Evaluación de rendimiento de un sistema web desarrollada mediante la tecnología de aplicaciones web progresivas

Abstract

Desde sus inicios la web, ha sido construida con tecnología tradicional (HTML, CSS y JS), y pensadas para usarse en las grandes pantallas y no en función de la usabilidad del usuario. Así mismo se observa que en los últimos años aún se pierden millones de dólares en el mundo, por la razón que aún se encuentra páginas web mal diseñadas o son lentas al momento de cargarse. Como objetivo del presente trabajo de investigación es la evaluación del rendimiento de un Sistema web mediante la tecnología de aplicaciones web progresivas. La investigación empieza haciendo un estudio de los Frameworks más utilizados tanto para el desarrollo como para el diseño web, de esta manera se seleccionó por conveniencia los Frameworks Laravel y Vue por la razón que ambas manejan la arquitectura MVC y se encuentran entre los más usados. Luego se seleccionó como caso de estudio el desarrollo de un sistema web de reservas de ambientes el cual se desarrolló con la ayuda de los frameworks anteriormente seleccionados. De esta manera se obtuvo los dos sistemas, el sistema tradicional y el sistema con la tecnología de aplicaciones web progresivas. Para luego de esto se realizó los casos de pruebas para cada uno de los sistemas desarrollados y fueron evaluados por 5 herramientas GTmetrix, Pagetestweb, Lighthouse, Pingdom, PageSpeed Insights las cuales fueron promediadas para el resultado de los indicadores. Como resultado con una concurrencia alta de 30 usuarios en MITR, MTR, MATR, Índice de velocidad, tamaño de la web y consumo de RAM para el sistema tradicional es de (7208, 10033, 16463, 2.70Seg, 690.97Kb,168.8 Mb) y para el sistema con tecnología de aplicaciones web progresivas (5506, 10779, 19761, 2,62 Seg, 729,47Kb, 306 Mb). Finalmente se llegó a la conclusión que el sistema web con la tecnología de aplicaciones web progresivas si tuvo una leve mejora de rendimiento en casi todos sus indicadores menos en el tamaño de la web como en el consumo de memoria.