Pruebas de carga: definición, herramientas y mejores prácticas

Las pruebas de carga son una parte fundamental del ciclo de vida del desarrollo de software y brindan a los desarrolladores una forma de evaluar el rendimiento de un sistema bajo cargas significativas. Al resaltar cómo se comporta el software cuando se lo lleva al límite, este tipo de pruebas de control de calidad garantiza una mayor confiabilidad y escalabilidad. También ayuda a mejorar la experiencia general del usuario al evitar cuellos de botella en el rendimiento. A diferencia de muchos otros tipos de pruebas, como las pruebas funcionales o de estrés, las pruebas de carga se centran en emular escenarios y posibilidades de uso del mundo real.

¿Por qué realizar pruebas de carga?

Las pruebas de carga ayudan a los equipos de desarrollo a identificar y mitigar posibles problemas de rendimiento antes del lanzamiento. Sin él, corren el riesgo de sufrir fallas importantes de software, como que un sitio web falle durante picos de tráfico. Por ejemplo, las pruebas de carga podrían haber evitado la infame caída del sitio web health.gov en su lanzamiento.

Al evaluar el software bajo cargas pesadas, los evaluadores se aseguran de que sea escalable, robusto y capaz de manejar los volúmenes de usuarios esperados. Esto hace que el sistema resultante sea más confiable al tiempo que mejora los niveles generales de rendimiento y la satisfacción del usuario.

Conceptos clave en pruebas de carga

Aunque los términos a veces se usan indistintamente, las pruebas de rendimiento, las pruebas de estrés y las pruebas de carga son tres formas diferentes de pruebas de calidad. Las pruebas de carga evalúan el comportamiento de un sistema bajo cargas elevadas previstas para garantizar que maneje los niveles máximos de tráfico de usuarios de manera eficiente. Las pruebas de rendimiento evalúan operaciones en condiciones típicas. Una prueba de estrés determina la estabilidad del software en las condiciones más extremas para identificar su punto de ruptura.

Otros conceptos clave en las pruebas de carga incluyen:

• Los usuarios virtuales (VU) simulan usuarios reales que realizan tareas e interactúan con la aplicación. Esto permite a los probadores de carga emular a muchos usuarios que trabajan simultáneamente en el software para comprender cómo maneja el tráfico simultáneo.
• El rendimiento es la velocidad a la que el software procesa las solicitudes. Este es un aspecto crucial de las pruebas porque ayuda a identificar la capacidad operativa máxima de la aplicación para manejar grandes transmisiones de datos.
• El tiempo de respuesta de un sistema es el tiempo que tarda en responder a una solicitud de usuario. Esto difiere de la latencia, que mide el retraso específico antes de que comience la primera respuesta y no la duración total del proceso de solicitud.

Herramientas y tecnologías de prueba de carga

El uso de herramientas de prueba de carga ayuda a los equipos de desarrollo a simular el comportamiento del usuario para mejorar la eficiencia.

Apache JMetro

Apache JMeter es una poderosa herramienta diseñada para pruebas de carga y medición del rendimiento de varios servicios de aplicaciones. Puede manejar pruebas que van desde recursos estáticos y dinámicos hasta aplicaciones web. Esta herramienta admite un análisis gráfico exhaustivo de métricas de rendimiento, gestionando múltiples inyectores de carga a través de un único controlador y extensiones a través de un gran catálogo de complementos. JMeter es una opción versátil para desarrolladores que buscan optimizar el rendimiento de su software.

Corredor de carga

La capacidad de LoadRunner para simular miles de usuarios simultáneos la convierte en una de las herramientas de prueba de carga líderes en la industria. Micro Focus creó LoadRunner para admitir una amplia gama de entornos de aplicaciones, incluidas aplicaciones web y de red. Es una herramienta muy versátil para una amplia variedad de escenarios de prueba. Su sólido conjunto de funciones incluye capacidades de análisis en profundidad para ayudar a identificar cuellos de botella y optimizar el rendimiento del sistema.

