• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Medir la velocidad de escritura del disco en Linux

Linux

enero 25, 2023 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

En muchas ocasiones el cuello de botella de nuestro equipo es el disco duro. La velocidad de lectura puede hacer que el procesador tenga que esperar para procesar los datos, mientras que la velocidad de escritura puede hacer que se demore la terminación del procesos. Por eso es importante conocer la velocidad de nuestro disco. En el caso de los sistemas UNIX una de las formas más fáciles de medir la velocidad de escritura del disco es usar el comando dd.

Este método para medir la velocidad del disco también se puede usar en la terminal de macOS y en Windows si se instala el Subsistema de Windows para Linux (WSL).

Media la velocidad de escritura con dd

El comando básico que se puede usar para medir la velocidad de escritura del disco en los sistemas Linux es el siguiente:

dd if=/dev/zero of=speed_test bs=64k count=16k conv=fdatasync

En este comando mediante la opción if se indica que se lea de /dev/zero un flujo de datos en el archivo que se indique mediante el parámetro of. Los datos se guardarán en bloque del tamaño indicado mediante bs, en el ejemplo de 64kb, y la cantidad de veces indicadas en count. Finalmente, mediante el parámetro conv se indica la opción fdatasync que indica que los datos se guardan físicamente después de terminar. Una vez ejecutado el comando se creará un archivo speed_test en la ruta de trabajo que se puede borrar una vez finalizada la prueba.

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
En Analytics Lane
Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

En un equipo de trabajo he obtenido el siguiente resultado

$ dd if=/dev/zero of=speed_test bs=64k count=16k conv=fdatasync
16384+0 records in
16384+0 records out
1073741824 bytes (1.1 GB, 1.0 GiB) copied, 0.819597 s, 1.3 GB/s

Lo que indica que el disco duro tiene un capacidad de escritura de 1,3 Gb por segundo.

Las opciones bs y count

En base al tipo de archivo con el que se trabaje se pueden cambiar las opciones bs y count para tener uno resultados más cercanos a la realidad. No es lo mismo guardar miles de archivos pequeños que un archivo grande. Si se desea ver el rendimiento con muchos archivos pequeños se puede cambiar el valor de bs a 1k y subir count a 1024k, también generará un archivo de 1Gb, pero el rendimiento generalmente caerá.

$ dd if=/dev/zero of=speed_test bs=1k count=1024k conv=fdatasync
1048576+0 records in
1048576+0 records out
1073741824 bytes (1.1 GB, 1.0 GiB) copied, 2.78178 s, 386 MB/s

Publicidad


Conclusiones

En esta entrada se ha visto como se puede medir la velocidad de escritura del disco en Linux usando para ello el comando dd. Sin necesidad de instalar un programa para ello.

Imagen de Phiraphon Srithakae.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Los indicadores que se autocumplen, o cuando medir es modificar – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 7)
  • Customer Lifetime Value: la fórmula clásica que todo analista debería dominar
  • Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado
  • Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción
  • Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)
  • BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas
  • Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar

Publicado en: Herramientas Etiquetado como: Linux

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar

agosto 13, 2026 Por Daniel Rodríguez

BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas

agosto 11, 2026 Por Daniel Rodríguez

Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)

agosto 6, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Eliminar la protección en archivos Excel publicado el mayo 30, 2018 | en Herramientas
  • Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python) publicado el octubre 7, 2025 | en Herramientas, Productividad
  • ¿Qué es la estadística y por qué todos deberíamos comprenderla? publicado el noviembre 22, 2024 | en Opinión
  • pandas Obtener los primeros registros ordenados de un DataFrame Pandas publicado el septiembre 5, 2022 | en Python
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado publicado el julio 21, 2026 | en Ciencia de datos

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto