¿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 subyace a todo uso de la computadora, y un rendimiento deficiente puede socavar 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 ejecutan pruebas de rendimiento con la suficiente frecuencia, pueden introducir cuellos de botella en el rendimiento. Esta situación puede asfixiar la capacidad de un sistema para manejar incluso sus cargas de tráfico típicas durante los períodos esperados. Se vuelve aún más problemático cuando los tiempos inesperados de pico de uso crean 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 operar con una funcionalidad confiable. 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 a menudo está 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 desempeño. Seis pasos de varias partes definen el proceso típico de prueba de rendimiento.

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

Luego, establezca qué constituyen criterios de rendimiento aceptables (como tiempos de respuesta, rendimiento, utilización de recursos y tasas de error).

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

No todas las pruebas deben utilizarse en todas las situaciones. Los desarrolladores u otros evaluadores deben definir qué se pretende analizar con las pruebas.

Comienzan por examinar los principales escenarios de uso y diseñar casos de prueba que reflejen las interacciones de los usuarios del mundo real. El siguiente paso es especificar los datos de prueba y las cargas 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 evaluadores construyen un entorno de prueba que imita con precisión el entorno de producción real del sistema y luego confirman que las aplicaciones de software bajo prueba (AUT) se han desplegado dentro del entorno de prueba.

La preparación final implica integrar herramientas de monitoreo para capturar 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 probadores o la automatización de pruebas ejecutan los escenarios de prueba que se han elegido, y esas pruebas se utilizan junto con herramientas de prueba de rendimiento.

Los evaluadores suelen monitorear el rendimiento del sistema en tiempo real para poder verificar el rendimiento, los tiempos de respuesta y el uso de recursos. A lo largo de los escenarios de prueba, los evaluadores monitorean 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 evaluadores evalúan los datos de rendimiento recopilados durante el proceso de prueba. Estudian minuciosamente los datos recopilados y buscan áreas de rendimiento que necesitan mejorar.

Luego, los evaluadores 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 probadores pueden ver dónde los resultados de las pruebas se desvían del rendimiento esperado y 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.

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

Las pruebas de rendimiento profundizan tras bambalinas para verificar los resultados del sistema o de la aplicación, por lo que tiene sentido que los equipos de desarrollo de aplicación sean los usuarios más comunes 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 emplean las pruebas de rendimiento para detectar problemas de rendimiento en una fase temprana del ciclo de vida de desarrollo del software (SDLC ), de modo que puedan priorizar los cambios de desarrollo y llevarlos a cabo con mayor eficacia.

• Los equipos de control de calidad se basan en pruebas de rendimiento para fundamentar sus esfuerzos y ayudarlos a determinar si la velocidad operativa, la estabilidad funcional y las características de escalabilidad de una aplicación funcionan lo suficiente en diversas cargas de trabajo.

• Los equiposde 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 aún trabajan a nivel de tierra con la gestión del rendimiento del sistema como un componente importante de sus trabajos:

• Los gerentes de proyecto utilizan las pruebas de rendimiento para evaluar los riesgos y medir los impactos en el sistema que podrían resultar de los cambios en el sistema.

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

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

Pero no es solo la gerencia de la empresa la que 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 de manera regular periodos de gran volumen de tráfico dependen de las pruebas de rendimiento para confirmar que sus aplicaciones pueden soportar cargas de trabajo pesadas. Este enfoque es especialmente importante para las compañías que dependen en gran medida de plataformas en línea con grandes bases de usuarios.

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

• Las empresas (de cualquier tamaño) que se están preparando para lanzar nuevas aplicaciones son inteligentes para participar en pruebas de rendimiento como un medio para predecir problemas con escenarios operativos del mundo real. 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 regulaciones de la industria. Estas compañías emplean rutinariamente las pruebas de rendimiento para ayudarlas a mantener los estándares de referencia, especialmente en lo que respecta a periodos de alto volumen de transacciones.

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

Los desarrolladores y evaluadores pueden elegir entre numerosas herramientas diseñadas para 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 para reflejar escenarios de tráfico que involucran a usuarios reales, incluidas las condiciones que contienen una sobrecarga de usuarios. Estas situaciones extremas se designan como estudio de un sistema bajo prueba (SUT). JMeter proporciona valiosas métricas de prueba, como los tiempos de respuesta, que miden la rapidez con la que un sistema bajo prueba (SUT) responde a las solicitudes de los usuarios. También realiza un seguimiento de las tasas de error (el porcentaje de solicitudes fallidas) y el rendimiento, lo que indica cuántas solicitudes puede manejar un SUT dentro de un plazo específico.

• LoadRunner: Al igual que con JMeter, LoadRunner crea un gran número de usuarios virtuales. LoadRunner genera entonces actividad artificial del usuario para estos millones de usuarios virtuales, como mensajes entre componentes o interacciones de usuario con la interfaz de usuario. Dichas interacciones se almacenan en los scripts de prueba que genera LoadRunner. Se ha reportado que a partir de 2025, más de 2,600 empresas utilizaban su Micro Focus LoadRunner como herramienta para las pruebas de rendimiento y las actividades de QA.

• Correcaminos: "PHP" significaba antes "página personal", pero el término se transformó en "preprocesador de hipertexto". Ahora se refiere a un lenguaje de scripting del lado del servidor (lo que significa que los desarrolladores ejecutan el código en los servidores y no en los navegadores sitio web de los clientes). RoadRunner de código abierto (que no debe confundirse con LoadRunner) sirve como servidor de aplicaciones PHP y administrador de procesos. Agiliza el rendimiento de las aplicaciones al eliminar la necesidad de tiempo de carga de arranque y limitar la latencia. RoadRunner ofrece una infraestructura de análisis dinámico para programas Java que funcionan de forma concurrente. 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 las computadoras, 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.

Específicamente, la IA puede emplear ciclos de prueba más cortos, lo que hace que lleve menos tiempo ejecutar las pruebas. Y a través de la precisión de ojo de águila de la IA, es capaz de notar cambios de rendimiento más sutiles que podrían eludir a 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 ocurrir 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 mucho, lo más significativo que ha hecho la IA para las pruebas de rendimiento (hasta ahora) es ayudar en sus esfuerzos a gran escala al permitir 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 la 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 arreglo se da cuenta de que el instinto humano y el conocimiento aún tienen un papel vital que desempeñar. 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.