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El desempeño es un parámetro importante en los procesos de evaluación de software. Es usado como punto de diferenciación entre competidores. El aseguramiento del desempeño no es trivial, ya que requiere la ejecución de pruebas exhaustivas y el análisis de grandes volúmenes de datos. Normalmente, se usan soluciones comerciales para producir métricas de desempeño. Sin embargo, estas son de propósito general y requieren de esfuerzo para ser adaptadas a casos particulares. En este artículo presentamos DDP, una plataforma para analizar datos de pruebas de desempeño. DDP utiliza tecnología de Big Data para recolectar, almacenar, procesar y analizar resultados de desempeño de una manera integrada. Demostramos el uso exitoso de DDP en la evaluación de “Spectrum Scale”, una solución de almacenamiento definido por software. Ilustramos el uso DDP en el análisis de pruebas de regresión para verificar y validar la calidad de las nuevas versiones creadas durante el proceso de desarrollo.
Performance is one of the most important parameters to consider during the software development process. It is used as competitive advantage among similar solutions. Assuring expected performance levels is not trivial since it requires to run exhaustive tests and the analysis of Big Data. Normally, companies rely on commercial solutions to produce performance analytics. However, these require a significant effort to be adapted to particular performance use cases. In this paper, we describe DDP, a platform to analyze performance testing data. DDP uses Big Data technology to collect, store, process and analyze performance results in an integrated way. We demonstrated the successful use of DDP evaluating the performance of “Spectrum Scale”, a software defined storage solution. We illustrate the use of DDP analyzing data from performance regression tests to verify and validate the quality of new versions build during the development process.
