Principales desafíos para la automatización de pruebas en 2021

Las organizaciones ágiles buscan la flexibilidad y la rapidez de respuesta. Por consiguiente, desean realizar pruebas de software con la mayor eficiencia posible. Las pruebas eficientes se traducen en entregas más rápidas y mayor productividad. En las pruebas de software, la eficiencia no solo acelera el desarrollo, sino que también ofrece resultados positivos. Por ejemplo, puede aumentar la cantidad de defectos detectados y corregidos, a la vez que disminuye la cantidad de defectos que pasan desapercibidos y llegan a producción.

Muchas organizaciones ven automatización de pruebas Como uno de los objetivos principales para lograr una mayor eficiencia en las pruebas, la automatización permite a las organizaciones cubrir todas las necesidades a gran escala y minimizar la latencia. Esto libera talento y otros recursos para centrarse en aspectos como la innovación, la resolución de problemas y las historias de usuario.

La automatización de pruebas dista mucho de ser sencilla de implementar. En un artículo de 2020 publicado en Revista de Evolución y Proceso de SoftwareUn estudio realizado a 72 organizaciones de ocho países diferentes reveló que «la gestión y la automatización de pruebas se consideran las actividades de prueba más complejas para los profesionales». Para adoptar y expandir la automatización de pruebas con mínimas dificultades iniciales, su organización debe conocer los retos técnicos de las pruebas automatizadas, así como otros problemas que pueda enfrentar.

Altos costos de implementación

La automatización aumenta la velocidad de las pruebas, pero requiere una inversión inicial considerable. Resulta difícil convencer a la dirección, ya que el periodo de recuperación de la inversión puede ser impredecible o prolongado. En algunos casos, incluso puede que nunca se produzca. Esto se agrava si no se siguen las buenas prácticas, como la recopilación de datos que midan el valor generado por el aumento de la productividad del equipo interno y la mejora del rendimiento del producto.

La mejor manera de garantizar un retorno de la inversión positivo tras la adopción de una automatización de pruebas integral es implementar una solución de pruebas automatizada que se integre con otros productos del ecosistema. Esto permite funcionalidades de extremo a extremo, como análisis robustos medidos casi en tiempo real. Una de estas métricas es el índice de velocidad, que indica a los usuarios cuánto tarda en cargarse su aplicación, incluyendo los elementos de la página a medida que se cargan en tiempo real. Poder probar estos factores y agregar el rendimiento en todas las etapas del desarrollo permite lanzar mejoras con mayor rapidez.

Migrando lejos de la arquitectura de código abierto

Las soluciones de código abierto han gozado de gran popularidad debido a su asequibilidad y a que se centran en los resultados en lugar de en las funcionalidades. Sin embargo, las herramientas de código abierto presentan limitaciones. El presupuesto de desarrollo para estos proyectos principales es prácticamente inexistente, lo que impide que los desarrolladores más activos puedan dedicarles mucho tiempo. La falta de incentivos financieros y de desarrolladores especializados reduce el impulso para que las herramientas de código abierto adopten funcionalidades avanzadas como la inteligencia artificial (IA) o el aprendizaje automático (AA).

Las organizaciones que buscan impulsar las soluciones de código abierto disponibles deben estar dispuestas a invertir tiempo y dinero en el proyecto. Este compromiso plantea consideraciones de costo-beneficio, como si una arquitectura propietaria se ajustaría mejor a las necesidades específicas. También existen consideraciones relacionadas con la licencia, ya que algunos proyectos de código abierto desaconsejan explícitamente la monetización o fomentan que las nuevas versiones de la herramienta publiquen su código fuente.

Las arquitecturas de código abierto también presentan desafíos de seguridad, ya que el hecho de que se conozca el código fuente puede permitir que los ciberdelincuentes busquen fácilmente vulnerabilidades. Soluciones como el cifrado de extremo a extremo pueden hacer que una herramienta de pruebas sea segura incluso cuando el código fuente está disponible públicamente, pero los equipos de desarrollo deben considerar estos aspectos caso por caso.

En algunos casos, la mejor opción puede seguir siendo una solución de código abierto. Sin embargo, las organizaciones deben analizar sus requisitos de pruebas para determinar la herramienta más adecuada, y no optar simplemente por la solución más económica a corto plazo. En cambio, solo deberían adoptar herramientas de código abierto cuando consideren que la comunidad que las rodea comparte sus valores y su necesidad de funcionalidades específicas basadas en los casos de uso más comunes.

Fragmentación en los ecosistemas de prueba

Actualmente, la mayoría de las organizaciones carecen de funcionalidades consistentes y capacidades de integración, lo que puede generar ecosistemas de pruebas fragmentados. Por ejemplo, algunas plataformas de automatización de pruebas pueden integrarse perfectamente con las herramientas de desarrollo, pero carecen de integraciones para incorporar la retroalimentación de operaciones en los parámetros de prueba. Los propios entornos de prueba también pueden estar muy fragmentados. Algunos se aplican exclusivamente a dispositivos móviles, de escritorio, navegadores u otros entornos.

Por este motivo, los equipos de desarrollo deben buscar soluciones de prueba capaces de proporcionar funcionalidad en todas las etapas del desarrollo y con la capacidad de integrarse con otras herramientas a lo largo del mismo. DevOps entorno. También deberían elegir conjuntos de herramientas de prueba que observen el rendimiento en todos los entornos de dispositivos previstos, incluidos potencialmente los dispositivos antiguos.

Informes difíciles de interpretar

La claridad de los informes es tan importante como las propias pruebas. Los modelos de prueba pueden basarse en escenarios muy específicos, y debido a esta arquitectura de automatización, los resultados individuales podrían no ser del agrado de la mayoría. Para que los informes resulten útiles, es posible que se requiera información adicional, como datos contextuales y una interpretación más detallada.

