Curso de Apache JMeter: Pruebas de Rendimiento y Carga hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
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Está actualizado a la realidad actual de JMeter La principal ventaja del curso es que no se basa en una versión antigua ni en prácticas heredadas sin revisar. Toma como referencia Apache JMeter 5.6.3, su documentación actual, su soporte oficial de protocolos, el uso correcto del modo CLI, el dashboard HTML y las posibilidades reales del ecosistema de plugins.
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Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Comprensión de Apache JMeter como herramienta de rendimiento y no como simple generador de peticiones.
Revisión de la versión actual 5.6.3, del requisito mínimo de Java y de la madurez actual del proyecto.
Identificación de los tipos de pruebas que hoy sigue resolviendo especialmente bien JMeter.
Diferenciación entre pruebas de carga, estrés, spike, soak, capacidad y escalabilidad.
Ubicación de JMeter dentro del ecosistema moderno de performance engineering y testing no funcional.
Detección de situaciones donde JMeter encaja de forma natural y de otras donde debe complementarse.
Revisión del enfoque protocol-level como ventaja para backend y limitación para frontends muy dependientes del navegador.
Construcción de una visión realista del valor de JMeter en proyectos enterprise.
Relación entre coste, flexibilidad, curva de aprendizaje y potencia del framework.
Taller de clasificación de casos reales donde JMeter sí o no es la herramienta adecuada.
Comprensión de Apache JMeter como herramienta de rendimiento y no como simple generador de peticiones.
Revisión de la versión actual 5.6.3, del requisito mínimo de Java y de la madurez actual del proyecto.
Identificación de los tipos de pruebas que hoy sigue resolviendo especialmente bien JMeter.
Diferenciación entre pruebas de carga, estrés, spike, soak, capacidad y escalabilidad.
Ubicación de JMeter dentro del ecosistema moderno de performance engineering y testing no funcional.
Detección de situaciones donde JMeter encaja de forma natural y de otras donde debe complementarse.
Revisión del enfoque protocol-level como ventaja para backend y limitación para frontends muy dependientes del navegador.
Construcción de una visión realista del valor de JMeter en proyectos enterprise.
Relación entre coste, flexibilidad, curva de aprendizaje y potencia del framework.
Taller de clasificación de casos reales donde JMeter sí o no es la herramienta adecuada.
Comprensión de Apache JMeter como herramienta de rendimiento y no como simple generador de peticiones.
Revisión de la versión actual 5.6.3, del requisito mínimo de Java y de la madurez actual del proyecto.
Identificación de los tipos de pruebas que hoy sigue resolviendo especialmente bien JMeter.
Diferenciación entre pruebas de carga, estrés, spike, soak, capacidad y escalabilidad.
Ubicación de JMeter dentro del ecosistema moderno de performance engineering y testing no funcional.
Detección de situaciones donde JMeter encaja de forma natural y de otras donde debe complementarse.
Revisión del enfoque protocol-level como ventaja para backend y limitación para frontends muy dependientes del navegador.
Construcción de una visión realista del valor de JMeter en proyectos enterprise.
Relación entre coste, flexibilidad, curva de aprendizaje y potencia del framework.
Taller de clasificación de casos reales donde JMeter sí o no es la herramienta adecuada.
Tema 2: Instalación profesional, runtime Java y preparación del laboratorio
Instalación correcta de Java y de Apache JMeter en equipos de desarrollo y de ejecución.
Revisión de estructura de directorios de JMeter y de la función de `bin`, `lib` y `lib/ext`.
Preparación del laboratorio con entornos objetivo, DNS, proxies y credenciales técnicas.
Configuración de variables de entorno y validación de la ejecución local.
Ajuste básico de `jmeter.properties` y `user.properties` para no trabajar siempre con defaults.
Preparación del entorno para ejecución GUI, CLI y servidor remoto.
Organización de repositorios para JMX, datos CSV, scripts, informes y evidencias.
Validación inicial del laboratorio mediante test plans mínimos y smoke tests de conectividad.
Detección de problemas típicos de Java, certificados, firewall o proxy antes de comenzar.
Taller de instalación completa y laboratorio listo para prácticas avanzadas.
Tema 3: Arquitectura interna de JMeter y ejecución de un Test Plan
Comprensión de la lógica completa de un Test Plan y de su árbol de ejecución.
