Los 16 mejores softwares de pruebas de carga para 2025

En el desarrollo de software, las pruebas son esenciales. Incluso con la mejor codificación y pruebas iniciales exhaustivas, siempre existe la posibilidad de que algo se escape.

Por eso, las pruebas de carga son tan importantes. Si bien existen herramientas comerciales disponibles para esta tarea, el software de pruebas de carga de código abierto también puede ser una opción valiosa.

En esta guía, aprenderá sobre:

• La importancia de las pruebas de carga
• Las principales herramientas de prueba de rendimiento gratuitas y de código abierto para pruebas de carga y estrés
• Características clave de cada herramienta

¿Por qué son cruciales las pruebas de carga?

Las pruebas de carga son un tipo específico de prueba de rendimiento diseñado para simular a muchos usuarios concurrentes que acceden al mismo sistema a la vez. El objetivo es ver si la infraestructura del sistema puede manejar la carga sin sacrificar la funcionalidad o permitir la degradación del rendimiento.

Las pruebas de carga ayudan a determinar si:

• Los tiempos de respuesta para las acciones críticas cumplen con los requisitos del usuario o los KPI.
• Las funcionalidades comerciales clave funcionan correctamente bajo una carga pesada.
• Su infraestructura puede escalar durante las pruebas de estrés.

Hay dos tipos principales de pruebas de rendimiento:

• Pruebas front-end: Mide la rapidez con la que su sitio web se carga y muestra el contenido.
• Pruebas back-end: Implica el envío de múltiples solicitudes a los servidores para verificar si pueden manejar solicitudes simultáneas.

Si bien muchas herramientas de prueba de rendimiento se centran en los puntos finales de la API, herramientas como xk6-browser también prueban el rendimiento del navegador.

Las pruebas de rendimiento eficaces son esenciales para la satisfacción del cliente. Si su aplicación no cumple con las expectativas del usuario o los acuerdos de nivel de servicio, los usuarios pueden cambiarse a la competencia.

¿Son las pruebas de carga funcionales o no funcionales?

Las pruebas de carga generalmente se consideran no funcionales porque se centran en probar el rendimiento, la confiabilidad y el uso de recursos, en lugar de funciones específicas o historias de usuarios. Sin embargo, un rendimiento deficiente puede afectar gravemente la experiencia del usuario, difuminando la línea entre las pruebas funcionales y no funcionales.

Es mejor integrar las pruebas de carga junto con las pruebas funcionales para un enfoque integral de la calidad. Las pruebas de carga dedicadas siguen siendo necesarias para llevar el sistema a sus límites e identificar las debilidades.

¿Por qué empezar a realizar pruebas de carga de forma temprana?

Incorporar las pruebas de carga de forma temprana y regular en el proceso de desarrollo de software es esencial por varias razones:

• Identificar los cuellos de botella de rendimiento de forma temprana: Al probar cómo se comporta el sistema bajo estrés al principio del desarrollo, los problemas potenciales se pueden abordar antes de que afecten a los usuarios.
• Mejorar la experiencia del usuario: Un enfoque proactivo garantiza que el software sea confiable y eficiente, lo que proporciona una mejor experiencia general al usuario.
• Las aplicaciones más pequeñas también se benefician: Incluso las aplicaciones más pequeñas pueden beneficiarse de las pruebas de carga, ya que revelan cómo se comportan bajo estrés.
• Mantener el rendimiento a lo largo del tiempo: Las pruebas de carga periódicas ayudan a garantizar que su software siga funcionando bien a medida que se agregan nuevas funciones.

Razones clave para empezar a realizar pruebas de carga de forma temprana:

• Detectar problemas de rendimiento antes de que afecten a los usuarios reales.
• Establecer métricas de rendimiento de referencia para realizar un seguimiento del progreso.
• Asegurarse de que la aplicación siga teniendo un buen rendimiento a medida que se agregan nuevas funciones.
• Optimizar y solucionar problemas de rendimiento durante el desarrollo, no después del lanzamiento.
• Fomentar una cultura en la que el rendimiento sea responsabilidad de todo el equipo.

A continuación, comparamos algunas de las principales herramientas de prueba de carga para ayudarle a elegir la mejor para sus necesidades de prueba de rendimiento.

El mejor software de prueba de carga para 2025

Esta lista incluye herramientas gratuitas y de código abierto para que pueda comenzar con las pruebas de carga de API y rendimiento automatizadas, sin gastar dinero.

