Características - Pruebas de carga distribuidas en AWS

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Características

La solución ofrece las siguientes características:

Soporte para múltiples marcos de pruebas

Admite JMeter scripts de prueba K6 y Locust, así como pruebas sencillas de puntos finales HTTP sin necesidad de scripts personalizados. Para obtener más información, consulte los tipos de pruebas en la sección de detalles de la arquitectura.

Simulación de alta carga de usuarios

Simula decenas de miles de usuarios virtuales simultáneos para poner a prueba su aplicación en condiciones de carga realistas.

Distribución de carga multirregional

Distribuye las pruebas de carga en varias regiones de AWS para simular el tráfico de usuarios distribuido geográficamente y evaluar el rendimiento global.

Programación de pruebas flexible

Programa las pruebas para que se ejecuten inmediatamente, en una fecha y hora futuras específicas, o en un horario recurrente mediante expresiones cron para las pruebas de regresión automatizadas.

Supervisión en tiempo real

Proporciona una transmisión de datos en vivo opcional para monitorear el progreso de las pruebas con métricas en tiempo real que incluyen los tiempos de respuesta, el recuento de usuarios virtuales y las tasas de éxito de las solicitudes.

Resultados completos de las pruebas

Muestra los resultados detallados de las pruebas con métricas de rendimiento, percentiles (p50, p90, p95, p99), análisis de errores y artefactos descargables para su análisis sin conexión a Internet.

Comparación de puntos de referencia

Designa las pruebas de referencia para comparar el rendimiento a fin de realizar un seguimiento de las mejoras o regresiones a lo largo del tiempo.

Flexibilidad de terminales

Prueba cualquier punto de conexión HTTP o HTTPS en regiones de AWS, entornos locales u otros proveedores de nube.

Consola web intuitiva

Proporciona una consola basada en la web para crear, gestionar y supervisar las pruebas sin necesidad de interactuar con la línea de comandos.

Análisis asistido por IA (opcional)

Se integra con las herramientas de desarrollo de IA a través del servidor Model Context Protocol (MCP) para un análisis inteligente de los datos de las pruebas de carga.

Multiple Protocol Support

Admite varios protocolos, incluidos HTTP, HTTPS, JDBC WebSocket, JMS, FTP y gRPC a través de scripts de prueba personalizados.