Abschlussvortrag: Untersuchung der Performance eines auf GraphQL basierenden Web-Service sowie die Analyse der Skalierungsoptionen anhand eines exemplarischen Prototyps

Betreuer: Prof. Dr. Georg Schneider

Kurzfassung:
Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, die Performance des GraphQL Service anhand eines Features zu analysieren und dabei eine Response time unter einer Sekunde bei einer Belastung von 5.000 Nutzern festzustellen. Die Zugriffe der Nutzer verteilen sich hierbei auf einen zeitlichen Rahmen von einer Stunde.

Weiterhin soll die maximale Belastung des Service mithilfe von verschiedenen Belastungsniveaus identifiziert werden. Damit einhergehend wird der Bezug auf die Auswirkung von einer prototypenhaften vertikalen und horizontalen Skalierung auf die Response time und die maximale Belastung hergestellt. Die Anwendung von Performance Testing wird durch eine gleichbleibende User-Experience bei höherer Belastung motiviert. Zudem soll geprüft werden, ab welchem Zeitpunkt der Service für den Produktivbetrieb nicht mehr einsatzfähig ist.

Zu Beginn wurden hinsichtlich der Zielstellung Performance Testtypen ausgewählt, Use Cases definiert und Testdaten mithilfe des Framework Laravel generiert. Die Realisierungen der verschiedenen Testumgebungen findet in Amazon Web Service statt. Überdies wird die Implementierung der Use Cases als Performance Tests in JMeter beschrieben. Danach wird die Durchführung der Tests über den Cloud Provider RedLine13 erläutert und abschließend analysiert.

Auf Grundlage der Untersuchungen werden die Ergebnisse resümiert: Der Service kann eine Belastung von 5.000 Nutzern innerhalb einer Stunde mit einer Response time von unter einer Sekunde bewältigen. Die maximale Belastung des Service liegt bei ungefähr 39.000 Nutzern, wobei diese Einschränkungen unterliegt, die später genauer beschrieben werden. Die vertikale und horizontale Skalierung weist eine Verbesserung der Response time für die definierten Belastungsniveaus auf. Die Ziele der Arbeit werden im Rahmen des Projektes Scaffeye realisiert, welches im Laufe der Ausführungen ebenfalls näher erläutert wird.