0. Apidog

Apidog es una potente plataforma de desarrollo de API todo en uno que simplifica el diseño, la documentación, las pruebas y la simulación de API. Con su completo conjunto de pruebas, Apidog garantiza que las API no solo sean funcionales, sino también de alto rendimiento y escalables, lo que la convierte en una herramienta esencial para desarrolladores y evaluadores.

Funciones de prueba de API en Apidog:

1. Pruebas de integración: Garantiza una interacción perfecta entre diferentes módulos y sistemas externos, crucial para las arquitecturas de microservicios.
2. Pruebas de extremo a extremo: Simula escenarios de usuario reales para verificar el flujo operativo completo de una API, asegurando que se cumplan los requisitos comerciales y del usuario.
3. Pruebas de regresión: Prueba continuamente las API después de las actualizaciones para garantizar que los nuevos cambios no interrumpan la funcionalidad existente.
4. Pruebas de rendimiento: Mide los tiempos de respuesta de la API, la estabilidad y el consumo de recursos en diferentes condiciones de carga.
5. Pruebas de carga: Simula un alto tráfico para analizar el rendimiento de la API bajo un uso máximo, identificando posibles cuellos de botella.
6. Pruebas automatizadas: Permite pruebas programadas e integradas en CI/CD para mantener la estabilidad de la API durante todo el desarrollo.
7. Pruebas de API simuladas: Permite probar el comportamiento de la API antes de que el backend esté completamente desarrollado, acelerando el desarrollo y la depuración.
8. Informes y análisis detallados: Proporciona información práctica con registros, análisis del tiempo de respuesta y seguimiento de errores para una mejor depuración y optimización.

Obtenga más información sobre la función de prueba de API de Apidog aquí.

1. JMeter

JMeter es una de las herramientas de prueba de carga de código abierto más populares para medir el rendimiento de las aplicaciones y los tiempos de respuesta. Desarrollado originalmente como una alternativa a LoadRunner, JMeter proporciona una interfaz potente pero algo compleja para los evaluadores de rendimiento profesionales.

Características clave:

• Admite múltiples protocolos, incluidos Java Objects, HTTP/HTTPS, SOAP, REST, FTP y JDBC.
• Viene con un IDE integrado para grabar, construir y depurar pruebas.
• Utiliza Groovy como lenguaje de scripting predeterminado desde JMeter 3.1.
• Se puede configurar para probar el rendimiento de las aplicaciones móviles.
• Permite escribir pruebas de rendimiento en Java utilizando jmeter-java-dsl con autocompletado de IDE y documentación en línea.

Contras:

• Desafíos de escalabilidad: Ejecutar pruebas de carga distribuidas grandes requiere configurar manualmente varias máquinas, lo que genera problemas de orquestación.

2. Taurus

Taurus no es una herramienta de prueba de carga en sí misma, sino un envoltorio que simplifica las pruebas de rendimiento en las pruebas de software al integrarse con herramientas como JMeter, Locust, Gatling y Selenium.

Características clave:

• Utiliza YAML/JSON para el scripting de pruebas, lo que facilita la escritura y la revisión de pruebas en solo unas pocas líneas de código.
• Se integra a la perfección en las canalizaciones de CI/CD, lo que permite a los equipos automatizar el software de prueba de rendimiento de manera eficiente.
• Proporciona una capa de abstracción sobre múltiples herramientas de prueba de carga.
• Scripts de prueba altamente legibles y fáciles de usar para el equipo.

Por ejemplo, un script de Python de ejemplo de archivo YAML de Taurus puede simplificar escenarios complejos de prueba de carga.

3. Locust

Locust es una herramienta de prueba de carga basada en Python diseñada para facilitar la escalabilidad y la eficiencia de los recursos. A diferencia de JMeter, que utiliza una arquitectura basada en subprocesos, Locust está impulsado por eventos, consumiendo significativamente menos recursos.

Locust vs. JMeter

• Uso de recursos: Locust requiere ~70% menos recursos que JMeter.
• Terminología: En lugar de "generadores de carga", Locust utiliza "enjambres" para simular el tráfico de usuarios.
• Flexibilidad: Locust permite definir comportamientos personalizados para usuarios virtuales.
• Monitoreo en tiempo real: Una interfaz de usuario web ayuda a rastrear la ejecución de la prueba en tiempo real.