Langosta

Distinguido por su uso de Python para secuencias de comandos del comportamiento de los usuarios, Locust es una herramienta de prueba de carga de código abierto, altamente flexible y fácil de usar para los desarrolladores. Ofrece una escalabilidad incomparable y admite millones de usuarios simultáneos simulados mediante pruebas distribuidas en varias máquinas. Locust proporciona actualizaciones en tiempo real sobre métricas de rendimiento, lo que permite a los equipos supervisar las pruebas a medida que se realizan. Es una herramienta poderosa e intuitiva para pruebas de carga.

gatito

Gatling es un marco de pruebas de rendimiento de código abierto basado en Akka, Scala y Netty. Con un panel de métricas detallado, la herramienta proporciona un análisis en profundidad de los datos de las pruebas de rendimiento y al mismo tiempo admite el registro. Esto simplifica el proceso de creación de casos de prueba al capturar las acciones del usuario en aplicaciones web. Gatlin también se integra perfectamente con canales de integración continua para mejorar los flujos de trabajo de los desarrolladores. Esto la convierte en una valiosa herramienta de prueba de carga para equipos que trabajan en entornos ágiles y DevOps.

Herramientas de código abierto versus herramientas comerciales

Hay muchas herramientas de prueba de carga comerciales y de código abierto disponibles, cada una con sus ventajas y desventajas.

Ventajas de las herramientas de código abierto

• Rentable : la mayoría de las herramientas de prueba de carga de código abierto son gratuitas y no requieren tarifas de licencia, lo que ayuda a reducir la inversión inicial necesaria para configurar las pruebas de carga.
• Soporte comunitario: estas herramientas suelen tener comunidades de usuarios activas que mejoran y actualizan continuamente las herramientas, enriqueciendo sus capacidades con el tiempo.
• Extensibilidad : hay muchas funciones de personalización que permiten a los usuarios ampliar y modificar las herramientas para satisfacer sus necesidades específicas.

Contras de las herramientas de código abierto

• Soporte oficial limitado : el soporte para herramientas de código abierto a menudo recae en proveedores externos o en la comunidad, lo que genera distintos niveles de conocimiento y capacidad de respuesta.
• Curva de aprendizaje más pronunciada : el uso de estas herramientas requiere más conocimiento técnico y familiaridad con la tecnología subyacente.

Ventajas de las herramientas comerciales

• Funciones completas: las herramientas comerciales suelen incluir funciones avanzadas y capacidades de integración perfecta.
• Soporte dedicado: los proveedores comerciales ofrecen soporte oficial y documentación detallada para mejorar la experiencia del usuario y solucionar problemas.
• Estabilidad : El proveedor ofrece actualizaciones periódicas y control de calidad para garantizar una mayor confiabilidad y estabilidad de la herramienta de prueba de carga en el tiempo.

Contras de las herramientas comerciales

• Costo : las herramientas comerciales conllevan tarifas de licencia, lo que puede resultar prohibitivo para las empresas más pequeñas.
• Menos personalizable : Generalmente, este tipo de herramienta de prueba de carga ofrece menos personalización y flexibilidad en comparación con las opciones de código abierto.

El proceso de prueba de carga: paso a paso

Las pruebas de carga efectivas implican múltiples fases, incluida la planificación, el diseño y la ejecución.

Planificación

La fase de planificación de las pruebas de carga requiere definir metas y objetivos específicos para comprender el comportamiento del sistema bajo cargas pesadas. Las métricas clave incluyen rendimiento, tiempo de respuesta y carga de usuarios simultáneos para medir la ingeniería de rendimiento con la mayor precisión posible. Es importante que las pruebas se alineen con escenarios de casos de uso reales y resultados esperados para proporcionar información útil para mejorar la aplicación.

Proyecto

En la fase de diseño del proceso de prueba de carga, los equipos desarrollan escenarios de prueba que imitan lo más fielmente posible las interacciones reales del usuario con la aplicación. Esto implica planificar estratégicamente cómo distribuir la carga de trabajo simulada entre los usuarios virtuales para simular con precisión las condiciones de carga. Las decisiones sobre la cantidad de usuarios virtuales simultáneos y la asignación de cada prueba se toman para garantizar una evaluación equilibrada y eficaz del rendimiento del sistema.

Ejecución

La ejecución de pruebas de carga implica ejecutar la prueba preparada en un entorno controlado mientras se aumenta sistemáticamente la carga de los usuarios virtuales. La supervisión continua del sistema es esencial para obtener información en tiempo real sobre el rendimiento en función de métricas como el consumo de memoria, el uso de la CPU y los tiempos de respuesta. La observación continua de las pruebas ayuda a identificar y diagnosticar cuellos de botella o brechas de rendimiento, lo que garantiza la precisión y la aplicabilidad de los resultados de las pruebas.

