Tutorial de Teste de Carga de API: Guia para Iniciantes

O Que É Teste de Carga de API?

O teste de carga de API é o processo de avaliar o desempenho e a escalabilidade de uma Interface de Programação de Aplicações (API) sob tráfego pesado simulado. Ele testa quão bem uma API lida com níveis elevados de requisições, atividade prolongada e escopos mais amplos de teste, que vão desde endpoints individuais até fluxos de trabalho completos de ponta a ponta. O objetivo é confirmar que sua API pode gerenciar confiavelmente os níveis de tráfego esperados enquanto entrega uma experiência consistente para os usuários.

Ao conduzir o teste de carga da API, você coleta métricas de desempenho como tempos de resposta, latência, throughput e a saúde geral da API sob estresse. Essas medidas validam se seu site ou aplicação pode manter desempenho suave durante os momentos de pico de uso.

O teste de carga de API pode ser abordado de várias maneiras dependendo dos objetivos do processo de teste. Desde testes de estresse para determinar pontos de falha até testes de resistência para uso prolongado, cada tipo de teste fornece insights diferentes sobre como sua API performa sob condições específicas. Aplicações modernas dependem de múltiplas APIs trabalhando juntas, o que torna importante testar como esses serviços se comportam sob uso simultâneo.

À medida que organizações adotam arquiteturas de microsserviços e desenvolvimento orientado a API, o teste de carga da API se tornou ainda mais crítico. Aplicações modernas dependem de dezenas ou até centenas de APIs se comunicando simultaneamente, o que torna o teste de desempenho essencial para manter confiabilidade e escalabilidade.

Teste de Performance de API

O teste de performance de API mede como uma API se comporta sob um nível definido de tráfego: quão rápido ela responde, quanto trabalho completa e quanto desse trabalho falha. O teste de carga é uma questão dentro dessa disciplina, o que acontece no tráfego que você espera. O restante da categoria cobre o que acontece além desse nível, quando o tráfego chega tudo de uma vez, e quando ele nunca para.

Quatro tipos de teste estão dentro da categoria, e cada um responde uma pergunta diferente com uma métrica diferente.

• Teste de carga mantém sua API no tráfego que você espera e pergunta se os tempos de resposta permanecem dentro dos seus alvos. A métrica é o tempo de resposta do percentil 90 no nível de concorrência alvo, escrito p90, não a média.
• Teste de estresse ultrapassa o nível esperado até que algo quebre. A métrica é a concorrência na qual a taxa de erros começa a subir, o que indica quanta margem de manobra existe acima do tráfego normal. Teste de carga vs teste de estresse explica essa distinção mais detalhadamente.
• Teste de pico salta de tráfego baixo para alto em segundos, em vez de aumentar gradualmente. A métrica é o tempo de recuperação: quanto tempo após o pico seus tempos de resposta voltam ao normal. Grupos de autoescalonamento e pools de conexão tendem a falhar nesse teste mesmo quando passam em um aumento gradual.
• Teste de resistência mantém uma carga moderada por horas. A métrica é o desvio, significando tempo de resposta ou uso de memória que aumenta progressivamente durante uma longa execução. Vazamentos de conexão e caches ilimitados só aparecem aqui.

Os mesmos quatro tipos de teste, desenhados como usuários concorrentes ao longo do tempo.

Tempo de resposta, throughput e taxa de erro são coletados nos quatro. O que muda é qual você lê primeiro: tempo de resposta num teste de carga, taxa de erro num teste de estresse, o formato da curva do tempo de resposta após um pico, e a inclinação ao longo de toda a execução num teste de resistência.

Executar apenas testes de carga é a falha comum. Um serviço pode passar por um aumento limpo até 200 usuários simultâneos e ainda assim falhar num email de marketing que entrega os mesmos 200 usuários em quatro segundos, ou vazar memória o suficiente durante seis horas para precisar de uma reinicialização noturna.

Por Que o Teste de Carga da API É Crítico

O teste de carga de API garante que sua aplicação funcione sem problemas sob tráfego intenso. Como APIs são a espinha dorsal de apps modernos, qualquer lentidão ou falha afeta diretamente a experiência do usuário. O teste de carga revela gargalos e limites de desempenho que você precisa ajustar, prevenindo falhas em horários de pico e mantendo seu app confiável independentemente da demanda.

Benefícios do Teste de Carga de API e Por Que Você Deve Fazer

APIs são a base da maior parte do software moderno, então testar sua carga vale o esforço. Isso informa como desempenho, escalabilidade e confiabilidade se mantêm sob uso simultâneo, e confirma que a API atende seus acordos de nível de serviço.

