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Analizar el consumo de una App

Por temas del trabajo me ha tocado analizar el consumo de datos móviles de una aplicación en un uso intensivo para un gran número de usuarios. Voy a compartir cómo lo he hecho yo.

La aplicación

Es una app Android/IOS hecha con Cordova/Ionic/AngularJS en la que se puedes descargar PDFs e imágenes y también subir tus propios archivos de imagen y PDFs.

A tener en cuenta

No estamos probando el rendimiento del servidor (API) si es que tenemos uno, en este caso se trata de evaluar el consumo y la fluidez del sistema buscando puntos débiles del sistema.

Preparación

Hasta dónde yo se, no se me ha ocurrido la forma de probar 100 dispositivos a la vez, una prueba de esfuerzo de una API se puede hacer con una herramienta como Apache JMeter o similar sin problemas, pero para el consumo de un dispositivo no conozco ninguna. Así que tomé la decisión de hacer un estudio de un dispositivo y extrapolarlo  a 100 usuarios haciendo la cuenta de la vieja.

Herramientas

Un ordenador con el móvil conectado, el propio móvil y el Android Studio abierto.
Android Studio tiene una herramienta casi fenomenal para medir el consumo de CPU, Memoria RAM, Consumo de red y consumo de GPU. Y digo casi por que no es capaz de sacar un mínimo informe o un sumatorio del uso en el tiempo en el que lo estamos usando.

Captura de pantalla de Android Studio Monitors

Android Studio Monitors

El estudio

Captura de pantalla del uso de datos del teléfono móvil para la app SinTick

Uso de datos del teléfono móvil para la app SinTick

Dispositivo: LG nexus 5 con Android 6 conectado a Red Wi-Fi
Tiempo de uso: 90 segundos

Usuarios: 1 simultáneo
Consumo total: 3,99MB
Pasos realizados:
– Crear 1 carpeta
– Crear 1 ticket con una imagen desde cámara
– Crear 1 ticket con una imagen desde galería
– Crear 1 ticket con un PDF de 1,80MB
– Realizar una Sincronización

Conclusiones

Para 1 usuario se aprecia
– Un nivel de consumo de CPU normal, llegando al 50-55% de ocupación como máximo.- El consumo de memoria RAM es bastante pequeño, unos 41MB máximo.- El consumo total de red es de 3,99MB en este caso

– El tiempo medio de respuesta de API es de 317ms incluyendo las subidas de archivos; y una media de 37ms en el resto de acciones lo que da una media muy buena.Por lo que se aprecia que el consumo no es elevado para una persona y se aprecia un nivel fluido en las interacciones

 

Captura de pantalla del consumo de la app SinTick en Android Studio

Extrapolación a 100 Usuarios

– Se calcula que 100 usuarios simultáneos haciendo un uso extensivo de la App podrían llegar a un consumo de 399MB en un lapso de 90 segundos de los cuales un 60% serían de subida y el resto de bajada por lo que se detecta un posible cuello de botella en al velocidad de subida del servidor.
– Para usuarios “pasivos”, aquellos que no suban archivos, el uso primordial será la descarga de imágenes, que gracias al cacheo de imágenes en local, solo se realizará una vez. No se detecta ningún tipo de riesgo.

 

– El riesgo de que 100 usuarios muy activos generen gran tráfico en un corto período de tiempo es bajo, yo recomiendo vigilar la velocidad de subida de la conexión del servidor a través de una herramienta como New Relic en los primeros momentos de la vida de SinTick o tras una gran campaña que atraiga a muchos usuarios a la vez.

 

Enseñar y aprender

Está es la manera en la que yo lo he hecho, espero que sirva de ayuda para alguien. Y si alguien puede aportar algo de luz sobre el tema, como probar este tema, qué herramientas usa, etc. estaré agradecido de aprender.

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