Control de calidad y garantía de versión

Pruebas de rendimiento

Observa cómo se comporta tu aplicación bajo tráfico real antes de que un lanzamiento o una campaña la pongan a prueba por ti. Ejecutamos pruebas de carga, de estrés y de resistencia, rastreamos los cuellos de botella hasta su causa y te ayudamos a corregirlos.

Hablemos de su proyectoPlanificar una prueba de carga

Quiénes planifican pruebas de carga con nosotros

No sabe cuánto tráfico puede soportar su producto antes de que las páginas se ralenticen o las solicitudes fallen, ni qué parte cede primero: el código, la base de datos o un servicio del que depende.

  • Equipos que esperan un pico de tráfico por un lanzamiento, una promoción o cobertura de prensa
  • Líderes de ingeniería después de migrar la base de datos, el alojamiento o la arquitectura
  • Equipos de SaaS a punto de incorporar un cliente mucho más grande que cualquiera actual

De la línea base a los hallazgos

Secuencia de prueba típica para una aplicación web; los criterios de parada se acuerdan con usted antes de la primera ejecución.

  1. Punto de referencia

    Registra cómo se comportan los flujos críticos con tráfico normal, para que cada ejecución posterior tenga un punto de referencia.

    Punto de control: Objetivos y criterios de parada aprobados

  2. Carga hasta el pico

    Aumenta gradualmente hasta el pico que esperas y mantenlo, vigilando las colas, los grupos de conexiones y las llamadas a terceros.

    Punto de control: Detén si los errores superan el límite acordado

  3. Estrés más allá del pico

    Eleva la carga por pasos más allá del pico hasta que algo ceda, y anota qué componente falla primero.

    Punto de control: Detén en el techo de carga acordado

  4. Pico repentino

    Envía una oleada brusca y luego redúcela, para ver si el autoescalado y las cachés se recuperan limpiamente.

    Punto de control: Detén si la recuperación se estanca

  5. Prueba de resistencia prolongada

    Mantén una carga estable durante un periodo largo para exponer fugas lentas y deriva gradual.

    Punto de control: Detén si la memoria sigue subiendo

  6. Hallazgos y nueva prueba

    Clasifica los cuellos de botella por impacto en el usuario, propón soluciones y vuelve a ejecutar los escenarios afectados para confirmarlas.

Cuando algo falla: Si se activa un criterio de parada, detenemos la ejecución, conservamos los registros y las métricas, y acordamos contigo los próximos pasos antes de reanudar.

Conozca sus límites antes de que el tráfico los encuentre

Las páginas lentas y los tiempos de espera agotados suelen aparecer cuando el tráfico alcanza su punto máximo: un lanzamiento, una venta, una campaña o un proceso por lotes de fin de mes. Las pruebas de rendimiento muestran cómo se comportan su aplicación, su base de datos y su infraestructura bajo una carga realista, dónde se degradan y por qué. Modelamos el tráfico a partir de sus analíticas y planes, probamos en un entorno acordado con usted, rastreamos los cuellos de botella hasta su causa y volvemos a probar después de las correcciones. Esto incluye funciones que llaman a modelos de IA, donde la latencia, los límites de tasa y el costo crecen con el tráfico.

Análisis asistido por IA, pruebas dirigidas por ingenieros

Cómo ayuda la IA

  • Redacta borradores de scripts de carga y modelos de tráfico a partir de sus especificaciones de API, analíticas y registros de acceso, para que los ingenieros los revisen.
  • Correlaciona los tiempos de respuesta con trazas, consultas a la base de datos y métricas de recursos para señalar los cuellos de botella probables.
  • Resume ejecuciones de prueba largas y las compara con líneas base anteriores para detectar regresiones de rendimiento.

De qué se encargan nuestros expertos

  • Los ingenieros deciden qué significa una carga realista para su negocio y qué umbrales cuentan como un fallo.
  • Las ventanas de prueba, los entornos y los límites de carga se acuerdan con usted antes de ejecutar cualquier prueba.
  • Cada cuello de botella se confirma con perfilado antes de recomendar una corrección.
  • Las correcciones se priorizan por impacto y esfuerzo, y luego se vuelven a probar contra la misma línea base.

Lo que recibes

Pruebas de carga, diagnóstico y un plan de capacidad

  • Pruebas de carga y estrés

    Tráfico esperado y máximo simulado con herramientas como k6, JMeter o Gatling, para encontrar dónde los tiempos de respuesta y las tasas de error empiezan a aumentar.

  • Pruebas de picos y de resistencia

    Aumentos repentinos y ejecuciones de larga duración que exponen brechas de escalado, fugas de memoria y agotamiento del grupo de conexiones.

  • Análisis de cuellos de botella

    Consultas lentas, índices faltantes, llamadas repetidas a la base de datos, código bloqueante y servicios saturados, rastreados con datos de perfilado y observabilidad.

  • Revisión del rendimiento del frontend

    Core Web Vitals, tamaño del paquete, renderizado y almacenamiento en caché revisados en las páginas que más importan, con correcciones específicas.

  • Límites de terceros y de modelos de IA

    Cómo se comportan bajo carga las pasarelas de pago, las API de modelos y otros servicios: límites de tasa, tiempos de espera, reintentos, alternativas y costos de uso.

  • Informe de capacidad y líneas base

    Dónde se degrada primero su sistema y qué corregir, además de scripts repetibles y líneas base en su repositorio para futuras versiones.

