O maior erro que as equipes cometem em testes de carga acontece antes de um único script ser escrito: elas escolhem o tamanho de teste errado. Um teste de carga muito pequeno dá uma confiança falsa. Tudo aparece verde nos seus dashboards, mas quando o tráfego aumenta em produção, as rachaduras aparecem. Um teste de carga muito grande é igualmente ruim. Você desperdiça tempo, dinheiro e infraestrutura testando um cenário que nunca acontece, e acaba correndo atrás de gargalos fantasmas.
Há muitas histórias de cautela. Por exemplo, uma empresa corporativa lançou um novo produto na Black Friday depois de testar apenas 500 usuários simultâneos porque isso “parecia seguro”. Em minutos após a promoção entrar no ar, o tráfego disparou para 2.500 usuários e o pipeline de checkout colapsou. Do outro lado do espectro, uma universidade insistiu em testar seu novo portal com 1.000 usuários, embora o pico histórico de tráfego nunca tenha excedido 5.000. O resultado: contas de nuvem infladas e um mês perdido perseguindo gargalos que nunca teriam sido acionados na realidade.
Dimensionar é onde a arte e a ciência dos testes de carga se encontram. Você precisa de um número grande o suficiente para ser significativo, mas fundamentado o bastante para refletir a realidade. O problema é que a maioria das equipes não tem uma cifra clara de “usuários simultâneos” nos documentos do projeto. Muitos optam por um número redondo como 500, 1.000 ou 10.000 simplesmente porque parece autoritário em um slide deck, e isso não é suficiente.
Neste artigo, vamos percorrer três maneiras comprovadas de dimensionar seus testes de carga: 1) orientado por requisitos, 2) baseado em transações e 3) baseado em análises. Cada uma oferece um quadro para transformar dados desorganizados ou incompletos em um tamanho de teste defensável — um que corresponda ao tráfego de produção em vez de palpites.
Método 1: Dimensionamento orientado por requisitos
Quando você tem sorte, seus requisitos já contêm a resposta — você só precisa ler nas entrelinhas.
Alguns cenários tornam isso óbvio. Se sua empresa está planejando uma reunião transmitida ao vivo em que a presença é obrigatória, a simultaneidade equivale ao número de participantes. Se há 1.000 funcionários, você deve testar para 1.100 usuários simultâneos (o número de participantes mais uma margem de segurança de 10%). Isso é o mais direto possível.
Outros eventos são mais complicados, mas ainda previsíveis. Pegue um sistema de matrícula universitária. Na maior parte do ano, o tráfego é constante e modesto. Mas no dia da matrícula, o sistema sofre. Os estudantes correm para garantir vagas em cursos populares, e o tráfego dispara muito acima da linha de base. Se você sabe que há 10.000 estudantes e a experiência mostra que 90% deles acessarão o sistema durante a matrícula, isso são 9.000 usuários simultâneos. Some comportamentos como estudantes pedindo a amigos ou familiares para fazer login de vários dispositivos, e a simultaneidade real pode exceder 100% da população estudantil. Um teste seguro pode dimensionar o tráfego em 200% dos usuários estudantis.
Isso acontece em outras indústrias também. Considere um portal de impostos governamental em abril. O sistema pode ter uso leve ao longo do ano, mas no dia de entrega, a simultaneidade dispara dramaticamente. Ou observe uma plataforma de venda de ingressos para shows. Para a maioria dos eventos, o tráfego é distribuído. Mas quando ingressos para um artista de grande porte são liberados às 10:00 em ponto, todo fã atualiza a página ao mesmo tempo (sem mencionar bots tentando comprar ingressos, que é uma questão totalmente separada a considerar). Esses são momentos orientados por requisitos, e seu teste de carga precisa ser dimensionado em conformidade.
Problemas: Requisitos frequentemente subestimam. Stakeholders podem reduzir a participação para serem conservadores no orçamento, ou podem não contabilizar os “observadores” que fazem login cedo para garantir uma vaga, ou bots. Questione sempre o número, modele o comportamento de pico e adicione margens.
Regra geral: O dimensionamento orientado por requisitos funciona melhor quando o evento é limitado no tempo e previsível, com contagens claras de participantes. Nesses casos, os requisitos lhe dão a linha de base mais defendível.
Método 2: Dimensionamento baseado em transações
Quando os requisitos não fornecem um número, suas transações de negócio irão. Em vez de pensar em termos de usuários abstratos, pense em termos de ações: pedidos, cadastros, pagamentos, uploads, lances.
