Bitbucket 4.12: Performance-Experimente mit dem Elastic Experiment Executor

Bitbucket, Atlassians Git-Repository-Managementsystem, bietet in der Version 4.12 Verbesserungen im Hinblick auf die Seitenladezeiten und diverse Bugfixes. Ansonsten richtet das neue Release den Fokus einmal mehr auf Performance bei der Skalierung: Das neu ausgelieferte Tool Elastic Experiment Executor (E3) hilft bei systematischen Performance-Experimenten.

Der Elastic Experiment Executor

In stark wachsenden Software-Unternehmen stellen sich früher oder später Fragen wie diese: Was, wenn wir in einer unserer Bamboo-Instanzen weitere 300 Build-Agents hinzufügen würden? Wird Bitbucket damit zurechtkommen? Wie viele zusätzliche Knoten würden wir brauchen?

Freilich hängen die Antworten von zahlreichen Variablen ab. Aber der Ansatz, einfach mal Dinge auszuprobieren und dann zu schauen, wie es läuft, ist definitiv nicht sehr methodisch und effizient. Hier kommt E3 ins Spiel.

E3 ist ein Performance-Testing-Tool, mit dem Teams beliebige Bitbucket-Konfigurationen durchspielen, das System einer wiederholbaren Arbeitslast von beliebigem Umfang und beliebiger Art aussetzen sowie den Durchsatz, die Antwortzeiten und weitere Statistiken einsehen können, während Bitbucket läuft. Zudem erlaubt E3 es, unterschiedliche Versionen oder Instanzen von Bitbucket, die unterschiedlich konfiguriert sind, miteinander zu vergleichen. Nach nur wenigen Stunden stehen Teams akkurate Performance-Daten zur Verfügung, die manuell zu sammeln Tage und Wochen dauern würde.

Experimente verleihen Sicherheit dahingehend, dass die Bitbucket-Applikation selbst sowie die Infrastruktur, auf der sie deployt ist (Datenbank, File-Server, Netzwerk, OS etc.), keine versteckten Flaschenhälse hat, die die Kapazität und die Skalierbarkeit eines sehr großen Clusters einschränken könnten. Und auch Entwicklern eröffnen Experimente einen einfachen Weg, ihre lokalen Änderungen kontrollierten Performance-Experimenten zu unterziehen, ehe sie in den master gemergt werden.

Die Performance von Experimenten, die auf einer Instanz laufen, kann mithilfe von Charts überwacht werden, die von E3 generierte Statistiken nutzen. Hier sind ein paar Beispiele solcher Charts, die mit E3 erstellt wurden:

Der Gesamtdurchsatz von acht unterschiedlichen Bitbucket-Instanzen (Cluster-Größen reichen von einem bis acht Knoten) unter zehn verschiedenen Belastungs-Levels

Ein Breakdown individueller Operationen im Arbeitslast-Mix und wie viel jede davon zum Test-per-Second-Gesamtwert beigetragen hat

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