Al evaluar una solución de pruebas automatizadas, considere su capacidad para presentar información práctica a partir de paneles de control. Como mínimo, analice su capacidad de integrarse con una plataforma de análisis robusta que pueda proporcionar la información práctica deseada.

Colaboración y continuidad del trabajo entre equipos

Los testers y los desarrolladores deben colaborar para garantizar que el proceso de pruebas se desarrolle sin problemas. Las pruebas, especialmente las automatizadas, pueden presentar dificultades durante la fase de traspaso.

De acuerdo con Stephen Rosing, director de ingeniería de soluciones en ACCELQ“La línea de comunicación más importante que se debe establecer es entre los testers y los desarrolladores. Es fundamental que el equipo de desarrollo comprenda el funcionamiento básico de la herramienta de automatización para garantizar que la aplicación se preste a la automatización.”

Existen varios puntos donde la comunicación puede fallar y causar problemas. Los evaluadores pueden malinterpretar los objetivos, mientras que los desarrolladores pueden no incorporar los comentarios de los evaluadores para mejorar la calidad del código.

“A los desarrolladores les encanta usar las bibliotecas de código más recientes y avanzadas, pero a menudo hay un retraso antes de que las herramientas de automatización las admitan”, dice Rosing. “Al comunicarte con el equipo de desarrollo, puedes asegurarte de no verte obligado a volver a las pruebas manuales porque el equipo de desarrollo introdujo tecnología no compatible”.

Alcanzar una cobertura de prueba completa

En cualquier prueba, siempre existe la posibilidad de que se pase por alto algo. Esto es especialmente cierto en las pruebas automatizadas. Hay factores que pueden no haberse considerado en el modelo y que, por lo tanto, podrían pasar desapercibidos.

La clave para evitar estos puntos ciegos reside en monitorizar las métricas que revelan tendencias en problemas asociados a una baja cobertura de pruebas, como una alta tasa de defectos no detectados. Un análisis detallado de estas métricas permite identificar qué tipos o áreas de código se están omitiendo. Este análisis también permite priorizar y buscar un mejor rendimiento a lo largo del tiempo.

Una solución de análisis integral de extremo a extremo puede supervisar automáticamente el rendimiento tanto dentro como fuera de las pruebas y, posteriormente, destacar los factores relevantes. Por ejemplo, puede aparecer una alerta al probar una función de la aplicación que haya mostrado vulnerabilidades de seguridad en las últimas semanas. Esta alerta no se basa necesariamente en la lógica de pruebas internas ni en una historia de usuario en consideración, sino en el rendimiento real de la aplicación en producción. Esta funcionalidad puede subsanar las deficiencias en las pruebas y, al mismo tiempo, ayudar a los equipos a centrarse en escenarios reales, en lugar de solo en los puramente hipotéticos.

Priorizar la automatización sobre los resultados

Muchas organizaciones que aprovechan las ventajas de las metodologías ágiles y la mayor velocidad de la integración y el despliegue continuos (CI/CD) desean implementar la automatización de pruebas siempre que sea posible. Esto puede convertirse en una búsqueda de automatización por el mero hecho de automatizar.

As Amir Ghahrai dice: “El problema, especialmente en el desarrollo ágil, es que los analistas de calidad toman una historia de usuario y automatizan sus criterios de aceptación. Al hacerlo, su principal y único objetivo es lidiar con sus limitadas habilidades de programación solo para lograr que la prueba sea exitosa”.

Después de todo, se supone que la automatización mejora el proceso de pruebas. Aunque las cosas puede Que estén automatizados no significa automáticamente que deboEs mejor seleccionar cuidadosamente qué automatizar, basándose en el riesgo y el impacto potencial para el usuario o la organización. Automatice las pruebas que se ejecutan periódicamente, como las pruebas de regresión para confirmar que el sistema sigue funcionando.

Al implementar pruebas automatizadas, se necesitan otras métricas además de simplemente preguntar "¿Está automatizado? Sí/No". Es fundamental centrarse en el valor y los beneficios de la automatización, como un ciclo de pruebas más rápido y una mayor eficiencia. frecuencia de implementaciónSe reduce la tasa de defectos no detectados y el trabajo no planificado. Los desarrolladores también se enfrentan a mucha presión para lograr una alta velocidad de pruebas y así cumplir con los sprints y los objetivos de CI/CD. Es posible que las organizaciones deban reducir sus objetivos de automatización de pruebas para mantener su canalización de pruebas automatizadas optimizada.

El objetivo de la automatización de pruebas debería ser generar valor rápidamente, no realizar pruebas rápidas.

Independientemente de lo que una organización espere lograr con las pruebas automatizadas, el objetivo principal debería ser crear valor Eficientemente, no solo para completar las pruebas rápidamente. Las pruebas que se ejecutan rápido pero no detectan defectos que luego causarán problemas no cumplen su función ni aportan valor a la organización.

Un enfoque de gestión del flujo de valor puede permitir a las organizaciones cuantificar el valor creado en todas las etapas de DevOps, incluyendo las pruebas. La automatización de pruebas también puede impulsar un ciclo de retroalimentación rápido para optimizar todo. DevOps de los empleados.

La automatización de pruebas puede ser compleja y costosa. Sin embargo, los resultados pueden traducirse en mejores productos para los clientes con mayor rapidez y mejoras más frecuentes. El uso de mapas de flujo de valor y análisis, más allá de la automatización, puede impulsar una cultura organizacional donde los resultados mejoren constantemente, en lugar de simplemente acelerar el proceso.

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