Minimize os Custos de Falhas da API

Identificar problemas de desempenho da API antes do deploy custa à organização significativamente menos do que resolver indisponibilidade em produção. O teste de carga identifica bugs no código que causam desempenho degradado sob estresse previsto ou inesperado, e revela falhas de implementação que são difíceis de reproduzir de outra forma.

Minimize e Mitigue o Tempo de Inatividade da API

O teste de carga da API mostra a capacidade da API de lidar com solicitações de usuários sem travar, prevenindo indisponibilidade. Também reduz a possível indisponibilidade ao identificar e isolar requisições que precisam de trabalho de desempenho, para que seus recursos sejam alocados onde o tráfego realmente impacta.

Aprimore Sua Infraestrutura de API

O teste de carga de API determina a infraestrutura apropriada avaliando o volume de requisições em diferentes casos de uso e identifica o número máximo de requisições concorrentes que um único endpoint pode manejar. Com essa informação, suas equipes podem planejar para picos esperados de tráfego.

Melhore o Desempenho da API e a Satisfação do Cliente

Desenvolver API é difícil de acertar com tantos endpoints e altas expectativas dos usuários. Suas APIs podem enfrentar tempos de resposta atrasados, problemas de latência e limites de throughput. O teste de carga detecta esses gargalos mais rápido e permite corrigí-los antes do deploy em produção.

Quando Realizar Teste de Carga de API

O teste de carga de API vale a pena em várias etapas do ciclo de vida do desenvolvimento de software. Ele ajuda durante o desenvolvimento a identificar gargalos de desempenho cedo e confirmar que suas APIs lidam com cargas esperadas e se comportam de forma previsível sob estresse. O teste de carga também deve ser conduzido antes de implantar APIs em produção para validar escalabilidade e confiabilidade em ambiente simulado. Sempre que mudanças significativas forem feitas nas APIs ou na infraestrutura subjacente, os testes de carga avaliam o impacto e confirmam que as novas implementações atendem às expectativas de desempenho. Testes periódicos regulares também são aconselháveis para captar degradação de desempenho antes que afete os usuários finais.

Como Testar Carga de APIs

Testar carga de uma API segue oito passos: escrever a meta como um número, escolher o tipo de teste, configurar a requisição, adicionar validações, definir a curva de carga, escolher a origem da carga, rodar o teste e analisar o relatório. O passo a passo abaixo faz isso tudo usando api.restful-api.dev/objects, uma API REST gratuita que não precisa de chave. É um serviço público compartilhado, então mantenha as execuções de prática próximas a 25 usuários simultâneos e aponte a mesma configuração para seu próprio endpoint para números com 200 usuários.

Passo 1: Escreva o Que Você Está Tentando Descobrir

Escreva sua meta como um número que possa checar. “Ver se a API é rápida” não pode passar ou falhar; isso pode:

Com 200 usuários simultâneos sustentados por 10 minutos, GET /objects retorna um tempo de resposta no percentil 90 abaixo de 400 ms com taxa de erro inferior a 1%.

Quatro coisas tornam isso utilizável: um número de concorrência, uma duração, o endpoint e um limite em um percentil em vez de uma média. Médias escondem a cauda lenta. Se 95 requisições retornam em 80 ms e 5 levam 6 segundos, a média é confortável de 376 ms e 5% dos seus usuários esperaram seis segundos.

Pegue o limite de um orçamento que você já tenha, ou rode uma vez com carga baixa e use isso como baseline. Você também precisa da URL, método, cabeçalhos necessários, corpo se o método precisar, e credenciais. Aqui: https://api.restful-api.dev/objects, GET, sem autenticação.

Passo 2: Escolha o Tipo de Teste

O LoadView pede o tipo de teste primeiro, e ele define o resto da configuração. As opções são Navegador Real (Aplicação Web), HTTP/S, SOAP, Rest WEB API, Postman (Coleção), JMeter, Selenium, Streaming Media e WebSocket.

O que você apontar no teste decide o tipo.

Para um endpoint JSON, escolha Rest WEB API. Ele verifica disponibilidade, desempenho, dados retornados e autenticação sob carga, com campos para cabeçalhos, corpo e validação. Os outros servem casos específicos:

• HTTP/S para requisições concorrentes contra uma URL única quando você só se importa que o servidor responda.
• SOAP para serviços WSDL, onde a requisição é um envelope XML.
• Postman (Coleção) quando as requisições já existem numa coleção: exporte e faça upload dela, como o tutorial de teste de carga de coleção Postman descreve. JMeter faz o mesmo para um plano JMX.

