{"id":11953,"date":"2020-10-16T14:55:28","date_gmt":"2020-10-16T19:55:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.loadview-testing.com\/blog\/pruebas-de-carga-de-aws-equilibrio-de-carga-y-practicas-recomendadas\/"},"modified":"2023-05-10T07:30:37","modified_gmt":"2023-05-10T12:30:37","slug":"pruebas-de-carga-de-aws-equilibrio-de-carga-y-practicas-recomendadas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.loadview-testing.com\/es\/blog\/pruebas-de-carga-de-aws-equilibrio-de-carga-y-practicas-recomendadas\/","title":{"rendered":"Pruebas de carga de AWS: equilibrio de carga y pr\u00e1cticas recomendadas"},"content":{"rendered":"[et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”section” _builder_version=”4.16″ custom_padding=”0px||||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]El prop\u00f3sito de este art\u00edculo es explicar el entorno de AWS y sus caracter\u00edsticas, funcionalidades y tambi\u00e9n discutir las pr\u00e1cticas recomendadas al trabajar con AWS, espec\u00edficamente las pruebas de carga y el escalado autom\u00e1tico de AWS. Tambi\u00e9n compararemos las pruebas de carga de AWS con el funcionamiento de LoadView y es mucho m\u00e1s f\u00e1cil de usar que otras herramientas y soluciones en el mercado actual.[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.19.1″ background_color=”#0e134f” custom_margin=”||2em” custom_padding=”20px|15px|30px|15px|false|false” locked=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text admin_label=”Setup a Load Test” _builder_version=”4.16″ header_font=”||||||||” header_2_font=”Montserrat||||||||” header_2_text_align=”center” header_2_text_color=”#ffffff” header_2_font_size=”32px” header_2_line_height=”1.35em” custom_margin=”||15px” header_2_font_size_tablet=”” header_2_font_size_phone=”22px” header_2_font_size_last_edited=”on|desktop” global_colors_info=”{}”]\n
Pruebas de carga de JMeter con LoadView<\/div>\n[\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=”On-demand. No credit card. No contract.” _builder_version=”4.19.1″ text_font=”Montserrat|300|||||||” text_text_color=”#ffffff” text_font_size=”18px” text_orientation=”center” text_font_size_tablet=”” text_font_size_phone=”15px” text_font_size_last_edited=”on|desktop” global_colors_info=”{}”]\n

Ejecute pruebas de carga a gran escala desde una red en la nube totalmente administrada<\/a><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_button button_url=”https:\/\/www.loadview-testing.com\/products\/jmeter\/” url_new_window=”on” button_text=”Prueba de carga de JMeter” button_alignment=”center” _builder_version=”4.16″ custom_button=”on” button_text_size=”14px” button_text_color=”#ffffff” button_border_width=”2px” button_border_color=”#FF8000″ button_border_radius=”6px” button_font=”Montserrat|700||on|||||” button_use_icon=”off” custom_padding=”10px|24px|10px|24px” box_shadow_style=”preset1″ box_shadow_horizontal=”2px” box_shadow_vertical=”4px” box_shadow_blur=”8px” box_shadow_color=”rgba(0,0,0,0.2)” button_border_color_hover=”#74ffda” button_bg_color_hover=”#74ffda” locked=”off” global_colors_info=”{}” button_text_size__hover_enabled=”off” button_one_text_size__hover_enabled=”off” button_two_text_size__hover_enabled=”off” button_text_color__hover_enabled=”off” button_one_text_color__hover_enabled=”off” button_two_text_color__hover_enabled=”off” button_border_width__hover_enabled=”off” button_one_border_width__hover_enabled=”off” button_two_border_width__hover_enabled=”off” button_border_color__hover_enabled=”on” button_border_color__hover=”#ffffff” button_one_border_color__hover_enabled=”off” button_two_border_color__hover_enabled=”off” button_border_radius__hover_enabled=”off” button_one_border_radius__hover_enabled=”off” button_two_border_radius__hover_enabled=”off” button_letter_spacing__hover_enabled=”off” button_one_letter_spacing__hover_enabled=”off” button_two_letter_spacing__hover_enabled=”off” button_bg_color__hover_enabled=”off|desktop” button_bg_color__hover=”#FF8C19″ button_one_bg_color__hover_enabled=”off” button_two_bg_color__hover_enabled=”off”][\/et_pb_button][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row admin_label=”fila” _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text admin_label=”Text” _builder_version=”4.21.0″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]\n

