LWMECPS Test App

Система для тестирования сетевых соединений и эмуляции нагрузки.

Компоненты

• Server (/server) - Серверный компонент для эмуляции нагрузки
• Client (/client) - Клиентский компонент для управления тестами
• MongoDB - База данных для хранения результатов

Быстрый старт

# Запуск всех компонентов
docker-compose up -d

# Проверка статуса
docker-compose ps

# Просмотр логов
docker-compose logs -f

Порты

• Client API: 8001
• Server API: 8000
• MongoDB: 27017

Структура проекта

.
├── client/           # Клиентский компонент
│   ├── api/         # API endpoints
│   ├── models/      # Pydantic модели
│   └── database.py  # MongoDB подключение
├── server/          # Серверный компонент
│   ├── api/         # API endpoints
│   └── config.py    # Конфигурация
└── docker-compose.yml

Настройка

Переменные окружения

Создайте файл .env в корневой директории:

# Client
CLIENT_HOST=0.0.0.0
CLIENT_PORT=8001
CLIENT_DEBUG=True
MONGODB_URI=mongodb://mongodb:27017
DATABASE_NAME=network_checks

# Server
SERVER_HOST=0.0.0.0
SERVER_PORT=8000
SERVER_DEBUG=True
CPU_LIMIT=200
RAM_LIMIT=256
MAX_LATENCY=0.5

Использование

1. Запустите систему:

   docker-compose up -d

2. Создайте эксперимент:

   curl -X POST "http://localhost:8001/api/create_experiment" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
       "settings": {
         "hosts": [{"host": "server", "port": 8000}],
         "timeout": 1.0,
         "load_profiles": [{
           "concurrent_users": 1,
           "request_interval": 1.0,
           "profile_duration": 60
         }]
       }
     }'

3. Запустите эксперимент:

   curl -X POST "http://localhost:8001/api/manage_experiment?state=start&experiment_id=<id>"

4. Проверьте статистику:

   curl -X GET "http://localhost:8001/api/experiment_stats?experiment_id=<id>"

Мониторинг

• Метрики Prometheus доступны на:
  • Client: http://localhost:8001/metrics
  • Server: http://localhost:8000/metrics

Разработка

Требования

• Python 3.10+
• Docker и Docker Compose
• MongoDB

Установка зависимостей

# Client
cd client
pip install -r requirements.txt

# Server
cd server
pip install -r requirements.txt

Запуск в режиме разработки

# Client
cd client
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8001

# Server
cd server
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Лицензия

MIT

Описание

Данный сервис представляет собой API на основе FastAPI, предназначенный для проведения экспериментов по измерению задержки (latency) удаленных серверов. Сервис позволяет создавать, управлять и анализировать эксперименты по тестированию производительности API.

Возможности

• Создание экспериментов с заданными параметрами (хост, порт, профили нагрузки)
• Создание групп экспериментов для параллельного тестирования нескольких серверов
• Управление состоянием экспериментов и групп (запуск, пауза, остановка)
• Измерение задержки удаленных API-эндпоинтов
• Сохранение результатов в MongoDB
• Получение списка всех экспериментов и групп
• Получение детальных результатов конкретного эксперимента или группы
• Динамическое добавление и удаление экспериментов из групп

Требования

• Docker и Docker Compose
• Python 3.6+ (для локальной разработки)
• FastAPI
• httpx
• MongoDB
• asyncio

Структура API

Эндпоинты

GET /test-latency

Выполняет одиночный тест задержки для указанного хоста и порта.

Параметры:

• host - хост для тестирования
• port - порт для тестирования

Возвращает:

• Объект ExperimentResult с информацией о статус-коде, задержке в миллисекундах и временной метке

GET /result_experiment

Получает результаты эксперимента по его ID.

Параметры:

• experiment_id - идентификатор эксперимента

Возвращает:

• Объект эксперимента со всеми настройками и результатами

GET /list_experiments

Получает список всех экспериментов.

Возвращает:

• Массив объектов экспериментов (без полных результатов, только основная информация)

POST /create_experiment

Создает новый эксперимент с указанными параметрами.

Параметры:

• name - имя эксперимента
• settings - настройки эксперимента:
  • host - хост для тестирования
  • port - порт для тестирования
  • load_profiles - список профилей нагрузки

Возвращает:

• Идентификатор созданного эксперимента

POST /manage_experiment

Управляет состоянием эксперимента.

Параметры:

• state - состояние эксперимента ("start", "pause", "stop")
• experiment_id - идентификатор эксперимента

Возвращает:

• Идентификатор эксперимента и его новое состояние

POST /create_experiment_group

Создает новую группу экспериментов.

Параметры:

• name - имя группы
• experiment_ids - список ID экспериментов

Возвращает:

• Идентификатор созданной группы

POST /add_experiments_to_group

Добавляет один или несколько экспериментов в существующую группу.

Параметры:

• group_id - идентификатор группы
• experiment_ids - список ID экспериментов для добавления

Возвращает:

• Идентификатор группы и список добавленных экспериментов

GET /group_stats

Получает статистику по группе экспериментов.

Параметры:

• group_id - идентификатор группы

Возвращает:

• Объект GroupStats с информацией о группе и статистикой по каждому эксперименту

GET /list_groups

Получает список всех групп экспериментов.

Возвращает:

• Массив объектов групп

POST /delete_groups

Удаляет все группы экспериментов.

Возвращает:

• Сообщение об успешном удалении

POST /manage_group

Управляет состоянием группы экспериментов.

Параметры:

• group_id - идентификатор группы
• state - состояние группы ("start", "pause", "stop")

Возвращает:

• Идентификатор группы и ее новое состояние

Примеры использования

Создание эксперимента

import requests

# Создание эксперимента
experiment_data = {
    "name": "Тестовый эксперимент",
    "settings": {
        "host": "example.com",
        "port": 80,
        "load_profiles": [
            {
                "concurrent_users": 10,
                "request_interval": 1.0,
                "profile_duration": 60.0
            },
            {
                "concurrent_users": 20,
                "request_interval": 0.5,
                "profile_duration": 30.0
            }
        ]
    }
}

response = requests.post("http://localhost:8001/api/create_experiment", json=experiment_data)
experiment_id = response.json()["experiment_id"]

Создание группы экспериментов

# Создание группы
group_data = {
    "name": "Тестовая группа",
    "experiment_ids": [experiment_id]
}

response = requests.post("http://localhost:8001/api/create_experiment_group", json=group_data)
group_id = response.json()["group_id"]

# Запуск группы
response = requests.post(
    "http://localhost:8001/api/manage_group",
    params={"group_id": group_id, "state": "start"}
)

# Получение статистики
response = requests.get(f"http://localhost:8001/api/group_stats?group_id={group_id}")
stats = response.json()

Модели данных

Experiment

class Experiment:
    id: Optional[str]
    name: str
    settings: ExperimentSettings
    state: ExperimentState
    current_profile_index: int
    results: List[ExperimentResult]
    created_at: datetime
    updated_at: datetime

ExperimentGroup

class ExperimentGroup:
    id: Optional[str]
    name: str
    experiment_ids: List[str]
    state: ExperimentState
    created_at: datetime
    updated_at: datetime

LoadProfile

class LoadProfile:
    concurrent_users: int
    request_interval: float
    profile_duration: float

Состояния экспериментов и групп

• pending - ожидает запуска
• running - выполняется
• paused - приостановлен
• completed - завершен
• failed - завершился с ошибкой