Passo 3: Configure a Requisição

Digite a URL completa incluindo o esquema, depois defina o método em Tipo de Requisição: https://api.restful-api.dev/objects com GET.

Quatro campos, dois com armadilhas embutidas.

Marcar como Erro Respostas Que Excedem define quantos segundos o LoadView espera antes de registrar um erro, e isso importa mais do que parece: com um padrão alto, uma requisição de 30 segundos ainda conta como sucesso. Defina onde o usuário já teria desistido, 5 segundos aqui.

Os cabeçalhos vão na seção Headers como pares nome e valor.

Para POST ou PUT, o payload vai na seção Body, chamada de Post Data na documentação antiga. Cole o JSON e o LoadView o interpreta, pedindo para você escolher o cabeçalho de tipo de conteúdo e adiciona automaticamente esse cabeçalho nos Headers:

{
  "name": "LoadView Test Object",
  "data": {
    "year": 2026,
    "price": 1849.99,
    "CPU model": "Intel Core i9",
    "Hard disk size": "1 TB"
  }
}

As credenciais vão na seção Basic Authentication. Autenticação baseada em token é feita com duas requisições em vez de uma configuração, porque o token deve ser buscado antes de ser usado. LoadView documenta esse padrão para APIs baseadas em OAuth 2.0: uma requisição para obter token e depois uma requisição de recurso carregando o resultado.

Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...

Adicione a segunda requisição com Add Target; as requisições rodam na ordem em que aparecem na barra lateral. Para carregar o token, converta o parâmetro que precisa dele em um Context Parameter, que funciona na URL, cabeçalhos, corpo e scripts.

Um fluxo de token é feito por duas requisições, não um único ajuste.

Passo 4: Adicione Validação

Um teste que só verifica se bytes voltaram reporta uma execução limpa mesmo quando sua API retorna 500. Falhas rápidas são as respostas mais rápidas em qualquer teste, então valide duas coisas.

Códigos de resposta esperados declaram quais códigos de status contam como sucesso; qualquer outro é registrado como erro. Defina para 200 para este GET. A semântica dos códigos vem da RFC 9110, e a armadilha é no POST: muitas APIs respondem uma criação bem-sucedida com 201, então uma requisição que cria um objeto precisa de 200, 201 e não só 200.

Só o terceiro painel prova que a requisição fez o que você pediu.

Validação de Conteúdo verifica o corpo da resposta por palavras-chave que você fornece, combinadas com expressões lógicas onde & é E, | é OU, e ! é NÃO:

{["Apple MacBook Pro 16"&"CPU model"]}

Escolha uma palavra que apareça somente no sucesso. Um nome de campo que também aparece no envelope de erro da API não valida nada.

Passo 5: Defina a Curva de Carga

LoadView tem três opções de curva de carga. Este passo a passo usa a Load Step Curve, que responde “como os tempos de resposta mudam conforme o número de usuários aumenta”. Este teste começa com 5 usuários simultâneos, sobe para 25 em 6 minutos, mantém por 5, e desce em 2. Contra seu próprio endpoint: comece em 10, aumente para 200 em 10 minutos, mantenha por 10, e diminua em 3. O tempo de manutenção é a parte que as pessoas cortam e a que importa: o aumento mostra quando as coisas começaram a se deteriorar, o tempo parado se permanecem assim.

A curva usada nesta execução, com cada segmento rotulado.

Goal-Based Curve ajusta usuários virtuais para atingir um throughput alvo, útil para requisitos especificados em transações por minuto. Dynamic Adjustable Curve permite alterar o número de usuários manualmente durante o teste, útil para escalar infraestrutura e observar o efeito na mesma tela.

Passo 6: Escolha Suas Localizações Geográficas

Injetores de carga começam em mais de 40 zonas na América do Norte, América do Sul, Europa e APAC. Geografia não é um detalhe aqui: cada 1.000 milhas entre cliente e servidor adiciona latência de ida e volta que nenhum ajuste de aplicação remove, e um handshake TLS paga esse custo várias vezes.

Este teste usou uma única zona US East, separando comportamento da aplicação de distância de rede. Adicione as zonas de onde vêm seus usuários assim que tiver essa linha de base: se sua API fica em us-east-1 e um quarto do seu tráfego é alemão, o número de Frankfurt é o que esses clientes experimentam. A rede de injetores geo-distribuída é gerenciada, então não há nada para dimensionar.

