Curso de Gatling para tu equipo de Testing y rendimiento

Requisitos de instalación de Gatling.

Configuración del entorno en Windows, macOS y Linux.

Instalación del JDK y configuración de variables de entorno.

Configuración inicial del proyecto en Scala.

Estructura de directorios y archivos de Gatling.

Prueba de la instalación con un script de ejemplo.

Resolución de problemas comunes durante la instalación.

Actualización y mantenimiento de Gatling.

Integración con IDEs como IntelliJ y VS Code.

Preparación del entorno para pruebas de carga.

Arquitectura de Gatling y flujo de ejecución.

Simulación de usuarios concurrentes.

Introducción a los escenarios de carga.

Explicación de los scripts de simulación.

Principales API de Gatling para crear escenarios.

Uso de inyectores de carga en simulaciones.

Tipos de estrategias de carga (constant, ramp-up, peak).

Generación y análisis de informes detallados.

Personalización de configuraciones de simulación.

Mejores prácticas en la escritura de scripts.

Definición de usuarios virtuales y sesiones.

Simulación de múltiples rutas de usuarios.

Uso de feeders para datos dinámicos.

Configuración de tiempos de espera y pausas.

Creación de inyectores de carga personalizados.

Simulación de usuarios concurrentes con diferentes perfiles.

Implementación de estrategias de carga progresiva.

Validación de respuestas del servidor.

Práctica con ejemplos de escenarios típicos.

Análisis de logs para depuración de escenarios.

Introducción a los tipos de solicitudes HTTP.

Creación de escenarios GET y POST.

Manipulación de encabezados y cookies.

Manejo de parámetros de URL y cuerpos de solicitud.

Validación de respuestas HTTP.

Uso de check assertions para asegurar la respuesta correcta.

Gestión de redirecciones en simulaciones.

Implementación de pruebas con autenticación.

Análisis de tiempos de respuesta por tipo de solicitud.

Práctica con APIs REST.

Introducción a la inyección de carga.

Definición de perfiles de usuarios virtuales.

Implementación de estrategias de carga ramp-up y peak-load.

Análisis de rendimiento en diferentes escenarios de carga.

Pruebas bajo condiciones extremas.

Definición de métricas clave de éxito.

Configuración de thresholds y breakpoints.

Evaluación del comportamiento del sistema bajo carga sostenida.

Pruebas de carga progresiva y decreciente.

Análisis de métricas post-prueba.

¿Qué son los feeders y cómo se usan?

Tipos de feeders disponibles en Gatling.

Implementación de CSV, JSON y feeders generados.

Carga dinámica de datos en simulaciones.

Administración eficiente de datos de entrada.

Evitación de la repetición de datos en pruebas.

Uso de feeders en múltiples escenarios.

Generación automática de datos de prueba.

Resolución de problemas comunes con feeders.

Práctica: configuración de feeders avanzados.

Introducción a herramientas de monitorización en tiempo real.

Configuración de Gatling para capturar métricas.

Integración con herramientas de terceros como Grafana.

Análisis de logs y métricas clave durante las pruebas.

Detección temprana de anomalías de rendimiento.

Personalización de informes en tiempo real.

Establecimiento de alertas durante la ejecución.

Evaluación del impacto del tráfico en servidores.

Visualización gráfica de resultados en tiempo real.

Mejores prácticas en la monitorización de pruebas.

Interpretación de los informes generados por Gatling.

Identificación de cuellos de botella en el rendimiento.

Análisis de tiempos de respuesta y latencia.

Evaluación de tasas de error y throughput.

Comparación de pruebas entre versiones de la aplicación.

Priorización de mejoras según resultados obtenidos.

Creación de informes personalizados para stakeholders.

Establecimiento de recomendaciones de optimización.

Validación de cambios implementados mediante re-pruebas.

Caso práctico: análisis de un informe completo.

Beneficios de la automatización en pruebas de carga.

Configuración de Gatling en pipelines de CI/CD.

Integración con Jenkins, GitLab CI/CD y Azure DevOps.

Creación de pruebas automatizadas recurrentes.

Validación de rendimiento antes de despliegues.

Generación de reportes automáticos tras cada ejecución.

Análisis de resultados a lo largo del tiempo.

Alertas automáticas ante degradaciones de rendimiento.

Mejores prácticas de automatización en DevOps.

Caso práctico: implementación de pruebas en CI/CD.

Definición de escalabilidad y su importancia en pruebas de carga.

Identificación de límites de capacidad de la infraestructura.

Pruebas para determinar la capacidad máxima del sistema.

Simulación de carga con diferentes volúmenes de tráfico.

Evaluación del impacto de la escalabilidad en el rendimiento.

Estrategias para optimizar la escalabilidad del sistema.

Uso de Gatling para evaluar la eficiencia del escalado horizontal.