Relación entre Test Plan, Thread Groups, Controllers, Samplers, Timers, Assertions y Listeners.
Revisión de las reglas de ámbito y de orden de ejecución que más errores producen al empezar.
Diferenciación entre elementos de configuración global y elementos con ámbito local.
Comprensión de cómo JMeter construye y ejecuta cada hilo virtual.
Identificación de dependencias ocultas entre componentes mal estructurados.
Preparación de un diseño de plan que escale y se mantenga bien con el tiempo.
Detección de anti-patrones comunes como árboles planos, listeners pesados y duplicidad de configuración.
Construcción de una estructura base reusable para proyectos de rendimiento.
Taller de disección completa de un Test Plan profesional.
Tema 4: Modelado de carga, perfiles de usuario y diseño de escenarios realistas
Traducción de requisitos de negocio y de tráfico a hipótesis de carga medibles.
Definición de usuarios concurrentes, ramp-up, duración, iteraciones y perfiles de comportamiento.
Diferenciación entre concurrencia, throughput y volumen total ejecutado.
Preparación de escenarios de warm-up, baseline, peak, endurance y breakpoint.
Identificación de qué mix de operaciones representa realmente el uso esperado del sistema.
Construcción de escenarios realistas frente a escenarios artificiales que solo “golpean” el servidor.
Revisión de cómo introducir think time y pacing para acercarse al comportamiento humano o de sistema.
Preparación de SLAs, umbrales y criterios de aceptación antes de ejecutar.
Detección de errores de diseño que invalidan el valor de la prueba aunque “genere carga”.
Taller de modelado de un escenario basado en volúmenes y patrones reales.
Tema 5: Thread Groups, controladores y ritmo de ejecución
Uso correcto de Thread Groups para controlar concurrencia y patrón de arranque.
Construcción de flujos con Logic Controllers para separar navegación, negocio y pasos auxiliares.
Revisión del papel de Transaction Controller para medir transacciones completas y no solo peticiones sueltas.
Preparación de rutas de usuario con condiciones, bucles, alternancia y decisión.
Diseño de controladores que hagan el plan legible y mantenible con cientos de samplers.
Diferenciación entre ritmo impuesto por hilos y ritmo impuesto por timers.
Identificación de patrones de carga estables frente a arranques bruscos o irreales.
Detección de errores de scope y de flujo que alteran silenciosamente la prueba.
Preparación de plantillas base para journeys web, APIs y procesos batch.
Taller de diseño de flujo completo con controladores y concurrencia bien definidos.
Tema 6: Variables, funciones, parametrización y gestión de datos de prueba
Uso de variables de JMeter y funciones para evitar scripts rígidos y poco reutilizables.
Parametrización con CSV Data Set Config para credenciales, IDs, payloads y datos maestros.
Construcción de datasets suficientes para evitar reutilización inválida o contaminación del test.
Revisión de cuándo conviene variable, cuándo propiedad y cuándo función.
Preparación de estrategias de datos para alta concurrencia y múltiples entornos.
Detección de errores de encoding, separadores, reciclado o parada por fin de fichero.
Relación entre calidad del dato y calidad del diagnóstico de rendimiento.
Construcción de planillas de datos que permitan múltiples perfiles de usuario.
Preparación de valores dinámicos para rutas, cabeceras, cuerpos JSON y parámetros de consulta.
Taller de parametrización completa de un test plan realista.
Tema 7: Correlación dinámica, extractores y encadenamiento de peticiones
Comprensión de la correlación como requisito esencial para que el flujo sea válido y no solo ejecutable.
Extracción de tokens, IDs, cookies, claves de sesión y referencias dinámicas de las respuestas.
Uso de JSON Extractor, CSS/JQuery Extractor, XPath, RegEx y otras técnicas según el tipo de respuesta.
Encadenamiento de respuestas y peticiones en flujos multi-step con dependencia real.
Detección de falsos positivos cuando la respuesta es 200 pero el journey está roto.
Preparación de test plans robustos frente a cambios menores de formato.
Revisión de cómo correlacionar formularios, autenticación, recursos y navegaciones complejas.
Construcción de validaciones intermedias para evitar propagar errores silenciosos.
Relación entre buena correlación y reducción drástica de ruido en resultados.
Taller de correlación completa sobre un login y un proceso de negocio encadenado.