Pruebas de carga distribuida en AWS<\/h2>\n

Se explicar\u00e1n las pruebas de carga distribuidas en AWS,<\/a> que es una soluci\u00f3n que<\/a> simula<\/a> miles de conexiones simult\u00e1neas a un \u00fanico punto de enlace. Es una herramienta muy \u00fatil para cualquier persona que itera en el desarrollo y el rendimiento de sus aplicaciones.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 se est\u00e1 probando exactamente?<\/h2>\n

Imagina que eres un desarrollador y has construido la mejor aplicaci\u00f3n del mundo (o tal vez es la mejor aplicaci\u00f3n que jam\u00e1s hayas creado). Como desarrollador, est\u00e1 seguro de que funciona bien ya que ha realizado pruebas funcionales y unitarias. Lo que necesita saber a continuaci\u00f3n es, \u00bfesto va a funcionar en producci\u00f3n y va a funcionar a escala? La escalabilidad es incre\u00edblemente importante. Las aplicaciones de pruebas de carga se pueden considerar iguales que las pruebas funcionales, pero simplemente aplicando carga a las aplicaciones y observando lo que sucede. Hay una diferencia entre para probar para un usuario y probarlo para mil personas es diferente.<\/p>\n

La soluci\u00f3n crea un marco en el que puede probar las aplicaciones bajo carga mediante Elastic Container Services<\/em> para crear contenedores que crean cientos de conexiones al punto final y puede activar cientos de esos contenedores. La p\u00e1gina de destino de D<\/a> se atribuye a Load Testing on AWS se muestra a<\/em> continuaci\u00f3n.<\/p>\n

\"Pruebas<\/p>\n

Como se ve en la figura, hay un v\u00ednculo a una plantilla de CloudFormation que activar\u00e1 la soluci\u00f3n en la cuenta del usuario con un par de clics, una gu\u00eda de implementaci\u00f3n detallada. La Gu\u00eda de implementaci\u00f3n de View es una gu\u00eda detallada que proporciona instrucciones sobre las consideraciones arquitect\u00f3nicas y los pasos de configuraci\u00f3n para implementar pruebas de carga distribuida en AWS en la nube de<\/a> Amazon Web Services (AWS). El c\u00f3digo fuente est\u00e1 disponible en GitHub si el usuario desea tomarlo y personalizarlo para sus propias necesidades y requisitos. El diagrama de arquitectura representa la infraestructura general de la soluci\u00f3n que comprende el front-end y el back-end.<\/p>\n

AWS Front-End<\/h3>\n

Cuando se considera front-end: hay una consola web y una interfaz de usuario que el usuario puede usar para interactuar con la soluci\u00f3n. Tambi\u00e9n hay una API, que le permite crear pruebas, ver el estado de las pruebas, volver a ejecutar las operaciones de prueba y eliminar pruebas. La interfaz de usuario procede de la plantilla CloudFormation. Aqu\u00ed es donde los usuarios realmente comienzan a configurar la prueba en s\u00ed.<\/p>\n

AWS Back-End<\/h3>\n

el back-end consta de dos cosas: hay una canalizaci\u00f3n de Docker<\/a> y luego el motor de prueba en s\u00ed. De donde proviene Docker Pipeline es la soluci\u00f3n utiliza un software de c\u00f3digo abierto llamado Taurus. Hay una imagen de Docker disponible en Docker Hub que un usuario puede usar. Eso permite al usuario generar cientos de conexiones simult\u00e1neas a un punto final.<\/a> Tambi\u00e9n es compatible con JMeter y Gatling, que son otras herramientas de prueba. Esta es la parte de prueba real de las im\u00e1genes y esta es la aplicaci\u00f3n que va a realizar las pruebas y que viene en forma de una imagen de Docker. La canalizaci\u00f3n de back-end va a tomar ese paquete de imagen para nosotros y enviarlo a S3 en la cuenta del cliente. Y, a continuaci\u00f3n, CodePipeline y CodeBuild se usan para crear esa imagen y registrarla con Elastic Container Services.<\/p>\n

