Simule usuários reais e identifique falhas de disponibilidade antes que impactem seus clientes
Monitoramento Sintético é uma técnica de automação que simula o comportamento de usuários reais ao interagirem com uma aplicação. Usando scripts automatizados, esses testes reproduzem ações como navegação em páginas, login, preenchimento de formulários e processos de compra. Ao contrário de outros testes que dependem do tráfego real de usuários, o monitoramento sintético opera de forma contínua, mesmo quando não há atividade de usuários no sistema.
Esses testes são executados diretamente no ambiente de produção, proporcionando uma visão precisa de como a aplicação está se comportando em tempo real. O monitoramento sintético é capaz de identificar rapidamente falhas, problemas de desempenho, indisponibilidades e outros gargalos, garantindo que o sistema esteja sempre funcional e oferecendo uma experiência consistente aos usuários finais.
Vantagens do Monitoramento Sintético
Reproduzir as jornadas dos usuários com precisão é desafiador, especialmente em sistemas com muitos fluxos de interação
Alterações frequentes nas aplicações exigem atualizações constantes dos scripts para evitar falhas e bugs
Monitorar em etapa de produção sem impactar usuários exige ferramentas e planejamento adequados
Distinguir falhas reais de falhas temporárias pode ser um desafio, causando alertas desnecessários
Garantir cobertura de todos os fluxos críticos e funcionalidades sem gerar sobrecarga de testes é um desafio
A voidr utiliza o monitoramento sintético como uma solução automatizada e proativa para garantir que os fluxos críticos da aplicação estejam sempre funcionando de maneira otimizada. A implementação da voidr segue um processo estruturado que maximiza a eficiência e a detecção precoce de problemas.
A voidr começa mapeando os fluxos de uso mais importantes da aplicação, como processos de login, navegação, checkout e integrações com APIs externas. Esses fluxos são traduzidos em scripts automatizados que simulam o comportamento dos usuários reais em diferentes cenários e dispositivos.
A voidr utiliza o voidr agent, um script que coleta dados reais de uso diretamente do ambiente de produção. Essa coleta permite à voidr analisar o comportamento real dos usuários e identificar padrões de consumo, o que alimenta o uso de IA para gerar um planejamento de testes baseado em dados de produção. Isso garante que o monitoramento sintético seja altamente preciso e focado nas áreas que realmente impactam a operação do cliente.
Os testes são executados diretamente no ambiente de produção, em intervalos regulares ou em tempo real, sem interferir nas operações normais da aplicação. Essa execução contínua permite que a voidr monitore o desempenho e a disponibilidade dos sistemas 24 horas por dia, mesmo na ausência de tráfego real.
Com o monitoramento contínuo, a voidr é capaz de detectar problemas de desempenho, gargalos, indisponibilidades e falhas nos fluxos críticos antes que os usuários finais sejam impactados. Isso permite uma correção rápida e proativa de falhas, prevenindo incidentes em produção.
A voidr gera relatórios detalhados e alertas em tempo real sempre que uma falha ou anomalia é detectada. Esses relatórios incluem informações sobre o desempenho dos fluxos monitorados e ajudam as equipes a identificar rapidamente a causa raiz de qualquer problema.
À medida que a aplicação do cliente evolui com novas funcionalidades ou mudanças nos fluxos existentes, a voidr ajusta os scripts de monitoramento sintético para garantir que os novos cenários estejam cobertos. O uso contínuo de dados coletados pelo voidr agent garante que o planejamento de testes esteja sempre alinhado ao uso real da aplicação, mantendo a qualidade e a estabilidade do sistema.
A voidr implementa o monitoramento sintético com um modelo de custos previsível, baseado no número de fluxos monitorados. Isso oferece transparência para os clientes, que podem acompanhar os resultados e o valor entregue pela solução sem surpresas nos custos, enquanto o sistema é mantido estável e de alta performance.
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