{"id":10224,"date":"2020-05-25T07:52:12","date_gmt":"2020-05-25T07:52:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dotcom-monitor.com\/blog\/2020\/05\/25\/cascada-grafico-web-analisis-de-rendimiento\/"},"modified":"2026-05-22T15:06:42","modified_gmt":"2026-05-22T15:06:42","slug":"cascada-grafico-web-analisis-de-rendimiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dotcom-monitor.com\/blog\/es\/cascada-grafico-web-analisis-de-rendimiento\/","title":{"rendered":"Gr\u00e1fico de cascada: visualizaci\u00f3n de datos para el an\u00e1lisis del rendimiento web"},"content":{"rendered":"

Su sitio web no est\u00e1 funcionando de manera \u00f3ptima, y no entiende si es un problema con el tama\u00f1o de sus im\u00e1genes, un almacenamiento en cach\u00e9 deficiente o si la lentitud es causada por contenido lento de terceros o CDN. Incluso podr\u00eda ser causado por otro factor por completo.<\/p>\n

Un gr\u00e1fico de cascada, una forma de visualizaci\u00f3n de datos que mapea el efecto acumulativo de los valores introducidos secuencialmente, puede ayudar. Al realizar un seguimiento del rendimiento web, un gr\u00e1fico de cascada puede ayudar a determinar cu\u00e1nto tiempo tarda cada acci\u00f3n entre el servidor web y el usuario cuando un usuario accede a un sitio web. Estos datos pueden ayudar a los administradores de sitios web a comprender c\u00f3mo los elementos individuales de sus sitios est\u00e1n afectando el rendimiento.<\/p>\n

\"Rendimiento<\/a><\/p>\n

<\/p>\n

Los gr\u00e1ficos de cascada ayudan a detectar los arrastres de rendimiento<\/span><\/h3>\n

Los gr\u00e1ficos de cascada generalmente se muestran como gr\u00e1ficos de barras cuando se realiza un seguimiento del rendimiento web. Como se muestra en el gr\u00e1fico de cascada anterior, cada fila representa un objeto diferente dentro de la p\u00e1gina, como texto, una imagen o un archivo JavaScript. Cada objeto hace su propio viaje de ida y vuelta entre el servidor y el navegador, y el tiempo que tarda en hacerlo se captura en el gr\u00e1fico de cascada, representado por una barra de color diferente para cada actividad. Los tiempos se miden para la b\u00fasqueda de DNS, conexi\u00f3n, SSL, solicitud, primer paquete y descarga, ya que cada objeto se entrega al navegador. Cada actividad se indica en la leyenda en la parte inferior del gr\u00e1fico. Algunas actividades est\u00e1n sucediendo en paralelo.<\/p>\n

Aprendamos a leer un gr\u00e1fico de cascada echando un vistazo a cada una de estas mediciones y c\u00f3mo pueden afectar potencialmente el rendimiento del sitio web:<\/p>\n

1) La b\u00fasqueda de DNS (naranja)<\/b> asigna el tiempo que tarda el navegador en buscar el dominio del objeto que se solicita. Si los tiempos parecen largos, el almacenamiento en cach\u00e9 puede estar desactivado o no es eficiente. Los desarrolladores tambi\u00e9n pueden usar “keep-alives” para abordar este problema. Keep-alives le permite probar si la conexi\u00f3n TCP todav\u00eda se est\u00e1 ejecutando o si se ha roto.<\/p>\n

2) La conexi\u00f3n (p\u00farpura)<\/b> mapea el tiempo que tardan el navegador y el servidor en reconocer que existe una conexi\u00f3n entre ellos. Limitar el n\u00famero de conexiones agrup\u00e1ndolas puede ayudar a mejorar ligeramente el rendimiento.<\/p>\n

3) SSL (rojo) mapea el tiempo que tardan el navegador y el servidor en “darse la mano” antes de establecer una conexi\u00f3n, si el componente est\u00e1 protegido por SSL (<\/b> cifrado de clave p\u00fablica \/ privada). Si utiliza SSL, puede acelerar el rendimiento cifrando solo los elementos esenciales, no todos los objetos.<\/p>\n

4) Solicitud (azul claro)<\/b> es el tiempo que tarda el navegador en enviar la solicitud al servidor.<\/p>\n

5) El primer paquete (azul verde)<\/b> es el tiempo entre el momento en que se solicita el contenido de un servidor y el momento en que llega el primer bit. Las velocidades de conexi\u00f3n a Internet pueden ser un problema aqu\u00ed; Si un usuario tiene un ancho de banda limitado, esto podr\u00eda afectar al rendimiento. El c\u00f3digo o la base de datos del lado del servidor tambi\u00e9n podr\u00edan estar causando problemas de rendimiento.<\/p>\n

6) Descargar (azul oscuro)<\/b> es el tiempo que tarda cada pieza de contenido en enviarse desde el servidor al navegador. Demasiado azul significa que hay demasiados objetos de p\u00e1gina o que cada objeto es demasiado grande. La compresi\u00f3n, la minificaci\u00f3n, los algoritmos m\u00e1s compactos y la eliminaci\u00f3n de la redundancia pueden ayudar.<\/p>\n

En el caso de los gr\u00e1ficos de cascada, menos siempre es mejor. Cuantas menos filas haya en el gr\u00e1fico y m\u00e1s corta sea cada barra, mejor ser\u00e1 el rendimiento de su sitio web. \u00bfInteresado en ver c\u00f3mo los elementos de su sitio web est\u00e1n afectando el rendimiento? Puede crear un gr\u00e1fico de cascada<\/a> para su propio sitio web utilizando esta herramienta de prueba de velocidad del sitio web de Dotcom-Monitor.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Un gr\u00e1fico de cascada, una forma de visualizaci\u00f3n de datos que mapea el efecto acumulativo de los valores introducidos secuencialmente, puede ayudar. Al realizar un seguimiento del rendimiento web, un gr\u00e1fico de cascada puede ayudar a determinar cu\u00e1nto tiempo tarda cada acci\u00f3n entre el servidor web y el usuario cuando un usuario accede a un sitio web. Estos datos pueden ayudar a los administradores de sitios web a comprender c\u00f3mo los elementos individuales de sus sitios est\u00e1n afectando el rendimiento.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[925],"tags":[],"class_list":["post-10224","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-velocidad-de-carga-de-la-pagina"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dotcom-monitor.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10224","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dotcom-monitor.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dotcom-monitor.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotcom-monitor.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotcom-monitor.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10224"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.dotcom-monitor.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10224\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dotcom-monitor.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10224"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotcom-monitor.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10224"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotcom-monitor.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10224"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}