Upnetix Labs · protocolo de experimento
Protocolo: Qual o impacto do número de itens monitorados no tempo de resposta do frontend do Zabbix?
Este protocolo responde como o aumento do número de itens monitorados afeta o tempo de resposta do frontend do Zabbix. O objetivo é medir a latência percebida pelo usuário em diferentes cargas de monitoramento.

Como o tempo de resposta do frontend do Zabbix varia ao aumentar o número de itens monitorados?
Hipótese
O tempo de resposta do frontend do Zabbix aumenta conforme cresce o número de itens monitorados.
Variáveis
| Independentes (o que varia) | Número de itens monitorados no Zabbix (ex: 100, 500, 1000, 5000, 10000) |
|---|---|
| Dependentes (o que se mede) | Tempo de resposta do frontend (ms) |
| Controladas (o que fica fixo) | Versão do Zabbix; Configuração de hardware do servidor; Versão do sistema operacional; Versão do navegador; Rede local dedicada |
Ambiente
Servidor Zabbix instalado em máquina virtual dedicada (ex: 4 vCPU, 8GB RAM, SSD), ambiente de teste isolado, frontend acessado via navegador Chromium. Ferramenta k6 para simular acessos e medir latência.
Procedimento
- Preparar ambiente
Instale o Zabbix Server e o Frontend conforme documentação oficial. Configure base de dados limpa.
- Adicionar itens
Use scripts ou API para criar diferentes quantidades de itens monitorados (ex: 100, 500, 1000, 5000, 10000).
- Reiniciar serviços
Após cada alteração na quantidade de itens, reinicie o serviço do Zabbix para garantir consistência.
sudo systemctl restart zabbix-server zabbix-agent apache2 - Simular acesso
Utilize o k6 para simular 10 usuários acessando a dashboard principal do frontend por 1 minuto.
k6 run --vus 10 --duration 1m script.js - Registrar resultados
Anote o tempo médio de resposta registrado pelo k6 para cada cenário.
Planilha de coleta
| quantidade_itens (itens) | tempo_resposta_ms (milissegundos) |
|---|---|
| EXEMPLO: 1000, 420 | |
Repetições recomendadas: 5. Baixe a planilha vazia em CSV: colunas prontas.
Análise
Calcule a média, mediana e desvio padrão dos tempos de resposta para cada quantidade de itens. Compare os valores e identifique tendências de crescimento. Analise se há aumento linear, exponencial ou outro padrão.
Critérios de decisão
- Tempo médio de resposta abaixo de 1000 ms considerado aceitável
- Desvio padrão inferior a 10% da média indica estabilidade
- Se o tempo de resposta dobrar ao dobrar os itens, investigar possíveis gargalos
Fontes de erro e mitigação
- Variações de carga do sistema operacional: execute testes em horários de baixa interferência
- Cache do navegador: limpe cache entre repetições
- Latência de rede: use rede local dedicada
Referências
- fonte oficial · GitHub (repositório oficial do projeto) (github.com)
- Publicado
- 09/09/2026
- Última revisão
- 09/09/2026
- Versão do conteúdo
- 1.0
- Referências
- 1 oficiais
- Revisão técnica
- redação e revisão por IA, URLs conferidas na publicação
- Status
- Atual
