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En este artículo, aprenderá a usar información accionable con tecnología de inteligencia artificial en Azure Load Testing para identificar y solucionar problemas de rendimiento en la aplicación. Esta característica analiza los datos de ejecución de pruebas mediante ia para resaltar problemas clave( como picos de latencia, caídas de rendimiento o cuellos de botella de recursos de back-end) y proporciona los pasos siguientes recomendados.
Puede ver información procesable directamente en el panel de ejecución de pruebas una vez completada la prueba.
Prerrequisitos
- Una cuenta de Azure con una suscripción activa. Si no tiene una suscripción a Azure, cree una cuenta gratuita antes de empezar.
- Un recurso de prueba de carga de Azure. Para crear un recurso de prueba de carga, consulte Creación y ejecución de una prueba de carga.
- Métricas del lado servidor habilitadas para la ejecución de pruebas. Para obtener los mejores resultados, consulte Supervisión de métricas de aplicaciones del lado servidor mediante Azure Load Testing.
Visualización de información accionable para una ejecución de prueba
Para ver información procesable para una prueba completada:
En Azure Portal, vaya al recurso azure Load Testing.
Seleccione Pruebas y elija la ejecución de pruebas correspondiente.
Azure Load Testing genera información procesable a petición. Si va a visitar el panel de ejecución de pruebas por primera vez, expanda la sección Resumen e información de IA y seleccione Generar información.
Sugerencia
Para obtener la mejor información, configure las métricas del lado servidor. El motor de IA correlaciona los datos del lado cliente y del lado servidor para generar diagnósticos y recomendaciones más precisos.
El servicio genera información y muestra un resumen y una información clave en la misma sección. Para explorar más, seleccione Ver información detallada.
En la vista de información detallada, puede explorar lo que salió mal durante la prueba, admitir pruebas y los pasos siguientes recomendados.
Precaución
Es posible que la información generada por ia no siempre sea precisa. Se recomienda revisar la evidencia y validar con la telemetría de la aplicación.