Tema 8: HTTP y HTTPS para aplicaciones web server-side y portales clásicos
Configuración correcta de HTTP Request para GET, POST, PUT, DELETE y variantes habituales.
Preparación de Header Manager, Cookie Manager y Cache Manager para navegación más realista.
Simulación de portales corporativos, ecommerce, intranets y sitios web tradicionales.
Descarga de recursos embebidos cuando el caso de prueba lo exige y no por inercia.
Distinción entre medir solo el backend principal y medir también recursos secundarios.
Revisión de redirects, compresión, keep-alive, TLS y compresión HTTP.
Preparación de flujos de login, navegación, formularios y búsquedas.
Detección de cuellos de botella por sesión, caché, plantilla o carga estática.
Relación entre diseño web server-side y rendimiento visto por JMeter.
Taller de prueba completa sobre una aplicación web tradicional.
Tema 9: SPAs, frontends modernos y límites de JMeter como herramienta protocol-level
Comprensión de por qué JMeter no ejecuta JavaScript ni renderiza HTML como un navegador real.
Identificación de qué partes de una SPA sí pueden medirse con JMeter y cuáles no.
Separación entre tráfico XHR/fetch/backend API y coste real de renderizado en navegador.
Revisión de escenarios React, Angular o Vue donde JMeter aporta valor sobre las APIs subyacentes.
Detección de errores de enfoque al intentar reproducir el frontend como si JMeter fuese Chrome.
Preparación de estrategias híbridas cuando se necesita medir backend con JMeter y UX con otra herramienta.
Relación entre API calls reales del frontend y diseño del test plan en JMeter.
Construcción de casos de uso útiles para microfrontends y backends-for-frontends.
Revisión del HTTP(S) Test Script Recorder para bootstrap inicial del flujo HTTP/HTTPS.
Taller de descomposición de una SPA en componentes medibles con JMeter.
Tema 10: APIs REST, SOAP y servicios HTTP empresariales
Diseño de pruebas profesionales sobre APIs REST con múltiples métodos, payloads y headers.
Preparación de pruebas sobre servicios SOAP cuando siguen existiendo en entornos corporativos.
Validación de códigos de respuesta, tiempos, estructura JSON/XML y reglas funcionales básicas.
Construcción de journeys de API simples y compuestos con dependencia entre llamadas.
Preparación de pruebas de volumen sobre microservicios y backends de integración.
Detección de latencias por autenticación, serialización, base de datos o cola intermedia.
Revisión de payloads grandes, compresión, paginación y filtros.
Construcción de casos de API orientados a tasa de peticiones, concurrencia y resistencia.
Preparación de informes útiles para desarrollo backend y arquitectura.
Taller de batería completa de pruebas sobre una API REST/SOAP.
Tema 11: Autenticación, sesión, seguridad funcional y flujos protegidos
Preparación de pruebas con Basic Auth, formularios de login, sesiones basadas en cookies y tokens.
Gestión de JWT, CSRF tokens, encabezados personalizados y renovación de sesión.
Construcción de flujos autenticados multiusuario sin contaminar credenciales o sesiones.
Revisión de OAuth y otros esquemas cuando el sistema lo exija en las APIs.
Detección de errores típicos de autenticación en carga alta por expiración o correlación incompleta.
Preparación de validaciones que detecten respuestas “correctas” pero funcionalmente inválidas.
Uso de datos diferenciados por rol, tenant o perfil operativo.
Relación entre seguridad funcional y estabilidad del flujo durante la prueba.
Revisión de límites éticos y de alcance cuando se prueban mecanismos de seguridad.
Taller de caso completo con autenticación y flujo de negocio protegido.
Tema 12: Bases de datos, JDBC y pruebas orientadas a capa de datos
Uso del soporte oficial JDBC para medir rendimiento de consultas, procedimientos y operaciones de acceso a datos.
Preparación de conexiones, pools y queries con parámetros dinámicos y datasets realistas.
Revisión de tiempos de respuesta de lectura, escritura y combinaciones transaccionales.
Detección de bloqueos, espera de recursos y degradación por concurrencia en la capa de datos.
Preparación de pruebas seguras sobre entornos no productivos con datos controlados.
Construcción de assertions sobre resultados de consulta y consistencia mínima del dato.
Relación entre comportamiento SQL y latencia observada en la aplicación.
Uso de JDBC como prueba aislada o como apoyo al análisis de un problema mayor.
