Curso de K6 Open Source para Equipos de Testing en Empresas

Instalación de k6 en diferentes sistemas operativos.

Configuración del entorno para pruebas locales.

Métodos para simular entornos de producción.

Integración de herramientas complementarias como Grafana y Prometheus.

Práctica: configuración de un entorno básico de pruebas.

Resolución de problemas comunes durante la configuración.

Creación de un repositorio para scripts de prueba.

Configuración de variables de entorno en k6.

Métodos para mantener entornos de prueba consistentes.

Mejores prácticas para documentar configuraciones.

Introducción al lenguaje JavaScript en k6.

Estructura de un script básico en k6.

Métodos y funciones principales de k6.

Simulación de usuarios concurrentes.

Configuración de iteraciones y duración de pruebas.

Uso de módulos para organizar scripts.

Práctica: crear un script con múltiples etapas.

Resolución de errores comunes en scripts.

Comparación entre scripts básicos y avanzados.

Buenas prácticas para escribir scripts eficientes.

Conceptos clave en pruebas de carga.

Métodos para simular tráfico real en aplicaciones web.

Configuración de escenarios simples de carga.

Práctica: pruebas de carga con 100 usuarios concurrentes.

Uso de métricas básicas como tiempo de respuesta y tasa de error.

Análisis de resultados y generación de informes.

Métodos para identificar cuellos de botella iniciales.

Comparación entre pruebas de carga básica y avanzada.

Resolución de problemas comunes en pruebas de carga.

Mejores prácticas para escenarios básicos de carga.

Diferencias entre pruebas de carga y estrés.

Métodos para simular condiciones extremas.

Configuración de escenarios de estrés en k6.

Práctica: pruebas de estrés con picos de tráfico.

Análisis de resultados para identificar límites del sistema.

Resolución de problemas relacionados con la saturación.

Comparación entre pruebas de estrés y pruebas de resistencia.

Métodos para documentar hallazgos en pruebas de estrés.

Casos prácticos de pruebas de estrés en sistemas críticos.

Mejores prácticas para evitar fallos durante pruebas extremas.

Introducción a los escenarios en k6.

Configuración de escenarios múltiples en un solo script.

Métodos para simular tráfico dinámico.

Práctica: crear un escenario con etapas progresivas.

Resolución de problemas en escenarios complejos.

Comparación entre escenarios simples y avanzados.

Uso de datos parametrizados en escenarios.

Integración de múltiples APIs en un solo script.

Casos prácticos de escenarios avanzados en aplicaciones reales.

Mejores prácticas para diseñar escenarios escalables.

Introducción a la monitorización en tiempo real.

Configuración de Grafana para visualizar métricas de k6.

Práctica: creación de dashboards personalizados.

Métodos para exportar métricas desde k6 a Prometheus.

Análisis de métricas clave en entornos monitorizados.

Resolución de problemas de integración.

Comparación entre herramientas de visualización.

Casos prácticos de monitorización en pruebas de rendimiento.

Impacto de la monitorización en la optimización del sistema.

Mejores prácticas para el monitoreo continuo.

Métodos para integrar k6 en pipelines de CI/CD.

Configuración de GitHub Actions para ejecutar pruebas de k6.

Práctica: creación de un pipeline básico de CI/CD.

Métodos para generar informes automáticos.

Resolución de problemas en la automatización de pruebas.

Comparación entre herramientas de CI/CD compatibles.

Pruebas automatizadas vs pruebas manuales.

Casos prácticos de automatización en proyectos reales.

Impacto de la automatización en la eficiencia del equipo.

Mejores prácticas para mantener pipelines estables.

Introducción a las métricas avanzadas de k6.

Métodos para analizar tiempos de respuesta y errores.

Uso de percentiles para medir la experiencia del usuario.

Práctica: análisis de métricas con ejemplos reales.

Comparación entre resultados de pruebas básicas y avanzadas.

Resolución de problemas comunes en análisis de métricas.

Métodos para presentar resultados a stakeholders.

Impacto del análisis en la optimización del sistema.

Casos prácticos de análisis en entornos de producción.

Buenas prácticas para interpretar datos de rendimiento.

Definición del alcance del proyecto final.

Creación de escenarios de prueba personalizados.

Configuración de herramientas complementarias como Grafana.

Implementación de pruebas en un entorno de CI/CD.

Análisis detallado de métricas generadas por las pruebas.

Resolución de errores encontrados durante el proyecto.

Generación de informes y documentación.

Presentación de resultados y recomendaciones.

Reflexión sobre las lecciones aprendidas en el curso.

Proyección de próximas aplicaciones de k6 en proyectos futuros.