Locust con Docker: Pruebas de Carga Básico-Intermedio

1. Introducción a Locust y el rendimiento web

• Explicación de qué es Locust y por qué es una herramienta fundamental para realizar pruebas de carga.

• Comprender cómo afectan las pruebas de carga al rendimiento de una aplicación web.

• Primeros pasos para instalar y configurar Locust en diferentes entornos.

2. Creación de un primer script de prueba

• Configuración básica de un script de prueba con Python y Locust.

• Ejecución de una prueba de carga simple para simular un número de usuarios concurrentes.

• Análisis inicial de los resultados y métricas básicas.

3. Simulación de usuarios y comportamientos

• Crear diferentes escenarios para simular el comportamiento de varios tipos de usuarios en una aplicación.

• Personalización de scripts para modelar diferentes flujos de trabajo (login, navegación, compra, etc.).

• Utilización de @task y clases de usuarios en Locust para simular comportamientos específicos.

4. Configuración avanzada de tasas de usuarios (Ramping)

• Definir diferentes tasas de usuarios concurrentes para escalar las pruebas progresivamente.

• Configuración de tiempos de espera (wait times) entre las acciones de los usuarios.

• Creación de escenarios complejos con múltiples tasas de crecimiento de usuarios.

5. Monitorización y análisis de métricas

• Explicación de las métricas clave en Locust: tiempo de respuesta, tasa de éxito, tiempo de espera y número de fallos.

• Cómo interpretar los resultados para detectar cuellos de botella y problemas de rendimiento.

• Uso de gráficos y estadísticas para visualizar el rendimiento de la aplicación.

6. Establecimiento de umbrales y alertas

• Implementación de thresholds para alertar cuando las métricas excedan los límites aceptables.

• Configuración de pruebas con resultados condicionados a las expectativas de rendimiento.

• Generación de reportes automáticos para el equipo de desarrollo.

7. Integración de pruebas de carga en flujos de CI/CD

• Uso de Locust en pipelines de integración continua (CI/CD) para pruebas automáticas.

• Configuración de tests automáticos en cada despliegue para asegurar la estabilidad del sistema bajo carga.

• Ejemplos prácticos de cómo ejecutar Locust en plataformas como Jenkins o GitLab.

8. Simulación de usuarios distribuidos

• Configurar Locust en modo distribuido para realizar pruebas de carga a gran escala.

• Explicación del balanceo de carga entre múltiples instancias de Locust.

• Ejecución de pruebas en grandes volúmenes de tráfico y análisis de los resultados.

9. Pruebas de carga de APIs

• Simulación de múltiples peticiones concurrentes a una API utilizando Locust.

• Creación de scripts para probar la escalabilidad y rendimiento de endpoints específicos.

• Integración con servicios externos para realizar pruebas de carga sobre APIs REST.

10. Mejora continua en pruebas de rendimiento

• Ajustes y optimizaciones en los scripts de prueba para obtener resultados más precisos.

• Cómo identificar y corregir errores comunes durante las pruebas de carga.

• Mejores prácticas para mantener el rendimiento óptimo de las aplicaciones a medida que escalan.