Preparación de extracción de datos desde DB para alimentar otras partes del test.
Taller de prueba de rendimiento sobre base de datos vía JDBC.
Tema 13: JMS, correo, FTP, LDAP, TCP y otros protocolos soportados oficialmente
Revisión de los protocolos que JMeter soporta oficialmente fuera del mundo HTTP.
Preparación de pruebas sobre colas y middleware con JMS en escenarios de mensajería corporativa.
Uso de FTP para cargas y descargas cuando el sistema objetivo aún depende de transferencias clásicas.
Construcción de pruebas sobre LDAP y directorios en flujos de autenticación o consulta.
Preparación de validaciones sobre correo SMTP, POP3 e IMAP en procesos de notificación o lectura.
Revisión de pruebas TCP para servicios propietarios o binarios accesibles a ese nivel.
Uso de comandos nativos y objetos Java en casos muy específicos de integración o soporte.
Detección de diferencias metodológicas entre HTTP y protocolos no web.
Construcción de una matriz de casos donde cada protocolo requiere una aproximación distinta.
Taller de selección y diseño de prueba según protocolo soportado oficialmente.
Tema 14: WebSocket, gRPC y extensiones del ecosistema de plugins
Comprensión del papel de los plugins cuando el protocolo o la visualización no vienen cubiertos por el core.
Instalación del Plugins Manager como vía más sencilla para ampliar JMeter.
Uso del plugin de WebSocket cuando el sistema objetivo trabaja con comunicación bidireccional persistente.
Revisión de otros complementos del ecosistema para visualización, shaping y utilidades avanzadas.
Detección de diferencias entre plugin mantenido, plugin experimental y plugin que conviene evitar.
Preparación de una política interna para controlar versiones y compatibilidades de plugins.
Construcción de escenarios híbridos entre core oficial y extensiones externas.
Revisión de riesgos de dependencia excesiva del ecosistema de plugins.
Preparación de entornos de prueba donde el plugin sea tan reproducible como el propio JMX.
Taller de ampliación de un proyecto con plugins de protocolo o análisis.
Tema 15: Recorder, captura de tráfico y bootstrap acelerado de escenarios
Uso del HTTP(S) Test Script Recorder para acelerar la creación inicial de flujos web.
Preparación del navegador o cliente para que el tráfico pase correctamente por el proxy de JMeter.
Captura de navegación útil evitando ruido innecesario y recursos irrelevantes.
Revisión de certificados y problemas habituales al grabar HTTPS.
Limpieza del guion grabado para convertirlo en un test plan mantenible.
Sustitución de valores fijos por variables, correlación y assertions posteriores a la grabación.
Detección de cuándo grabar acelera y cuándo empeora el diseño del test.
Construcción de una disciplina de grabación inicial seguida de refactorización seria.
Relación entre recorder y onboarding rápido de nuevos testers de rendimiento.
Taller de grabación y refactorización de un journey web completo.
Tema 16: Assertions, validaciones y fiabilidad del resultado
Construcción de assertions que impidan considerar “éxito” a una respuesta inútil o corrupta.
Revisión de Response Assertions, Duration Assertions y otras validaciones básicas y avanzadas.
Detección de cómo un test sin validación puede generar throughput bonito y diagnóstico falso.
Preparación de validaciones ligeras que no destruyan rendimiento del propio generador de carga.
Construcción de reglas por código, contenido, patrón, estructura y negocio mínimo.
Revisión de validaciones intermedias dentro de journeys de varias etapas.
Relación entre fiabilidad del sample y credibilidad del informe final.
Detección de escenarios donde un 200 no significa absolutamente nada.
Preparación de prácticas de calidad del test plan antes de lanzar volumen.
Taller de endurecimiento de un escenario mediante assertions y chequeos.
Tema 17: Timers, pacing, throughput y realismo de la carga
Uso correcto de timers para modelar pausas, pacing y cadencia de peticiones.
Diferenciación entre carga basada en usuarios concurrentes y carga basada en ritmo de peticiones.
Revisión de Constant Timer, Uniform Random Timer y otros mecanismos de espera.
Preparación de escenarios de tráfico sostenido frente a ráfagas o picos controlados.
Detección de tests demasiado agresivos por ausencia de think time o pacing.
Construcción de perfiles de usuario más cercanos al mundo real o al proceso batch real.
