¿Qué son las pruebas de rendimiento?

Los criterios clave incluyen la velocidad (la rapidez con la que funciona), la estabilidad (si funciona sin fallos), la escalabilidad (la fluidez con la que se gestionan las cargas que aumentan) y la capacidad de respuesta (la rapidez con la que responde a las instrucciones del usuario).

El concepto de rendimiento del software es la base de todo uso informático, y un rendimiento deficiente puede arruinar los mejores esfuerzos de una organización para ofrecer una experiencia de usuario de calidad. Si los desarrolladores no supervisan adecuadamente las pruebas de rendimiento o no las ejecutan con suficiente frecuencia, pueden introducir cuellos de botella de rendimiento. Esta situación puede ahogar la capacidad de un sistema para gestionar incluso sus cargas de tráfico típicas durante los periodos esperados. El problema se agrava aún más cuando se producen picos de consumo inesperados que generan una demanda adicional.

Este desafío podría poner en peligro todas las operaciones públicas de una empresa. Las reputaciones de calidad duradera suelen tardar mucho tiempo en desarrollarse. Sin embargo, pueden dañarse rápida y permanentemente cuando el público comienza a cuestionar si un sistema o aplicación puede funcionar con una funcionalidad fiable. La paciencia del usuario final se está convirtiendo cada vez más en un bien limitado. Por lo tanto, dado que la reputación de la empresa suele estar en juego, hay mucho en juego cuando los problemas de rendimiento son el tema de conversación.

Primero definamos la metodología utilizada en la mayoría de los escenarios de pruebas de rendimiento. Seis pasos de varias partes definen el proceso típico de pruebas de rendimiento.

El primer paso en el proceso de prueba de rendimiento implica establecer parámetros útiles, como describir los objetivos de rendimiento de la aplicación.

A continuación, establezca qué constituye un criterio de rendimiento aceptable (como tiempos de respuesta, rendimiento, uso de recursos y tasas de error).

En esta etapa también es cuando el personal identifica los indicadores clave de rendimiento (KPI) para respaldar de manera competente los requisitos de rendimiento y las prioridades empresariales.

No todas las pruebas deben utilizarse en todas las situaciones. Los desarrolladores u otros testers deben definir lo que se pretende analizar con las pruebas.

Comienzan analizando los principales escenarios de uso y diseñando casos de prueba que reflejen las interacciones de los usuarios en el mundo real. El siguiente paso es especificar los datos de prueba y carga de trabajo que se utilizarán durante el proceso de prueba.

Después de bloquear estas variables, los testers seleccionan las herramientas de prueba de rendimiento, los scripts de prueba y las técnicas de prueba que se utilizarán. Este paso incluye la configuración de puertas, el proceso mediante el cual las puertas de calidad basadas en código permiten o deniegan el acceso a pasos de producción posteriores.

Las pruebas de rendimiento también examinan el ancho de banda para confirmar que las velocidades de transmisión de datos pueden manejar suficientemente el tráfico de cargas de trabajo.

Se debe dar un último paso antes de que el proceso de pruebas de rendimiento pueda comenzar oficialmente. Los testers construyen un entorno de prueba que imita con precisión el entorno de producción real del sistema y, a continuación, confirman que las aplicaciones de software sometidas a prueba (AUT) se han implementado dentro del entorno de prueba.

La preparación final implica la integración de herramientas de monitorización para capturar las métricas de rendimiento generadas por el sistema durante las pruebas.

Con los parámetros de prueba ahora claramente definidos, es hora de ejecutar las pruebas de rendimiento. Los testers o la automatización de pruebas ejecutan los escenarios de prueba que se han elegido, y esas pruebas se utilizan junto con herramientas de pruebas de rendimiento.

Los testers suelen monitorizar el rendimiento del sistema en tiempo real para poder comprobar el rendimiento, los tiempos de respuesta y el uso de recursos. A lo largo de los escenarios de prueba, los testers monitorizan el sistema en busca de cuellos de botella de rendimiento u otras rarezas relacionadas con el rendimiento reflejadas en las métricas de prueba.

A continuación, los testers evalúan los datos de rendimiento recopilados durante el proceso de prueba. Estudian minuciosamente los datos recopilados y buscan áreas de rendimiento que necesitan mejoras.

