Pruebas de carga y rendimiento para aplicaciones de alta demanda: caso de éxito UANL
Cómo Avattar ayudó a la Universidad Autónoma de Nuevo León a validar el rendimiento de sus plataformas digitales, simular escenarios de hasta 20,000 clics por segundo y alcanzar más del 97.81% de accesos exitosos durante periodos de alta demanda.
El contexto: una plataforma digital preparada para crecer
La Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL) es una de las principales instituciones de educación superior de México y la tercera universidad pública más grande del país.
Con más de 214,000 estudiantes y una creciente demanda de servicios digitales, la universidad necesita que sus plataformas tecnológicas puedan responder de manera estable durante los periodos de mayor actividad académica.
Aplicaciones como Nexus, Códice, SIASE, Portal UANL y Correo son fundamentales para la operación diaria de estudiantes, docentes y personal administrativo.
Ante este nivel de demanda, el rendimiento de las aplicaciones dejó de ser solamente una cuestión técnica: se convirtió en un factor crítico para la continuidad de los servicios digitales de la universidad.
El desafío: garantizar el rendimiento ante alta demanda
El principal reto de la UANL era determinar si su infraestructura tecnológica podía soportar el volumen de usuarios esperado durante los periodos de mayor demanda.
La universidad necesitaba validar escenarios capaces de alcanzar hasta 20,000 clics por segundo, identificar posibles cuellos de botella y garantizar que sus aplicaciones críticas mantuvieran un desempeño adecuado.
Entre los principales desafíos estaban:
- Validar la capacidad de la infraestructura existente.
- Simular escenarios de alta concurrencia.
- Detectar posibles problemas de rendimiento antes de los periodos críticos.
- Evaluar nuevas versiones de las aplicaciones.
- Monitorear el comportamiento de los servidores durante las pruebas.
- Obtener información para optimizar código y consultas.
- Determinar necesidades de infraestructura y asignación de recursos.
- Mantener altos niveles de disponibilidad en aplicaciones críticas.
El reto no era únicamente saber cuánto tráfico podía soportar la plataforma, sino entender qué ocurría cuando alcanzaba sus límites.
La solución de Avattar: Load Testing, Stress Testing y monitoreo de rendimiento
Avattar implementó una estrategia de pruebas de carga y rendimiento utilizando Micro Focus LoadRunner y Micro Focus Diagnostics.
La solución permitió combinar simulación de usuarios, pruebas de estrés y monitoreo de infraestructura para obtener una visión integral del comportamiento de las aplicaciones bajo diferentes condiciones de demanda.
1. Simulación de escenarios de alta demanda
Con Micro Focus LoadRunner, Avattar simuló diferentes escenarios de carga para evaluar cómo respondían las aplicaciones ante incrementos importantes en el número de usuarios y solicitudes.
Las pruebas permitieron llevar la plataforma hasta escenarios de aproximadamente 20,000 clics por segundo, proporcionando información sobre su capacidad de respuesta y estabilidad.
Esto ayudó a la universidad a anticipar el comportamiento de sus sistemas durante los periodos de mayor demanda.
2. Pruebas de rendimiento para nuevas versiones
LoadRunner se incorporó como una herramienta dentro del proceso de pruebas de la UANL.
Esto permitió utilizar las pruebas de rendimiento para:
- Validar nuevas versiones de aplicaciones.
- Evaluar requerimientos de software.
- Comparar el comportamiento de diferentes escenarios.
- Detectar oportunidades de optimización.
- Anticipar problemas antes de la liberación.
De esta manera, el performance testing dejó de ser una actividad aislada y pasó a formar parte del proceso de liberación de aplicaciones.
3. Monitoreo del comportamiento de los servidores
Avattar incorporó Micro Focus Diagnostics para complementar las pruebas de carga con monitoreo en tiempo real.
Esta combinación permitió analizar el comportamiento de los servidores y obtener información detallada sobre posibles problemas de rendimiento.
Los datos obtenidos ayudaron a:
- Identificar cuellos de botella.
- Optimizar código.
- Ajustar consultas.
- Evaluar la asignación de recursos.
- Determinar necesidades de software y hardware.
Esto permitió pasar de simplemente detectar que existía un problema a entender por qué ocurría y qué recursos podían utilizarse para resolverlo.
4. Acompañamiento especializado
Además de implementar las herramientas, Avattar proporcionó acompañamiento continuo al equipo de la universidad.
Esto incluyó soporte técnico, resolución de dudas y coordinación con el fabricante cuando fue necesario.
El objetivo fue que la UANL no solamente contara con las herramientas, sino también con el conocimiento y acompañamiento necesarios para incorporarlas de manera sostenible a su operación.
Impacto en el negocio
La implementación de una estrategia continua de load testing y performance testing permitió a la UANL fortalecer la estabilidad y disponibilidad de sus plataformas digitales.
+97.81% de accesos
Las plataformas alcanzaron más del 97.81% de accesos exitosos, superando el indicador aceptable del 95%.
Hasta 20,000 clics por segundo
La universidad pudo evaluar la capacidad de sus aplicaciones ante escenarios de alta demanda mediante pruebas de carga y estrés.
Performance testing como parte del proceso de liberación
LoadRunner se incorporó al repositorio de herramientas base utilizado para evaluar nuevas versiones de aplicaciones.
Mejor toma de decisiones
La información obtenida durante las pruebas permitió tomar decisiones relacionadas con:
- Infraestructura
- Recursos
- Software
- Hardware
- Optimización de aplicaciones.
Mayor capacidad de anticipación
Las pruebas periódicas permiten identificar escenarios críticos antes de que impacten a los usuarios finales.
De probar el rendimiento a anticipar problemas
El caso de la UANL demuestra que las pruebas de carga y rendimiento pueden convertirse en una herramienta estratégica para organizaciones que dependen de aplicaciones digitales de alta disponibilidad.
Cuando una plataforma debe atender miles de usuarios simultáneamente, esperar a que aparezca un problema en producción no es una estrategia.
Las pruebas de rendimiento permiten simular escenarios críticos, identificar límites de capacidad y tomar decisiones antes de que el incremento de demanda afecte la experiencia del usuario.
Con LoadRunner, monitoreo de infraestructura y acompañamiento especializado, Avattar ayudó a la UANL a incorporar el rendimiento como parte de su proceso de calidad y liberación de aplicaciones.
¿Tu aplicación está preparada para el próximo pico de demanda?
En Avattar ayudamos a las organizaciones a evaluar la capacidad, estabilidad y rendimiento de sus aplicaciones mediante Load Testing, Stress Testing y Performance Testing.
Identificamos cuellos de botella, simulamos escenarios de alta demanda y generamos información para optimizar aplicaciones e infraestructura antes de que los problemas lleguen a producción.
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