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LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) · Lektion

Lasttests und Kapazitätsplanung

Lernen Sie, realistischen Traffic gegen eine LLM-Anwendung zu simulieren, ihren Belastungsgrenzwert zu finden und die Kapazität so zu planen, dass die Produktion unter Last schnell und budgetgerecht bleibt.

Lasttests und Kapazitätsplanung ist eine kostenlose LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 4 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.

Why Load Test LLM Apps?

LLM apps behave differently under load than typical web services: token generation is slow, requests are long-lived, and upstream provider rate limits add a hard ceiling.

Load testing reveals how your system degrades before real users do.

Key Metrics

Track these under load:

  • Throughput — requests or tokens per second
  • Latency percentiles — p50, p95, p99
  • Error rate — timeouts, 429s
  • Time to first token for streaming

Open vs Closed Load Models

Two ways to generate load:

  • Closed — fixed number of virtual users, each waits for a response before sending the next
  • Open — requests arrive at a fixed rate regardless of responses

Open-model tests better expose queue buildup.

Realistic Workloads

Use realistic prompts. A test with tiny prompts hides cost; production prompts include long retrieved context. Sample real queries and vary input length to mimic actual token distributions.

Percentile Latency in Code

Averages lie; percentiles tell the truth about tail latency.

def percentile(values, p):
    s = sorted(values)
    idx = int(round((p/100) * (len(s)-1)))
    return s[idx]

lat = [120, 130, 140, 900, 150]
print('p95 =', percentile(lat, 95))

Finding the Breaking Point

Ramp the request rate gradually until latency or error rate crosses your SLO. That inflection point is your saturation capacity. Run below it in production with headroom.

Estimating Required Capacity

Use Little's Law: concurrency = arrival rate x average latency. Estimate how many concurrent slots you need for peak traffic.

def concurrency(rps, avg_latency_s):
    return rps * avg_latency_s

print('Need', concurrency(50, 2.0), 'concurrent slots')

Accounting for Provider Limits

Your effective capacity may be capped by the LLM provider's tokens-per-minute and requests-per-minute limits, not your servers. Plan around those quotas and request increases ahead of launches.

Headroom and Autoscaling

Run at a target utilization (often 60-70 percent) so spikes do not immediately saturate. Configure autoscaling on a leading signal like queue depth, since CPU is a poor proxy for LLM load.

Soak and Spike Tests

Beyond steady ramps, run:

  • Soak — sustained load for hours to catch leaks
  • Spike — sudden surge to test autoscaling reaction

From Test to Plan

Turn results into a capacity plan: peak rps, required concurrency, provider quota needs, scaling rules, and a cost estimate. Re-test after major changes since model and prompt changes shift the numbers.

Quick Check

Test your understanding of capacity planning.

Recap

You learned to load test LLM apps with realistic workloads, track latency percentiles and error rate, find the saturation point, and size capacity with Little's Law. Account for provider quotas, keep headroom, autoscale on queue depth, and run soak and spike tests.

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Lasttests und Kapazitätsplanung“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Lasttests und Kapazitätsplanung“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Lasttests und Kapazitätsplanung“?

Lernen Sie, realistischen Traffic gegen eine LLM-Anwendung zu simulieren, ihren Belastungsgrenzwert zu finden und die Kapazität so zu planen, dass die Produktion unter Last schnell und budgetgerecht… Du übst LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 4 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Lasttests und Kapazitätsplanung“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

  1. Horizontale Skalierung von RAG-Komponenten
  2. Observability: Logging, Metriken und Tracing
  3. Alerting und Incident Response für LLM-Betrieb
  4. Lasttests und Kapazitätsplanung
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