O mesmo endpoint, medido de três distâncias.

Passo 7: Rode o Teste e Leia o Relatório

LoadView calibra antes da execução para saber quantos servidores injetores serão necessários. Observe os dois primeiros minutos: tempos de resposta subindo com 5 usuários indicam problema de configuração, não da API, então pare e corrija antes de pagar pela curva completa. Deixe o teste rodar após isso. Reiniciar um serviço no meio do teste produz um gráfico que ninguém consegue interpretar.

O relatório abre na aba Summary: um resumo mostrando sessões bem-sucedidas contra sessões com erros, depois os gráficos. Leia-os nesta ordem.

Plano de execução vem primeiro e é o mais pulado. Ele plota Usuários Virtuais Reais contra Esperados e Máximos. Se a linha real acompanha a esperada, a carga aplicada foi mesmo a que você configurou. Se fica abaixo, o resto do relatório é de um teste que nem rodou direito.

Quatro gráficos, quatro perguntas, na ordem significativa.

Tempo de Resposta plota duração média das transações junto com o percentil 90. Leia a distância entre as linhas, não só a altura delas. Um p90 se afastando da média indica uma cauda lenta se formando: uma fila se enchendo, um pool de conexões no limite, um cache começando a perder acertos. A distância aumenta antes da média mudar, sendo um sinal antecipado.

Por que o percentil é o aviso antecipado e a média o aviso tardio.

Sessões Iniciadas compara sessões totais com as bem-sucedidas e as que falharam. Degradar tempos de resposta sob carga é normal e frequentemente aceitável; requisições falhando não são. Filtre a aba Sessions por status Failed para ver as respostas individuais, códigos de status e respostas do servidor.

Carga do Injetor de Carga é a verificação de sanidade: alta utilização do injetor junto com alvo lento indica que você pode estar medindo a infraestrutura do teste e não a API. Três leituras indicam ação:

• A taxa de erro sobe antes do tempo de resposta. Algo está rejeitando conexões ao invés de colocá-las em fila. Verifique limites de conexão, número de workers e rate limiting primeiro.
• O percentil 90 sobe enquanto a média permanece estável. Algumas requisições tomam um caminho lento: cache misses, query sem índice, dependência lenta.
• Média e p90 sobem juntos, em proporção aos usuários. Saturação, o caso mais fácil de planejar. Note a concorrência onde cruzou seu limite e trate como teto.

As mesmas três leituras, e aonde cada uma te direciona.

Latência, tráfego, erros e saturação são os quatro sinais que o livro SRE do Google recomenda para sistemas com usuários finais. Um teste de carga mede os três primeiros externamente; acompanhe a saturação no servidor, e lembre que a maioria dos sistemas degrada bem antes de atingir 100% de utilização. Para mais sobre as visões do relatório, veja como analisar resultados de teste de carga.

Passo 8: O Que Deu Errado

O teste POST mediu um GET. O tipo de requisição foi definido como POST e o endpoint estava correto, mas o corpo ainda não tinha sido preenchido, e o LoadView reverte o tipo da requisição para GET ao salvar quando POST, PUT ou PATCH são selecionados sem parâmetros de requisição. Nada alerta depois disso. O teste rodou limpo e mostrou bons números para uma leitura contra um endpoint que deveria ser exercitado como escrita. Preencha o corpo antes de salvar, depois reabra a requisição e confira se o método permaneceu.

A segunda armadilha é mais silenciosa. A API demo responde uma criação bem-sucedida com 200, enquanto muitas APIs respondem com 201. Envie uma requisição manualmente e leia o código de status antes de preencher os códigos de resposta esperados. Uma API demo pública também tem limitação de taxa, então se a taxa de erro sobe numa carga que sua infraestrutura aguentaria, verifique se o alvo está limitando você ao invés de saturar.

A própria documentação do LoadView diz que sequências com múltiplas requisições no teste Rest WEB API podem ser difíceis de configurar, e indica o Postman para sequências complexas. Se encadear quatro requisições virar um projeto, esse é o ponto de saída.

Melhores Práticas para Teste de Carga de API

As cinco configurações que mais influenciam seus números são tempo de pensamento (think time), dados de teste, ambiente testado, período de aquecimento e quantas vezes você repete o teste. Os hábitos gerais vêm primeiro:

• Teste em um ambiente dedicado, mas use dados com formato de produção.
• Defina seus benchmarks antecipadamente. Acordos de nível de serviço dão um alvo para testar.
• Comece cedo e teste frequentemente, para que problemas apareçam antes das APIs irem ao ar.

