40%
Reducción de los tiempos de respuesta
Los tiempos de respuesta mejorados mejoraron significativamente las interacciones de los usuarios y la capacidad de respuesta general del sistema.
60%
Mayor capacidad de usuarios
La capacidad de la plataforma para manejar usuarios simultáneos permitió experiencias de usuario más fluidas durante los períodos de mayor tráfico.
80%
Fallos reducidos del sistema
La disminución de las fallas del sistema mejoró la estabilidad y confiabilidad de la plataforma.
Una plataforma líder de aprendizaje electrónico se enfrentaba a un desafío crítico debido a un aumento sustancial en el tráfico de usuarios. Este aumento no solo provocó tiempos de respuesta lentos, sino que también provocó fallos ocasionales del sistema, lo que afectó gravemente a la experiencia del usuario. A medida que la popularidad de la plataforma crecía, garantizar un entorno de aprendizaje fluido y receptivo se volvió fundamental para retener y atraer usuarios.
El cliente es un gigante de TI de $ 20 mil millones con operaciones en todo el mundo que brinda servicios de TI de misión crítica. Con operaciones en 70 países a nivel mundial, el cliente impulsa la innovación en el mundo de TI. El cliente tiene más de 130.000 empleados en todo el mundo y es líder mundial en servicios de TI de Fortune 500.
RESUMEN DEL PROYECTO
Una plataforma líder de aprendizaje electrónico enfrentó importantes desafíos de rendimiento y escalabilidad debido a un aumento en el tráfico de usuarios, lo que resultó en tiempos de respuesta lentos y fallas del sistema. Para abordar estos problemas, se implementó una solución integral, que incluye análisis de rendimiento y pruebas de carga con Apache JMeter, actualizaciones de infraestructura con Docker y Kubernetes y optimización de bases de datos con SolarWinds y dbWatch. Se integraron pruebas y monitoreo continuos en el proceso de CI utilizando Jenkins y GitHub Actions. Estas medidas llevaron a una reducción del 40 % en los tiempos de respuesta, un aumento del 60 % en la capacidad de los usuarios, una disminución del 80 % en las fallas del sistema y un aumento del 25 % en la satisfacción del usuario.
RETOS
Cuellos de botella en el rendimiento: el sistema tuvo dificultades para hacer frente al aumento de carga, lo que provocó retrasos e interrupciones durante las interacciones de los usuarios.
Preocupaciones sobre la escalabilidad: la infraestructura de la plataforma no estaba equipada adecuadamente para manejar el creciente número de usuarios simultáneos, lo que provocó una degradación del rendimiento.
Necesidades de optimización del código: la base de código existente requería optimización para mejorar la eficiencia y reducir los tiempos de respuesta.
Rendimiento de la base de datos: acceder y gestionar datos de manera eficiente fue un desafío que afectó la capacidad de respuesta general del sistema.
SOLUCIÓN
Para abordar los desafíos de manera integral, se adoptó un enfoque multifacético, aprovechando varias herramientas de prueba de desempeño:
Análisis de rendimiento integral: el equipo de pruebas de rendimiento realizó análisis en profundidad utilizando herramientas como Apache JMeter para identificar cuellos de botella y problemas de rendimiento.
Escenarios de prueba de carga: se diseñaron varios escenarios de prueba de carga utilizando Apache JMeter para simular altas cargas de usuarios simultáneos, lo que permitió la identificación de debilidades del sistema bajo estrés.
Mejoras colaborativas a nivel de código: en estrecha colaboración con el equipo de desarrollo, se implementaron optimizaciones a nivel de código para mejorar el rendimiento del sistema y reducir los tiempos de respuesta.
Actualizaciones de infraestructura: la infraestructura del servidor se actualizó para mejorar la escalabilidad y la gestión de recursos, aprovechando tecnologías de contenedorización como Docker y Kubernetes.
Optimización de la base de datos: se utilizaron herramientas como SolarWinds Database Performance Analyzer y dbWatch para optimizar las consultas de la base de datos y mejorar la eficiencia del acceso a los datos.
Pruebas y monitoreo continuos: los scripts de prueba de rendimiento automatizados que usan Apache JMeter se integraron en el proceso de integración continua (CI) usando Jenkins y GitHub Actions, lo que permitió el monitoreo continuo y la detección inmediata de problemas de rendimiento.
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Respuesta al incidente
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