Bei der Performance Architect Sudhakar Reddy Narra demonstrierte, wie herkömmliche Leistungstest-Tools alle Möglichkeiten verpassen, wie KI-Agenten tatsächlich unter Belastung brechen. Testkonferenz in Istanbul Testkonferenz in Istanbul Wenn Leistungsingenieure traditionelle Webanwendungen testen, sind die Metriken einfach: Reaktionszeit, Durchsatz und Fehlerraten. Schlagen Sie das System mit Tausenden von gleichzeitigen Anfragen, schauen Sie sich die Diagramme an und identifizieren Sie Flaschenlücken. Aber AI-Systeme brechen nicht auf die gleiche Weise. Auf der TestIstanbul Conference letzten Monat zog der Performance-Architekt Sudhakar Reddy Narra eine der größten Massen der Veranstaltung, 204 Teilnehmer von insgesamt 347 Teilnehmern, um zu erklären, warum traditionelle Belastungstests grundsätzlich blind sind, wie KI-Agenten in der Produktion versagen. „Ein KI-Agent kann in weniger als 500 Millisekunden perfekte HTTP 200-Antworten zurückgeben und dabei völlig nutzlose Antworten geben“, sagte Narra dem Publikum. „Ihre Monitoring-Dashboards sind grün, aber Benutzer sind frustriert. Die Intelligenz Gap Das Kernproblem, laut Narra, ist, dass KI-Systeme nicht-deterministisch sind. Füttere den gleichen Eingang zweimal, und du bekommst möglicherweise unterschiedliche Ausgänge, beide technisch korrekt, aber in der Qualität unterschiedlich. Diese Variabilität schafft Test-Herausforderungen, die herkömmliche Tools nicht entworfen wurden, um zu bewältigen. Reaktionszeit-Metriken zeigen nicht, ob die KI tatsächlich die Absicht des Benutzers verstanden hat. Throughput-Nummern zeigen nicht, dass das System durch sein "Kontextfenster" brennt, die Arbeitsgedächtnis-AI-Modelle verwenden, um die Kohärenz der Konversation aufrechtzuerhalten, und beginnen zu verlieren, was Benutzer fragen. "Wir messen Geschwindigkeit, wenn wir Intelligenz unter Belastung messen sollten", argumentierte Narra. Neue Metriken für ein neues Problem Narra präsentierte mehrere KI-spezifische Leistungsmetriken, die derzeit von Testrahmen ignoriert werden: Absichtliche Auflösungszeit: Wie lange dauert es, bis die KI erkennt, was ein Benutzer wirklich will, getrennt von der rohen Reaktionslatenz. Ein Agent könnte schnell reagieren, aber den größten Teil dieser Zeit verwirrt über die Frage verbringen. Verwirrungsscore: Ein Maß für die Unsicherheit des Systems bei der Erzeugung von Antworten.Hocher Verwirrung unter Belastung geht oft vor dem Qualitätsabbau, den Benutzer bemerken, aber Überwachungswerkzeuge nicht. Token Durchsatz: Statt Anfragen pro Sekunde zu messen, verfolgen Sie, wie viele Token die grundlegenden Einheiten der Textverarbeitung, die das System behandelt. Ein Agent, der mit 90% Kontextkapazität arbeitet, ist eine Konversation, die sich vom Versagen abwendet, aber traditionelle Überwachung sieht keine Warnzeichen. Degradationsgrenze: Die Belastungsstufe, bei der die Reaktionsqualität abnimmt, auch wenn die Reaktionszeiten akzeptabel bleiben. Im Gegensatz zu herkömmlichen Anwendungen, bei denen jede Anfrage ungefähr die gleichen Kosten für die Verarbeitung hat, können KI-Interaktionen von Cent zu Dollar variieren, je nachdem, wie viel berechnendes "Denken" auftritt. Testen des Unvorhersehbaren Eine praktische Herausforderung unterstrich Narra: Die Erzeugung realistischer Testdaten für KI-Systeme ist wesentlich schwieriger als für herkömmliche Anwendungen.Ein Login-Test erfordert einen