Testes de Performance & Carga
Testes de Performance & Carga

Seu sistema aguenta
o que vem por aí?

Antes do go-live, antes do pico de Black Friday, antes da campanha de lançamento — validamos os limites reais do seu sistema com dados, não com achismos.

📋
Relatório executivo incluso
🎯
Métricas baseadas em SLA real
🔬
Análise de gargalos por camada
Plano de ação pós-diagnóstico
Por que importa

Performance não é detalhe.
É fundação.

Um sistema lento ou instável em produção custa muito mais do que o custo de testá-lo antes.

🚀

Go-live com confiança

Validamos capacidade, latência e comportamento sob carga real antes de qualquer lançamento crítico. Chega de surpresas em produção.

📊

Dados, não suposições

Throughput, P95, P99, taxa de erros, tempo de resposta — cada métrica com contexto real para embasar decisões técnicas e de negócio.

🔍

Gargalo identificado na origem

Não entregamos só "o sistema caiu". Localizamos se o problema está no banco, na aplicação, na infraestrutura ou na rede.

Cobertura

Tipos de teste que executamos

Cada cenário tem um objetivo diferente — e sabemos qual aplicar para o seu momento.

Carga

Load Test

Valida o comportamento do sistema sob o volume esperado de usuários simultâneos em condições normais de operação.

Ideal para validar SLAs e baselines de performance
Stress

Stress Test

Empurra o sistema além dos limites esperados para descobrir o ponto de quebra e como ele se recupera após o colapso.

Ideal para Black Friday, campanhas e lançamentos
Pico

Spike Test

Simula picos abruptos de tráfego — como um link viral ou abertura de ingressos — e avalia a resposta do sistema a variações bruscas.

Ideal para sistemas com picos imprevisíveis
Resistência

Soak / Endurance Test

Mantém carga constante por horas para revelar vazamentos de memória, degradação gradual e problemas que só aparecem no longo prazo.

Ideal para sistemas de missão crítica 24/7
Escalabilidade

Scalability Test

Aumenta a carga progressivamente para identificar a curva de degradação e validar se o sistema escala horizontalmente como esperado.

Ideal para arquiteturas cloud e auto-scaling
Concorrência

Concurrency Test

Foca em acessos simultâneos ao mesmo recurso para expor race conditions, deadlocks e problemas de consistência de dados.

Ideal para transações financeiras e inventário
Arsenal técnico

Ferramentas que dominamos

Escolhemos a ferramenta certa para cada tipo de sistema, stack e objetivo — sem religião, sem limitação.

k6
Open source · Grafana Labs
Scripting em JavaScript, integração nativa com CI/CD e dashboards em tempo real via Grafana. O padrão moderno para times de engenharia.
CI/CDJavaScriptCloud
Apache JMeter
Open source · Apache
Referência de mercado para testes de API e web. Suporte a protocolos HTTP, JDBC, JMS, SOAP e extensível via plugins.
HTTPJDBCDistributed
Gatling
Open source · Gatling Corp
Foco em aplicações web e APIs com relatórios HTML detalhados e DSL expressiva em Scala/Java. Ideal para microsserviços.
ScalaMicroservicesReports
Locust
Open source · Python
100% Python, altamente customizável e com UI web built-in. Perfeito para times que já trabalham com Python e precisam de flexibilidade total.
PythonCustomizableWeb UI
Artillery
Open source · Artillery Inc
Testes de carga para APIs HTTP e WebSocket com YAML declarativo. Excelente integração com AWS Lambda para execução serverless.
YAMLWebSocketServerless
Grafana + Prometheus
Observabilidade
Stack de observabilidade para coletar métricas em tempo real durante os testes: CPU, memória, latência e erros por serviço.
DashboardsAlertingReal-time
Resultado

O que você recebe em números

90%
Incidentes em produção
após ciclo completo de testes
P99
Latência monitorada
não só média — os outliers importam
+3×
Confiança no go-live
time alinha expectativas com dados
0
Surpresas em pico
porque simulamos antes
Metodologia

Como conduzimos os testes

Um processo estruturado do planejamento à entrega — com rastreabilidade total.