Relación entre timers y exactitud del throughput objetivo.
Revisión de cuándo conviene usar shaping adicional vía plugins y cuándo basta el core.
Preparación de patrones de tráfico reutilizables por tipo de proyecto.
Taller de ajuste fino del ritmo de carga de un escenario complejo.
Tema 18: Listeners, métricas clave y generación de HTML Dashboard
Comprensión del papel de los listeners y del coste que pueden introducir si se abusa de ellos.
Selección de listeners útiles para depuración en GUI y separación de los que no deben vivir en carga real.
Revisión de métricas esenciales: tiempos de respuesta, percentiles, throughput, errores, bytes y latencia.
Preparación de ficheros JTL limpios y orientados a posterior análisis.
Generación del HTML Dashboard oficial y lectura correcta de sus vistas principales.
Detección de interpretaciones erróneas sobre medias cuando el comportamiento real está en percentiles.
Relación entre muestra, duración, ramp-up y lectura correcta del informe.
Construcción de plantillas de reporting técnico y ejecutivo a partir del dashboard.
Revisión de listeners y herramientas del ecosistema de plugins para enriquecer visualización.
Taller de análisis completo de resultados con dashboard HTML y gráficos adicionales.
Tema 19: Monitorización complementaria, backend metrics y correlación con infraestructura
Comprensión de por qué JMeter solo no basta para encontrar siempre la causa del problema.
Relación entre resultados del generador de carga y métricas de CPU, memoria, red, disco, GC o base de datos.
Preparación de una estrategia de observabilidad paralela con APM, logs, métricas de host y dashboards.
Revisión del uso de plugins de monitorización como PerfMon Metrics Collector y sus limitaciones.
Detección de cuellos de botella en app server, DB, colas o red a partir de la correlación de datos.
Construcción de una línea temporal común entre JTL y métricas de infraestructura.
Preparación de informes que no se queden en “el tiempo subió”, sino que expliquen por qué.
Relación entre arquitectura del sistema y punto de saturación observado.
Revisión de cómo presentar hallazgos a desarrollo, operaciones y arquitectura.
Taller de correlación entre JMeter y observabilidad externa.
Tema 20: Análisis de resultados, diagnóstico y hallazgos accionables
Transformación de un conjunto de números en un diagnóstico técnico con valor real.
Revisión de percentiles, throughput, errores, connect time, latency y evolución temporal.
Detección de saturación, degradación lineal, colapso súbito y comportamientos intermitentes.
Construcción de hipótesis sobre pooling, bloqueo, serialización, IO, DB, caché o limitaciones del generador.
Separación entre síntoma observado y causa probable para no sobrediagnosticar.
Preparación de hallazgos priorizados por impacto, reproducibilidad y urgencia.
Revisión de diferencias entre lectura para desarrollo y lectura para negocio.
Construcción de recomendaciones claras sobre siguiente paso técnico.
Relación entre resultado de prueba y decisión sobre arquitectura, tuning o capacidad.
Taller de diagnóstico guiado sobre un caso con resultados ambiguos.
Tema 21: Ejecución correcta en CLI, tuning del load generator y grandes volúmenes
Revisión de por qué las pruebas de carga reales deben ejecutarse en CLI/headless y no en GUI.
Preparación de lanzamientos desde línea de comandos con propiedades, datasets y rutas bien controladas.
Ajuste de memoria JVM, logs y recursos del propio generador de carga.
Detección de cuándo el cuello de botella está en JMeter y no en el sistema probado.
Construcción de estrategias para minimizar listeners y sobrecarga innecesaria.
Revisión del tamaño de dataset, compresión, DNS y conexiones persistentes como variables del test.
Preparación de ejecuciones largas y estables sin degradar el generador.
Relación entre tuning del injector y fiabilidad del resultado final.
Revisión de evidencias para demostrar que el load generator no falseó la prueba.
Taller de ejecución CLI optimizada y validación del generador.
Tema 22: Pruebas distribuidas, nodos remotos y escalado del generador
Comprensión del modo distribuido oficial de JMeter para ampliar capacidad de generación.
Preparación de arquitectura controller-worker y sincronización entre nodos.
Revisión de `jmeter-server`, conectividad, red y firewalls para laboratorios distribuidos.
Detección de cuándo conviene distribuir en modo remoto y cuándo usar múltiples instancias autónomas.
