Paso a paso para planificar pruebas de performance basadas en condiciones reales. Aprende a optimizar la velocidad, estabilidad y  escalabilidad de tu software desde el desarrollo hasta producción, de la mano de Abstracta.

¿Cuánto se parece el entorno donde probamos una aplicación al mundo real donde finalmente se usará? En Abstracta, aprendimos que esa brecha puede marcar la diferencia entre una experiencia satisfactoria y un incidente en producción.

Para obtener resultados significativos, sobre todo en pruebas de carga tradicionales, es clave simular lo más fielmente posible las condiciones reales de uso.. 

Esto implica comprender la carga esperada, apoyarse en datos reales de comportamiento, recrear un entorno de pruebas cercano al de producción y, cuando eso no sea posible, aplicar estrategias que reduzcan la distancia entre ambos. Todo esto, dentro de un enfoque continuo y proactivo a lo largo del ciclo de vida del software.

En este artículo, compartimos por qué es tan relevante replicar condiciones reales en pruebas de performance, cómo implementarlo de forma efectiva y qué detalles conviene tener en cuenta para que las pruebas realmente reflejen el uso esperado.

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¿Qué son las pruebas de performance? 

Las pruebas de performance son evaluaciones de software que miden la velocidad, estabilidad y capacidad de respuesta de un sistema bajo condiciones específicas de uso.

Se centran en simular carga en un sistema para analizar su desempeño durante el tiempo de ejecución de la prueba, lo cual permite encontrar cuellos de botella y oportunidades de mejora.

Las pruebas de performance son un tipo de prueba no funcional . A diferencia de las pruebas funcionales, que validan si el sistema funciona y  cumple con los requisitos esperados, las pruebas no funcionales evalúan cómo se comporta un sistema: su rendimiento, seguridad, usabilidad, compatibilidad o escalabilidad, entre otros atributos de calidad.

¿Por qué es importante planificar en base a demanda real?

Integrar pruebas de performance, así como pruebas de software en general, desde etapas tempranas en el ciclo de vida del desarrollo de software permite anticipar riesgos y mejorar notablemente los resultados. 

Este enfoque, conocido como shift-left testing, es cada vez más adoptado por equipos que buscan prevenir fallos antes de que lleguen a producción. 

Sin embargo, para tener una visión completa del comportamiento del sistema, es clave combinarlo con una estrategia de shift-right testing: pruebas en producción que permiten observar cómo responde el sistema en condiciones reales y optimizarlo en tiempo real según las necesidades que surjan.

Esta combinación cobra especial relevancia en contextos donde se espera un aumento importante de tráfico, como eventos masivos o lanzamientos críticos, ya que permite validar la capacidad, velocidad, escalabilidad y estabilidad del sistema en escenarios concretos.

En definitiva, planificar en base a demanda real y con datos históricos, nos permite implementar una estrategia de pruebas continuas que combina shift-left testing con shift-right testing y monitoreo activo efectivo. Esta combinación facilita detectar cuellos de botella y tomar decisiones informadas antes de que sea demasiado tarde o costoso.

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Paso a paso: cómo planificar pruebas basadas en la demanda real

Cuando se aproxima un evento de alto tráfico, como un lanzamiento o una campaña masiva, replicar condiciones reales es parte del compromiso con la calidad. 

Para lograrlo, recomendamos seguir los siguientes pasos:

1. Estimar la carga esperada

Para iniciar, es fundamental tener una idea aproximada, pero realista, de la magnitud de solicitudes que el sistema deberá manejar. Esa estimación permite planificar y dimensionar correctamente los recursos, para que tanto la ejecución del evento como la experiencia de uso sucedan de forma efectiva.

Para obtener esta información, puedes usar herramientas de análisis y monitoreo como Google Analytics, o soluciones enfocadas en observabilidad, como Datadog. Estas permiten recopilar datos valiosos sobre el comportamiento cotidiano del sistema, tales como períodos donde se haya experimentado un aumento significativo de interacciones.

