Simulador de Testes de Carga
Construa um cenário de load test profissional em menos de um minuto: VUs, ramp-up, plateau, distribuição de tráfego e conselhos experts de performance e cloud.
Glossário rápido
VU (Utilizador Virtual)
Utilizador virtual simulado em paralelo por k6/JMeter/Gatling. Métrica de carga #1.
Aumento progressivo
Subida progressiva de 0 → carga alvo. Dá tempo aos escaladores automáticos para reagir.
Platô
Carga mantida na meta. Onde medes a estabilidade e SLOs.
P95 (latência)
95% dos pedidos respondem mais rápido do que isto. Melhor que a média para UX.
P99 (latência)
Captura os pedidos mais lentos (arranques a frio, pausas de GC, locks). Revela anomalias.
RPM / RPS
Pedidos por minuto (ou por segundo). Vazão efetiva absorvida pelo sistema.
Vazão
Volume de pedidos processados ao longo do tempo. Mede no platô, não no pico.
SLO
Objetivo de Nível de Serviço. Meta numérica a honrar (ex: P95 ≤ 500ms, erros ≤ 1%).
Contexto do projeto
Quanto mais preciso o contexto, mais afiados os conselhos
Tudo flui através de um único deploy. Gargalos típicos: DB partilhada, locks, transações muito largas.
Parâmetros do teste
Defina a carga alvo e a duração
Cenários de utilizador
A soma das percentagens deve ser 100% (atual: 100%)
Volume total estimado
~52 500
em 20 min (ramp-up + plateau)
Carga alvo
500
Vazão
3 000/min
Duração total
20 min
Coerência %
100%
Total a 100%
Divisão por cenário
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Analise os resultados (P95/P99, erros, score), receba conselhos experts de remediação e gere um relatório de auditoria PDF.
✅ Score de performance auto-calculado
✅ Conselhos experts de performance e cloud
✅ Relatório PDF com gráficos + guardar no perfil
Plano de disparo detalhado
Carga total e por cenário em cada etapa de aumento, depois em plateau
| Fase | Tempos | Total VU | Total req/min | search-cart (75%) | checkout (20%) | signup (5%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Etapa de aumento 1/4 (25%) | T+1.3 min | 125 | 750 | 94 ·563 | 25 ·150 | 6 ·38 |
| Etapa de aumento 2/4 (50%) | T+2.5 min | 250 | 1 500 | 188 ·1 125 | 50 ·300 | 13 ·75 |
| Etapa de aumento 3/4 (75%) | T+3.8 min | 375 | 2 250 | 281 ·1 688 | 75 ·450 | 19 ·113 |
| Etapa de aumento 4/4 (100%) | T+5.0 min | 500 | 3 000 | 375 ·2 250 | 100 ·600 | 25 ·150 |
| Plateau sustentado | T+5→20 min | 500 | 3 000 | 375 ·2 250 | 100 ·600 | 25 ·150 |
| Volume estimado: ~7 500 ações durante o aumento + ~45 000 ações durante o plateau = ~52 500 pedidos no total. | ||||||
Riscos por serviço crítico
4 serviço(s) verificado(s): cada serviço exposto tem o seu próprio perfil de risco
RiscoAutenticação
Saturação de Auth = bloqueios de sessão e loops de refresh-token. Atenção: pool de DB da tabela de utilizadores, cache JWT, limitação de /login.
RiscoPesquisa
Latência de pesquisa → abandono instantâneo do carrinho. Gargalos: índices Elasticsearch / Algolia, consultas de facetas, varreduras de texto completo.
RiscoCheckout
Falha no checkout = perda direta de receita. Medir o funil completo (carrinho → envio → pagamento → confirmação).
RiscoPagamento
Erro do PSP = pagamentos perdidos ou cobranças duplicadas. Chaves de idempotência são obrigatórias, failover do PSP A → B em < 60s.
Recomendações de especialistas - Monólito
Dicas de DevOps, SRE e Arquitetura de Soluções adaptadas à tua arquitetura
🛠️ DevOps & Escala Cloud
- •Perfila os 10 endpoints mais caros antes do teste (APM: Datadog, NewRelic, Sentry Performance)
- •Ativa o registo de consultas lentas da DB e arquiva-o durante o teste para análise posterior
- •Provision +30% CPU/RAM during the test if stateful; otherwise scale horizontally with round-robin LB
- •Congela as implementações e desativa os cron jobs durante a janela de teste
⚙️ SRE / Plataforma
- •Define os 4 sinais dourados ANTES do teste: latência, tráfego, erros, saturação
- •Alerta sobre SLOs (P95, taxa de erro), não sobre limiares de CPU brutos
- •Prepara um modo de DB degradado apenas para leitura em caso de saturação inesperada
- •Testa o rollback da implementação anterior em menos de 5 minutos
🏛️ Arquiteto de soluções
- •Identifica contextos limitados (DDD) para preparar uma possível divisão em monólito modular
- •Move progressivamente trabalhos pesados (PDFs, emails, exportações) para uma fila + trabalhador
- •Externaliza sessões para Redis antes de escalar horizontalmente (sem estado primeiro)
- •Mede o custo operacional por funcionalidade para direcionar a próxima divisão
Conselhos de especialistas adaptados ao projeto - E-commerce
Recomendações específicas para as restrições de negócio do teu tipo de projeto
Código k6 pronto a copiar
Script auto-gerado com os teus parâmetros + cenários + limiares de SLO
import http from 'k6/http';
import { sleep, group } from 'k6';
export const options = {
stages: [
{ duration: '1.3m', target: 125 },
{ duration: '1.3m', target: 250 },
{ duration: '1.3m', target: 375 },
{ duration: '1.3m', target: 500 },
{ duration: '15m', target: 500 },
],
thresholds: {
http_req_duration: ['p(95)<500', 'p(99)<1500'],
http_req_failed: ['rate<0.01'],
},
};
export default function () {
group('search-cart', () => {
// 75% du trafic - 375 VU cible · 2250 req/min
// TODO: implementar pedidos para o cenário search-cart
});
group('checkout', () => {
// 20% du trafic - 100 VU cible · 600 req/min
// TODO: implementar pedidos para o cenário checkout
});
group('signup', () => {
// 5% du trafic - 25 VU cible · 150 req/min
// TODO: implementar pedidos para o cenário signup
});
sleep(10.0);
}Lista de verificação pré-disparo
Assinala antes de lançar para evitar alarmes falsos
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Dicas Inteligentes da Timint
AIServiço de pagamento marcado: use o sandbox do PSP e prepare retries 3DS / idempotency keys.
E-commerce com pesquisa: indexe as facets populares e ative uma cache curta nas queries frequentes.
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