Características clave:

• Escribir scripts de prueba en Python.
• Fácilmente escalable para manejar grandes cantidades de usuarios simulados.
• Interfaz de usuario basada en web para el monitoreo en tiempo real.
• Extensible y compatible con API.

Contras

• Ecosistema de complementos limitado en comparación con JMeter.

4. Fiddler

Fiddler es un proxy de depuración web que ayuda a analizar las solicitudes y respuestas HTTP. Cuando se combina con Watcher (un complemento de seguridad) y BlackWidow (un rastreador web), se convierte en una solución ligera de prueba de rendimiento y auditoría de seguridad.

Características clave:

• Depurar aplicaciones web capturando y analizando el tráfico.
• Realizar pruebas de seguridad utilizando Watcher.
• Identificar los cuellos de botella de rendimiento con información detallada de la red.
• Se integra con múltiples plataformas y herramientas.

Esta combinación es ideal para principiantes en ingeniería de rendimiento que buscan una forma rápida y gratuita de comenzar.

5. nGrinder

nGrinder es una herramienta de prueba de rendimiento de nivel empresarial diseñada para simplificar las pruebas de estrés a gran escala.

Características clave:

• Admite scripting en Jython y Groovy.
• Arquitectura multiagente para ejecutar pruebas distribuidas.
• Soporte de biblioteca personalizada (por ejemplo, .jar, .py).
• Recopilación automatizada de resultados de agentes distribuidos.

6. The Grinder

El Grinder es un marco basado en Java para pruebas de carga distribuidas. Utiliza múltiples máquinas generadoras de carga para medir el rendimiento del sistema bajo cargas pesadas.

Características clave:

• Funciona con cualquier sistema basado en la API de Java.
• Viene con una consola GUI para facilitar la ejecución de pruebas.
• Administra las conexiones de cliente y las cookies automáticamente.

7. Gatling

Gatling es una herramienta de prueba de carga de alto rendimiento construida con Scala, Akka y Netty.

Características clave:

• DSL potente pero simple para el scripting de pruebas.
• Fácilmente extensible con funciones personalizadas.
• Grabadora de escenarios para capturar y reproducir interacciones.
• Enfoque de desplazamiento a la izquierda para las pruebas de rendimiento.

8. k6

k6 es una herramienta de prueba de carga de código abierto y fácil de usar para desarrolladores diseñada para la integración de CI/CD. Construido con Go y JavaScript, se adapta perfectamente a los flujos de trabajo de desarrollo modernos.

Características clave:

• API de scripting limpia y simple.
• Admite la ejecución distribuida y en la nube.
• Capacidades de orquestación de API REST.
• Extensión xk6-browser para pruebas de rendimiento front-end y back-end.

9. Tsung

Tsung es una herramienta de prueba de carga distribuida y multiprotocolo que admite pruebas de rendimiento a gran escala.

Características clave:

• Monitorea la CPU, la memoria y el tráfico de red durante las pruebas.
• Viene con una grabadora HTTP.
• Proporciona informes HTML y gráficos visuales.
• Admite múltiples protocolos, incluidos HTTP, XMPP y LDAP.

10. Siege

Siege es una herramienta de prueba de carga de línea de comandos para evaluar el rendimiento de las aplicaciones web.

Características clave:

• Admite autenticación básica, cookies, HTTP, HTTPS y FTP.
• Simula condiciones de alto tráfico con usuarios configurables.
• Ideal para pruebas de carga de fuerza bruta.

11. Bees with Machine Guns

Desarrollado por el Chicago Tribune, Bees with Machine Guns utiliza instancias de Amazon EC2 para simular tráfico a gran escala.

Características clave:

• Pruebas de carga escalables basadas en la nube.
• Automatiza las pruebas de carga utilizando microinstancias de EC2.

12. Fortio

Fortio es una biblioteca de pruebas de carga versátil, una herramienta de línea de comandos, un servidor de eco avanzado y una interfaz de usuario web construida en Go (Golang).

Características clave:

• Rápido y ligero: Huella pequeña con una imagen Docker mínima de 3 MB.
• Reutilizable e integrable: Funciona como una biblioteca Go, lo que facilita la integración.
• Métricas de rendimiento detalladas: Registra histogramas de latencia y otras estadísticas valiosas.

13. Puppeteer-WebPerf

Puppeteer-WebPerf es una herramienta de automatización para pruebas de rendimiento web que permite a los desarrolladores recopilar y analizar estadísticas de rendimiento para cargas de página.

