3 Repos
Managing the progression and interruption of test iterations based on custom logic or result status.
Distinct from Execution Flow Control: Specific to the logic used to break loops or skip iterations in a performance test sequence, not interactive debugger flow.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Test Sequence Control. Refine with filters or upvote what's useful.
Apache JMeter is a Java-based performance testing tool and multi-protocol traffic simulator used to analyze the stability and scalability of servers and networks. It functions as a distributed load testing framework that coordinates remote worker nodes from a single controller to generate high volumes of concurrent traffic. The project is distinguished by its ability to simulate traffic across diverse backend systems, including HTTP, JDBC, LDAP, JMS, FTP, and TCP. It provides a headless command-line interface for automated execution and a reporting system that transforms raw sample logs into
Enables controlling the test execution path by breaking loops or skipping iterations based on result status.
This project is a collection of diagnostic tools designed for auditing IP quality, analyzing network stability, profiling server environments, and benchmarking hardware performance. It provides a suite of utilities to evaluate virtual private servers through hardware performance benchmarking and system environment diagnostics. The toolset includes a streaming service unlock checker to determine regional content access, an IP reputation audit tool for blacklist and geolocation verification, and a network quality analyzer for measuring latency and throughput. It covers broader capability areas
Executes a linear sequence of hardware and network audits to build a comprehensive server profile.
Molecule ist ein Infrastruktur-Test-Orchestrator und Test-Framework für Ansible-Rollen und -Collections. Es fungiert als Manager für ephemere Umgebungen, der temporäre Test-Hosts erstellt und wieder verwirft, um Infrastruktur-Code isoliert zu validieren. Das Projekt zeichnet sich durch einen spezialisierten Idempotenz-Validator aus, der Automatisierungssequenzen mehrfach ausführt, um sicherzustellen, dass nach Erreichen des initialen Zielzustands keine unbeabsichtigten Änderungen auftreten. Es nutzt ein treiberbasiertes Provisioning-Modell, um die Erstellung von Testzielen über Container, virtuelle Maschinen und Cloud-Instanzen hinweg zu unterstützen. Das Tool verwaltet den gesamten Test-Lebenszyklus durch phasenbasierte Orchestrierung, von der Bereitstellung der Umgebung und Konvergenz bis hin zur Validierung funktionaler Ergebnisse und der Ressourcenzerstörung. Es unterstützt parallele Szenario-Ausführung, das Erstellen benutzerdefinierter Test-Images sowie die Integration statischer und dynamischer Inventarquellen, um eine konsistente Automatisierung über verschiedene Plattformen hinweg zu gewährleisten.
Allows defining the custom order of testing phases to create tailored validation workflows.