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locust_load_testing

Locust simula múltiples usuarios concurrentes enviando solicitudes de verificación KYC. Las pruebas de carga validan que el sistema cumple el SLO de 8 segundos p95 bajo carga sostenida y descubren cuellos de botella antes de producción.

When to use

Ejecutar en staging antes de cada release que afecte al pipeline KYC o a la infraestructura. También ejecutar pruebas de capacidad para determinar el número óptimo de workers GPU.

Instructions

1. Instalar: pip install locust
2. Crear load_tests/locustfile.py:

``python from locust import HttpUser, task, between import base64, os SAMPLE_SELFIE = base64.b64encode(open("tests/fixtures/sample_selfie.jpg", "rb").read()).decode() SAMPLE_DOC = base64.b64encode(open("tests/fixtures/sample_passport.jpg", "rb").read()).decode() class KYCUser(HttpUser): wait_time = between(1, 3) @task def verify_identity(self): response = self.client.post("/v1/verify", json={ "selfie_b64": SAMPLE_SELFIE, "document_b64": SAMPLE_DOC, "document_type": "passport", }, headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['TEST_JWT']}"}) assert response.elapsed.total_seconds() < 8, f"SLO violated: {response.elapsed.total_seconds()}s" ``

1. Ejecutar: locust -f load_tests/locustfile.py --host=https://staging.kyc.company.com --users=50 --spawn-rate=5 --run-time=5m --headless
2. Targets de SLO a validar: p50 < 4s, p95 < 8s, p99 < 15s, error_rate < 0.1%.
3. Guardar el HTML report: --html=load-test-report.html y adjuntarlo al release.
4. Si p95 > 8s: escalar workers GPU, optimizar batching o revisar los agentes con mayor latencia (ver Jaeger traces).

Notes

• Las pruebas de carga deben ejecutarse con imágenes representativas de producción (resolución, formato, calidad).
• Simular también el escenario de liveness activo (challenge-response) que tiene mayor latencia que el pasivo.
• Un test de 50 usuarios concurrentes durante 5 minutos es un buen punto de partida — ajustar según el volumen esperado en producción.