Características clave:

• Capturar un seguimiento de DevTools con capturas de pantalla.
• Recopilar métricas de rendimiento en tiempo de ejecución.
• Generar un análisis de rendimiento detallado de las páginas web.

14. Flood Element

Flood Element es una herramienta de código abierto que permite a los desarrolladores imitar las interacciones del usuario en un navegador mientras realizan pruebas de rendimiento.

Características clave:

• Simula las interacciones del usuario abriendo un navegador e interactuando con los elementos.
• Ayuda a detectar problemas de rendimiento del mundo real desde la perspectiva del usuario final.
• Admite la ejecución basada en la nube, lo que permite pruebas a gran escala en múltiples nodos.
• Utiliza scripts de prueba basados en TypeScript para facilitar la personalización.

15. Artillery.io

Artillery.io es una potente herramienta de prueba de carga de código abierto con servicios premium opcionales.

Características clave:

• Admite los protocolos HTTP, WebSocket, Socket.IO, Kinesis y HLS.
• Proporciona información detallada sobre la latencia, las solicitudes por segundo, la concurrencia, los tiempos de respuesta y el rendimiento.
• Permite el scripting personalizado utilizando JavaScript, aprovechando los módulos NPM para una mayor flexibilidad.
• Se integra con Playwright para utilizar scripts de prueba existentes para las pruebas de rendimiento.

Por ejemplo, la funcionalidad Artillery load test read JSON file simplifica las configuraciones de prueba complejas.

16. Ddosify

Ddosify es una plataforma de monitoreo y prueba de rendimiento basada en eBPF de código abierto diseñada para Kubernetes.

Características clave:

• Monitoreo de Kubernetes: Crea automáticamente mapas de servicio, detecta cuellos de botella y proporciona métricas de uso de CPU, memoria, disco y red en tiempo real.
• Pruebas de rendimiento en múltiples ubicaciones: Admite pruebas de rendimiento globales desde más de 25 ubicaciones con un generador de escenarios y la integración de Postman.
• Instrumentación de código cero: No se necesitan reinicios de servicio ni dependencias adicionales.

Cómo encontrar la herramienta de prueba de carga adecuada para su equipo y caso de uso

Elegir la herramienta de prueba de carga adecuada puede ser abrumador, pero con una cuidadosa consideración de las necesidades y los objetivos de su equipo, puede tomar una decisión bien informada. Estos son algunos factores importantes a tener en cuenta al seleccionar una herramienta de prueba de carga para su organización:

1. Evalúe sus requisitos y objetivos

Comience por definir sus objetivos de prueba. Identifique las áreas específicas que desea probar bajo estrés, ya sea una aplicación, un servicio o una infraestructura en particular. Hágase las siguientes preguntas:

• ¿Qué tipo de volumen de tráfico espera?
• ¿Está probando una aplicación web, una API o una aplicación móvil?
• ¿Qué nivel de detalle necesita en sus informes de prueba?

2. Considere el tamaño y la experiencia de su equipo

Las diferentes herramientas requieren diferentes niveles de experiencia. Si su equipo es grande o tiene una combinación de niveles de habilidad, una herramienta fácil de usar con informes fáciles de leer puede ser ideal. Si tiene ingenieros de rendimiento o desarrolladores con habilidades especializadas, una herramienta más compleja con opciones de personalización avanzadas podría ser una mejor opción.

3. Evalúe la complejidad de su aplicación

La complejidad de la aplicación que está probando juega un papel importante en la determinación de qué herramienta de prueba de carga utilizar. Para aplicaciones web complejas, es posible que necesite una herramienta que pueda simular una variedad de comportamientos de usuario. Si está probando API simples, una herramienta ligera y fácil de usar puede ser suficiente.

4. Observe los protocolos y las tecnologías compatibles

Las diferentes herramientas admiten diferentes protocolos y tecnologías. Asegúrese de que la herramienta de prueba de carga que elija pueda manejar los protocolos que utiliza su aplicación, como HTTP, WebSocket, FTP u otros. Las herramientas que admiten pruebas basadas en navegador o pruebas de aplicaciones móviles también pueden ser necesarias según su aplicación.

5. Considere la integración con su proceso de desarrollo

Integrar la herramienta de prueba de carga en su canalización de CI/CD es crucial para la automatización. Elija una herramienta que pueda integrarse fácilmente con su infraestructura existente y su flujo de trabajo de desarrollo. Esto ayudará a optimizar su proceso de prueba y permitirá la validación continua del rendimiento.

