12 días de prácticas recomendadas de automatización de pruebas para aplicar en el nuevo año

Preparándose para un nuevo año de automatización de pruebas de software

Al igual que prepararse para una temporada festiva, garantizar que sus procesos de automatización de pruebas estén en óptimas condiciones para cada trimestre preparará a su equipo para el éxito en la entrega de software de calidad a tiempo, en todo momento.

Nuestra lista de 12 días contiene las mejores prácticas para aplicar en el nuevo año para que su equipo pueda:

• Garantizar un ciclo de desarrollo de software más eficiente.
• Mejora la calidad general de tus lanzamientos.
• Reducir los riesgos.
• Acelerar la entrega.

Día 1: Priorizar la estrategia de automatización de pruebas

Es fundamental empezar el nuevo año con un plan claro y estratégico. automatización de pruebas de software centrado en el cliente

Revisar y actualizar su estrategia periódicamente garantiza que esté alineada con los últimos objetivos comerciales y los requisitos cambiantes. Así como las operaciones de Santa Claus se basan en un plan bien definido, sus esfuerzos de automatización deben estar estrechamente vinculados a los objetivos de sus equipos de desarrollo y control de calidad.

Esta alineación ayuda a optimizar los procesos, garantizando que sus esfuerzos de automatización se centren en las áreas que generan el mayor impacto.

Día 2: Incorporar la calidad al proceso de codificación

Comience el nuevo año con el pie derecho incorporando calidad al proceso de desarrollo desde el principio.

Así como los elfos elaboran meticulosamente cada regalo, garantizar que su código esté libre de defectos comienza con escaneos de código tempranos para detectar vulnerabilidades y errores de manera temprana. Soluciones de análisis estático basadas en IA Las integraciones en el IDE son fundamentales para permitir a los equipos identificar problemas más rápidamente y solucionarlos antes de que se conviertan en problemas más graves.

Al aprovechar la IA para acelerar la clasificación de los resultados del análisis de código, los equipos pueden priorizar rápidamente sus actividades de reparación. Las correcciones de código generadas por IA brindan a los equipos un enfoque proactivo para abordar más hallazgos en poco tiempo.

¿Los resultados? Reduce la deuda técnica y garantiza que el software sea estable y seguro a medida que avanza en el proceso de desarrollo.

Día 3: Utilice la IA para fortalecer las prácticas de pruebas unitarias

Prueba unitaria es la base de cualquier estrategia sólida de automatización de pruebas de software. Es una práctica esencial en la que centrarse en el nuevo año.

Escribir pruebas pequeñas y aisladas que se centren en validar la funcionalidad de una sola línea de código garantiza que su base de código siga siendo sólida y fácil de mantener. Si bien muchos equipos de desarrollo realizan pruebas unitarias mínimas debido al compromiso de tiempo necesario para escribir casos de prueba efectivos, las soluciones impulsadas por IA rompen estas barreras, lo que hace que las pruebas unitarias sean más fáciles y rápidas que nunca.

Los equipos pueden generar conjuntos completos de pruebas unitarias para pruebas de regresión con un solo clic. Con la ampliación de pruebas guiadas, pueden garantizar que los casos de prueba sean eficaces para validar la funcionalidad y, al mismo tiempo, impulsar altos niveles de cobertura.

Al priorizar las pruebas unitarias y modernizar las estrategias de prueba con IA, los equipos de desarrollo minimizan los errores detectados tarde en el desarrollo y crean una red de seguridad sólida para todos los esfuerzos de desarrollo futuros.

Día 4: Centrar las pruebas durante el sprint en el cambio de aplicación

No resulta práctico probar una aplicación completa con cada cambio nuevo. En lugar de eso, cambie su atención a las áreas de la aplicación que se ven más afectadas por los cambios durante el sprint.

Pruebas unitarias en vivo y análisis estático en vivo Ofrecer un enfoque de prueba específico que proporcione una rápida retroalimentación sobre los cambios de código en el IDE. Este enfoque:

• Acelera el desarrollo.
• Previene la introducción de nuevos errores.
• Garantiza que la funcionalidad crítica permanezca intacta.

El análisis estático en vivo permite a los desarrolladores validar los cambios en su código en el sprint durante el desarrollo activo analizando qué código ha cambiado y ejecutando automáticamente un análisis estático en segundo plano del IDE.