Construcción de una estrategia de reparto de carga por nodos, datasets y resultados.
Relación entre geografía de los inyectores y realismo del tráfico generado.
Revisión de limitaciones prácticas del modo distribuido y de la agregación de resultados.
Preparación de pruebas masivas con varios equipos o contenedores.
Detección de errores de reloj, red o versión que contaminan la ejecución distribuida.
Taller de despliegue y ejecución de una prueba distribuida.
Tema 23: Docker, contenedores y ejecución reproducible en entornos modernos
Preparación de imágenes y contenedores para ejecutar JMeter de forma repetible.
Construcción de entornos aislados para controller, workers y datasets.
Revisión de cómo usar contenedores sin perder observabilidad ni control de volúmenes.
Detección de riesgos de red, clock skew o limitación de recursos dentro del contenedor.
Preparación de ejecuciones en local, laboratorio, cloud o runners de CI.
Relación entre contenedorización y consistencia del entorno entre equipos.
Revisión de buenas prácticas para versionar imagen, JMX y propiedades conjuntamente.
Preparación de entornos efímeros para campañas de prueba intensiva.
Detección de cuándo Docker acelera mucho el trabajo y cuándo introduce complejidad innecesaria.
Taller de packaging y ejecución contenedorizada de una campaña de carga.
Tema 24: JMeter en CI/CD, automatización y quality gates de rendimiento
Integración de JMeter en Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions u otras plataformas de automatización.
Preparación de jobs reproducibles con datasets, propiedades y almacenamiento de resultados.
Construcción de quality gates de rendimiento basados en umbrales realistas.
Revisión de cómo fallar una pipeline por degradación y no por ruido estadístico.
Preparación de informes automáticos y publicación de artefactos JTL/HTML.
Relación entre performance regression testing y velocidad de entrega del equipo.
Detección de riesgos al automatizar tests demasiado pesados o mal estabilizados.
Construcción de una estrategia de smoke performance, nightly performance y campañas profundas.
Preparación de evidencias que permitan comparar builds y releases.
Taller de integración de JMeter en pipeline con criterio de aceptación.
Tema 25: JSR223, Groovy y lógica avanzada dentro del Test Plan
Uso de scripting cuando los componentes estándar no bastan para resolver una necesidad real.
Preparación de lógica auxiliar en JSR223 para transformación de datos, firma de requests o reglas avanzadas.
Diferenciación entre solución elegante con componentes nativos y sobreingeniería con script.
Revisión de patrones seguros para introducir Groovy sin volver inmantenible el JMX.
Construcción de utilidades reutilizables para autenticación, hashing, timestamps o payloads complejos.
Detección de scripts que degradan el rendimiento del propio generador.
Relación entre potencia del script y deuda técnica del test plan.
Preparación de una política interna sobre cuánto script se admite y dónde.
Revisión de casos donde conviene crear utilidades externas en vez de complejizar el plan.
Taller de ampliación de un escenario mediante lógica JSR223 bien contenida.
Tema 26: Gobierno del rendimiento, documentación y reporting profesional
Preparación de planes de prueba con objetivo, alcance, exclusiones, entorno y SLAs definidos.
Construcción de documentación de campaña para que otro equipo pueda repetir la prueba meses después.
Revisión de evidencias mínimas: versión de JMeter, entorno, dataset, configuración y resultados.
Preparación de informes técnicos y ejecutivos con diferente nivel de profundidad.
Detección de malas prácticas de reporting donde solo se muestran medias y gráficos bonitos.
Construcción de una narrativa clara sobre hallazgos, causas probables y próximos pasos.
Relación entre calidad documental y utilidad real del trabajo de rendimiento.
Preparación de material reutilizable para auditoría interna, calidad o comités técnicos.
Revisión de cómo convertir un test puntual en capacidad organizativa.
Taller de informe final profesional de una campaña de rendimiento.
Tema 27: Proyecto final integrador de Apache JMeter: rendimiento y carga end-to-end
Selección de una aplicación o servicio con complejidad suficiente para justificar una campaña completa.
Definición de objetivos, hipótesis de carga, SLAs y riesgos del caso elegido.
Diseño del test plan con flujos, datos, correlación, autenticación y validaciones.
Preparación de ejecución en CLI con reporting HTML y almacenamiento de resultados.
