Dùng DSL dạng JSON để mô tả kịch bản: dễ đọc, dễ version, dễ chia sẻ trong team
AI sinh kịch bản từ mô tả tự nhiên (VN/EN) – chỉ cần mô tả, AI tự viết DSL
Quản lý luồng & phụ thuộc API, sinh cây dependencies từ OpenAPI và visualize user journey
Sinh dữ liệu kiểm thử theo rule/pattern, kết hợp AI tạo data đa dạng, dữ liệu biên / “xấu”
Hỗ trợ trích xuất/biến đổi dữ liệu từ response, có AI gợi ý & sửa lỗi expression
Kiemthu.ai là hệ thống kiểm thử tải phân tán được thiết kế cho các đội ngũ Tech/QA/DevOps hiện đại, với ba trụ cột chính:
Bên cạnh đó, Kiemthu.ai tích hợp một AI Copilot như một “trợ lý ảo” luôn đồng hành cùng Tester & DevOps trong suốt vòng đời kiểm thử.
Execution – Thực thi kiểm thử tải phân tán bằng AI
Kiến trúc phân tán + nhiều node runner để phân tán tải, scale-out linh hoạt
Node runner chạy trong VM, giới hạn CPU/RAM theo số user ảo
Giao tiếp qua Redis Pub/Sub: điều khiển start/stop/pause, thu thập metric & event theo thời gian thực
AI Tuning: phân tích lịch sử test, dự đoán tài nguyên, đề xuất số node và cấu hình tải
Chế độ “AI-Optimized Run”: nhập mục tiêu (VD: 10.000 user, P95 < X ms), AI đề xuất cấu hình chạy
Observability – Giám sát & phân tích hiệu năng
Thu thập đầy đủ latency, error, throughput, percentiles, hệ thống metric, lưu time-series vào InfluxDB
Tích hợp Grafana + UI riêng để theo dõi test real-time, theo API / test run
AI Insights tự phát hiện spike latency, tăng error, endpoint rủi ro
Tạo báo cáo PDF/HTML, AI tóm tắt kết quả và gợi ý hướng xử lý (scale, cache, nghi ngờ N+1, I/O bottleneck…)
AI Copilot – Trợ lý AI cho Tester & DevOps
Chat trực tiếp với Copilot để hỏi kết quả test, so sánh các lần test, nhờ gợi ý cấu hình bài test
Tạo rule cảnh báo bằng ngôn ngữ tự nhiên (VD: “cảnh báo khi P95 > 1s trong 3 phút”)
Copilot truy vấn dữ liệu từ InfluxDB & metadata, trả về biểu đồ & summary ngay trong khung chat