
Prueba la carga de tus aplicaciones, en Python
Una herramienta de pruebas de rendimiento impulsada por Locust, instalada y mantenida por DINAO. Escribe tus escenarios en Python, simula cientos de miles de usuarios y sigue todo en tiempo real — en una infraestructura francesa que controlas.
¿Qué es Locust?
Locust es una herramienta open-source de pruebas de carga y rendimiento donde los escenarios se definen directamente en Python : se hereda de clases como HttpUser o FastHttpUser y se decoran las acciones con @task, en lugar de manipular una interfaz pesada o XML. Su arquitectura basada en eventos, que utiliza gevent, ejecuta cada usuario virtual en su propia coroutine ligera, permitiendo simular decenas de miles por proceso.
Locust ofrece una interfaz web en tiempo real (tráfico, tiempo de respuesta, tasa de errores, gráficos) con ajuste de carga en ejecución, así como un modo headless ideal para pipelines CI/CD. Aunque orientado a HTTP, puede probar casi cualquier protocolo mediante clientes personalizados, y su arquitectura pluggable admite extensiones (Grafana/Prometheus, perfiles de carga).
Diseñado para el escalado, funciona en modo distribuido master/worker : el master aloja la interfaz y dirige la campaña, los workers generan la carga (un worker por núcleo CPU). Es utilizado por Google, Microsoft, Mozilla o EA, es completamente stateless y se autoaloja naturalmente en contenedores Docker.
Aloja Locust en DINAO
Niveles de recursos compatibles con los requisitos de Locust (mínimo 1 vCPU / 512 Mo / 1 Go). Alojado en Francia, gestionado.
- 1 vCPU dedicados
- 2 Go de RAM
- 20 Go NVMe
- Copias de seguridad diarias
- Gestionado y supervisado por DINAO
- 2 vCPU dedicados
- 4 Go de RAM
- 40 Go NVMe
- Copias de seguridad diarias
- Gestionado y supervisado por DINAO
- 4 vCPU dedicados
- 8 Go de RAM
- 80 Go NVMe
- Copias de seguridad diarias
- Gestionado y supervisado por DINAO
- 8 vCPU dedicados
- 16 Go de RAM
- 160 Go NVMe
- Copias de seguridad diarias
- Gestionado y supervisado por DINAO
Detalles técnicos
Te preguntas…
¿Es necesario conocer Python para escribir mis pruebas?
Sí, los escenarios de Locust son código Python — es su fortaleza : son versionables en Git y pueden contener lógica de negocio compleja. DINAO puede acompañarte en la implementación.
¿Cuántos usuarios virtuales puedo simular?
Desde algunos miles en un worker hasta cientos de miles en modo distribuido. La regla : un worker por núcleo CPU, y se añaden workers para escalar. FastHttpUser permite tasas muy altas.
¿Mis URL y datos de prueba se envían a un tercero?
No. A diferencia de los SaaS de prueba, todo se ejecuta en tu instancia DINAO en Francia. Locust es stateless: no se conservan datos después de la campaña.
¿Puedo integrarlo a mi CI/CD?
Sí. El modo headless ejecuta las pruebas sin interfaz y devuelve un código de salida: perfecto para Jenkins, GitLab CI o GitHub Actions, con exportación CSV de resultados.
¿Puedo visualizar los resultados en Grafana?
Sí. Mediante extensiones comunitarias, Locust expone sus métricas a Prometheus/Grafana, además de su interfaz web en tiempo real y la exportación CSV.