API-интерфейсы нагрузочного тестирования: сценарии, инструменты и показатели, которые имеют значение

API-интерфейсы нагрузочного тестирования: сценарии, инструменты и показатели, которые имеют значение

Введение Нагрузочное тестирование API — важная часть обеспечения того, чтобы ваше приложение могло обрабатывать ожидаемый трафик без сбоев. В этой статье мы подробно рассмотрим мир нагрузочного тестирования, изучим различные сценарии, инструменты и показатели, которые имеют значение. Мы также рассмотрим несколько примеров кода и пошаговые инструкции, которые помогут вам начать работу. Сценарии При нагрузочном тестировании API следует учитывать несколько сценариев. Вот несколько примеров: Пиковый трафик: что происходит, когда ваш API получает внезапный всплеск трафика?...

April 3, 2026 · 3 min · 621 words · Maxim Zhirnov
Load testing APIs: scenarios, tools, and metrics that matter

Load testing APIs: scenarios, tools, and metrics that matter

Introduction Load testing APIs is an essential part of ensuring that your application can handle the expected traffic without breaking a sweat. In this article, we’ll dive deep into the world of load testing, exploring various scenarios, tools, and metrics that matter. We’ll also look at some code examples and step-by-step instructions to help you get started. Scenarios There are several scenarios that you might want to consider when load testing your APIs....

April 3, 2026 · 4 min · 706 words · Maxim Zhirnov
Testing and Monitoring ML Models in Production: Drift, Performance, Quality

Testing and Monitoring ML Models in Production: Drift, Performance, Quality

Introduction Deploying a machine learning model into production is just the beginning of its lifecycle. Ensuring that the model continues to perform well over time and adapts to changing data distributions is a critical task. In this article, we will explore various strategies and techniques for testing and monitoring ML models in production, focusing on aspects such as drift, performance, and quality. What is Data Drift? Data drift occurs when the statistical properties of the input data change over time, leading to a degradation in model performance....

March 27, 2026 · 3 min · 511 words · Maxim Zhirnov
Тестирование и мониторинг моделей ML в процессе производства: Дрейф, производительность, качество

Тестирование и мониторинг моделей ML в процессе производства: Дрейф, производительность, качество

Введение Развёртывание модели машинного обучения в продакшн — это только начало её жизненного цикла. Обеспечение стабильной работы модели с течением времени и её адаптация к изменениям в распределении данных — важная задача. В этой статье мы рассмотрим различные стратегии и методы тестирования и мониторинга моделей машинного обучения в продакшне, уделяя особое внимание таким аспектам, как сдвиг данных, производительность и качество. Что такое сдвиг данных? Сдвиг данных происходит, когда статистические свойства входных данных изменяются со временем, что приводит к ухудшению производительности модели....

March 27, 2026 · 3 min · 473 words · Maxim Zhirnov
Practical Backpressure: Handling Traffic Spikes Without Melting Your Services

Practical Backpressure: Handling Traffic Spikes Without Melting Your Services

So, your service is humming along nicely. Everything’s perfect. Your metrics are green. Your team’s morale is higher than your infrastructure budget. And then—BAM—traffic spike. Suddenly you’ve got 10x the normal load, your database connections are maxed out, and your logs look like a coffee shop during finals week: chaotic, loud, and nobody knows what’s happening anymore. This is where backpressure enters the chat, and honestly, it’s one of those concepts that sounds intimidating but is actually just your system politely asking for a timeout instead of accepting everything and imploding spectacularly....

February 18, 2026 · 12 min · 2549 words · Maxim Zhirnov