Integración opcional de plugins, monitorización y distribución de carga si el caso lo requiere.
Análisis completo de resultados con diagnóstico técnico y priorización de hallazgos.
Preparación de recomendaciones sobre código, infraestructura, configuración o capacidad.
Construcción de documentación de campaña y de un informe ejecutivo final.
Presentación del caso con lenguaje técnico y orientado a decisión.
Entrega de un blueprint reusable para futuras pruebas de rendimiento del equipo.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Apache JMeter: Pruebas de Rendimiento y Carga en su día a día
QA Engineers y testers especializados en rendimiento
Este perfil encaja especialmente bien porque necesita pasar de la prueba funcional aislada a la validación del comportamiento del sistema bajo carga realista. El curso le aporta una metodología completa para modelar usuarios, construir escenarios, correlacionar datos, validar respuestas y presentar resultados con rigor técnico.
Desarrolladores backend y full stack
Quienes construyen APIs, servicios HTTP, integraciones, colas o aplicaciones web suelen necesitar una base sólida para medir el impacto real de sus cambios. La formación les ayuda a usar JMeter no solo como herramienta de pruebas, sino como instrumento de diagnóstico para detectar latencias, errores de concurrencia, cuellos de botella y degradación progresiva.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Apache JMeter: Pruebas de Rendimiento y Carga
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Sí. El curso está planteado sobre Apache JMeter 5.6.3, que es la versión actual mostrada en la página oficial de descarga y que requiere Java 8 o superior.
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No. Oficialmente JMeter soporta HTTP/HTTPS, SOAP/REST, FTP, JDBC, LDAP, JMS, correo SMTP/POP3/IMAP, comandos nativos, TCP y objetos Java. Por eso el curso cubre tanto aplicaciones web como APIs, microservicios, integraciones y servicios backend de distintos tipos.
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Sí, pero con matices. JMeter no es un navegador y no ejecuta JavaScript ni renderiza HTML como lo haría Chrome o Firefox. En aplicaciones SPA o muy dependientes del frontend, JMeter sirve muy bien para medir la capa HTTP/API, pero no sustituye por sí solo a una herramienta browser-based si se necesita medir render o experiencia real del navegador.
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No. La documentación oficial es muy clara: para load testing, JMeter debe ejecutarse en CLI mode, sin GUI, para obtener resultados óptimos. La GUI se usa para construir, depurar y validar el test plan, no para campañas de carga serias.
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Sí. JMeter soporta pruebas distribuidas y la documentación oficial explica tanto el modo remoto como el arranque de nodos con `jmeter-server`. También indica que un cliente JMeter puede controlar múltiples instancias remotas y recoger sus resultados.
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Sí. JMeter incluye generación oficial de HTML Dashboard Report, tanto desde herramientas de GUI como desde procesos automatizados con resultados almacenados en fichero.
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No siempre. El core cubre muchos casos reales, pero el ecosistema de plugins resulta muy útil para ampliar gráficos, shaping, monitorización y algunos protocolos adicionales, como WebSocket. El método más sencillo de instalación es Plugins Manager, que se instala añadiendo `plugins-manager.jar` en `lib/ext` y reiniciando JMeter.
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Sí. En contexto corporativo, esta formación puede plantearse como bonificable hasta el 100% si la empresa dispone de crédito suficiente y tramita correctamente la acción formativa conforme al marco aplicable.
Sí. El curso está planteado sobre Apache JMeter 5.6.3, que es la versión actual mostrada en la página oficial de descarga y que requiere Java 8 o superior.
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No. Oficialmente JMeter soporta HTTP/HTTPS, SOAP/REST, FTP, JDBC, LDAP, JMS, correo SMTP/POP3/IMAP, comandos nativos, TCP y objetos Java. Por eso el curso cubre tanto aplicaciones web como APIs, microservicios, integraciones y servicios backend de distintos tipos.
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Sí, pero con matices. JMeter no es un navegador y no ejecuta JavaScript ni renderiza HTML como lo haría Chrome o Firefox. En aplicaciones SPA o muy dependientes del frontend, JMeter sirve muy bien para medir la capa HTTP/API, pero no sustituye por sí solo a una herramienta browser-based si se necesita medir render o experiencia real del navegador.