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2. Diseñar los escenarios adecuados

Con los datos en mano, se pueden construir distintos tipos de pruebas, según los objetivos del momento:

• Pruebas de carga, para evaluar el comportamiento esperado.
  
• Pruebas de estrés, para identificar el punto de quiebre.
  
• Pruebas de resistencia, para ver cómo responde a largo plazo.
  
• Pruebas de escalabilidad, para validar su capacidad de crecimiento.
  
• Pruebas de picos, para analizar su reacción ante incrementos bruscos.
  

¿Por qué es tan importante conocer la demanda real del sistema? 

Conocer la demanda real brinda seguridad y confianza en que los resultados de las pruebas son representativos. Esto permite tomar decisiones o aplicar ajustes con altas probabilidades de impacto positivo y efectividad.

Tal vez se entienda mejor si lo miramos desde el lado opuesto: hacer pruebas sin conocer la demanda real deja una sensación de incertidumbre. Siempre queda la duda de si lo que se simuló en el entorno de prueba se reflejará realmente en producción. 

Conocer la demanda real también ayuda a proyectar futuros incrementos de uso y preparar la arquitectura para esos escenarios.

De esta forma, tanto las pruebas que se proyecten y ejecuten como las correcciones a implementar estarán orientadas a perfeccionar configuraciones, al mantenimiento de una experiencia consistente y la eficiencia de las operaciones diarias.

Contar con detalles que avalen la toma de decisiones puede representar el éxito de la estrategia de pruebas e incluso de la liberación de una nueva funcionalidad o de un evento masivo en una fecha determinada. En su defecto, la ausencia de referencias precisas puede traducirse como una invitación al caos, pruebas que no cubren el alcance preciso o un sistema que experimenta fallos de rendimiento, lo cual impacta negativamente su desempeño y estabilidad.

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3. Incluir un margen adicional

Evaluar el comportamiento del sistema con un nivel de carga ligeramente superior al esperado puede aportar información extra sobre su capacidad en condiciones más  exigentes. Este enfoque permite detectar cuellos de botella que no siempre aparecen en escenarios estándar.

Además, actúa como una medida preventiva en caso de que el escenario diseñado resulte menos exigente que la demanda real. Esto ayuda a reducir el riesgo de incidentes inesperados en producción.

De todos modos, es crucial siempre mantener el foco: si proyectamos condiciones demasiado alejadas de la realidad, podríamos terminar invirtiendo tiempo y recursos en pruebas que no reflejan lo que realmente importa.

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4. Decidir con base en evidencia

Contar con datos precisos es lo que transforma una suposición en una estrategia. En Abstracta, confirmamos esto en múltiples proyectos. 

Cuando se parte de información concreta, los resultados en producción suelen ser exitosos: se responde bien a la demanda y se mantiene una experiencia consistente. En cambio, cuando no se cuenta con información suficiente o la proyección de carga no es adecuada, el margen de error se amplía y los riesgos aumentan. En estos casos, muchas veces se opta por sobredimensionar los escenarios como forma de prevención, aunque esto no garantiza un resultado eficiente ni sostenible.

Por ello, recomendamos siempre planificar una estrategia con datos concretos y decidir con base en evidencia en cada etapa de los procesos de pruebas.

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5. No subestimar el impacto del entorno de pruebas

No alcanza con diseñar buenos escenarios si el ambiente donde se ejecutan las pruebas no se parece al entorno de producción. Lo ideal es contar con una réplica lo más fiel posible al de producción para que los resultados obtenidos de las pruebas puedan respaldar de una mejor manera la calidad, confiabilidad y estabilidad del sistema. 

Que las condiciones bajo las que se prueba un sistema en términos de rendimiento sean en gran medida cercanas al entorno donde se estará desplegando no es una simple consigna. Sucede que, en general, los resultados no son extrapolables y, si se utilizan en otros casos podrían llegar incluso a carecer de utilidad.

¿Qué hacer cuando no es posible replicar las condiciones reales?