Benutzernamen und ein Passwort.Die Prüfung eines AI-Kundenbetreuungsagenten erfordert Tausende von vielfältigen, unberechenbaren Fragen, die nachahmen, wie echte menschliche Satzabfragen, komplett mit Zweideutigkeit, Typ und sprachlicher Variation. Sein Ansatz besteht darin, Absichtsmuster aus Produktionsprotokollen zu extrahieren und dann programmatisch Variationen zu generieren: Synonyme, Umformulierung, Randfälle. "Man kann eine KI nicht mit 1.000 Kopien derselben Frage testen", erklärte er. "Das System bearbeitet Wiederholung anders als echte Variante. Das Modell Drift Problem Eine weitere Komplexität betonte Narra: KI-Systeme bleiben nicht statisch. Wenn Modelle neu trainiert oder aktualisiert werden, ändern sich ihre Leistungsmerkmale auch dann, wenn der umgebende Code unverändert bleibt. Ein Agent, der im letzten Monat 1000 gleichzeitige Benutzer bequem handelte, könnte nach einem Modellupdate mit 500 kämpfen, nicht wegen Bugs, sondern weil das neue Modell unterschiedliche Ressourcenverbrauchsmuster hat. "Dies bedeutet, dass Leistungstests keine einmalige Validierung sein können", sagte Narra. "Sie benötigen kontinuierliche Tests, wenn sich die KI entwickelt." Er beschrieb die Erweiterung traditioneller Lastentest-Tools wie Apache JMeter mit KI-bewussten Fähigkeiten: benutzerdefinierte Plugins, die die Token-Verarbeitungsraten messen, die Kontextnutzung verfolgen und die semantische Genauigkeit während der Last überwachen, nicht nur die Geschwindigkeit. Resilienz am Edge Die Präsentation deckte auch Resilienztests für KI-Systeme ab, die von externen APIs, Schlussmaschinen und spezialisierter Hardware abhängen, von denen jede einen potenziellen Fehlerpunkt hatte. Traditionelle Systeme funktionieren entweder oder werfen Fehler. KI-Systeme scheitern oft allmählich, abbauen von nützlich zu generisch zu verwirrt, ohne jemals technisch "brechen" zu müssen. "Die schwierigsten Probleme sind diejenigen, bei denen alles in den Logs gut aussieht, aber die Benutzererfahrung ist schrecklich", bemerkte er. Fragen zur Industrieadoption Ob diese Ansätze zum Branchenstandard werden, bleibt unklar.Der Markt für KI-Tests ist auf dem Vormarsch, und die meisten Organisationen finden immer noch die grundlegende AI-Einführung heraus, ganz zu schweigen von raffinierter Performance-Engineering. Einige Praktiker argumentieren, dass bestehende Beobachtungswerkzeuge einfach mit neuen Metriken erweitert werden können, anstatt völlig neue Testparadigmen zu erfordern. Narra erkannte an, dass das Feld früh ist: "Die meisten Teams erkennen nicht, dass sie dies brauchen, bis sie bereits etwas versandt haben, das in der Produktion stört. Blick nach vorne Die hohe Teilnahme an der TestIstanbul-Sitzung von Narra, bei der fast 60% der Konferenzteilnehmer teilnahmen, deutet darauf hin, dass die Testgemeinschaft erkennt, dass es eine Lücke zwischen der Funktionsweise von KI-Systemen und ihrer derzeitigen Validierung gibt. Die Frage, vor der Ingenieurteams, die KI in großem Maßstab einsetzen, stehen, ist derzeit einfach: Wie testen Sie etwas, das so konzipiert ist, dass es unberechenbar ist? Laut Narra beginnt die Antwort damit, zuzugeben, dass traditionelle Metriken nicht erfassen, was wirklich zählt, und neue bauen, die es tun.

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Warum traditionelle Lasttests für moderne KI-Systeme fehlschlagen

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