Mejores prácticas para realizar pruebas de carga

Existen varias prácticas recomendadas que los desarrolladores pueden utilizar al realizar pruebas de carga para lograr las pruebas más efectivas posibles.

Simulación del mundo real

• Utilice escenarios de usuarios reales : los evaluadores deben intentar crear escenarios de prueba que reflejen con precisión cómo los usuarios reales interactuarán realmente con la aplicación. El uso de análisis y la realización de investigaciones de usuarios pueden ayudar a identificar las interacciones más comunes con el software.
• Diversos perfiles de usuario : establecer una variedad de perfiles de usuario virtuales como representaciones de diversos roles de usuario, patrones de comportamiento y niveles de acceso es una excelente manera de realizar pruebas de carga. Al probar el rendimiento del sistema en diferentes tipos de usuarios, los equipos obtienen resultados de prueba más completos y variados.
• Distribución geográfica : para aplicaciones con alcance global, es importante que los equipos incorporen distribuciones geográficas en los esfuerzos de prueba de carga. Al simular múltiples ubicaciones, las pruebas de carga tienen en cuenta las variaciones en las infraestructuras regionales y las posibles latencias de la red. Las pruebas teniendo en cuenta la geografía garantizan que la aplicación funcione de manera óptima en todos los mercados globales previstos.

Pruebas de carga continua

• Integración de CI/CD : al integrar pruebas de carga automatizadas en los canales de CI/CD, los desarrolladores mantienen mejor la calidad del software durante todo el proceso de desarrollo. La combinación de estos procesos significa que cada actualización de código se somete a una evaluación de desempeño como tarea estándar, identificando automáticamente regresiones o mejoras de desempeño.
• Pruebas programadas periódicamente : incluso con la integración en canalizaciones de CI/CD, los desarrolladores deben establecer un intervalo adicional y regular para realizar pruebas de carga. Esto proporciona información valiosa sobre la estabilidad y escalabilidad de las aplicaciones bajo cargas variables, mientras monitorea y documenta las tendencias de rendimiento a lo largo del tiempo. Las pruebas periódicas fuera de los procesos automatizados promueven una optimización del rendimiento más proactiva.

Equilibrio de pruebas de carga manuales y automatizadas

• Valor de las pruebas manuales : si bien las pruebas automatizadas ofrecen muchos beneficios, las pruebas de carga manuales brindan información cualitativa esencial sobre la experiencia real del usuario bajo estrés. Un enfoque de prueba más práctico permite a los evaluadores evaluar directamente la funcionalidad y la interfaz de usuario durante cargas elevadas.
• El poder de la automatización : las pruebas automatizadas garantizan la repetibilidad, precisión y escalabilidad de las pruebas de carga. Es un aspecto crucial para monitorear constantemente las métricas de desempeño a lo largo del tiempo y al mismo tiempo identificar regresiones de manera eficiente. Las herramientas de prueba de carga automatizadas también ayudan a optimizar el proceso de automatización.

Pruebas de carga en entorno de prueba.

• Entorno de producción replicado : el entorno de prueba en el que los equipos de desarrollo realizan pruebas de carga debe ser muy similar, si no reflejado, a la configuración de producción exacta para obtener los resultados más precisos. Esto incluye condiciones de red, configuraciones de hardware y software.
• Aislar factores externos : para lograr resultados de pruebas más auténticos, es importante que los equipos reduzcan y eliminen las variables externas que tienen el potencial de influir en los resultados de las pruebas. Por ejemplo, los evaluadores no deben ejecutar pruebas o procesos adicionales simultáneamente con las pruebas de carga.

Monitoreo y Métricas

• Monitoreo en tiempo real : al monitorear el rendimiento del sistema en tiempo real durante las pruebas de carga, los desarrolladores identifican problemas potenciales de inmediato y los resuelven más rápido. El monitoreo en tiempo real permite una intervención oportuna.
• Colección completa de métricas : las pruebas de carga más efectivas van más allá de los tiempos de respuesta y las tasas de error. Los evaluadores también deben monitorear el consumo de memoria, el rendimiento de la base de datos, el uso de la CPU, el uso del ancho de banda de la red, la latencia, el rendimiento y más para obtener una visión integral del sistema.
• Establezca umbrales claros: antes de las pruebas de carga, los equipos deben establecer umbrales de rendimiento específicos para delinear niveles de rendimiento aceptables en caso de fallas. Esto facilita una identificación y resolución más rápida de los problemas.

