NEORA: ¿Cómo utilizar datos, análisis y machine learning en nuestra automatización de pruebas de software?

Ene 10, 2022
NEORA: ¿Cómo utilizar datos, análisis y machine learning en nuestra automatización de pruebas de software?

¿Te has preguntado cómo la actualidad tecnológica nos incita a perfeccionar nuestras aplicaciones? El mejorado uso del PNL (Programación Neurolingüística), la generación de datos de prueba y la optimización del testeo de ellas, nos obliga a crear un software de alta calidad. A continuación, hablaremos sobre cómo podemos mejorar nuestros servicios, si conocemos cómo utilizar los datos y cómo analizarlos haciendo uso del Machine Learning. ¡Empecemos!

 

Pruebas de desarrollo en la actualidad

El tener en nuestro poder softwares capaces y novedosos, significa que éstos han superado las pruebas y requisitos que la actividad empresarial exige. Apenas hace 10 años las pruebas de desarrollo eran realizadas de forma rutinaria, con el objetivo de validar la lógica del negocio. Los casos de prueba manuales que certificaron las experiencias de usuario y los scripts de pruebas de carga independientes, que confirmaban el rendimiento y escalabilidad del software.

A comparación de lo que disponemos en la actualidad, en el pasado, el desarrollo y la publicación de funciones eran relativamente lentos. Hoy la infraestructura de la nube, las arquitecturas de microservicios, las automatizaciones de integración y la entrega continuas (CI/CD) y el testeo continuo, nos demuestran que las aplicaciones han progresado mucho más de lo esperado.

Además, ahora las aplicaciones desarrolladas son creadas utilizando software como servicio (SaaS) o construyendo aplicaciones sin código o bajo código que solo requieran probar flujos y/o procesos de negocio subyacentes.

Para NEORA, no cabe duda que la integración del Machine Learning en nuestros procesos de obtención de datos, análisis, pruebas de código y trabajo a la par con profesionales, nos dan resultados tan provechosos como los de hoy.

«La calidad del negocio digital se debe a la calidad del código y de las pruebas que lo ejecutan. Cuanto más código hay que probar, más importante es combinar el aprendizaje automático con la automatización de pruebas. Los profesionales de calidad y de Machine Learning pueden apoyarse mutuamente en la toma de decisiones», mencionó Esko Hannula, director de la línea de producto de Copado quien además cree, que el aprendizaje automático es la clave para manejar los crecientes volúmenes de pruebas.

 

Tres recomendaciones de NEORA para combinar Machine Learning, datos y análisis en las pruebas de Software.

Las empresas en la actualidad tienen como gran objetivo diario reducir el tiempo del ciclo de las funcionalidades, aumentar las capacidades de entregas y producir experiencias memorables de alta calidad a su usuario.

¿Cómo se podrán cumplir estos objetivos sin crear cuellos de botella en el despliegue, lagunas de seguridad o aumentos de costes?

Ante esta pregunta, NEORA te presenta las siguientes 3 recomendaciones:

 

Generación de pruebas mediante el procesamiento del lenguaje natural

NEORA te recomienda que utilices el procesamiento del lenguaje natural (NLP) a tu favor para documentar los casos de prueba. Como sabemos, durante la última década, la calidad de las pruebas ha mejorado de forma significativa. Puesto que las plataformas de control de calidad ahora analizan el modelo de objetos del documento (DOM) de una Página Web. Luego, aprovechando la visión del ordenador detectan cambios en la interfaz del usuario y finalizan utilizando el reconocimiento óptico de caracteres para extraer elementos de texto.

En la actualidad se utiliza el NLP (Procesamiento del lenguaje natural) para poder documentar todos los casos de prueba.

 

Ampliar las pruebas con la generación de datos de ‘testing’ artificiales

Cuando nuestros ingenieros de control de calidad capturan casos de prueba, debemos continuar su labor generando aún más datos para validar reglas empresariales subyacentes y las condiciones límite. La generación de datos de prueba puede ser difíciles de obtener en caso de experiencias abiertas como lo son los motores de búsqueda, formularios complicados de campos variados, cargas de documentos y pruebas de identificación personal o datos sensibles.

Existen en la actualidad una serie de herramientas que permiten automatizar la generación de datos de prueba para diferentes aplicaciones y flujos de datos, incluidas las pruebas funcionales, las pruebas de API, los dataops (Data Operations) los lagos de datos y la inteligencia empresarial.

 

Optimización de las técnicas de evaluación continua

El análisis de fallos ayuda a todo equipo de desarrollo y a los ingenieros de automatización de control de calidad a optimizar las pruebas realizadas. Este análisis de datos busca encontrar las causas raíz, cuando las pruebas no funcionan.

La optimización del conjunto de pruebas y la determinación de los test que se deberán ejecutar de acuerdo con los cambios de código en alguna versión es un gran reto por tomar.

Por lo tanto, podemos usar el software de Your Base, que crea un gráfico de dependencias que mapea los casos de prueba con sus rutas de código. Al cambiar este código, la herramienta programada deberá utilizar el gráfico de dependencias para optimizar los casos de prueba que deben ejecutarse.

Y ves Junqueira, director general de Your Base, menciona: «Vemos empresas que tienen decenas o incluso cientos de miles de pruebas. Quieren mejorar su tiempo de espera para llevar el código a producción y mejorar la productividad de los desarrolladores. Estos equipos deben tomar decisiones inteligentes sobre qué pruebas son realmente necesarias para sus cambios y quieren una mejor comprensión de los fallos de las pruebas».

Por último, podemos rastrear los errores de producción, las excepciones y los eventos críticos. Backtrace tiene esta capacidad, proporcionando a los equipos que utilizan sus informes de errores de agregados y sus análisis de duplicación para encontrar y finiquitar los problemas de forma rápida en las aplicaciones de juegos, móviles u otras aplicaciones integradas.

Esperamos que la información que NEORA te entrega hoy te sea de ayuda para que puedas conocer mucho más sobre la Machine Learning para tu empresa. Si deseas conocer más sobre estos temas o sobre nosotros, te invitamos a que nos contactes por los siguientes medios:

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