合成パフォーマンステストとリアルユーザーパフォーマンステストの違いは何ですか?最終更新日:2024年7月25日Webおよびアプリケーションのパフォーマンステストを実施する際には、合成パフォーマンステストとリアルユーザーモニタリング(RUM)の2つの主要な方法が使用されます。個々の方法には独自の洞察があり、それらの違いを理解することで、自分とチームにとって最適なアプローチを選択できます。この記事では、両方のテストタイプ、その利点と課題、およびアプリケーションのパフォーマンスを最適化するための最適な選択を行うためにそれらがどのように比較されるかを見ていきます。Syntheticモニタリングとは?合成パフォーマンステストには、通常、Webサイトまたはアプリケーション内でのユーザーインタラクションをシミュレートする行為が含まれ、これによりチームはパフォーマンスメトリックを測定および分析できます。これらのシミュレーションは通常、アプリケーションのクリック、ページの読み込み、フォームの送信など、ユーザーの動作を模倣する自動スクリプトで実行されます。合成パフォーマンステストは、一貫性と再現性のあるテストシナリオを可能にするために、制御された環境でも実施されます。合成パフォーマンステストの目標は、潜在的なパフォーマンスのボトルネックをできるだけ多く特定し、それらの修正に優先順位を付けてシステムの安定性を確保することです。通常、テストは、複数のテスト実行間で一貫性を確保するために、事前定義された条件を使用して制御された環境で実行されます。このタイプのテストは、さまざまな負荷の下でシステムがどのように動作するかを予測するのに役立ちます。サイトやアプリケーションのさまざまなバージョンを比較する際のパフォーマンスのベースラインを提供するのにも役立ちます。開発の早い段階で問題を検出し、実際のユーザーに影響を与える前に修正することができます。Testingは、問題の早期検出という大きな利点を提供し、潜在的なパフォーマンスの問題を実際のユーザーに影響を与える前に対処することができます。制御された環境により、一貫性と再現性が確保され、信頼性の高いベンチマークとパフォーマンスベースラインの確立に不可欠です。合成テストは、実際のユーザーインタラクションでは頻繁に発生しないシナリオを含む幅広いシナリオをカバーできるため、包括的なパフォーマンス評価が保証されます。合成テストのリアリズムは、実際のユーザーの行動の複雑さや変動性を完全に捉えていない可能性があるため、限界があります。これらのテスト環境のセットアップと保守は、時間、労力、およびコストの点でリソースを大量に消費する可能性があります。合成テストで検出された問題が実際の使用では現れない場合や、その逆の場合、誤検知または偽陰性に遭遇するリスクがあります。スケーラビリティをテストするために大量のトラフィックをシミュレートするには、大規模なインフラストラクチャも必要ですが、これは常に実現可能であるとは限りません。リアルユーザーモニタリングとは?リアルユーザーモニタリング(RUM)は、リアルユーザーパフォーマンステストとも呼ばれ、Webサイトまたはアプリケーション内での実際のユーザーインタラクションを追跡および分析することが含まれます。通常、データをリアルタイムで収集し、ユーザーがシミュレートされた環境ではなく自然な環境でアプリケーションをどのように体験しているかについての洞察を提供します。通常、ページの読み込み時間、トランザクションの完了時間、エラー率など、多くのパフォーマンス指標をキャプチャすることを目的としています。この種のデータを収集することで、エンドユーザーが経験する実際のパフォーマンスを理解でき、Webサイトやアプリケーションの領域をさらに改善するための情報に基づいた決定を下すことができます。実際のユーザーからデータを収集すると、ユーザーベースとエクスペリエンスが明確かつ正確に反映されます。さまざまなデバイス、場所、ネットワークにわたるさまざまなメトリクスを監視することで、改善を検討する際に使用できるデータが増えます。これらすべての情報を使用して、ユーザーの人口統計、行動、およびその他の特性に基づいてパフォーマンスを分析できます。