Por cuestiones de recursos, en muchos casos no es posible contar con una réplica exacta. Cuando eso no es viable, se pueden aplicar diferentes  estrategias para reducir la brecha y maximizar la validez de las pruebas.

• Identificar y emular los componentes más críticos del sistema.
• Ajustar el alcance de las pruebas, con foco en los componentes más críticos y sus integraciones. Virtualizar servicios que pertenezcan a terceras partes o que por alguna razón no estén disponibles durante el proyecto.
• Aplicar las mismas herramientas de monitoreo en ambos entornos, para comparar métricas clave y ajustar la interpretación de los resultados.

De todos modos, es importante recordar que los resultados no son extrapolables. Y si las condiciones difieren demasiado, las conclusiones pierden valor significativo.

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6. Realizar pruebas en  producción

Muchas compañías con infraestructuras complejas, difíciles o costosas de replicar en otros ambientes, optan por realizar pruebas directamente en producción. Esta práctica, popularizada por pioneros como Amazon y Netflix, permite observar el comportamiento del sistema en su contexto real.

Si bien ofrece una visibilidad inigualable sobre la experiencia de los usuarios y el rendimiento real del sistema, también implica riesgos importantes, ya que cualquier falla puede afectar directamente a quienes lo están utilizando.

Riesgos de pruebas en entornos reales en producción:

• Interferencia en los resultados de las pruebas ejecutadas.
• Exposición de datos sensibles.
• Impacto negativo en la disponibilidad del sistema.

Por eso, en caso de que decidas seguir esta estrategia, es esencial coordinar cuidadosamente los horarios (idealmente, de baja demanda), definir límites estrictos, y aplicar medidas de seguridad y monitoreo.

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Cómo lograr pruebas realistas

Si bien las primeras 4 clasifican son buenas prácticas de performance, consideramos apropiado adoptar un enfoque holístico a la hora de abordar cada proyecto. 

A continuación, compartimos algunas sugerencias para que las pruebas de performance reflejen condiciones reales y aporten valor.

• Establecer una línea base, para tener un punto de partida sobre el rendimiento actual.
  
• Ejecutar pruebas incrementales, que aumenten la carga progresivamente.
  
• Implementar pruebas continuas, para detectar problemas temprano en el ciclo de desarrollo del sistema.
  
• Documentar y mantener un registro detallado de configuraciones de pruebas, resultados y decisiones tomadas.
  
• Usar herramientas que automaticen la recopilación de datos sobre patrones de uso, picos de tráfico y comportamientos de usuarios en producción.
  
• Emplear flujos de interacción típicos de usuarios reales.
  
• Facilitar la mejora continua basada en los registros y resultados obtenidos.
  
• Simular la latencia de red para acercarse a las condiciones del mundo real.
  

En pocas palabras

Reducir la brecha entre los entornos de prueba y producción puede ser clave para anticipar escenarios de alta demanda, aumentar la confiabilidad y cuidar la calidad de la experiencia. 

Sin embargo, replicar condiciones reales no siempre implica copiar el entorno productivo: se trata de entender el contexto, usar datos concretos y elegir la estrategia más adecuada para cada caso.

Planificar con datos, probar con propósito y adaptar los entornos de prueba según lo que se busca validar son pasos fundamentales para desarrollar software de calidad. Por eso, en este artículo compartimos una guía práctica basada en nuestra experiencia para lograr pruebas más realistas y efectivas.

En Abstracta, estas prácticas forman parte del camino que recorremos junto a cada cliente, con el objetivo de construir sistemas más robustos, eficientes y confiables.

Cómo podemos ayudarte

Con más de 16 años de experiencia y presencia global, Abstracta es una empresa líder en soluciones tecnológicas, especializada en servicios de pruebas de software y desarrollo de software impulsado por IA.

A lo largo de nuestro trayecto, hemos forjado alianzas estratégicas con líderes de la industria tales como Microsoft, Datadog, Tricentis, Perforce y Saucelabs, e incorporamos tecnologías de vanguardia como parte de nuestros servicios.

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