Las pruebas unitarias en vivo funcionan en conjunto con el análisis estático en vivo. Correlacionan los cambios de código con los casos de prueba afectados y ejecutan automáticamente las pruebas unitarias en segundo plano en el IDE. Estos flujos de trabajo autónomos están diseñados para reducir las interrupciones a los desarrolladores para que puedan concentrarse en sus tareas de codificación, mientras que los cambios que realizan se validan en tiempo real, antes de verificar el código en el control de código fuente.

Estas técnicas de prueba basadas en cambios también se aplican al proceso de CI, que está diseñado para proporcionar retroalimentación rápida para las solicitudes de extracción de los desarrolladores.

Día 5: Adopte una estrategia de prueba de interfaz de usuario web eficiente

Un magro Estrategia de prueba de interfaz de usuario web Se enfatiza la priorización y el refinamiento del enfoque de las pruebas de UI web para mejorar tanto la eficiencia como la capacidad de mantenimiento.

Esta estrategia alienta a los equipos de control de calidad a trasladar una parte significativa de su enfoque de pruebas automatizadas a las capas de API, que generalmente son más estables y escalables en comparación con la naturaleza constantemente cambiante de los componentes de la interfaz de usuario web.

Si bien las pruebas de interfaz de usuario web siguen siendo esenciales para validar la experiencia del usuario y el comportamiento de la interfaz, adoptar un enfoque simplificado implica ser estratégico respecto de qué escenarios se validan mejor a través de la interfaz de usuario. Esto implica crear solo las pruebas de interfaz de usuario más necesarias y de mayor valor, reducir la redundancia y seleccionar cuidadosamente los casos que requieren una validación integral de principio a fin.

Al optimizar las pruebas de interfaz de usuario web y aprovechar las sólidas Pruebas de APILos equipos logran un equilibrio más sostenible en sus esfuerzos de automatización de pruebas, minimizando los costos de mantenimiento y mejorando la eficiencia general de las pruebas.

Día 6: Utilice la cobertura de código para fundamentar la estrategia de pruebas funcionales

Reunión cobertura de código Las pruebas de software funcionales informan y optimizan significativamente las estrategias de prueba, lo que proporciona una visión integral de cuán exhaustivamente se prueban las diferentes partes de una aplicación. Obtenga una vista completa de la cobertura de la aplicación e identifique y solucione las brechas de cobertura mediante la recopilación de datos de cobertura de código de varias prácticas de prueba automatizadas, que incluyen:

• Unidad
• API
• Microservicios
• Integración:
• Pruebas de extremo a extremo

Al identificar áreas no probadas del código, los equipos pueden crear eficientemente nuevos casos de prueba, lo que garantiza una cobertura sólida y reduce el riesgo de defectos.

Análisis de impacto de prueba mejora aún más esta estrategia al correlacionar la cobertura del código con modificaciones recientes, identificar el subconjunto de pruebas necesarias para validar estos cambios y ejecutarlas automáticamente.

Este enfoque mitiga el riesgo de introducir problemas y también acelera la retroalimentación de las pruebas al tiempo que garantiza que los cambios críticos en el código se prueben y validen exhaustivamente en el contexto de toda la aplicación, incluso cuando los microservicios posteriores se ven afectados.

Día 7: Adopte la integración continua y las pruebas continuas

Para mantener el ritmo de los lanzamientos rápidos de software, es imprescindible integrar pruebas automatizadas en su flujo de trabajo de CI/CD. prueba continua requiere un enfoque proactivo para eliminar obstáculos que puedan causar fallas en las pruebas no relacionadas con defectos o vulnerabilidades reales.

Asegurarse de que el entorno de prueba se mantenga estable y accesible es fundamental al ejecutar casos de prueba automatizados en un flujo de trabajo continuo. Cuando los componentes de integración clave dejan de estar disponibles o son inestables, los casos de prueba pueden fallar, lo que altera la ejecución fluida del ciclo de prueba.

Virtualización de servicios es una solución potente que permite realizar pruebas continuas mediante la simulación del comportamiento de los sistemas dependientes, lo que permite que las pruebas se ejecuten sin problemas incluso cuando esos sistemas están fuera de línea o es difícil acceder a ellos. Al cambiar automáticamente de servicios en vivo a virtuales cuando las dependencias se vuelven inestables, los equipos pueden mantener una cadencia de pruebas ininterrumpida, lo que garantiza una retroalimentación más rápida y una entrega de software más confiable.

Día 8: Generar datos de prueba virtuales

Pruebas con generado datos de prueba virtuales ofrece ventajas significativas sobre las prácticas tradicionales de gestión de datos de prueba.

Al generar conjuntos de datos diversos y a pedido adaptados a escenarios de prueba específicos, los equipos pueden ejecutar estrategias de prueba más integrales y ágiles sin verse limitados por las complejidades de administrar y proteger los datos de producción.