このタイプのテストと監視により、チームはアプリケーションのパフォーマンスに関する洞察を継続的に更新できるため、将来の改善を行うことができます。リアルユーザーパフォーマンステストの利点と課題リアルユーザーモニタリングは、ユーザーエクスペリエンスの真のビューを提供し、実際のパフォーマンスの問題を浮き彫りにする精度の貴重な利点を提供します。このユーザー中心のアプローチにより、実際のユーザーインタラクションに焦点を当てるため、パフォーマンスの向上がユーザーの満足度を直接向上させることができます。さまざまなデバイス、ブラウザ、ネットワーク条件から収集されたコンテキストデータも、パフォーマンスの全体像を提供します。継続的な監視は、反復的な開発と継続的な最適化をサポートする継続的な洞察も提供します。膨大な量の実際のユーザーデータの分析は複雑で、堅牢な分析ツールが必要です。問題が発生したときに問題を特定するため、事後対応型のアプローチになる可能性があります。これは、問題が解決される前にユーザーに影響を与える可能性があることを意味します。ユーザーデータの収集には、プライバシーに関する規制やベストプラクティスを厳守する必要があり、ユーザー環境の多様性によるパフォーマンスデータのばらつきにより、特定の問題を特定することが困難になる可能性があります。Monitoringのどちらを選択するかは、特定のビジネスニーズ、目的、およびリソースによって異なります。適切なアプローチを選択するのに役立つ考慮事項を次に示します。合成パフォーマンステストは、新しいWebサイトやアプリケーションを立ち上げる前に問題を特定するのに理想的です。合成パフォーマンステストを使用して、パフォーマンスベンチマークを確立し、さまざまなバージョンまたは構成を比較します。高いトラフィック負荷をシミュレートして、アプリケーションがピーク使用量を処理できるようにします。実際のユーザーに影響を与える前に、潜在的なパフォーマンスの問題を特定します。実際のユーザーが起動後にアプリケーションをどのように体験するかを理解するために不可欠です。実際のユーザーインタラクションに焦点を当てて、ユーザーの満足度とエンゲージメントを高めます。さまざまなデバイス、ブラウザ、ネットワーク条件のコンテキストでパフォーマンスデータを分析します。使用して、継続的なパフォーマンス監視と反復的な最適化を行います。多くの場合、最善のアプローチは、合成ユーザーパフォーマンステストと実際のユーザーパフォーマンステストの両方を組み合わせることです。Syntheticテストはプロアクティブな監視とベンチマークに使用できますが、実際のユーザー監視は実際のユーザーからの継続的なフィードバックを提供します。この組み合わせにより、包括的なパフォーマンス分析と最適化が保証され、各メソッドの長所のバランスを取り、制限に対処するのに役立ちます。結論:SyntheticとRUMは一緒の方が優れています合成パフォーマンステストとリアルユーザーモニタリングは、それぞれ独自の利点を提供し、パフォーマンステストのさまざまな側面に対処します。一方では、Syntheticテストは、問題の早期検出、ベンチマーク、および負荷テストのための制御された反復可能な環境を提供します。現実世界の洞察、継続的な監視、およびユーザー中心のパフォーマンス分析を提供します。通常、多くの組織にとって、どれを使用すべきかという点では、万能ではありません。両方のアプローチを活用すると、チームはアプリケーションのパフォーマンスを包括的に理解できます。潜在的な問題を事前に特定して対処し、ユーザーエクスペリエンスを継続的に最適化することで、Webサイトやアプリケーションのパフォーマンスを規模に応じて最適化できます。合成テストとリアルユーザーモニタリングを統合することで、堅牢なパフォーマンステスト戦略が作成され、アプリケーションの信頼性と実際の使用に対する応答性の両方が保証されます。これにより、最終的にユーザーの満足度が向上し、ビジネス目標を達成できます。テストを次のレベル無限のスケーラビリティで比類のない機能を体験できます。クレジットカードなし、契約なし。テストのセットアップ分単位クレジットカードなし、契約なし。すべての権利が予約されています。