add Locust load testing script and documentation for the Skill Classification API

monitoring/locust/README.md

@@ -28,16 +28,32 @@ Apri il browser e vai a: **http://localhost:8089**
 
 Nella Web UI, configura i seguenti parametri:
 
-| Parametro | Descrizione | Valore Consigliato |
+| Parametro | Descrizione | Valore di Default |
 |-----------|-------------|-------------------|
-| **Host** | URL dell'API da testare | `http://localhost:8080` (Docker) o `http://localhost:8000` (locale) |
-| **Number of users** | Numero totale di utenti simulati | 10-100 |
-| **Spawn rate** | Utenti da creare al secondo | 1-10 |
+| **Host** | URL dell'API da testare | `https://dacrow13-hopcroft-skill-classification.hf.space` |
+| **Number of users** | Numero totale di utenti simulati | 5-10 (HF Spaces) / 10-100 (locale) |
+| **Spawn rate** | Utenti da creare al secondo | 1-2 |
 
 ### 4. Avvia il Test
 
 Clicca su **"Start swarming"** per avviare il test di carico.
 
+## Ambienti di Test
+
+Lo script è preconfigurato per testare l'API deployata su **HuggingFace Spaces**:
+
+| Ambiente | URL | Note |
+|----------|-----|------|
+| **HuggingFace Spaces** (default) | `https://dacrow13-hopcroft-skill-classification.hf.space` | Produzione |
+| Docker locale | `http://localhost:8080` | Sviluppo con Docker |
+| Uvicorn locale | `http://localhost:8000` | Sviluppo senza Docker |
+
+Per testare un ambiente diverso, usa il flag `--host`:
+
+```bash
+locust -f locustfile.py --host http://localhost:8080
+```
+
 ## Task Implementati
 
 Lo script simula il comportamento di utenti reali con i seguenti task:
@@ -73,21 +89,25 @@ Durante il test, Locust fornisce le seguenti metriche in tempo reale:
 ### Esecuzione Headless (senza UI)
 
 ```bash
-locust -f locustfile.py --headless -u 50 -r 5 -t 5m --host http://localhost:8000
+# Test su HuggingFace Spaces (default)
+locust -f locustfile.py --headless -u 5 -r 1 -t 2m
+
+# Test su Docker locale
+locust -f locustfile.py --headless -u 50 -r 5 -t 5m --host http://localhost:8080
 ```
 
 | Opzione | Descrizione |
 |---------|-------------|
 | `--headless` | Esegui senza Web UI |
-| `-u 50` | 50 utenti simulati |
-| `-r 5` | 5 utenti creati al secondo |
-| `-t 5m` | Durata del test: 5 minuti |
-| `--host` | URL dell'API |
+| `-u 5` | 5 utenti simulati |
+| `-r 1` | 1 utente creato al secondo |
+| `-t 2m` | Durata del test: 2 minuti |
+| `--host` | URL dell'API (override) |
 
 ### Esportazione Risultati
 
 ```bash
-locust -f locustfile.py --headless -u 50 -r 5 -t 5m --host http://localhost:8000 --csv=results
+locust -f locustfile.py --headless -u 5 -r 1 -t 2m --csv=results
 ```
 
 Questo creerà file CSV con i risultati del test.
@@ -99,3 +119,9 @@ monitoring/locust/
 ├── locustfile.py   # Script principale di load testing
 └── README.md       # Questa documentazione
 ```
+
+## Note Importanti
+
+- **HuggingFace Spaces**: Usa un numero ridotto di utenti (5-10) per non sovraccaricare il servizio gratuito
+- **Latenza**: I test su HF Spaces avranno latenze maggiori rispetto ai test locali
+- **Cold Start**: Il primo request potrebbe essere lento se lo Space è in sleep mode

monitoring/locust/locustfile.py

@@ -19,8 +19,8 @@ class SkillClassificationUser(HttpUser):
     """
     
     # Default host for the API (can be overridden via --host flag or Web UI)
-    # Use http://localhost:8080 for Docker or http://localhost:8000 for local dev
-    host = "http://localhost:8080"
+    # HuggingFace Spaces URL (or use http://localhost:8080 for Docker, http://localhost:8000 for local dev)
+    host = "https://dacrow13-hopcroft-skill-classification.hf.space"
     
     # Wait between 1 and 5 seconds between tasks to simulate real user behavior
     wait_time = between(1, 5)