Paso 4: configurar los ajustes del grupo de carga

Parámetros de configuración del grupo de carga en escenarios de rendimiento de Test Manager, que cubren la escala de ejecución, el modelado del comportamiento del usuario y los umbrales de rendimiento.

When configuring a load group, you define how the selected test case is executed at scale. Each parameter models realistic user behavior and enforces performance expectations.

Pasos

1. Inicia sesión en Test Manager.
2. Ve a Escenarios de rendimiento, abre un escenario y expande un grupo de carga.
3. En Usuarios virtuales, especifica el número de usuarios simulados simultáneos asignados al caso de prueba. Cada grupo puede admitir hasta 500 usuarios virtuales, con un total de 2000 en un escenario. Comprueba el número de VU units y máquinas consumidas después de una ejecución en seco, en función de tu selección: si ejecutaste el Planificador de capacidad durante esa ejecución en seco (consulta Requisitos del sistema del robot local), su recuento de usuarios virtuales recomendado es un buen punto de partida aquí , en lugar de una estimación basada solo en las relaciones de recursos.
4. Define performance expectations. Breaching these thresholds highlights warnings or errors in the results dashboard, which helps you identify unstable scenarios.
   • In the Max. response time threshold field, specify the upper time limit (in ms) that responses should not exceed (for example, 5,000 ms for Group 1).
   • In the Average error rate threshold, specify the acceptable failure rate (%) across all executions (for example, 1%).
5. En el campo Fuente de datos , vincula una entidad de Data Fabric (también conocida como entidad de Data Service) como fuente de datos para alimentar entradas parametrizadas como credenciales de usuario o detalles de cuenta. Esto garantiza que cada usuario virtual pueda ejecutar con datos únicos, evitando colisiones y haciendo que la ejecución se acerque más al uso en el mundo real.
   Consejo:

   Para utilizar Data Fabric para pruebas de rendimiento, asegúrate de que tu caso de prueba admita el consumo de datos de prueba de Data Fabric. Para obtener información sobre el uso de datos de prueba de Data Fabric en tus pruebas, consulta Pruebas basadas en datos. Cuando este caso de prueba se incluye en un Grupo de carga, puedes configurar un origen de datos específico en el nivel de grupo. Esto te permite definir y utilizar un origen de Data Fabric dedicado para tus ejecuciones de pruebas de rendimiento.

6. Decide si quieres mantener los parámetros de Studio tal como están o anularlos. Para anular los parámetros de Studio, en Parámetros, selecciona Anular. En el cuadro de diálogo Anular parámetros , realiza la acción requerida.
   • Para anular los parámetros de Studio de forma individual, activa Anular. Para los tipos de cadena, introduce un nuevo valor. Para los tipos booleanos, selecciona Verdadero o Falso. Cuando hayas terminado, selecciona Guardar.
   • Para anular todos los parámetros de Studio, selecciona Anular todo. Introduce o selecciona los nuevos valores. Cuando hayas terminado, selecciona Guardar.
   • Para eliminar todas las anulaciones de parámetros de Studio, selecciona Eliminar anulaciones y luego selecciona Guardar.
7. Specify how the load is applied over time. Together, these settings let you model realistic traffic patterns such as gradual adoption, steady-state usage, and controlled shutdown.
   • The Delay field shows the wait time before the load group starts execution (for example, 0 minutes).
   • The Ramp up field shows the period over which the number of concurrent users is gradually increased until the maximum number of users is reached (for example, 2 minutes).
   • The Peak field shows the duration during which the maximum number of users remain active (for example, 26 minutes).
   • The Ramp down field shows the period over which the number of users gradually decreases to zero (for example, 2 minutes).

Resultado

Se guarda la configuración del grupo de carga. El escenario se configura con los usuarios virtuales definidos, los umbrales de rendimiento, las fuentes de datos y el perfil de carga. Puedes proceder a realizar una ejecución en seco o una ejecución completa.