Esses quatro são fáceis de concordar e difíceis de aplicar sem especificidades. Veja como cada um se traduz em configurações.

Configure o Tempo de Pensamento para Coincidir com o Modo Como a API É Chamda

Tempo de pensamento é a pausa entre requisições, controlada pelo User Behavior Profile. Atrasos mínimos rodariam o teste na velocidade máxima, o que encontra limites rapidamente e produz uma taxa de requisição que nenhuma população humana geraria. Atrasos realistas dão um número de capacidade com o qual se pode planejar.

O que cabe depende do chamador. Uma API chamada por app móvel entre toques tem segundos de tempo natural, então modele isso. Uma API chamada por outro serviço em loop apertado tem praticamente nenhum. Errar para o lado generoso é a forma mais comum de um teste de carga reportar capacidade que o sistema não tem.

Dê a Cada Usuário Virtual Seus Próprios Dados de Teste

Duzentos usuários virtuais solicitando /objects/7 serão atendidos pelo cache após a primeira requisição, e seus números descrevem o cache. Varie o identificador para que cada usuário toque um registro diferente. O campo de script de preparação aceita C#. Gere um valor único por sessão e referencie-o no corpo da requisição via sintaxe Razor:

context.Guid = Guid.NewGuid().ToString();
context.CurrentTime = DateTime.Now.ToUniversalTime().ToString("yyyy-MM-dd\\Thh:mm:ss") + ".0Z";
ProcessPostDataByRazor(currentTask);

O corpo referencia esses valores como @Model["Guid"] e @Model["CurrentTime"]. Se seu teste cria registros, planeje como eles serão deletados. Um teste de resistência que escreve por seis horas deixa uma tabela que seu próximo teste terá que ler.

Decida Contra o Que Você Está Testando Antes de Testar

Testar contra produção dá a única resposta verdadeira e arrisca seus clientes. Testar contra staging é seguro e dá uma resposta sobre staging. O meio-termo prático é um ambiente staging que combine produção nos três fatores que movem números de desempenho: tamanho das instâncias, contagem de linhas do banco de dados e configuração de cache. Um banco de dados staging com 10.000 linhas não reproduz o plano de consulta que produção escolhe com 40 milhões. Se esses não puderem combinar, registre onde diferem antes da execução, para saber em que direção seus resultados estão errados.

Aqueça Antes de Medir

O primeiro minuto de qualquer execução mede caches frios, pools de conexão vazios e código não compilado JIT. Esses números são reais, mas respondem uma pergunta diferente da que você fez. Um aumento (ramp) resolve isso sozinho, o que é mais um argumento para Load Step Curve sobre um início plano. Se começar plano, descarte os primeiros 60 a 120 segundos, e seja consistente: comparar uma execução aquecida com uma fria entre versões produz uma regressão que não existe.

Rode o Mesmo Teste Três Vezes

Uma única execução é um caso isolado. Infraestrutura compartilhada, vizinhos barulhentos e um job em background que disparou movem o resultado mais que a mudança que você está medindo.

Rode a mesma configuração três vezes e compare os percentis 90 de todas. Uma variação dentro de cerca de 10% dá um número em que se pode agir. Varie mais que isso e seu ambiente está muito ruidoso para medir, o que vem antes de qualquer ajuste. Uma vez estável, o número vira a linha de base contra a qual todas as execuções posteriores são comparadas.

Automação de Teste de Carga de API em CI/CD

Automatize o teste de carga de API disparando um teste no pipeline e falhando o build se ultrapassar um limite. LoadView oferece integrações CI/CD para Azure DevOps, Jenkins e CircleCI que fazem exatamente isso. A maioria das equipes para após a primeira execução bem-sucedida, ponto em que a linha de base deixa de se pagar.

Divida o trabalho pelo custo. Um cheque rápido contra um ou dois endpoints deve rodar em todo merge para main: baixa concorrência, alguns minutos, suficiente para captar uma query que perdeu índice. A curva completa pertence a um release candidate. Rodar 200 usuários simultâneos a cada commit gasta dinheiro respondendo uma pergunta que você já resolveu naquela manhã.

Uma verificação rápida em todo merge, a curva completa num release candidate.