A matemática funciona assim:
- Identifique o volume máximo de transações. Suponha que sua plataforma de e-commerce processe 1.000 pedidos em um dia típico, mas durante as festas o volume sobe 50% para 1.500 pedidos.
- Encontre a janela ativa. Se a maioria dos pedidos ocorre entre 10:00 e 22:00, essa é uma janela de 12 horas, ou ~125 pedidos por hora.
- Ajuste para distribuição desigual. O tráfego raramente é uniforme. Se as horas de pico são 25% maiores, isso são ~160 pedidos na hora mais movimentada.
- Traduza em simultaneidade. Se um cliente leva cinco minutos para completar um pedido, então 160 pedidos/hora equivalem a 2,67 pedidos/minuto. Multiplique pela duração de cinco minutos e você obtém ~14 usuários simultâneos realmente realizando pedidos.
- Adicione tráfego de navegação. Compradores não são toda a história. Se suas análises mostram 10 navegadores para cada comprador, isso são mais 140 usuários simultâneos.
- Adicione uma margem. Com uma margem de segurança de 25%, você está agora em ~190 usuários. Você pode até querer adicionar 50% ou 100% de margem (ou mais, dependendo da variabilidade).
Esse é o tamanho do seu teste neste exemplo: 190 usuários simultâneos reproduzindo os padrões de transação mais ocupados e significativos que seu sistema verá.
Esse método funciona bem porque vincula a carga diretamente aos resultados de negócio. Você não está apenas testando “190 usuários”, você está validando a capacidade de processar “160 pedidos pico/hora mais navegação”. É um número que os stakeholders entendem e valorizam.
Segundo exemplo: Plataformas de leilões. Suponha que você veja uma média de 10.000 lances por dia, com 40% desses concentrados nas duas últimas horas de leilões de alto perfil. Isso são 4.000 lances em duas horas, ou ~2.000/hora. Se o lance médio leva 30 segundos para ser feito, isso são ~16 usuários simultâneos dando lances. Mas se sua proporção de navegação para lances é 30:1 (comum em sites de leilões), você precisará simular quase 500 usuários para refletir a carga real. Esse tamanho de teste lhe diz se seu sistema pode lidar não apenas com o pico de lances, mas com a enxurrada de navegadores observando e atualizando listagens.
A sazonalidade também importa. Varejo não é o único segmento com picos. Plataformas de viagem veem aumentos durante férias e feriados. Portais fiscais são sobrecarregados em abril. Onboarding de SaaS dispara quando novos contratos são fechados. O dimensionamento baseado em transações se adapta a tudo isso ao vincular simultaneidade a eventos específicos do negócio.
Regra geral: Use o dimensionamento baseado em transações quando os requisitos forem vagos, mas as métricas de negócio estiverem claras. É preciso, amigável para stakeholders e se traduz diretamente em resultados.
Método 3: Dimensionamento baseado em análises
Quando os requisitos são vagos e você não tem dados de transações, ferramentas de análises podem preencher a lacuna. Google Analytics, Adobe Analytics ou plataformas similares fornecem dados de tráfego que podem ser traduzidos em simultaneidade com um pouco de matemática.
Veja como:
- Comece com o tráfego de pico. Suponha que seu site teve 50.000 visitantes no seu dia mais movimentado.
- Converta para tráfego horário. Divida por 24 horas = ~2.100 visitantes/hora.
- Ajuste para picos. O tráfego não é plano. Adicione 50% para contabilizar distribuição desigual → ~3.150 visitantes/hora.
- Use a duração média da sessão. Se os usuários passam em média dois minutos no site, então 3.150 / 60 × 2 = ~105 usuários simultâneos.
- Adicione margem. Com uma margem de 25%, você está olhando para ~130 usuários simultâneos.
Esse é o tamanho do seu teste: 130 usuários refletindo o tráfego mais intenso que suas análises registraram.
Exemplo: Uma empresa SaaS com 500.000 usuários ativos mensais. Se os usuários ativos diários são ~10% desse número (50.000), e 20% fazem login durante as horas de pico, você tem 10.000 usuários na sua janela mais movimentada. Se a duração média da sessão é de 15 minutos, isso se traduz em ~2.500 usuários simultâneos para testar.
Advertências de precisão: As análises são melhores que logs, mas não são perfeitas. Considere:
- Bloqueadores de anúncios que podem ocultar algumas visitas.
- Banners de consentimento de cookies que podem causar subcontagem se os usuários optarem por não ser rastreados.
- Tráfego de bots que pode distorcer os números para cima, a menos que seja filtrado.