Consideraciones para la escalabilidad en la nube.

Configuración de pruebas escalables en entornos distribuidos.

Análisis de resultados para mejoras en capacidad.

Introducción a la resiliencia en sistemas distribuidos.

Simulación de fallos y errores en aplicaciones.

Pruebas de degradación de rendimiento bajo carga extrema.

Identificación de cuellos de botella críticos.

Evaluación de la recuperación automática del sistema.

Configuración de escenarios de recuperación de fallos.

Medición del tiempo de respuesta durante fallos del sistema.

Validación de estrategias de tolerancia a fallos.

Análisis de impacto de fallos en la experiencia del usuario.

Pruebas de resiliencia en entornos de producción.

Principales factores que afectan el rendimiento de las aplicaciones.

Estrategias de optimización para reducir la latencia.

Análisis de patrones de uso y su impacto en el rendimiento.

Configuración de caché y su impacto en la carga.

Evaluación del rendimiento de bases de datos en pruebas de carga.

Optimización de código para mejorar el rendimiento.

Uso de perfiles de rendimiento para optimización continua.

Evaluación de los resultados después de optimizaciones.

Automatización de pruebas para detectar regresiones.

Mejores prácticas para optimización continua.

Introducción a la monitorización con Grafana y Prometheus.

Instalación y configuración de Prometheus para métricas de Gatling.

Creación de paneles de control en Grafana para seguimiento de pruebas.

Visualización de métricas en tiempo real.

Configuración de alertas para degradaciones de rendimiento.

Integración de datos de rendimiento con herramientas de monitoreo.

Análisis histórico de datos de carga.

Comparación de métricas antes y después de optimización.

Reportes automatizados para stakeholders.

Casos prácticos de integración en entornos DevOps.

Introducción a los reportes generados por Gatling.

Configuración avanzada de reportes personalizados.

Exportación de datos en formatos CSV y JSON.

Integración de informes con herramientas externas.

Interpretación de métricas clave para la toma de decisiones.

Generación de reportes periódicos automatizados.

Visualización de tendencias a lo largo del tiempo.

Comparación de resultados entre diferentes versiones.

Presentación de reportes a la alta dirección.

Mejores prácticas para informes efectivos.

Pruebas de carga para aplicaciones web tradicionales.

Simulación de usuarios concurrentes en diferentes navegadores.

Pruebas de carga en servicios API RESTful.

Configuración de encabezados y parámetros en solicitudes API.

Validación de respuestas y tiempos de procesamiento.

Pruebas de carga en microservicios escalables.

Implementación de estrategias de carga en aplicaciones híbridas.

Consideraciones de seguridad en pruebas de APIs.

Análisis de logs para pruebas de carga efectivas.

Prácticas recomendadas para aplicaciones web y API REST.

Introducción a la nube y sus características en pruebas de carga.

Configuración de pruebas en entornos de AWS, Azure y GCP.

Pruebas de carga en arquitecturas sin servidor (serverless).

Simulación de usuarios a escala global.

Evaluación de costos de pruebas de carga en la nube.

Pruebas de resiliencia en entornos distribuidos.

Optimización de despliegues basados en pruebas de carga.

Escalado automático de aplicaciones en la nube.

Integración de Gatling con servicios en la nube.

Consideraciones de seguridad en pruebas en la nube.

Definición de objetivos claros para pruebas de carga automatizadas.

Selección de escenarios relevantes para ejecución automatizada.

Estrategias de programación de pruebas recurrentes.

Configuración de pipelines CI/CD para automatización.

Optimización de scripts para ejecuciones rápidas y efectivas.

Monitoreo continuo de pruebas de carga automatizadas.

Reportes periódicos y alertas en automatización.

Evaluación de impacto de cambios en rendimiento.

Gestión de configuraciones de pruebas automatizadas.

Lecciones aprendidas de implementaciones exitosas.

Consideraciones de seguridad al realizar pruebas de carga.

Protección de datos sensibles en entornos de prueba.

Prevención de ataques DDoS durante pruebas de carga.

Políticas de seguridad en pruebas de carga externas.

Evaluación de riesgos y cumplimiento de normativas.

Implementación de pruebas seguras en entornos de producción.

Gestión de accesos y permisos en entornos de prueba.

Análisis de vulnerabilidades identificadas en pruebas.

Establecimiento de estándares de seguridad en pruebas de carga.

Estrategias para pruebas de carga en entornos críticos.

Definición de objetivos del proyecto.

Planificación de escenarios de prueba adecuados.

Implementación de estrategias de inyección de carga.

Integración con herramientas de monitoreo.

Análisis de resultados y generación de informes.

Identificación de áreas de mejora.

Presentación de hallazgos y recomendaciones.

Evaluación del impacto de optimizaciones implementadas.

Lecciones aprendidas y planes de mejora continua.

Cierre del proyecto y documentación final.