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No. La documentación oficial es muy clara: para load testing, JMeter debe ejecutarse en CLI mode, sin GUI, para obtener resultados óptimos. La GUI se usa para construir, depurar y validar el test plan, no para campañas de carga serias.
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Sí. JMeter soporta pruebas distribuidas y la documentación oficial explica tanto el modo remoto como el arranque de nodos con `jmeter-server`. También indica que un cliente JMeter puede controlar múltiples instancias remotas y recoger sus resultados.
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Sí. JMeter incluye generación oficial de HTML Dashboard Report, tanto desde herramientas de GUI como desde procesos automatizados con resultados almacenados en fichero.
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No siempre. El core cubre muchos casos reales, pero el ecosistema de plugins resulta muy útil para ampliar gráficos, shaping, monitorización y algunos protocolos adicionales, como WebSocket. El método más sencillo de instalación es Plugins Manager, que se instala añadiendo `plugins-manager.jar` en `lib/ext` y reiniciando JMeter.
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Sí. En contexto corporativo, esta formación puede plantearse como bonificable hasta el 100% si la empresa dispone de crédito suficiente y tramita correctamente la acción formativa conforme al marco aplicable.
Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita
Cuéntanos tus objetivos de negocio y prepararemos una propuesta formativa bonificable totalmente ad hoc
Cubre más que web y APIs Otra ventaja importante es que no reduce JMeter a pruebas HTTP básicas. El programa incorpora el alcance oficial de la herramienta sobre HTTP/HTTPS, SOAP/REST, FTP, JDBC, LDAP, JMS, correo, comandos nativos, TCP y objetos Java, y además explica cómo ampliar escenarios con plugins cuando el protocolo o la visualización lo requieran.
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Enseña a construir pruebas fiables, no solo a lanzar carga El valor del curso no está en generar “muchas peticiones”, sino en aprender a construir test plans correctos, con buena correlación, datos válidos, autenticación bien resuelta, validaciones y modelado realista. Eso reduce mucho el riesgo de sacar conclusiones erróneas a partir de pruebas mal diseñadas.
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Incorpora límites, buenas prácticas y criterio profesional El programa no vende JMeter como solución universal. Explica con claridad que JMeter no es un navegador y que no ejecuta JavaScript, lo que permite usarlo con mucha más inteligencia en SPAs, backends y arquitecturas modernas. Esa honestidad técnica evita malas decisiones de herramienta y mejora la calidad del trabajo del equipo.
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Prepara al alumno para entornos reales de empresa Otra ventaja muy relevante es que entra en CLI/headless, pruebas distribuidas, automatización en CI/CD, HTML reporting, tuning del generador y documentación profesional, es decir, todo lo que diferencia un uso puntual de JMeter de una práctica corporativa madura.
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Deja una metodología reusable para el equipo El curso no termina en la herramienta. Deja una forma de trabajo reusable para campañas futuras: estructura base de JMX, estrategia de datos, criterios de aceptación, formato de informe, validación de resultados y reglas de automatización. Eso multiplica el retorno de la formación y facilita la estandarización interna.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Este perfil obtiene mucho valor porque una parte crítica del rendimiento no está solo en la aplicación, sino en la infraestructura, la configuración, el entorno y la observabilidad. El curso le enseña a integrar JMeter en pipelines, trabajar en CLI, escalar pruebas distribuidas y relacionar resultados con recursos, despliegues y comportamiento del sistema.
Arquitectos de software e ingenieros de integración
Quienes diseñan soluciones distribuidas, APIs, colas, servicios y plataformas corporativas necesitan entender cómo responde el sistema cuando la carga crece o cambia de perfil. La formación les aporta criterio para traducir arquitectura en hipótesis de rendimiento y esas hipótesis en planes de prueba medibles y útiles.
Consultores técnicos y especialistas en calidad
Para quienes deben diagnosticar rendimiento en clientes o proyectos complejos, este curso resulta especialmente útil porque no se queda en la herramienta. También cubre estrategia de prueba, lectura de resultados, documentación técnica, límites de JMeter, uso de plugins y comunicación profesional de hallazgos.
Equipos de ingeniería que quieren industrializar pruebas de rendimiento
Este perfil encaja especialmente bien cuando la organización ya prueba “a ratos”, pero quiere profesionalizar el proceso. La formación permite pasar de pruebas manuales y poco repetibles a un enfoque reusable, versionable, automatizable y alineado con desarrollo, QA y operación.