Apesar desses problemas, as análises são um recurso prático. Elas refletem sessões reais de usuários, normalizadas entre dispositivos e locais, e podem ser segmentadas por geografia ou tipo de dispositivo se sua plataforma tiver tráfego regional ou fortemente móvel.
Regra geral: Use o dimensionamento baseado em análises quando métricas de negócio não estiverem disponíveis, mas você tiver dados de tráfego consistentes. É a maneira mais prática de fundamentar testes na realidade.
Caso especial: Aplicações totalmente novas
E se você está começando do zero com uma aplicação totalmente nova? Você não tem requisitos que definam simultaneidade, histórico de transações ou dados de análises, o que é uma questão totalmente diferente.
O erro comum é escolher um número redondo como “2.000 usuários simultâneos” porque parece seguro. Mas esse número é sem sentido se não estiver ligado ao comportamento esperado.
Uma abordagem melhor é projetar o tráfego em termos de transações ou sessões. Se você espera 200 uploads por hora, dimensione seu teste para validar isso. Se espera 10.000 cadastros no dia do lançamento, converta isso em tráfego horário e duração da sessão. Mesmo estimativas grosseiras enquadradas dessa forma fornecem resultados que podem ser interpretados em termos de negócio — tudo é matemática que você pode modelar ou calcular.
Exemplo: Suponha que sua equipe de marketing projete 5.000 cadastros durante a semana de lançamento, concentrados por um grande comunicado de imprensa. Se assumir que 60% disso cai no primeiro dia, são 3.000 cadastros. Distribuído de forma desigual, com 40% nas primeiras três horas, isso são ~1.200 cadastros. Se a criação de conta leva três minutos, você está olhando para ~60 cadastros simultâneos. Some navegação e tráfego de tentativas, e você pode razoavelmente testar entre 200–300 usuários simultâneos. Esse número está enraizado em suposições, mas ao menos são explícitas e você pode refiná-las quando dados reais chegarem.
Cuidado com palpites porque os gestores querem apresentar algo de certa forma. Stakeholders ou gerentes podem pressionar por números enormes (“Vamos testar 50.000 usuários para mostrar aos investidores que estamos prontos para escalar”). Resista a isso. Testes superdimensionados não constroem confiança — criam ruído e desperdício. Fundamente seu dimensionamento em transações projetadas, mesmo que sejam estimativas.
Tabela de resumo: escolhendo o método certo
| Método | Quando usar | Pontos fortes | Riscos/Desvantagens |
| Orientado por requisitos | Eventos previsíveis e limitados no tempo | Claro, defendível, fácil de calcular | Subestimação por stakeholders, conflitos |
| Baseado em transações | Apps existentes com dados de negócio claros | Vincula diretamente aos resultados, proporções precisas | Requer boas métricas, efeitos sazonais |
| Baseado em análises | Sites com histórico de tráfego consistente | Fácil de calcular, baseado em sessões reais | Bloqueadores, bots, precisão desigual |
| Novas aplicações | Sem histórico ou dados disponíveis | Força a fazer suposições explícitas, à prova do futuro | Risco de palpites |
Reflexões finais sobre dimensionar corretamente testes de carga
O propósito do teste de carga não é atingir um número — é responder a uma pergunta. Seu sistema consegue lidar com os comportamentos e eventos específicos que importam para o seu negócio?
- Se os requisitos lhe dão números diretos, use-os.
- Se não, as transações fornecem a âncora mais precisa e orientada ao negócio.
- Se esses não estiverem disponíveis, as análises oferecem um recurso confiável.
- Para sistemas novos, projeções são melhores que palpites arbitrários.
E não importa qual método você use, sempre adicione uma margem. O tráfego real é volátil, imprevisível e raramente se alinha com médias perfeitas.
LoadView ajuda a tornar práticos cada um desses métodos de dimensionamento. Com o LoadView, você pode modelar não apenas contagens de usuários, mas padrões realistas — tráfego em rajadas durante matrícula, mistura de navegação e pedidos, ou distribuição global que corresponda às suas análises. Isso significa que seu teste não é apenas um número, é um ensaio para a realidade de produção.
Dimensionar é a primeira decisão em qualquer teste de carga. Faça-o certo, e cada resultado que você obter depois terá significado. Faça-o errado, e nenhum script ou relatório o salvará. Com os três métodos descritos aqui, você pode dimensionar seus testes com confiança e garantir que seus resultados de desempenho realmente correspondam ao tráfego e à atividade em seu site ou aplicação.