Servicio

Auditoría de Performance para velocidad predecible

Baseline + identificación de cuellos de botella enfocada en journeys reales, respaldada por evidencia medible.

Promesa

Métricas baseline para trackear (error rate, páginas/endpoints más lentos)
Hallazgos ligados a journeys y endpoints (sin conjeturas vagas)
Plan de optimización priorizado (quick wins + fixes de alto impacto)

Qué obtenés

Reporte de baseline + métricas

Páginas/endpoints clave, p95/p99, error rate y tendencias de performance.

Bottlenecks + hipótesis de causa raíz

Principales puntos + causas probables (API/DB/query/render/terceros) con guía de “dónde mirar”.

Plan de acción + validación

Fixes priorizados (impacto/esfuerzo), sugerencia de owner, plan de test seguro y checklist de re-test para confirmar mejoras.

Cómo funciona

Primero los journeys críticos (login, checkout/pago, aprobaciones, búsqueda, dashboards clave)
Definimos expectativas (p95/p99, error rate) + restricciones (entorno/datos/patrones de tráfico)

Evidencia que realmente vas a ver

Snapshot baseline: p95/p99, latencia + error rate + endpoints más lentos.
Principales cuellos de botella rankeados por impacto
Modelo de comparación before/after para el equipo
Notas de restricciones (datos, entorno, terceros)

Evidencia sobre opiniones: cada afirmación se respalda con ejecuciones medidas.

Herramientas & stack

Load & performance testing (k6 / JMeter)

Baselines para journeys clave, p95/p99, throughput y error rate bajo tráfico realista.

Frontend profiling (DevTools / Lighthouse)

Detectar bottlenecks de render/JS/assets y latencia percibida (señales CWV cuando aplica).

API & endpoint diagnostics (Postman / curl)

Mediciones reproducibles de endpoints, payload checks, patrones de timeouts y comportamiento de integraciones.

Backend & DB investigation (SQL checks)

Validar queries lentas, patrones N+1, señales de consistencia y confirmar “¿es la DB?”.

Monitoring & tracing (APM: Datadog / New Relic / OpenTelemetry)

Correlacionar requests lentos entre servicios, dependencias y terceros con evidencia de trazas.

CI execution & reporting (Jenkins + Git workflows)

Runs repetibles, evidencia apta para PRs y comparaciones before/after después de cambios.

FAQs

¿Qué medís en una Auditoría de Performance?+
Journeys reales con p95/p99, throughput y error rate más las páginas/endpoints más lentos.
¿Cómo elegís qué journeys testear primero?+
Empezamos por flujos críticos para releases (login, checkout/pago, aprobaciones, búsqueda, dashboards clave).
¿Testeás performance de UI o de API?+
Ambos: UI para latencia percibida y API/DB para el bottleneck real.
¿Cómo aislás dónde está el bottleneck?+
Hacemos triage por capa (UI vs API vs DB vs terceros) y validamos con ejecuciones reproducibles.
¿Esto impacta tráfico de producción?+
No por defecto: usamos planes seguros, carga controlada y staging cuando es posible.
¿Qué recibe el equipo al final?+
Reporte baseline, mapa rankeado de bottlenecks con causas probables y un plan de acción priorizado.
¿Cómo probás mejoras después de fixes?+
Re-ejecutamos los mismos escenarios y entregamos comparaciones before/after con las mismas métricas.
¿Cuánto tarda un audit típico?+
Scopes chicos pueden ser rápidos; sistemas grandes tardan más, pero entregamos valor temprano (baseline + top bottlenecks primero).
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