Las pruebas reales se est\u00e1n realizando en AWS Fargate. Es un servicio administrado<\/a> que le permitir\u00e1 ejecutar sus contenedores en Elastic Container Service sin tener que preocuparse por la red o la infraestructura subyacente. Es literalmente simplemente girar una tarea, ejecutar el n\u00famero de contenedores que desea todo lo dem\u00e1s se ocupa de. Adem\u00e1s, tenemos una funci\u00f3n de Lambda que tomar\u00e1 las solicitudes de nuestra API y eso es lo que realmente est\u00e1 ejecutando las pruebas. Almacenar\u00e1 una plantilla de prueba en S3. Almacenar\u00e1 toda la informaci\u00f3n que estamos recopilando en Dynamo y, a continuaci\u00f3n, utilizamos SQS para poner en cola esas tareas en AWS Fargate para que podamos empezar a girar nuestros contenedores.<\/p>\n

Configuraci\u00f3n de una prueba de AWS<\/h2>\n

A continuaci\u00f3n, hay una presentaci\u00f3n sobre el front-end sobre c\u00f3mo configuramos una prueba.<\/p>\n

\"Prueba<\/p>\n

    \n
  1. El usuario pulsa el bot\u00f3n del bot\u00f3n“Crear prueba”<\/strong><\/li>\n
  2. El usuario da una Nombre, Descripci\u00f3n, Recuento de tareas <\/strong>(es el n\u00famero de contenedores lo que desea ejecutar), Simultaneidad <\/strong>(es el n\u00famero de cada contenedor. \u00bfCu\u00e1ntas conexiones simult\u00e1neas se va a crear), Ramp Up<\/strong> (cu\u00e1nto tiempo voy a llegar desde el principio para llegar a ese n\u00famero de conexiones simult\u00e1neas), Hold For<\/strong> (\u00bfcu\u00e1nto tiempo voy a mantener esa prueba?)<\/li>\n
  3. Escenario: punto de enlace HTTP bajo prueba (actualmente AWS admite un \u00fanico punto final), HTTP Method <\/strong>(AWS admite operaciones GET, PUT, POST, DELETE), HTTP Headers, Body Payload <\/strong>(se pueden analizar encabezados y carga \u00fatil).<\/li>\n<\/ol>\n

    A continuaci\u00f3n, se proporciona una captura de pantalla de una prueba que se est\u00e1 ejecutando actualmente:<\/strong><\/p>\n

    \"Detalles<\/p>\n

    Se han proporcionado los detalles de la prueba. En este ejemplo espec\u00edfico, se han preguntado 20 contenedores, 20 contenedores en ejecuci\u00f3n. Una vez que haya terminado en el back-end, cada uno de los contenedores ejecutar\u00e1 las pruebas, tomar\u00e1 los resultados y, a continuaci\u00f3n, lo almacenar\u00e1 en forma de archivo XML en S3 de nuestra funci\u00f3n de Lambda back-end. Una vez finalizados todos los contenedores, tomaremos esa informaci\u00f3n y la agregaremos, pasaremos toda esa informaci\u00f3n a Dynamo.<\/p>\n

    A continuaci\u00f3n, hay tres capturas de pantalla de una p\u00e1gina que representa los resultados<\/strong> de la prueba.<\/p>\n

    \"Prueba<\/p>\n

    \"Resultados<\/p>\n

    \"Historial<\/p>\n

    Si el usuario mira una prueba completada, se le presenta un resumen; resultados de pruebas que son tiempos de respuesta promedio, latencia, m\u00e9tricas de CloudWatch para que podamos ver c\u00f3mo nos estamos desempe\u00f1ando, una serie de otros puntos de datos, as\u00ed como un historial de resultados<\/a>.<\/p>\n

    Imagine que pudiera ejecutar esto una vez, hacer algunos ajustes finos en su punto final en su API y luego volver a ejecutar la prueba nuevamente para ver c\u00f3mo eso mejora el tiempo de respuesta para que los desarrolladores puedan iterar y ver sus resultados a lo largo del tiempo de la Mejoras para la realizaci\u00f3n de su aplicaci\u00f3n<\/a>. Lo m\u00e1s importante es que est\u00e1n viendo rendimiento a escala.<\/p>\n