A continuación, los testers comparan estos resultados con los puntos de referencia de rendimiento que se establecieron como parte del primer paso del proceso de prueba. A través de esta comparación, los testers pueden ver dónde se desvían los resultados de las pruebas del rendimiento esperado y dónde podrían haberse producido cuellos de botella.

Después de identificar los problemas de rendimiento mediante el análisis de los datos de prueba, los desarrolladores trabajan con el código para actualizarlo con el sistema. Utilizan optimizaciones de código, actualizaciones de recursos o cambios de configuración para mitigar los problemas de rendimiento citados.

Después de implementar los cambios, los desarrolladores repiten la secuencia de prueba de software para confirmar que aplicaron los cambios correctamente. Los desarrolladores repiten los procedimientos hasta que los resultados de rendimiento se alinean con los puntos de referencia definidos.

Las pruebas de rendimiento ahondan "bajo el capó" para comprobar el rendimiento del sistema o de la aplicación, por lo que tiene sentido que los equipos de desarrollo de software sean los usuarios más habituales de los métodos de pruebas de rendimiento. En este primer grupo de usuarios se incluyen profesionales que participan activamente en el proceso de desarrollo: desarrolladores, ingenieros de control de calidad (QA) y equipos de DevOps. Cada uno obtiene algo único de las pruebas de rendimiento:

• Los desarrolladores utilizan las pruebas de rendimiento para encontrar problemas de rendimiento al principio del ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC) para poder priorizar los cambios de desarrollo y aplicarlos de forma más eficiente.

• Los equipos de control de calidad confían en las pruebas de rendimiento para fundamentar sus esfuerzos y ayudarles a determinar si la velocidad de funcionamiento, la estabilidad funcional y las características de escalabilidad de una aplicación funcionan suficientemente con distintas cargas de trabajo.

• Los equipos de DevOps que operan dentro del pipeline de integración continua y entrega constante (CD/CD) pueden incorporar pruebas de rendimiento para verificar automáticamente que cada cambio del desarrollador no degrade el comportamiento del sistema.

El siguiente grupo de usuarios no son los desarrolladores, pero siguen trabajando a nivel básico con la gestión del rendimiento del sistema como componente principal de sus trabajos:

• Los gestores de proyectos utilizan las pruebas de rendimiento para evaluar los riesgos y medir los resultados que podrían resultar de los cambios en el sistema.

• Los directores de tecnología (CTO) o el personal con capacidades similares necesitan pruebas de rendimiento para ayudarles a determinar cómo las demandas cambiantes pueden traducirse en crecimiento a largo plazo.

• Los propietarios de empresas se preocupan por proteger los flujos de ingresos. Las pruebas de rendimiento confirman que los tiempos de carga son suficientemente rápidos y que un servicio de atención al cliente que no responde no afecta el proceso de ingresos.

Pero no solo la dirección de la empresa realiza pruebas de rendimiento. Muchas organizaciones y empresas también hacen uso frecuente de las pruebas de rendimiento para diversos fines en empresas de todos los tamaños:

• Las grandes empresas que experimentan regularmente períodos de alto volumen de tráfico dependen de las pruebas de rendimiento para confirmar que sus aplicaciones pueden manejar cargas de trabajo pesadas. Este enfoque es especialmente importante para las empresas que dependen en gran medida de plataformas en línea con grandes bases de usuarios.

• Las pequeñas empresas (y las startups) necesitan pruebas de rendimiento como parte de los esfuerzos de planificación del crecimiento. Estas organizaciones utilizan las pruebas de rendimiento para alertarlas sobre futuros cuellos de botella que podrían afectar negativamente a su capacidad para crecer con éxito.

• Las empresas (de cualquier tamaño) que se preparan para lanzar nuevas aplicaciones hacen bien en realizar pruebas de rendimiento como medio para predecir problemas en escenarios operativos reales. Lo mismo ocurre con las empresas que realizan cambios importantes en el sistema de TI.

• Las instituciones financieras tienen una enorme responsabilidad y se enfrentan a considerables normativas del sector. Estas empresas utilizan habitualmente las pruebas de rendimiento para ayudarles a mantener los estándares de referencia, especialmente en lo que se refiere a los periodos de alto volumen de transacciones.

Los desarrolladores realizan diferentes tipos de pruebas de rendimiento para obtener tipos específicos de datos de resultados y respaldar una determinada estrategia de pruebas. Estos son los tipos de pruebas más destacados.

