Análisis de prueba de carga con IA

Pruebas de carga con IA: genere el test y entienda los resultados

Información de rendimiento instantánea y útil adaptada a su stack tecnológico. Lance el análisis sobre cualquier prueba terminada, cloud, JMeter o k6, para ver los cuellos de botella, las causas probables y qué cambiar.


LoadFocus. AI Incluido

Describe tu prueba y obtén un script real

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Describe tu prueba y obtén un script real

Escribe en lenguaje sencillo lo que quieres probar y LoadFocus crea el script por ti, en k6 o JMeter.
Obtienes el script real, no una caja negra. Léelo en el editor de código integrado, revísalo en busca de problemas, ejecuta una prueba de humo con un solo usuario y deja que la IA corrija lo que encuentre antes de lanzar la carga completa.
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Análisis de rendimiento con IA para sus pruebas de carga

Información de rendimiento instantánea con IA

Ejecute una prueba de carga y obtenga un resumen generado por IA de los cuellos de botella y problemas de rendimiento en segundos.
Nuestro motor de IA procesa las métricas de sus pruebas, tiempos de respuesta, tasas de error, rendimiento, percentiles, y produce un resumen de rendimiento estructurado que destaca los problemas más críticos.
No se requiere análisis manual. Obtenga de inmediato una imagen clara del comportamiento de rendimiento de su aplicación.

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Información de rendimiento instantánea con IA

Información instantánea con IA

Obtenga análisis con IA de los resultados de sus pruebas de carga con información de rendimiento útil, detección de cuellos de botella.

Nuestro motor de IA analiza las métricas de sus pruebas de carga y ofrece recomendaciones de optimización específicas adaptadas a su stack tecnológico, no consejos genéricos, sino comandos exactos y fragmentos de configuración que puede aplicar de inmediato.

Recomendaciones adaptadas al stack tecnológico

Especifique su stack tecnológico y reciba recomendaciones de optimización específicamente adaptadas a su infraestructura.
Ya sea que use Java con Spring Boot, Node.js con Express, Python con Django, o cualquier otra combinación, la IA ofrece comandos de ajuste y fragmentos de configuración específicos para sus tecnologías.

No son consejos genéricos. Flags JVM exactos, configuraciones de Nginx, sugerencias de consultas de base de datos y configuraciones específicas del framework.
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Detección inteligente de cuellos de botella

La IA identifica cuellos de botella de CPU, memoria, base de datos y red a partir de los patrones de métricas de sus pruebas de carga.
El análisis correlaciona la degradación del tiempo de respuesta con el aumento de usuarios concurrentes para identificar exactamente cuándo y dónde su aplicación comienza a tener dificultades bajo carga.

Obtenga análisis de causa raíz que conecta los síntomas con problemas específicos de infraestructura o de nivel de código.
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De la información a la acción

Pasos de optimización útiles

Cada recomendación incluye comandos específicos, fragmentos de configuración y optimizaciones de consultas que puede aplicar de inmediato.
No más traducir sugerencias vagas en cambios reales. Copie y pegue configuraciones de pool de conexiones, directivas de caché, instrucciones de creación de índices y parámetros de ajuste del servidor directamente desde el análisis.
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Arquitectura y orientación de escalado

Reciba recomendaciones para el escalado horizontal, estrategias de caché, descomposición en microservicios y patrones basados en eventos.
La IA evalúa los resultados de sus pruebas de carga en el contexto de los patrones modernos de arquitectura en la nube y sugiere mejoras estructurales.

Desde la configuración del balanceador de carga hasta las estrategias de sharding de bases de datos, obtenga consejos de escalado basados en sus datos de rendimiento reales.
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Análisis de eficiencia de costos

Optimice el gasto en su infraestructura con recomendaciones de dimensionamiento adecuado impulsadas por IA y sugerencias de asignación de recursos.
Obtenga sugerencias para instancias reservadas, optimización de CDN, agrupación de conexiones y otras medidas de ahorro de costos basadas en sus patrones de uso reales revelados por las pruebas de carga.
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Funciona con pruebas cloud, JMeter y k6

Analice los resultados de las pruebas de carga de LoadFocus y las ejecuciones de pruebas de JMeter con el mismo potente motor de IA.
Tanto si ejecuta una prueba de carga cloud como un script de JMeter o de k6, el análisis IA se adapta a su tipo de prueba y ofrece información relevante y contextualizada.
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Análisis IA en todos los planes, también en el gratuito

Todos los planes de LoadFocus incluyen análisis IA: 3 cada 30 días en Free, 5 en Starter y Basic, 10 en Essential, 50 en Pro y 100 en Enterprise.
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Preguntas frecuentes

¿Qué produce el análisis?

Un relato escrito de lo que ocurrió en la ejecución, los cuellos de botella que se deducen de las métricas y cambios concretos que probar. Se basa en tiempos de respuesta, tasas de error, rendimiento y percentiles, no en el nombre de la prueba.

¿Qué aporta frente a mirar las gráficas?

Las gráficas muestran qué pasó, el análisis propone por qué. Relaciona la degradación del tiempo de respuesta con el punto de la rampa en el que empezó, que es justo la parte que más cuesta deducir a mano.

¿Las recomendaciones conocen mi stack?

Si se lo dices. Con el stack indicado, la salida llega como flags concretos de JVM, directivas de Nginx, pistas de base de datos o ajustes del framework. Sin indicarlo sigues teniendo el análisis, solo que más genérico.

¿Qué pruebas se pueden analizar?

Pruebas de carga en la nube, pruebas JMeter y pruebas k6, usando los resultados ya guardados de esa ejecución. También puedes analizar una ejecución pasada, así que no hace falta repetir la prueba para obtener una lectura.

¿Cuesta algo ejecutarlo?

Cada análisis consume créditos de IA de tu plan. Los resultados de la prueba siguen disponibles lo ejecutes o no, así que el análisis es un añadido a la ejecución y no una condición para verla.

¿Cómo hago pruebas de carga de una aplicación de IA (RAG, llamadas a LLM)?

Trate al proveedor del modelo como una dependencia de pago con límites de uso: mantenga los usuarios virtuales dentro de esos límites, calcule los tokens que consumirá la prueba y use tiempos de reflexión realistas. Si las respuestas llegan en streaming, mida el tiempo hasta el primer token además del tiempo total, y pruebe por separado la parte de recuperación (embeddings, búsqueda vectorial) para ver qué parte se ralentiza. LoadFocus ejecuta estas pruebas con scripts de JMeter o k6, y el análisis con IA explica en qué se fue el tiempo.