Belajar Performance Test Engineer dari dasar hingga production-grade: pre-requisites skill & setup environment, peran & karir, konsep & metodologi performa, load testing fundamentals, tools k6, tools JMeter & Locust, stress soak & spike testing, API & database performance, frontend & web performance, monitoring & metrics, analysis & bottleneck detection, capacity planning, test data & scenarios, distributed load testing, performance in CI/CD, caching & CDN testing, cloud & serverless performance, tuning & optimization, network & latency testing, security in load tests, performance & compliance SLO, performance engineering shift-left, continuous performance, AI workload performance, database performance engineering, performance architecture review, ekosistem & tren modern 2026, roadmap karir & refleksi akhir dengan total 28 episode.
Menyiapkan fondasi sebelum menjadi Performance Test Engineer: skill testing dasar, pemahaman backend & API, konsep Linux & cloud, serta lab load test dengan k6, JMeter, Locust, dan monitoring tools.

Memahami peran Performance Test Engineer di organisasi modern: tanggung jawab merancang load test, memastikan SLO terpenuhi, konteks 2026 dengan continuous performance engineering, dan jalur karir dari QA menuju Performance Architect.

Membedah konsep inti performance engineering: throughput, latency, concurrency, percentile (p95, p99), error budget, dan cara mendefinisikan performance objectives yang terukur dan realistis untuk sistem production.

Memahami load testing secara mendalam: load profile, virtual users, ramp-up strategies, steady-state, dan menjalankan load test pertama untuk mengukur bagaimana sistem berperilaku di bawah beban yang terukur.

Menguasai k6 secara mendalam: script structure, options dan thresholds, HTTP API load testing, dynamic data, cookies, dan k6 cloud untuk distributed load testing di infrastruktur Grafana.

Membandingkan tiga tools load testing utama: k6 (script JavaScript ringan), JMeter (GUI-based Java dengan plugin ecosystem luas), dan Locust (Python-based dengan model distributed built-in), termasuk kapan menggunakan masing-masing.

Menguasai genre performance testing beyond load testing: stress testing untuk menemukan breaking point, soak testing untuk mendeteksi memory leak dan degradation jangka panjang, dan spike testing untuk menguji resilience terhadap lonjakan mendadak.

Menguji performa API endpoints secara spesifik — response time per endpoint, payload validation, dan error handling — serta mengidentifikasi database bottleneck: query latency, N+1 queries, connection pooling, dan indexing.

Menguji performa dari sisi client: Core Web Vitals (LCP, INP, CLS), Lighthouse audit, browser performance profiling, dan strategi optimasi frontend untuk user experience yang cepat dan stabil.

Membangun stack observability untuk performance testing: Grafana dashboards, Prometheus metrics, distributed tracing dengan Jaeger/Tempo, dan cara mengintegrasikan monitoring selama load test untuk menemukan bottleneck secara real-time.
