Claves a tener en cuenta antes de realizar una prueba performance

A la hora de hacer pruebas no funcionales (performance) no tienes claro qué necesitas exactamente y resulta que los datos con los que cuentas no son suficientes, lo que retrasa el proceso de construcción.

Para un mejor proceso, primero clarifica los escenarios que debes montar y la clase de proyecto que estás por probar. Por ejemplo, basado en web, escritorio, móviles o gestión de datos.

Para saber si puedes hacer este tipo de pruebas, o no, te explicaré los tres puntos que debes tener en cuenta antes de hacer una no funcional (performance).

1. Analiza el número de usuarios a simular

Si el sistema  ya está en producción, lo correcto es hablar con las personas de métricas para que realicen un informe que explique cuántos usuarios entran a la App cada día, hora y minuto.

En caso de que la aplicación apenas vaya a salir a producción, se debe hablar con el cliente o el líder encargado que solicitó las pruebas para establecer un dato máximo de usuarios.

2. Saber qué tipo de prueba hacer

Si el sistema está en producción, podrías hacerle pruebas de Carga y de Rendimiento. No realices una prueba de Estrés porque se corre el riesgo de que se caiga el servidor, y al estar en un ambiente de producción, esto podría afectar a los usuarios que estén activos.

Si necesitas hacer la prueba de Estrés, debes realizarlo en horas de poco tráfico, horario que se define con los expertos en métricas o con el cliente, para que el usuario no tenga una mala experiencia .

En caso de que la aplicación apenas vaya a salir a producción, podrías hacerle cualquier prueba (Carga, Rendimiento y Estrés), ya que no corre el riesgo de perjudicar a los usuarios finales.

3. Define dónde hacer las pruebas

Si la aplicación está en producción, lo más correcto es hacer las pruebas en el servidor donde está montada, pero si no está en el servidor de producción sino en uno de pruebas, debes tener las especificaciones y compararlas con el de producción para saber si son iguales o en qué se diferencian.

No es recomendable hacer pruebas en servidores que no sean un espejo con el de producción porque el fin de la prueba es saber qué soporta nuestro sistema, cuando está en su ambiente óptimo.

¿A qué le podemos aplicar estas pruebas?

Hablando de software en la web, este tipo de pruebas se aplica a:

• Los servicios que consume.
• Un módulo que se esté implementando.
• Todos los procesos que un usuario final tendría que hacer.
• Envíos de datos.

¿Qué resultados obtienes de estas pruebas?

• El informe de la herramienta con la que se hizo la prueba.
• Saber si el servidor soportó la prueba, o no.
• Saber si el resultado fue el esperado.
• Tener evidencia sobre cómo se comportó el sistema, mientras se hacía la prueba.
• Interactuando con el servidor directamente o con la persona encargada de la gestión, puedes obtener los datos sobre cómo actuó el servidor. (Esto aplica a todo tipo de prueba).

Para saber más de los tipos de prueba, puedes leer el artículo: Conoce qué son las pruebas no funcionales de software

Las pruebas no funcionales (performance) son un medio de control de calidad que se realiza en aplicaciones de software para asegurarse de que funcionen bien en todas los resultados que se esperan y en cuáles condiciones podría fallar.

El objetivo principal de este tipo de pruebas es examinar la velocidad del servidor y del sistema para determinar si éstas responden de inmediato, o no. También hay que verificar cuánta carga puede manejar el servidor y el sistema, asimismo,  comprobar son es estables o tienen diferentes tipos de cargas.

Si quieres tener más herramientas para desarrollar pruebas, lee, Todo lo que debes saber sobre certificación de software

Verificar estos puntos trae grandes beneficios como una mejor experiencia de usuario, un aumento en los ingresos en línea; identifica los cuellos de botella como la configuración de base de datos; ayuda a determinar si una nueva versión está preparada para la producción, o no, y por último, permite a los interesados conocer el rendimiento real en comparación con sus expectativas.

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