En determinar el comportamiento de una aplicación web al someterla a un alto nivel de concurrencia de usuarios simultaneos, con el objetivo de encontrar su punto de inflexión, ya sea a nivel de aplicación como de su infraestructura.
La metodología de Atentus consiste en medir el desempeño de una aplicación web, ante diferentes niveles de concurrencia de usuarios durante un período de tiempo determinado, obteniendo así métricas de disponibilidad y tiempos de respuesta de cada transacción realizada.
Desarrollamos nuestro propio navegador web, el cual nos permite automatizar la navegación sobre una página web e interactuar con ella de la misma manera en que lo realizaría un usuario real.
Serie de acciones ejecutadas de manera secuencial sobre los elementos de una aplicación web.
Cada instancia de nuestro navegador se inicia sin caché, por lo cual siempre descargamos todo el contenido estático de cada web que estresamos.
Cantidad de usuarios que ingresan a una web al mismo instante Ejemplo: 500 usuarios concurrentes ingresando a las 23:59
Interrogante | Buscamos Saber |
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¿Los usuarios pueden acceder? | Disponibilidad |
¿La aplicación responde en tiempos aceptables? | Rendimiento |
¿Hay que crecer en servidores? | Capacidad |
De acuerdo a los resultados de las diferentes cargas realizadas, se determina el punto de quiebre de la plataforma, analizando los flujos exitosos vs los fallidos.
Con la instalación de agentes APM, se analiza el desempeño de los servicios para detectar la capa de aplicación donde podrían estar los cuellos de botella.
Según los tiempos promedios, se puede detectar que capa en la aplicación tiene tiempos más altos. Por ejemplo: Código PHP, MySQL o Web Services.
Durante las cargas ejecutadas se evalúan el desempeño de los servidores, identificando el punto de inflexión de los mismos.
Transacciones de la aplicación con tiempos de respuesta más altos, tiempos mínimos, tiempo promedio, percentil 95 y tiempo máximo.
Se detallan las queries con tiempos de respuesta más lentos y volumen de llamadas por minuto.
Se analiza el volumen de requests por minuto que están siendo recibidos por los servidores, esto para identificar en las diferentes cargas si existe un límite.
Se observa el balanceo de la carga en los servidores, identificando así que su funcionamiento sea el correcto.
Transacciones con error, clase de errores, códigos de respuesta HTTP y mensaje de error hacia el usuario.
Se tiene visibilidad del porcentaje de uso de CPU, Memoria RAM, utilización de disco, tráfico de red y carga.
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