Plan de Benchmarking

ℹ️ Nota: Este documento define qué medir, cuándo medir, y qué señales indican la necesidad de escalar. No se están ejecutando cargas destructivas ahora — este es un plan de medición.

Webhook Ingestion

Metodología:

• Simular carga de webhooks de múltiples canales simultáneamente
• Medir latencia de procesamiento desde receipt hasta persistencia
• Verificar no pérdida de webhooks bajo carga
• Monitorear uso de CPU, memoria, y conexiones de base de datos

Message Throughput

Metodología:

• Medir latencia en cada punto del pipeline: webhook → procesamiento → WebSocket → agente
• Verificar orden de mensajes bajo carga concurrente
• Monitorear degradación de latencia con carga creciente
• Establecer baseline de latencia en condiciones normales

Concurrent Conversations

Metodología:

• Simular conversaciones activas con mensajes intermitentes
• Medir escalabilidad de memoria por conversación activa
• Verificar pool de conexiones de BD bajo carga
• Monitorear degradación por número de conexiones WebSocket

WebSocket Connections

Metodología:

• Establecer conexiones masivas y mantenerlas activas
• Medir consumo de memoria por conexión
• Verificar latencia de broadcast de mensajes
• Probar reconexión automática y manejo de desconexiones

Concurrent Agents

Metodología:

• Simular agentes con cambios de estado frecuentes
• Medir precisión de indicadores de presencia
• Verificar latencia de actualización de estado
• Probar comportamiento ante desconexiones masivas

Routing Latency

Metodología:

• Instrumentar pipeline con timestamps en cada paso
• Medir latencia del algoritmo de enrutamiento
• Verificar impacto de reglas complejas de enrutamiento
• Establecer baseline con diferentes volúmenes de carga

Database Growth

Metodología:

• Establecer baseline de crecimiento por tipo de dato
• Proyectar crecimiento a 6, 12, 24 meses
• Identificar retención de datos que impacta rendimiento
• Planificar particionamiento cuando sea necesario

Search Performance

Metodología:

• Poblar base de datos con 100K+ contactos de prueba
• Medir latencia de diferentes tipos de búsqueda
• Verificar impacto de índices en rendimiento
• Probar búsqueda con acentos y caracteres especiales (español/portugués)

Media Processing

Metodología:

• Procesar diferentes formatos y tamaños de archivo
• Medir tiempo de conversión y optimización
• Verificar calidad de salida
• Monitorear uso de CPU durante procesamiento

Campaign Throughput

Metodología:

• Configurar campaña con 10K+ contactos
• Medir velocidad de procesamiento real
• Verificar pacing del dialer predictivo
• Monitorear tasa de答(answer) vs. no answer

Reporting

Metodología:

• Generar reportes con diferentes volúmenes de datos
• Medir tiempo de query y procesamiento
• Identificar queries lentas para optimización
• Verificar impacto de indexes en rendimiento

Concurrent Calls

Metodología:

• Establecer llamadas concurrentes de prueba
• Medir uso de recursos de Asterisk
• Verificar calidad de audio bajo carga
• Monitorear latencia de llamadas

Dialer Throughput

Metodología:

• Configurar dialer con diferentes rates objetivo
• Medir precisión del pacing real vs. configurado
• Verificar manejo de contestación y no contestación
• Monitorear comportamiento ante variaciones de carga

Señales de Escalamiento

Evitación de Optimización Prematura

�️ Advertencia: NO optimizar para 1M de conversaciones cuando se están ejecutando 10K.

Principios de medición

1. Medir primero, optimizar después: Nunca optimizar sin datos
2. Baseline antes de cambios: Establecer métricas antes de implementar optimizaciones
3. Monitoreo continuo: Las métricas deben estar disponibles en producción
4. Alertas configuradas: Umbrales claros para acciones de escalamiento
5. Documentar resultados: Cada benchmark debe ser documentado y repetible

Herramientas Recomendadas

💡 Consejo: Todas las herramientas de monitoreo y testing deben estar configuradas antes del primer benchmark. El primer benchmark se ejecuta con datos mínimos para establecer baseline, no con carga máxima.