En 2020 el número de usuarios de aplicaciones subió a 298 millones de personas (+7%) (Google)
Debido a la contingencia actual a nivel mundial; en los últimos meses el uso y demanda de aplicaciones software ha crecido de forma exponencial.
La necesidad de conectarnos remotamente con nuestros trabajos, nuestros amigos, familiares o conocidos, ha generado una demanda inesperada en las aplicaciones expuestas, convirtiéndose esto en un reto para aquellas empresas proveedoras de soluciones. Mantener la disponibilidad de las aplicaciones a sus usuarios con el rendimiento esperado ha requerido de adecuaciones tanto en la arquitectura de las aplicaciones como en la infraestructura que las soporta.
Debido a esto, es normal que surjan problemas de rendimiento en el software y que deban analizarse las causas de estos problemas para subsanarlos en la mayor brevedad posible y así poder satisfacer una demanda exponencial con un cliente cada vez más exigente y una competencia cada vez mas agresiva. Por esto es necesario cuidar aquellos atributos de calidad en las aplicaciones, especialmente los que tienen que ver con el rendimiento y la experiencia de usuario.
Para prevenir estas dificultades y contrarrestar sus efectos, existen las Pruebas de Performance, que buscan cubrir elementos no funcionales en las aplicaciones tales como: cuellos de botella en momentos de uso habitual, velocidad de respuesta a las peticiones de los usuarios, consumo de los recursos y cantidad de usuarios concurrentes que está en capacidad de soportar.
Las pruebas de Performance buscan identificar los elementos que afectan el rendimiento de las aplicaciones y así corregirlos, para que la experiencia de usuario sea óptima.
Existen diferentes pruebas de rendimiento que ayudarán a potenciar el éxito, escalabilidad y la competitividad de las aplicaciones de software. A continuación, explicaremos las principales pruebas que no pueden faltar a la hora de pensar en el rendimiento de un producto software.
Prueba de Carga:
Busca simular un escenario que se asemeje a la cantidad de transacciones, usuarios, esperados en producción, evaluando la respuesta del aplicativo a un escenario real de carga. Con estas pruebas se monitorizan aspectos como los tiempos de respuesta de las transacciones importantes, base de datos, servidor de aplicaciones para detectar los cuellos de botella.
Prueba de capacidad o escalabilidad:
Partiendo de la población esperada de usuarios, éstos se incrementan hasta alcanzar la proyección de usuarios esperada, para determinar si el aplicativo está en capacidad de soportar ese crecimiento futuro. Se utilizan para definir el número máximo de usuarios o transacciones que puede manejar la aplicación mientras se cumplen los objetivos de rendimiento deseados. Las pruebas de capacidad o escalabilidad son muy útiles para definir la estrategia de escalado. Los resultados de las pruebas de capacidad ayudan a los planificadores de capacidad a validar y mejorar sus modelos.
Prueba de estrés:
Permiten determinar la carga bajo la cual el sistema fallará y cómo fallará, evaluando el comportamiento del aplicativo bajo condiciones extremas de uso. El objetivo de esta prueba es identificar los errores como fugas de memoria o problemas de sincronización, que aparecen sólo en condiciones de carga máxima. Las pruebas de esfuerzo ayudan a encontrar y resolver los cuellos de botella, así como determinar la solidez de la aplicación en los momentos de carga extrema.
En términos generales, las Pruebas de Performance, buscan optimizar el consumo de recursos como la batería, el consumo de datos, la memoria, la unidad de procesamiento gráfico o el rendimiento de la aplicación en distintas redes de conexión, entre muchos otros aspectos. Todos estos aspectos, son factores clave para el éxito del software.
En Q-Vision Tecnhologies contamos con la experiencia, el conocimiento y los especialistas para que este tipo de pruebas generen tranquilidad y valor a nuestros clientes. Si deseas ampliar información de este servicio, contáctanos en el siguiente correo electrónico: [email protected]
