждого инстанса (CPU и RAM) и их лимиты.

• Если ваша цель — регрессия под нагрузкой (например, проверка, что новая версия не стала медленнее), лучше зафиксировать конфигурацию: например, всегда использовать 3 пода без автоскейлинга. Так результаты будут стабильными и сравнимыми от теста к тесту

Заключение

Выбор правильного профиля нагрузки — это не про красивые графики и «1000 пользователей потому что так звучит солидно». Это про здравый смысл, данные и понимание того, что именно вы проверяете.

Мы разобрали, как подходить к этой задаче по‑взрослому:

• учитывать требования бизнеса и SLA,

• опираться на реальные данные с продакшена,

• прогнозировать будущее, если продукта ещё нет,

• не забывать про временные всплески,

• работать с учётом архитектуры и системных метрик, а не только «клиентских» цифр.

И главное — помнить, что нагрузка меняется вместе с продуктом. Сегодня у вас 70 RPS, а через полгода может быть 200. Профиль нагрузки — не что-то статичное, его нужно периодически пересматривать и адаптировать под реальность.

Если относиться к этому осознанно, нагрузочное тестирование перестаёт быть формальной галочкой и превращается в инструмент, который реально помогает бизнесу и разработке. А это именно то, ради чего мы и делаем перфоманс‑тесты.