A própria trava é o Limite de Sessões Falhas: defina a porcentagem de sessões falhas que tolera, e o build falha quando o teste ultrapassa isso.

Esse limite cobre erros, não lentidão. Um build onde todas as sessões tiveram sucesso a p90 tripla passa limpo uma trava de sessões falhas, então tempo de resposta precisa de seu próprio cheque. Extraia o p90, compare com a linha de base armazenada e decida antecipadamente o que conta como regressão. Vinte por cento acima da linha de base é um começo razoável, apertado quando você souber o quão ruidoso seu ambiente é.

Mantenha a definição do teste em controle de versão onde a ferramenta permitir: um arquivo JMX ou coleção Postman no repositório muda quando o código testado muda. E corrija um ambiente ruidoso antes de travar nele, porque um pipeline que falha builds aleatoriamente é desligado em uma ou duas semanas, e aí você fica sem trava e sem hábito.

Comparação de Ferramentas de Teste de Carga de API

Apache JMeter, Postman, Grafana k6, SoapUI e LoadView cobrem a maior parte do trabalho de teste de carga de API, e eles não competem pelo mesmo trabalho. Escolha pelo local de origem da carga e onde o teste deve viver, em vez da contagem de recursos.

1) LoadView garante seu lugar com injetores gerenciados, que fazem de um teste em 40+ zonas uma escolha de configuração e não projeto de aquisição, e testes de navegador real paralelos a testes de API. Importa arquivos JMX e coleções Postman, preservando testes existentes. Oferece planos on-demand, assinatura e enterprise, enquanto um teste leve rodando em cada commit pode ainda pertencer a uma ferramenta CLI no pipeline.

2) Apache JMeter é a opção grátis mais capaz e tem o ecossistema de plugins mais amplo, com suporte além do HTTP para bancos e filas. O custo não é a licença, mas o trabalho operacional: você precisa provisionar e monitorar os servidores geradores de carga, e gerar carga em cinco países demanda máquinas em cinco países.

3) Postman tem o caminho mais curto de uma requisição já feita ao número de carga, rodando a coleção usada para teste funcional do seu ambiente local ou da nuvem Postman. Para um engenheiro checando um endpoint antes de abrir pull request, nada é tão rápido. É uma ferramenta de tempo de desenvolvimento, não planejamento de capacidade, e o Postman a posiciona assim.

4) Grafana k6 é a melhor escolha quando testes de performance pertencem ao controle de versão. Os testes são JavaScript, então são revisados, diffeados e rodados pela mesma pipeline que o resto, e limites falham builds como testes unitários. Se seu requisito é checar cada pull request, k6 é um padrão melhor que LoadView, e isso merece ser dito claramente.

5) SoapUI cobre teste funcional, segurança, carga e mocking num só open source para REST, SOAP e GraphQL. Sua vantagem é a reutilização: um caso funcional vira um teste de carga sem reconstruir, o que importa em ambientes pesados de SOAP. ReadyAPI é a versão comercial da SmartBear com módulo de teste de carga maior.

Por Onde Começar

Escolha o único endpoint que mais causaria impacto se ficasse lento, geralmente login, busca ou checkout. Aumente um teste Rest WEB API até seu pico esperado, mantenha por 10 minutos, e rode três vezes de uma localidade. Isso é uma linha de base numa tarde. Times travam ao tentar modelar o sistema inteiro de uma vez.

FAQ de Teste de Carga de API

As perguntas abaixo aparecem mais assim que um time começa a testar carga de API. Cada resposta é independente.

Teste de Carga de APIs com LoadView

Testar carga de uma API com LoadView pode ser tão simples quanto criar um script que envia várias chamadas para a API em sequência e escalar o número de usuários simultâneos até os limites do tráfego esperado. Os scripts são reutilizáveis e podem monitorar o sistema durante todo o período de serviço.

Teste de carga de API do LoadView suporta APIs RESTful incluindo JSON e XML, SOAP e APIs Web que exigem autenticação ou execução em múltiplos passos. Dependendo dos requisitos do seu teste de API, a plataforma oferece múltiplas curvas de carga.

Três curvas de carga estão disponíveis: Load Step Curve para número predefinido de usuários simultâneos por tempo especificado, Goal-based Curve para atingir taxa de transação requerida automaticamente, e Dynamic Adjustable Curve para alterar a carga manualmente durante execução do teste.

LoadView também distribui a carga em mais de 40 regiões geográficas em qualquer divisão que você escolher, e escolher as localizações próximas a seus usuários produz a emulação mais precisa.