Cómo se ejecuta una prueba de rendimiento

  1. 01

    Línea base y objetivos

    Medir el comportamiento actual, acordar los tiempos de respuesta objetivo y las tasas de error para los flujos críticos, y confirmar el entorno de prueba.

  2. 02

    Modelar tráfico realista

    Construir escenarios a partir de analíticas, registros y planes de negocio: mezcla de usuarios, incremento progresivo, carga máxima y sostenida, incluidas las llamadas a terceros.

  3. 03

    Ejecutar y diagnosticar

    Ejecutar las pruebas mientras se observan las métricas de la aplicación, la base de datos y la infraestructura, y rastrear cada cuello de botella hasta su causa.

  4. 04

    Corregir, volver a probar, informar

    Recomendar o implementar correcciones, volver a ejecutar los mismos escenarios para confirmar la mejora y entregar el informe de capacidad.

Dos formas de trabajar con herramientas de IA

La IA ayuda a redactar pruebas e investigar defectos. Elija dónde puede procesar su código y sus datos de prueba.

¿No está seguro? Le recomendaremos uno durante la definición del alcance. Compara las opciones de entrega con IA

Solicitudes típicas de pruebas de carga

Escenarios típicos que delimitamos, no casos de estudio de clientes.

  • Un lanzamiento limitado con un fuerte aumento

    Una tienda planea un lanzamiento de producto limitado donde la mayoría de los visitantes llegan al mismo tiempo. Modelamos el aumento a partir del tráfico pasado y de las inscripciones esperadas, ejecutamos pruebas de picos en staging y mostramos qué componente se satura primero.

  • Páginas más lentas tras migrar la base de datos

    Un equipo migró a una base de datos gestionada y las horas de mayor actividad ahora se sienten lentas. Volvemos a ejecutar los mismos escenarios contra las mediciones anteriores, perfilamos las consultas más lentas y la configuración de las conexiones, y confirmamos cada corrección con una nueva prueba.

  • Un resumen de IA en una página con mucho tráfico

    Un producto añade un resumen generado por IA a una página que la mayoría de los visitantes abren. Probamos cómo se comportan en el pico los límites de tasa, los tiempos de espera y los reintentos del proveedor del modelo, comprobamos la alternativa que ven los usuarios y estimamos cómo crecen los costos de uso con el tráfico.

Qué deja fuera las pruebas de carga

  • Los ataques deliberados de denegación de servicio están fuera del alcance; generamos tráfico realista, no tráfico de ataque.
  • Las API de terceros se cargan solo en la medida en que sus términos lo permiten; más allá de eso las simulamos y probamos cómo gestiona usted sus límites.
  • La corrección funcional corresponde a Software QA & Testing; este servicio mide la velocidad, los errores y la capacidad bajo carga.
  • Las correcciones que van más allá de consultas, almacenamiento en caché y rutas de código, como la rearquitectura o un nuevo alojamiento, se dimensionan por separado bajo Cloud Infrastructure o Application Modernization & Stabilization.

Cómo se conecta el trabajo de rendimiento en todo el equipo

  • Diseño: velocidad que los usuarios pueden sentir

    Los diseñadores revisan los estados de carga, el renderizado progresivo y la retroalimentación para las acciones lentas, de modo que el producto se sienta receptivo incluso cuando el trabajo toma tiempo.

  • Ingeniería: correcciones en la causa

    Los ingenieros corrigen las consultas, el almacenamiento en caché y las rutas de código encontradas en las pruebas, y se vuelve a ejecutar el mismo escenario para confirmar la mejora.

  • Operaciones: capacidad y alertas

    Los hallazgos alimentan el dimensionamiento del servidor o el autoescalado, los planes de capacidad y costos, y los umbrales de alerta, acordados con quien gestione su infraestructura.

  • Continuo: detecte las ralentizaciones a tiempo

    Los escenarios clave se vuelven a ejecutar antes de las versiones importantes y después de los cambios de infraestructura, de modo que las regresiones de rendimiento salgan a la luz antes de que los usuarios las noten.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

¿Afectarán las pruebas de rendimiento a nuestros usuarios en producción?

Normalmente probamos en un entorno de staging dimensionado como producción. Si se necesita una prueba en producción, acordamos primero con usted la ventana, los límites de carga y las condiciones de parada, y notificamos a los proveedores terceros cuando sus términos lo requieran.

¿Cuánta carga pueden simular?

Suficiente para alcanzar su pico realista y superarlo. Usamos generadores de carga distribuidos en la nube cuando una sola máquina no basta. El objetivo es encontrar dónde se degrada su sistema y por qué, no producir una cifra impresionante.

¿Con qué frecuencia deberíamos ejecutar pruebas de rendimiento?

Antes de lanzamientos y campañas importantes, después de cambios de infraestructura o arquitectura, y cuando cambie el modelo o el proveedor detrás de una función de IA. Los escenarios clave también pueden ejecutarse de forma programada o en su pipeline para detectar ralentizaciones graduales.

¿Necesitan datos de producción y las herramientas de IA los ven?

La mayoría de las pruebas no necesitan datos de producción: modelamos el tráfico a partir de analíticas y registros anonimizados y generamos datos de prueba sintéticos. El análisis asistido por IA se ejecuta dentro del límite que usted elija: Ingeniería de IA Privada / Local en infraestructura que usted controla, o Ingeniería con Claude Code / OpenAI Codex con proveedores comerciales bajo términos acordados de manejo de datos.

Planifique para su próximo pico de tráfico

Cuéntenos sobre su próximo lanzamiento, campaña o preocupación de tráfico. Le sugeriremos los escenarios que vale la pena probar primero.

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