O banco de dados PostgreSQL é considerado suportado em uma plataforma (pela comunidade de desenvolvimento do PostgreSQL; uma plataforma é definida como a combinação entre uma arquitetura de CPU e um sistema operacional) se o código provê os recursos adequados ao funcionamento do software nesta, e se a plataforma foi capaz de provisionar e passar pelos testes de regressão. Estes testes são, em sua maioria, automatizados por meio da PostgreSQL Build Farm; um sistema distribuído que automaticamente testa alterações no código do PostgreSQL à medida que estas vão ocorrendo em uma ampla gama de plataformas. 

Homologação do uso do banco de dados em uma plataforma baseada em ARM

Ao abranger uma nova arquitetura nos testes de homologação, atestamos a qualidade do produto e garantimos seu funcionamento em diferentes cenários. 

Utilizando o cálculo com a metodologia APDEX (Application Performance Index), a partir de uma baseline pré-estabelecida, é possível definir se uma alteração na arquitetura de seu banco de dados afetará a experiência com o produto Protheus. Este cálculo leva em consideração, dentre outras informações, o tempo médio de resposta esperado de rotinas pré-definidas; trazendo um resultado calculado entre 0 e 1. Quanto mais próximo de 0, maior é o tempo de resposta adquirido comparado ao tempo de resposta esperado; por outro lado, quanto mais próximo de 1, mais próximo do tempo de resposta esperado é o tempo de resposta adquirido. Os testes de homologação possuem uma baseline altíssima, e quando um produto para uso com o Protheus está homologado, significa que este alcançou um score acima do valor pré-definido. Note que o resultado de cada produto, software, plataforma ou arquitetura não é divulgado, pois existem variáveis que podem ser ajustadas de acordo com cada cenário, aumentando o índice de performance e consequentemente agregando mais valor à experiência obtida.

A obtenção dos resultados para o cálculo do APDEX é feita a partir de testes de estresse que simulam milhares de conexões ao mesmo tempo, executando diferentes processos e rotinas com o intuito de observar o comportamento da aplicação em um cenário de alta concorrência, alta carga de operações nas plataformas e durante um período de tempo pré-definido.