01

Discovery & Definição de Cenários

Mapeamos os fluxos críticos da aplicação, definimos os volumes esperados com base em dados reais ou projeções de negócio e estabelecemos os critérios de aceitação (SLAs).

Fluxos críticosSLA definitionVolume modeling
Documento de escopo e critérios de aceitação
02

Preparação do Ambiente e Scripts

Configuramos o ambiente de testes (staging ou produção isolada), instrumentamos a aplicação para coleta de métricas e desenvolvemos os scripts de carga nos cenários mapeados.

k6 / JMeterPrometheusGrafana setup
Scripts de teste versionados no repositório
03

Execução e Monitoramento em Tempo Real

Rodamos os testes com monitoramento em tempo real de CPU, memória, banco de dados, latência por endpoint e taxa de erros — por camada, não só pelo todo.

Live dashboardsAPMLog analysis
Dashboard ao vivo durante a execução
04

Análise de Resultados e Root Cause

Cruzamos dados de performance com traces de aplicação para identificar a causa raiz de cada gargalo — e não apenas o sintoma.

Root cause analysisBottleneck mappingProfiling
Relatório técnico detalhado por camada
05

Relatório Executivo + Plano de Ação

Entregamos um relatório com linguagem clara para engenharia e gestão, com priorização dos problemas por impacto e um plano de ação concreto com próximos passos.

Executive reportAction planRe-test roadmap
Relatório executivo + checklist de go-live
Go-live

Critérios de prontidão para produção

Antes do go-live, validamos tudo isso.

Nosso checklist de performance cobre as dimensões que mais causam incidentes nas primeiras 48h após o lançamento.

Tempo de resposta P95 dentro do SLA definido
Taxa de erros abaixo de 0.1% sob carga esperada
Comportamento estável sob pico de 3× a carga base
Sem vazamento de memória em testes de endurance
Banco de dados com índices validados e queries otimizadas
Auto-scaling testado e time de resposta validado
Degradação graciosa em caso de serviços dependentes fora do ar
Alertas de infraestrutura configurados e testados
Latência P95 alvo
< 300ms
Taxa de erros máxima
< 0.1%
Fator de pico simulado
3× – 10×
Duração endurance test
4 – 8h
Throughput mínimo validado
por SLA
Dúvidas

Perguntas
frequentes

Tudo o que você precisa saber antes de validar a performance do seu sistema.

3–5 dias
ciclo médio de execução
📄
Relatório incluso
executivo + técnico detalhado
🔁
Re-test incluso
após correções aplicadas
O ideal é sempre um ambiente de staging isolado, mas avaliamos caso a caso. Para alguns tipos de teste (como smoke e baseline), é possível executar em produção fora do horário de pico com controle rigoroso de carga.
Teste de carga valida o comportamento dentro do volume esperado — responde "o sistema funciona como deveria?". Teste de stress vai além do limite para descobrir o ponto de quebra — responde "até onde aguenta?". Para go-lives críticos, recomendamos ambos.
Sim. Trabalhamos com OAuth2, JWT, API Keys e fluxos de login complexos. Conseguimos simular jornadas completas do usuário — não apenas chamadas isoladas — incluindo carrinho, checkout, autenticação multifator e navegação entre páginas.
Relatório técnico com métricas por endpoint (latência P50/P95/P99, throughput, taxa de erros), análise de gargalos por camada (app, banco, infra), comparativo com os SLAs definidos, evidências em dashboard e plano de ação priorizado.
Recomendamos pelo menos 2 semanas antes do go-live. Isso garante tempo para execução, análise, correção dos problemas encontrados e um re-test de validação. Para lançamentos críticos, 3 a 4 semanas é o ideal.
👋 Oi! Eu sou o Dan.

Posso te ajudar a entender se automação, testes ou melhoria de processos fazem sentido para o seu caso.