Upnetix Labs · protocolo de experimento
Protocolo: Qual o impacto do número de usuários simultâneos na latência média das operações CRUD via API REST do Odoo Community?
Este protocolo mede como a latência média das operações CRUD no Odoo Community varia conforme o número de usuários simultâneos. O objetivo é identificar o ponto de saturação do sistema para planejamento de capacidade.
Como a latência média das operações CRUD via API REST do Odoo Community varia com o aumento do número de usuários simultâneos?
Hipótese
A latência média das operações CRUD via API REST do Odoo Community aumenta conforme cresce o número de usuários simultâneos.
Variáveis
| Independentes (o que varia) | Número de usuários simultâneos (ex: 10, 50, 100, 200, 500) |
|---|---|
| Dependentes (o que se mede) | Latência média das operações CRUD (ms); Taxa de erro (%) |
| Controladas (o que fica fixo) | Versão do Odoo Community; Versão do PostgreSQL; Configuração de hardware do servidor; Carga de dados inicial; Rede local dedicada |
Ambiente
Servidor Odoo Community instalado em ambiente Linux, banco PostgreSQL local, rede dedicada (ex: fibra dedicada como a da Upnetix). Ferramenta de teste de carga: k6 (https://github.com/grafana/k6).
Procedimento
- Preparação
Instale Odoo Community e PostgreSQL conforme documentação oficial, carregue base de dados com volume realista de registros (consulte a documentação para scripts de demo).
- Configuração do k6
Desenvolva script k6 para executar operações CRUD (Create, Read, Update, Delete) via API REST autenticada.
consulte a documentação do k6 para exemplos de scripts - Execução dos testes
Execute o teste para cada valor de usuários simultâneos definido, mantendo duração fixa (ex: 5 minutos por rodada).
k6 run --vus <N> --duration 5m script.js - Coleta de dados
Registre latência média, latência p95, taxa de erro e throughput para cada rodada.
- Repetição
Repita cada teste 5 vezes para cada configuração de usuários simultâneos, reiniciando o servidor entre rodadas para evitar efeito de aquecimento.
Planilha de coleta
| usuarios_simultaneos (contagem) | latencia_media_ms (milissegundos) | latencia_p95_ms (milissegundos) | taxa_erro_pct (porcentagem) | throughput_req_s (requisições/segundo) |
|---|---|---|---|---|
| usuarios_simultaneos=100, latencia_media_ms=EXEMPLO_350, latencia_p95_ms=EXEMPLO_600, taxa_erro_pct=EXEMPLO_0.5, throughput_req_s=EXEMPLO_120 | ||||
Repetições recomendadas: 5. Baixe a planilha vazia em CSV: colunas prontas.
Análise
Calcule média e desvio padrão da latência média e taxa de erro para cada nível de usuários. Compare curvas de latência e erro conforme o aumento de usuários. Identifique o ponto em que a latência ou taxa de erro cresce abruptamente (saturação).
Critérios de decisão
- Latência média aceitável definida conforme política interna (ex: <500ms).
- Taxa de erro máxima aceitável (ex: <1%).
- Capacidade máxima definida pelo maior número de usuários simultâneos antes de ultrapassar esses limites.
Fontes de erro e mitigação
- Variações de rede: use rede dedicada para mitigar.
- Efeito de aquecimento do cache: reinicie o servidor entre rodadas.
- Carga de dados irrealista: use base de dados representativa da produção.
- Scripts de teste mal calibrados: valide o script k6 com operações reais antes dos testes.
Referências
- Odoo GitHub · 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