Documentación e Informes

• Mantenga la documentación de las pruebas : los registros detallados de los escenarios, objetivos, configuraciones y suposiciones de las pruebas durante las pruebas de carga ayudan a garantizar la repetibilidad de cada prueba. Esto aumenta la transparencia al tiempo que mejora la usabilidad de los resultados de las pruebas.
• Informes detallados : la preparación de informes detallados posteriores a las pruebas hace que los datos de las pruebas sean más accesibles y comprensibles para las partes interesadas, lo que conduce a una toma de decisiones más informada. Los informes deben incluir hallazgos, anomalías, recomendaciones prácticas y elementos visuales.

Mejora continua

• Pruebas iterativas : repetir pruebas periódicamente como un proceso continuo en lugar de un evento único que ayuda a los equipos a mantener un rendimiento óptimo del sistema. Repetir las pruebas después de cambios o actualizaciones del sistema es especialmente importante para garantizar que el sistema aún pueda manejar cargas típicas.
• Actuar según los conocimientos : aprovechar no solo los datos recopilados en cada ciclo de prueba de carga, sino también los conocimientos obtenidos de la prueba en sí, ayuda a mejorar y refinar las pruebas futuras. Esto puede implicar el uso de resultados anteriores para ajustar escenarios de prueba, conjuntos de métricas y capacidades de carga de usuarios.

Ciclo de colaboración y retroalimentación

• Colaboración entre equipos : las pruebas de carga deben incluir la participación de todas las partes interesadas en el proceso de desarrollo, incluidos desarrolladores, administradores de sistemas, evaluadores de control de calidad y propietarios de productos. Las diversas perspectivas de cada miembro del equipo facilitan una comprensión más integral de los problemas y soluciones de desempeño.
• Mecanismo de retroalimentación : los circuitos de retroalimentación efectivos ayudan a traducir los conocimientos resultantes de las pruebas de carga en acciones prácticas. Desde optimizaciones de código hasta ajustes de infraestructura, esta capacidad de respuesta y colaboración mejora el rendimiento y la confiabilidad del sistema.

Conclusión

Las pruebas de carga son una parte esencial del desarrollo exitoso de software. Garantiza que las aplicaciones y los sistemas continúen en niveles óptimos de rendimiento bajo cargas de usuario intensas o máximas. Al integrar las pruebas de carga en el trabajo de desarrollo habitual y utilizarlas junto con otros tipos de pruebas, los equipos de desarrollo mejoran los niveles de satisfacción del usuario final y la confiabilidad del sistema.

Al no realizar pruebas de carga, los sistemas enfrentan fallas imprevistas y experiencias negativas para los usuarios, lo que resulta en importantes daños financieros y de reputación. Las pruebas de carga consistentes durante todo el proceso de desarrollo son una parte esencial para mantener software y aplicaciones eficientes y robustos.

Preguntas frecuentes

¿Qué son las pruebas de carga?

Las pruebas de carga son un tipo de prueba de rendimiento para evaluar cómo se comporta un sistema bajo una carga esperada de usuarios o transacciones. El software de prueba de carga ayuda a identificar problemas de rendimiento antes del lanzamiento.

¿Cómo se comparan las pruebas de carga y las pruebas de estrés?

Las pruebas de carga y estrés son importantes en el proceso de pruebas de rendimiento, pero difieren en varios aspectos. Las pruebas de carga implican evaluar el rendimiento de la aplicación en condiciones de carga típicas y máximas. Las pruebas de estrés, por otro lado, llevan al sistema más allá de las capacidades operativas normales para evaluar cómo la aplicación maneja condiciones extremas.

¿Qué herramientas se utilizan comúnmente para las pruebas de carga?

Hay varias herramientas de prueba de carga disponibles. Ejemplos incluyen:

• JMeter: una herramienta Apache de código abierto para simular varios escenarios
• LoadRunner: una solución comercial popular con amplias capacidades de prueba
• Gatling: una herramienta de código abierto ampliamente utilizada conocida por su rendimiento y escalabilidad

¿Cuál es el propósito de una herramienta de prueba de rendimiento?

Las herramientas de prueba de rendimiento simulan las interacciones del usuario con una solución de software para evaluar su estabilidad, capacidad de respuesta y escalabilidad bajo diferentes condiciones de carga. Ayudan a garantizar que el software pueda manejar las cargas de tráfico esperadas sin interferir con la experiencia del usuario.