Los desarrolladores y testers pueden elegir entre numerosas herramientas diseñadas para las pruebas de rendimiento. Estos son algunos de los más populares.

• JMeter: la aplicación JMeter de Apache es un software de código abierto favorito diseñado para pruebas de rendimiento de cargas de trabajo. La herramienta puede utilizar grupos de subprocesos para generar usuarios virtuales que reflejen escenarios de tráfico que involucran usuarios reales, incluidas condiciones que contienen una sobrecarga de usuarios. Estas situaciones extremas se denominan estudio de un sistema bajo prueba (SUT). JMeter proporciona métricas de prueba valiosas, como tiempos de respuesta, que miden la rapidez con la que un sistema bajo prueba (SUT) responde a las solicitudes de los usuarios. También rastrea las tasas de error (el porcentaje de solicitudes fallidas) y el rendimiento, lo que indica cuántas solicitudes puede manejar un SUT dentro de un período de tiempo específico.

• LoadRunner: al igual que con JMeter, LoadRunner crea un número masivo de usuarios virtuales. A continuación, LoadRunner genera actividad de usuario artificial para estos millones de usuarios virtuales, como mensajes entre componentes o interacciones del usuario con la interfaz de usuario. Estas interacciones se almacenan en los scripts de prueba que genera LoadRunner. Se ha informado de que, en 2025, más de 2600 empresas utilizaban su Micro Focus LoadRunner como herramienta para pruebas de rendimiento y actividades de control de calidad.

• RoadRunner: “PHP” solía significar "página personal", pero el término evolucionó hasta significar "preprocesador de hipertexto". Ahora se refiere a un lenguaje de scripting del lado del servidor (lo que significa que los desarrolladores ejecutan código en servidores y no en navegadores web del cliente). RoadRunner, de código abierto (que no debe confundirse con LoadRunner, que suena similar), funciona como servidor de aplicaciones PHP y administrador de procesos. Optimiza el rendimiento de las aplicaciones al eliminar la necesidad de tiempo de carga de arranque y limitar la latencia. RoadRunner habilita un marco de análisis dinámico para programas Java que operan simultáneamente. RoadRunner ofrece una interfaz de programación de aplicaciones (API) que evalúa los flujos de eventos.

Al igual que con casi todos los asuntos relacionados con los ordenadores, la inteligencia artificial (IA) ahora está llevando las pruebas de software a niveles completamente nuevos de eficiencia. Está haciendo que el proceso general de pruebas de rendimiento sea más rápido, más preciso y más fácil de automatizar.

En concreto, la IA puede emplear ciclos de pruebas más cortos, lo que hace que llevar menos tiempo ejecutar las pruebas. Y gracias a la precisión minuciosa de la IA, es capaz de detectar cambios de rendimiento más sutiles que podrían pasar desapercibidos para los evaluadores humanos. Además, a través del análisis predictivo, la IA puede evaluar las tendencias operativas y los datos históricos y predecir dónde y cuándo podrían producirse los próximos cuellos de botella. También puede aprovechar ese comportamiento predictivo del sistema e incluso ajustar los parámetros de prueba en función de él.

Pero, con diferencia, lo más significativo que ha hecho la IA para las pruebas de rendimiento (hasta ahora) es ayudar en sus esfuerzos a gran escala permitiendo la automatización. Esta automatización es sorprendente porque es totalmente capaz de ejecutar todo el proceso de pruebas de rendimiento.

La IA no solo puede automatizar la forma en que se llevan a cabo las pruebas, sino que también puede escribir los scripts de prueba destinados a su ejecución. Además, puede interpretar los resultados de las pruebas en el backend y ofrecer orientación para remediar situaciones problemáticas.

Uno de los impactos más interesantes y prometedores de la IA en las pruebas de rendimiento es el creciente uso de la colaboración entre humanos e IA. Este acuerdo se da cuenta de que el instinto humano y el conocimiento siguen desempeñando un papel vital. De hecho, en algunas situaciones, seguir los impulsos humanos sigue siendo la directiva principal.

Algunos expertos están convencidos de que las pruebas de rendimiento del futuro se basan en este enfoque híbrido. Combina la mentalidad informática y la capacidad de procesamiento con un sentido humano del contexto y los matices.