Protocolo: Qual o impacto do número de usuários simultâneos na latência das consultas do Metabase?

Este protocolo avalia como a latência média das consultas no Metabase varia conforme o número de usuários simultâneos. A pessoa vai medir o tempo de resposta de dashboards sob diferentes cargas simuladas.

Ligado ao treinamento Implantação de BI corporativo com Metabase

Roteiro para estudo em ambiente de laboratório ou de teste. Execute apenas em equipamentos, redes e contas que você tenha autorização para usar, com backup e homologação próprios. Comandos podem causar indisponibilidade ou perda de dados. Software e marcas citados pertencem aos seus titulares. Termos de Uso.

Protocolo, não resultado. Esta página descreve como medir. Execução pela engenharia Upnetix: ainda não realizada. Nenhum valor aqui é resultado de medição da Upnetix; os números que valem são os que você obtém na sua bancada.

Pergunta

Como a latência média das consultas do Metabase se comporta ao variar o número de usuários simultâneos?

Hipótese

A latência média das consultas do Metabase aumenta conforme cresce o número de usuários simultâneos acessando dashboards.

Variáveis

Independentes (o que varia)	número de usuários simultâneos simulados (ex: 5, 10, 20, 50, 100)
Dependentes (o que se mede)	latência média de resposta das consultas (ms)
Controladas (o que fica fixo)	hardware do servidor Metabase; versão do Metabase; conjunto de dados consultado; configuração do banco de dados (ex: PostgreSQL); rede (sem outras cargas); dashboard consultado

Ambiente

Servidor Metabase em ambiente isolado, conectado a banco PostgreSQL com dados de teste. Ferramenta k6 (https://k6.io/) para simular carga HTTP nas APIs do Metabase. Medição feita em endpoints de dashboards públicos.

Procedimento

Preparar ambiente
Instale Metabase (edição open source) e PostgreSQL em máquinas dedicadas. Carregue um dataset padrão no banco.
Configurar dashboard
Crie um dashboard público simples no Metabase, com pelo menos 3 perguntas SQL.

Instalar k6

Instale o k6 na máquina de teste.

consulte a documentação em https://k6.io/docs/getting-started/installation/

Criar script de carga
Escreva um script k6 para simular acessos HTTP GET ao endpoint do dashboard público.
Executar testes
Para cada valor de usuários simultâneos (ex: 5, 10, 20, 50, 100), execute o teste por 3 minutos, 5 vezes cada.
```
k6 run --vus <N> --duration 3m script.js
```
Registrar resultados
Anote a latência média de resposta (ms) de cada execução.

Planilha de coleta

usuarios_simultaneos (usuarios)	latencia_media_ms (ms)	execucao (índice)
EXEMPLO: 20, 350, 3

Repetições recomendadas: 5. Baixe a planilha vazia em CSV: colunas prontas.

Análise

Calcule a média, mediana e percentil 95 das latências para cada nível de usuários simultâneos. Compare os resultados para identificar o ponto de degradação acentuada. Interprete se a latência permanece aceitável conforme a carga aumenta.

Critérios de decisão

Latência média deve permanecer abaixo de 500 ms até o limite de usuários esperado
Curva de latência não deve apresentar crescimento exponencial antes do limite de capacidade do hardware

Fontes de erro e mitigação

Variação de rede: use rede local dedicada
Carga de fundo no servidor: execute apenas o Metabase e o banco
Cache do Metabase: limpe cache entre execuções ou descarte primeira execução
Dados do dashboard: mantenha o mesmo dashboard e dataset em todos os testes

Referências

PostgreSQL documentação oficial · PostgreSQL Global Development Group (postgresql.org)

Verificação editorial

Publicado: 09/09/2026
Última revisão: 09/09/2026
Versão do conteúdo: 1.0
Referências: 1 oficiais
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