1. Apache JMeter
メリット
- オープンソース: 無料で使用できる。
- 豊富な機能: HTTP、FTP、JDBC、SOAP、RESTなど多くのプロトコルをサポート。
- 拡張性: プラグインを追加して機能を拡張できる。
- GUI: 直感的なGUIでテストプランを作成しやすい。
デメリット
- リソース消費: 大規模なテストでは多くのメモリとCPUを消費する。
- 学習曲線: 初心者には設定や使い方が難しい場合がある。
- スクリプトの複雑さ: 複雑なシナリオを作成するのに時間がかかることがある。
2. Gatling
メリット
- 高性能: 高いスループットを実現し、大規模な負荷試験に適している。
- スクリプトの簡潔さ: ScalaベースのDSLでスクリプトを簡潔に記述できる。
- レポート機能: 詳細なレポートを自動生成する。
デメリット
- Scalaの知識: Scalaの基本的な知識が必要。
- GUIの欠如: 主にコードベースでの操作となり、GUIがない。
3. Locust
メリット
- Pythonベース: Pythonでスクリプトを記述できるため、Pythonに慣れている人には使いやすい。
- 分散テスト: 複数のマシンで分散してテストを実行できる。
- リアルタイムモニタリング: テストの進行状況をリアルタイムでモニタリングできる。
デメリット
- リソース消費: 大規模なテストでは多くのリソースを消費する。
- 機能の制限: 一部の高度な機能が他のツールに比べて不足している。
4. k6
メリット
- JavaScriptベース: JavaScriptでスクリプトを記述できるため、フロントエンド開発者にとって使いやすい。
- 軽量: 高いパフォーマンスと低いリソース消費。
- クラウド対応: k6 Cloudを使用してクラウド上でテストを実行できる。
デメリット
- GUIの欠如: 主にコードベースでの操作となり、GUIがない。
- 機能の制限: 一部の高度な機能が他のツールに比べて不足している。
5. Tsung
メリット
- 高スケーラビリティ: 大規模な負荷試験に適している。
- 分散テスト: 複数のマシンで分散してテストを実行できる。
- 多プロトコル対応: HTTP、WebDAV、SOAP、PostgreSQL、MySQLなど多くのプロトコルをサポート。
デメリット
- 設定の複雑さ: 設定ファイルがXMLベースであり、設定が複雑。
- 学習曲線: 初心者には設定や使い方が難しい場合がある。
6. Artillery
メリット
- JavaScriptベース: JavaScriptでスクリプトを記述できるため、フロントエンド開発者にとって使いやすい。
- 軽量: 高いパフォーマンスと低いリソース消費。
- クラウド対応: Artillery Proを使用してクラウド上でテストを実行できる。
デメリット
- 機能の制限: 一部の高度な機能が他のツールに比べて不足している。
- スクリプトの複雑さ: 複雑なシナリオを作成するのに時間がかかることがある。
まとめ
多くのツールがあるので悩む。GUIで使用したいかどうかで分かれそう。
各公式サイト
https://jmeter.apache.org/
https://gatling.io/
https://locust.io/
https://k6.io/
https://www.artillery.io/
