REL12-BP03 Requisitos de escalado y rendimiento de las pruebas
Utilice técnicas, como las pruebas de carga, para validar que la carga de trabajo satisface los requisitos de escalado y rendimiento.
En la nube, puede crear un entorno de pruebas a escala de producción bajo demanda para la carga de trabajo. En lugar de confiar en un entorno de pruebas reducido, lo que podría provocar predicciones inexactas de los comportamientos de producción, puede utilizar la nube para proporcionar un entorno de pruebas que refleje fielmente el entorno de producción esperado. Este entorno lo ayuda a realizar pruebas en una simulación más precisa de las condiciones reales a las que se enfrenta su aplicación.
Además de las pruebas de rendimiento que intente llevar a cabo, asegúrese de validar que los recursos básicos, la configuración de escalado, las cuotas de servicio y el diseño de resiliencia funcionen según lo esperado bajo carga. Este enfoque holístico verifica que su aplicación pueda escalarse y funcionar de manera confiable según sea necesario, incluso en las condiciones más exigentes.
Resultado deseado: su carga de trabajo mantiene el comportamiento esperado incluso cuando está sujeta a picos de carga. Aborda de forma proactiva cualquier problema relacionado con el rendimiento que pueda surgir a medida que la aplicación crece y evoluciona.
Patrones comunes de uso no recomendados:
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Utiliza entornos de prueba que no coinciden estrechamente con el entorno de producción.
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Considera las pruebas de carga como una actividad independiente y única, y no como una parte integrada del proceso de integración continua (CI) de la implementación.
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No se definen requisitos de rendimiento claros y mensurables, como el tiempo de respuesta, el rendimiento y los objetivos de escalabilidad.
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Realiza pruebas con escenarios de carga poco realistas o insuficientes, y no realiza pruebas para detectar picos de carga, picos repentinos y cargas elevadas sostenidas.
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No se pone a prueba la carga de trabajo usando límites de carga esperados excesivos.
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Utilizas herramientas de pruebas de carga y elaboración de perfiles de rendimiento inadecuadas.
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Carece de sistemas integrales de supervisión y alerta para realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento y detectar anomalías.
Beneficios de establecer esta práctica recomendada:
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Las pruebas de carga lo ayudan a identificar posibles obstáculos en el rendimiento de su sistema antes de que entre en producción. Al simular el tráfico y las cargas de trabajo en la producción, puede identificar las áreas en las que el sistema puede tener dificultades para gestionar la carga, como los tiempos de respuesta lentos, la escasez de recursos o los fallos del sistema.
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Probar el sistema en distintas condiciones de carga lo ayudará a comprender mejor los requisitos de recursos necesarios para respaldar su carga de trabajo. Esta información puede ayudarlo a tomar decisiones fundamentadas sobre la asignación de recursos y a evitar el aprovisionamiento excesivo o insuficiente de los recursos.
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Para identificar los posibles puntos de fallo, puede observar el rendimiento de su carga de trabajo en condiciones de carga elevada. Esta información lo ayuda a mejorar la fiabilidad y la resiliencia de su carga de trabajo mediante la implementación de mecanismos de tolerancia a fallos, estrategias de conmutación por error y medidas de redundancia, según corresponda.
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Puede identificar y abordar los problemas de rendimiento anticipadamente y evitar así el elevado coste de las interrupciones del sistema, la lentitud de los tiempos de respuesta y la insatisfacción de los usuarios.
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Los datos de rendimiento detallados y la información de creación de perfiles recopilados durante las pruebas pueden ayudarlo a solucionar los problemas relacionados con el rendimiento que puedan surgir en la producción. Esto puede acelerar la respuesta y la resolución de los incidentes, lo que reduce el impacto en los usuarios y en las operaciones de la organización.
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En algunos sectores, las pruebas de rendimiento proactivas pueden ayudar a que su carga de trabajo cumpla con los estándares de conformidad, lo que reduce el riesgo de sanciones o problemas legales.
Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada: alto
Guía para la implementación
El primer paso es definir una estrategia de pruebas integral que abarque todos los aspectos de los requisitos de escalado y rendimiento. Para empezar, defina claramente los objetivos de nivel de servicio (SLO) de su carga de trabajo en función de las necesidades de su empresa, como el rendimiento, el histograma de latencia y la tasa de errores. A continuación, diseñe un conjunto de pruebas que puedan simular varios escenarios de carga, desde un uso medio hasta picos repentinos y picos de carga sostenidos, y compruebe que el comportamiento de la carga de trabajo cumpla con sus SLO. Estas pruebas deben automatizarse e integrarse en la canalización de integración e implementación continuas para detectar las regresiones de rendimiento al principio del proceso de desarrollo.
Para probar de forma eficaz el escalado y el rendimiento, invierta en las herramientas y la infraestructura adecuadas. Esto incluye herramientas de pruebas de carga que pueden generar un tráfico de usuarios realista, herramientas de creación de perfiles de rendimiento para identificar los cuellos de botella y soluciones de supervisión para realizar un seguimiento de las métricas clave. Por otro lado, es muy importante comprobar que sus entornos de prueba se ajusten perfectamente al entorno de producción en términos de infraestructura y condiciones ambientales para que los resultados de las pruebas sean lo más precisos posible. Para facilitar la replicación y el escalado fiables de configuraciones similares a las de producción, utilice la infraestructura como código y aplicaciones basadas en contenedores.
Las pruebas de escalado y rendimiento son un proceso continuo, no una actividad que se realiza una sola vez. Implemente la supervisión y las alertas de manera exhaustiva para realizar un seguimiento del rendimiento de la aplicación en producción y utilice estos datos para perfeccionar continuamente sus estrategias de prueba y sus esfuerzos de optimización. Analice periódicamente los datos de rendimiento para identificar los problemas que surjan, pruebe nuevas estrategias de escalado e implemente optimizaciones para mejorar la eficiencia y la fiabilidad de la aplicación. Si adopta un enfoque iterativo y aprende constantemente de los datos de producción, puede comprobar que su aplicación puede adaptarse a las demandas variables de los usuarios y mantener la resiliencia y un rendimiento óptimo a lo largo del tiempo.
Pasos para la implementación
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Establezca requisitos de rendimiento claros y mensurables, como el tiempo de respuesta, el rendimiento y los objetivos de escalabilidad. Estos requisitos deben basarse en los patrones de uso de la carga de trabajo, las expectativas de los usuarios y las necesidades empresariales.
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Seleccione y configure una herramienta de pruebas de carga que pueda imitar con precisión los patrones de carga y el comportamiento de los usuarios en su entorno de producción.
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Configure un entorno de pruebas que se ajuste perfectamente al entorno de producción, incluidas las condiciones de la infraestructura y el entorno, para mejorar la precisión de los resultados de las pruebas.
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Cree un conjunto de pruebas que abarque una amplia gama de escenarios, desde patrones de uso promedio hasta picos de carga, picos rápidos y cargas elevadas sostenidas. Integre las pruebas en la canalización de integración e implementación continuas para detectar las regresiones de rendimiento al principio del proceso de desarrollo.
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Realice pruebas de carga para simular el tráfico de usuarios del mundo real y comprender cómo se comporta su aplicación en diferentes condiciones de carga. Para someter la aplicación a una prueba de estrés, supere la carga esperada y observe su comportamiento, como la degradación del tiempo de respuesta, el agotamiento de los recursos o los fallos del sistema. Esto ayuda a identificar el punto de ruptura de su aplicación y a determinar las estrategias de escalado. Evalúe la escalabilidad de su carga de trabajo aumentando gradualmente la carga y mida el impacto en el rendimiento para identificar los límites de escalado y planificar las necesidades de capacidad futuras.
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Implemente la supervisión y las alertas de manera exhaustiva para realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento, detectar anomalías e iniciar acciones de escalado o notificaciones cuando se superen los umbrales.
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Supervise y analice continuamente los datos de rendimiento para identificar las áreas de mejora. Repita sus estrategias de prueba y sus esfuerzos de optimización.
Recursos
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