Acepto

COOKIES

Esta web utiliza cookies técnicas, de personalización y de análisis, propias y de terceros, para anónimamente facilitarle la navegación y analizar estadísticas del uso de la web. Obtener más información

Mantener el ritmo con DevOps: así mejoran los equipos de pruebas

  • DevOps

test prueba

La necesidad de velocidad no es nada nuevo en las pruebas de software. La aplicación de enfoques ágiles ha sometido a presión a los equipos de prueba para probar la funcionalidad tan rápido como aparece, y con DevOps creando sinergia entre desarrollo y operaciones comerciales, los equipos de prueba han tenido que enfrentar los desafíos de velocidad asociados con el desarrollo continuo.

Muchos equipos de prueba han logrado satisfacer la demanda de pruebas aceleradas, pero ¿cuántos pueden decir que podrán mantener estándares de alta calidad en las pruebas si la tasa de desarrollo se acelera aún más?

Acelerar con IA

Dada la veracidad y el ritmo del cambio, las nuevas tecnologías, las capacidades avanzadas y los métodos más innovadores, muchos equipos de control de calidad están buscando a AI para capitalizar las eficiencias que ofrece a través de la velocidad, la innovación y la precisión.

En las pruebas, la capacidad de combinar la experiencia humana con las ideas impulsadas por la inteligencia artificial nunca ha sido más importante: se trata de utilizar la mejor persona o bot para el trabajo con el fin de mantenerse al día con las pruebas y garantizar la calidad. Por ejemplo, los equipos de QA pueden indicar los viajes prioritarios del usuario para probar primero antes de cambiar a un modo de prueba alimentado por AI para probar otros viajes que tal vez ni siquiera hayan considerado. Estos podrían centrarse en módulos que han cambiado o explorar áreas que no han recibido una cobertura de prueba adecuada. Los equipos ahora también pueden automatizar la captura y el análisis de los datos de rendimiento del tiempo de ejecución y permitir que el proceso de prueba "aprenda" dónde están los cuellos de botella potenciales para erradicarlos.

AI también está mejorando las capacidades de descubrimiento de aplicaciones. Esto significa que las pruebas ahora pueden construir automáticamente un modelo de interacción de GUI aprendiendo rutinariamente sobre los elementos que componen una pantalla de aplicación. Las empresas pueden utilizar esta información para completar automáticamente la lógica de automatización en un modelo de aplicación.

Simplificando las pruebas de rendimiento y los laboratorios de dispositivos

En los últimos años, hemos visto mejoras sutiles pero críticas en los productos de prueba de carga y rendimiento que los equipos deberían adoptar para mantener el ritmo a medida que DevOps influye en el desarrollo, el producto y la prestación de servicios.

Las pruebas de rendimiento a menudo son un arte negro que requiere habilidades especiales para configurar. Sin embargo, ahora han evolucionado las técnicas que permiten a los equipos de prueba escalar la carga de las pruebas funcionales que han desarrollado. Los marcos inteligentes que pueden multiplicar la carga de las pruebas funcionales para crear pruebas de carga realistas, colocan las capacidades de prueba de rendimiento en la corriente principal.

Del mismo modo, ahora se puede simplificar la prueba de amplitud y escala en una matriz de diferentes dispositivos, sistemas operativos y navegadores. Los probadores ahora tienen la capacidad de crear un "laboratorio de dispositivos" escalable que virtualiza y administra miles de dispositivos, cada uno con diferentes combinaciones de SO y software que se pueden ejecutar en diferentes casos de prueba y tipos de usuarios. La idea es que una prueba se puede desarrollar una vez y luego ejecutar contra una matriz de diferentes escenarios reales. Y múltiples pruebas pueden ser programadas y multiplexadas inteligentemente contra este laboratorio de dispositivos.

Maximizando el equipo

Los días de solo mirar "¿funciona el código?" están en el espejo retrovisor. Ahora más que nunca es vital que las empresas se midan con software que ofrezca resultados comerciales positivos y deleite a los clientes. Al mismo tiempo, el equipo está bajo presión de costos para entregar más con menos en una ventana de tiempo cada vez más corto. Deben aprovechar la automatización mientras mantienen la influencia humana esencial donde tiene sentido para optimizar las pruebas.

Mediante el uso de inteligencia artificial, pruebas de rendimiento inteligentes y laboratorios de dispositivos para probar la experiencia digital, los equipos de prueba pueden mantener el ritmo de DevOps y mejorar el tiempo de comercialización y la satisfacción del cliente. Esto es sin perder de vista el panorama general, que está ayudando a la empresa a comprender y probar el recorrido del usuario y obtener una visión valiosa de toda la experiencia del usuario.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.