    Esto fue una inmersi\u00f3n profunda en las pruebas de carga distribuida en AWS. Esta soluci\u00f3n elimina todas las complejidades de la generaci\u00f3n de carga para probar las aplicaciones a escala.<\/p>\n

    Escalado autom\u00e1tico de AWS<\/h2>\n

    El escalado autom\u00e1tico<\/a> es un m\u00e9todo utilizado en la computaci\u00f3n en la nube<\/a>, mediante el cual mediante un n\u00famero de recursos computacionales en una granja de servidores, normalmente medidos en t\u00e9rminos del n\u00famero de servidores activos, se escala autom\u00e1ticamente en funci\u00f3n de la carga en la granja. AWS Autoscaling ayuda a lograr la escalabilidad horizontal de su aplicaci\u00f3n. Ayuda a lograr una alta disponibilidad, escalar y reducir la capacidad de EC2, mantener la capacidad deseada, aumentar\/disminuir la capacidad sin problemas en funci\u00f3n de la demanda, lo que conduce a optimizaciones de costos. Funciona con ELP y CloudWatch.<\/p>\n

    Creaci\u00f3n de Elastic Load Balancer<\/h3>\n

    La figura siguiente muestra la estructura general para ayudar a entender los conceptos b\u00e1sicos.<\/p>\n

    \"Elastic<\/p>\n

    Crear Elastic Load Balancer<\/h3>\n

    Antes de poder crear y configurar la configuraci\u00f3n de lanzamiento y la escalado autom\u00e1tico, necesitamos crear nuestro Elastic Load Balancer (ELB) que AWS es un proveedor de servicios para distribuir el tr\u00e1fico entrante uniformemente entre instancias EC2 en buen estado que est\u00e1n bajo su control. Healthy es la palabra clave aqu\u00ed. El balanceador de carga el\u00e1stica realiza comprobaciones de estado configurables peri\u00f3dicas y toma decisiones sobre d\u00f3nde enviar el tr\u00e1fico<\/a>. La captura de pantalla siguiente es un encabezado al panel de EC2.<\/p>\n

    \"Panel<\/p>\n

    Aqu\u00ed nuestro objetivo es ir a los servidores virtuales EC2 en la nube. Como se muestra a continuaci\u00f3n, en Network & Security<\/em>, seleccionamos Load Balancers<\/em>.<\/p>\n

    \"DASHBOARD_NETWORK<\/p>\n

    Despu\u00e9s de eso, el usuario pulsa el bot\u00f3n del bot\u00f3n Crear equilibrador de carga.<\/em><\/p>\n

    \"Crear<\/p>\n

    El usuario da un nombre. En este ejemplo espec\u00edfico, dejamos sin marcar Crear un equilibrador de carga interno.<\/em> Esto dirigir\u00e1 el nombre DNS a una direcci\u00f3n IP p\u00fablica. Si est\u00e1 marcada, el nombre DNS ser\u00e1 un punto a una IP privada en su lugar. Habilitar la configuraci\u00f3n avanzada de VPC<\/em> se comprobar\u00e1 que nos permitir\u00e1 asignar subredes a ELB en un paso posterior. La configuraci\u00f3n del agente de escucha nos permite asignar el tr\u00e1fico ELB entrante a los puertos de instancias EC2. La asignaci\u00f3n predeterminada del puerto 80 ayuda a nuestra aplicaci\u00f3n.<\/p>\n

    Configurar comprobaci\u00f3n de estado<\/h4>\n

    El siguiente paso, que se muestra a continuaci\u00f3n, es configurar la comprobaci\u00f3n de estado<\/em>.<\/p>\n

    \"Configurar<\/p>\n

    Configurar comprobaci\u00f3n de estado: Opciones<\/h5>\n

    Aqu\u00ed, nuestras opciones incluyen est\u00e1ndar HTTP, TCP, HTTPS y SSL<\/a>. En nuestro ejemplo, nos seguiremos en HTTP y nos dirigiremos al archivo robots.txt. Si nuestro servidor web no puede atender hasta una solicitud est\u00e1tica, entonces podemos asumir de forma segura que algo est\u00e1 mal con la instancia y no se debe enviar m\u00e1s tr\u00e1fico a ella hasta que se vuelva saludable. Con la configuraci\u00f3n actual en detalles avanzados, se comprobar\u00e1 una instancia EC2 cada 30 segundos. Tiene 5 segundos para responder a la solicitud. Si no se responde en el tiempo asignado, la instancia podr\u00eda estar en mal estado. Dos comprobaciones en mal estado consecutivas pondr\u00e1n las instancias EC2 fuera del estado del servicio. Para volver a estar saludable. Debe pasar 10 comprobaciones de estado consecutivas antes de que comience a recibir tr\u00e1fico. Estos umbrales son aceptables para nuestra aplicaci\u00f3n.<\/p>\n

    Seleccionar subredes\/zonas<\/h4>\n

    Seleccione una de las opciones de subred que se muestran a continuaci\u00f3n.<\/p>\n

    \"Seleccionar<\/p>\n

    Agregaremos cada subred que creamos para nuestros servidores web. Es importante mencionar que solo podemos agregar una subred por zona de disponibilidad.<\/p>\n

    Asignaci\u00f3n de grupos de seguridad<\/h5>\n

    A continuaci\u00f3n se muestra una captura de pantalla de c\u00f3mo se ve la asignaci\u00f3n de grupos de seguridad.<\/p>\n

    \"Asignar<\/p>\n

    Necesitamos seleccionar un grupo de seguridad para nuestro ELB, as\u00ed que para este ejemplo, seleccionaremos el grupo de seguridad ELB preconfigurado.<\/p>\n

    Adici\u00f3n de instancias EC2<\/h5>\n

    A continuaci\u00f3n se muestra una captura de pantalla que muestra c\u00f3mo agregar instancias EC2.<\/p>\n

    \"Agregar<\/p>\n

    En este paso, debemos asegurarnos de que se comprueba el equilibrio de carga Habilitar zona transversal. Sin \u00e9l, nuestro dise\u00f1o de alta disponibilidad es in\u00fatil. Habilitar drenaje de conexiones tambi\u00e9n debe comprobarse que determina c\u00f3mo se controla el tr\u00e1fico cuando una instancia no se registra o se ha declarado en mal estado.<\/p>\n

    Crear p\u00e1gina de revisi\u00f3n de Load Balancer<\/h5>\n

    La p\u00e1gina Revisar se muestra a continuaci\u00f3n. Desde aqu\u00ed puede revisar sus selecciones y realizar cualquier cambio adicional, si es necesario.<\/p>\n

    \"Crear<\/p>\n

    Ahora, se crea el ELB. Una vez que haya terminado, estamos listos para crear nuestra configuraci\u00f3n de lanzamiento una pol\u00edtica de escalado autom\u00e1tico. Crear la pol\u00edtica de escalado autom\u00e1tico tambi\u00e9n es f\u00e1cil, por lo tanto, un usuario puede pasar por el proceso ellos mismos.<\/p>\n

    LoadView Versus the Competition: Why LoadView Stands Out<\/h2>\n

    Esta secci\u00f3n proporciona comparaciones de alto nivel entre otras herramientas y soluciones de pruebas de carga populares y LoadView. No todas las herramientas de pruebas de carga se crean iguales. Aunque las herramientas de c\u00f3digo abierto no suelen requerir costos iniciales e inversiones, lo que puede convertirlos en una opci\u00f3n f\u00e1cil de usar, lo mejor es entender lo que hace que LoadView<\/a> sea m\u00e1s f\u00e1cil de usar que otras herramientas.<\/p>\n

    Apache JMeter<\/h3>\n

    Apache JMeter, que es un software de c\u00f3digo abierto, es para pruebas de carga de comportamiento funcional y medici\u00f3n del rendimiento de las aplicaciones web. A continuaci\u00f3n, tomaremos un punto culminante de los pros y los contras de JMeter.<\/p>\n

    Ventajas de Apache JMeter<\/h4>\n