Lección 5 de 6 · 2 min
Interpretar resultados y hallar el cuello de botella
Al terminar sabrás
10 min- Leer la curva de latencia vs carga e identificar el punto de saturación
- Correlacionar la degradación con métricas de recursos (CPU, memoria, conexiones)
- Aislar el cuello de botella con criterio, no a ciegas
El número no es la respuesta
k6 te da un p95 y una tasa de error. Eso te dice si hay un problema y cuándo aparece, pero no por qué. Interpretar es la parte experta: leer la forma de la curva y correlacionarla con lo que pasa dentro del sistema.
La curva latencia vs carga
Grafica la latencia (p95) contra el número de usuarios. Casi siempre tiene tres zonas:
- Plana: hasta cierto punto, agregar usuarios no cambia la latencia. El sistema absorbe bien.
- El codo: un punto donde la latencia empieza a subir. Es el inicio de la saturación.
- Disparo: pasado el codo, cada usuario extra degrada a todos; la latencia se dispara y aparecen errores.
Correlacionar con recursos
Aquí está el diagnóstico de verdad. Mientras k6 mide desde afuera, tú miras dentro del servidor durante la prueba: CPU, memoria, conexiones a la base, disco. El recurso que llega al 100% mientras los otros tienen holgura es el cuello de botella.
- CPU del web al 100% → falta capacidad de cómputo o hay código ineficiente.
- Memoria que solo sube y nunca baja → posible fuga (soak test lo confirma).
- Pool de conexiones a la BD agotado + CPU de BD alta → el cuello está en la base: consultas lentas, falta de índices.
No optimices a ciegas
El error caro es "el sistema está lento, agreguemos más servidores". Si el cuello es la base de datos, duplicar servidores web no cambia nada —todos siguen esperando a la misma base saturada. Primero aísla el recurso limitante con datos, luego atacas ese. Es el mismo principio del diagnóstico basado en evidencia que viste en QA con IA: hipótesis, medición, confirmación.
Con el cuello identificado y arreglado, se re-prueba para confirmar que el codo se movió. La última lección: automatizar todo esto en CI y escalar la carga con Kubernetes.
Comprueba lo aprendido en el quiz y diagnostica el caso en el reto.
Compruébalo
0/3Responde sin mirar atrás. Verás la explicación al instante.
1. La latencia se mantiene plana hasta 800 usuarios y ahí se dispara. ¿Qué encontraste?
2. Al saturarse, la CPU de la base de datos llega al 100% mientras la del servidor web sigue al 40%. ¿Dónde está el cuello de botella?
3. ¿Por qué no basta con el resultado de k6 para diagnosticar el cuello de botella?
Reto: diagnostica un cuello de botella
En una prueba, la latencia se dispara a los 500 usuarios. Al revisar recursos: CPU del web 45%, memoria estable, pero las conexiones a la base de datos están en su máximo (pool agotado) y la CPU de la BD al 95%.
Escribe tu diagnóstico y una hipótesis de arreglo.