Construyendo Frameworks de Pruebas de Carga con Locust y Python

Las aplicaciones modernas deben manejar miles de usuarios simultáneos sin romperse, lo que hace que la ingeniería de rendimiento sea una habilidad crítica para desarrolladores y profesionales de QA.Este curso basado en texto lo guía a través del diseño, la ejecución y el análisis de pruebas de carga para garantizar que sus sistemas sigan siendo rápidos y confiables bajo presión. Transformará su conocimiento de probador manual o desarrollador en un ingeniero de rendimiento capaz de crear marcos de pruebas de carga automatizadas, escribir scripts de test escalables en Python, simular el comportamiento realista de los usuarios e identificar cuellos de botella del sistema antes de que afecten a sus usuarios. Lo que aprenderás: - Comprenda los conceptos básicos de la ingeniería de rendimiento, incluida la latencia, el rendimiento y la simulación de usuarios concurrentes. - Cree un marco de pruebas de carga personalizado usando Locust, HTTPX y Python. - Simule diversos tipos de tráfico a través de HTTP, gRPC y agentes de mensajes como Kafka. - Valide dinámicamente los datos de prueba y las cargas útiles de API utilizando Pydantic y FastAPI. - Analice las métricas de rendimiento y los cuellos de botella del sistema utilizando los paneles de Grafana y las consultas de base de datos. - Integre pruebas de carga automatizadas en tuberías CI / CD utilizando GitLab CI y entornos en contenedores con Docker. El curso comienza con definiciones fundamentales de métricas de rendimiento y terminología de pruebas de carga, y luego avanzará a través de guías escritas paso a paso para configurar entornos de prueba, simular servicios externos, bases de datos de prueba de semilla y ejecutar pruebas distribuidas de carga. Este curso está diseñado para principiantes en ingeniería de rendimiento, desarrolladores de software e ingenieros de control de calidad que buscan expandir sus habilidades de automatización.No se requiere experiencia previa en pruebas de carga, aunque es útil una comprensión básica de Python y API web. Comience a leer hoy para dominar el arte de la ingeniería de rendimiento y crear sistemas de software resilientes.