6. Características basadas en la nube y escalabilidad

Las herramientas basadas en la nube ofrecen el beneficio de escalar sus pruebas fácilmente. Pueden simular una gran cantidad de usuarios virtuales desde múltiples ubicaciones geográficas sin la necesidad de invertir en infraestructura física. Busque herramientas que proporcionen flexibilidad en la ejecución en la nube para garantizar la escalabilidad a medida que crece su volumen de tráfico.

7. Modelos de costos y licencias

El costo puede ser un factor importante al seleccionar una herramienta de prueba de carga. Las herramientas de código abierto a menudo ofrecen más flexibilidad y ahorro de costos, pero pueden requerir configuración y mantenimiento adicionales. Las herramientas comerciales generalmente vienen con más soporte, pero pueden tener costos de licencia. Evalúe su presupuesto y el costo total de propiedad.

8. Adopte un enfoque de "caja de herramientas"

En lugar de esperar que una herramienta satisfaga todas sus necesidades, adopte un enfoque de caja de herramientas. Utilice diferentes herramientas para diferentes escenarios. Por ejemplo, puede usar una herramienta para las pruebas de carga de API, otra para las pruebas basadas en navegador y otra para simular el tráfico móvil.

Prácticas clave para pruebas de carga eficaces

Una vez que haya seleccionado la herramienta adecuada para sus necesidades, es importante seguir las mejores prácticas para garantizar pruebas de carga eficaces:

• Establecer objetivos claros y criterios de salida: Defina los objetivos de sus pruebas de carga y lo que pretende medir. ¿Está probando la escalabilidad, la resiliencia o el rendimiento bajo carga máxima?
• Utilizar escenarios de prueba realistas: Evite utilizar datos ficticios o escenarios poco realistas. Base sus pruebas en los comportamientos reales del usuario y los patrones de tráfico de producción.
• Comprender su tráfico: Asegúrese de comprender su entorno de producción y los patrones de tráfico. Establezca niveles de concurrencia y tiempos de aumento adecuados para reflejar el uso en el mundo real.
• Automatizar con CI/CD: Integre las pruebas de carga en su canalización de CI/CD para que las pruebas de rendimiento formen parte de su proceso de desarrollo regular.
• Monitorear el rendimiento del lado del cliente: No se centre solo en las métricas del lado del servidor. Monitoree el rendimiento de la red y las métricas del lado del cliente para obtener una visión integral del comportamiento de su aplicación.
• Analizar y optimizar: Después de ejecutar las pruebas, analice los resultados para identificar los cuellos de botella. Esto incluye la optimización del servidor, la base de datos y las capas de red, así como el rendimiento del front-end.
• Volver a probar después de las correcciones: Las pruebas de carga deben ser un proceso continuo. Después de optimizar su sistema, vuelva a probar para verificar que los cambios hayan tenido un impacto positivo. Continúe monitoreando en producción.

Al adoptar un enfoque sistemático para seleccionar las herramientas de prueba de carga adecuadas y seguir estas mejores prácticas, su organización puede asegurarse de que sus sistemas estén bien preparados para manejar el tráfico del mundo real y las cargas de usuario.

Conclusión

En el ámbito de las pruebas de rendimiento en las pruebas de software, elegir la herramienta adecuada es crucial para garantizar la confiabilidad y la escalabilidad de la aplicación. Desde la descarga del software JMeter hasta el software de prueba de estrés para PC, las herramientas analizadas en este artículo satisfacen una amplia gama de necesidades, incluidas las pruebas de carga de sitios web, las pruebas de carga de API y las pruebas de estrés en las pruebas de software. Las opciones de código abierto como JMeter, Locust y Artillery.io brindan flexibilidad y características sólidas, mientras que herramientas como Taurus y Ddosify simplifican los flujos de trabajo complejos y se integran a la perfección en las canalizaciones de desarrollo modernas.

Ya sea que sea un principiante o un evaluador de rendimiento experimentado, estas herramientas de prueba de carga, herramientas de prueba de rendimiento y herramientas de prueba de sitios web ofrecen soluciones sobre cómo probar el rendimiento del sistema, probar el estrés de su sitio web y probar la carga de manera efectiva. Al aprovechar estas herramientas, los equipos pueden garantizar que sus aplicaciones funcionen de manera óptima en diversas condiciones, desde las pruebas de volumen en las pruebas de software hasta las pruebas de carga de penetración.