Generar 10 millones de filas de datos gratis es posible 🤯
Generar datos de prueba realistas no debería costar una suscripción mensual ni estar limitado a 1,000 filas. El problema es recurrente: necesitas testear un pipeline de ingesta con millones de registros para un stress-t
Artículo
Una lectura sobre tecnología y sistemas digitales, escrita para ir al punto y dejar claras las ideas principales.
Tema principal
desarrollo web
Fuente
dev.to
Puntos clave
- Generar datos de prueba realistas no debería costar una suscripción mensual ni estar limitado a 1,000 filas.
- El problema es recurrente: necesitas testear un pipeline de ingesta con millones de registros para un stress-test, pero las herramientas gratuitas te bloquean y las de pago son prohibitivas para un proyecto personal o un
- La clave no es solo el volumen, sino la coherencia y el control sobre la distribución de los datos.
- Aquí es donde entra Mockyard, una alternativa open source y self-hostable que resuelve los puntos críticos:
Bloque 1
Generar datos de prueba realistas no debería costar una suscripción mensual ni estar limitado a 1,000 filas.
El problema es recurrente: necesitas testear un pipeline de ingesta con millones de registros para un stress-test, pero las herramientas gratuitas te bloquean y las de pago son prohibitivas para un proyecto personal o un MVP.
Bloque 2
La clave no es solo el volumen, sino la coherencia y el control sobre la distribución de los datos.
Aquí es donde entra Mockyard, una alternativa open source y self-hostable que resuelve los puntos críticos:
Bloque 3
• Control de Distribución: Permite usar "weighted enums" (ej. 20% Admins, 80% Viewers) en lugar de valores aleatorios simples. • Coherencia Geográfica: Implementa tablas de búsqueda (lookup tables) para evitar absurdos como "Miami, Suiza". • Rendimiento Extremo: Capaz de generar 10 millones de filas en CSV/JSON en menos de un minuto. • Despliegue Instantáneo: Se levanta en segundos mediante un contenedor de Docker.
Cuando el software es abierto y self-hostable, eliminamos la fricción del desarrollo y el vendor lock-in de las herramientas de utilidad.
Bloque 4
¿Ustedes cómo están resolviendo la generación de datasets masivos para sus pruebas de carga?