A diferencia de los métodos convencionales que dependen en gran medida de grandes volúmenes de datos de producción confidenciales, los datos de prueba virtuales operan en un subconjunto de datos registrados o sintéticos que imitan con precisión los conjuntos de datos del mundo real mientras enmascaran o anonimizan la información confidencial para garantizar el cumplimiento de regulaciones como PCI DSS y GDPR.

Este enfoque reduce el riesgo de violaciones de datos y promueve un entorno de pruebas más seguro.

Además, al desvincular las pruebas de los datos de producción en vivo se eliminan los cuellos de botella habituales asociados con el suministro de datos, lo que permite a los evaluadores crear los datos que necesitan al instante. Esto acelera los ciclos de prueba y fomenta un proceso de desarrollo ágil y con capacidad de respuesta.

Al minimizar las dependencias de fuentes de datos externas y automatizar la preparación de datos, las organizaciones pueden:

• Mantener flujos de trabajo de pruebas continuos.
• Innovar con mayor confianza.
• Proteja los activos críticos.

En última instancia, las organizaciones aumentan la productividad y garantizan lanzamientos de software de alta calidad.

Día 9: Controle las dependencias de su entorno para permitir pruebas negativas

Las pruebas negativas son esenciales para validar la resiliencia y la estabilidad de las aplicaciones en condiciones inesperadas o adversas. Al controlar las dependencias de su entorno de prueba con servicios virtuales, los equipos simulan escenarios complejos y difíciles de reproducir, lo que garantiza una cobertura de pruebas integral.

Al utilizar la virtualización de servicios, los equipos de control de calidad pueden: crear servicios virtuales realistas que imitan el comportamiento de sistemas dependientes, incluso para interacciones complejas como respuestas asincrónicas, bucles de datos y comunicaciones con estado. Esto permite realizar pruebas negativas en una variedad de condiciones, incluidos casos extremos y variaciones de rendimiento, lo que garantiza que la aplicación pueda manejar errores sin problemas y mantener la funcionalidad bajo presión.

Por ejemplo, los equipos pueden modificar servicios virtuales para replicar diversas características de rendimiento o introducir fallas, lo que ayuda a identificar fallas potenciales antes de que ocurran en la producción.

La capacidad de ejecutar pruebas negativas exhaustivas permite a los equipos validar las aplicaciones de manera más sólida, detectando problemas de forma temprana y garantizando un mayor nivel de calidad del software.

Día 10: Mejorar la colaboración entre equipos

Una automatización de pruebas eficaz requiere algo más que herramientas. Depende de una colaboración fluida entre personas y equipos. Romper con los silos entre el desarrollo, el control de calidad y las operaciones garantiza que todos estén alineados y fomenta un sentido compartido de propiedad en el proceso de pruebas.

A medida que iniciamos un nuevo año, priorizar la comunicación y fortalecer la colaboración interfuncional puede mejorar drásticamente la eficiencia y la calidad de los lanzamientos de software.

Las soluciones que respaldan la reutilización de pruebas y facilitan el uso compartido entre equipos son fundamentales para optimizar los flujos de trabajo. Por ejemplo, una plataforma que permite que los casos de prueba de API creados por los desarrolladores se reutilicen para pruebas de extremo a extremo en QA y luego se usen para carga o Pruebas de seguridad API permite a los equipos comenzar a validar requisitos no funcionales en las primeras etapas del ciclo de vida del desarrollo de software.

Este enfoque ofrece los siguientes beneficios:

• Mejora la colaboración.
• Minimiza el trabajo redundante.
• Mejora la cobertura general de las pruebas.
• Acelera los plazos de entrega.

Día 11: Invierta en capacitación en automatización de pruebas

Al igual que con cualquier tecnología, la automatización de pruebas de software evoluciona rápidamente. Su equipo debe mantenerse actualizado.

Invierta en entrenamiento en curso para mantener a sus expertos en automatización de pruebas preparados y preparados para afrontar nuevos desafíos. Ya sea que se trate de aprender sobre nuevas herramientas, técnicas o tendencias emergentes en pruebas impulsadas por IA, el aprendizaje continuo ayudará a su equipo a mantenerse a la vanguardia y maximizar el potencial de sus esfuerzos de automatización.

Día 12: Medir y analizar los resultados de la automatización

Por último, no olvide medir la eficacia de su estrategia de automatización de pruebas de software. Si realiza un seguimiento de métricas clave como la cobertura de las pruebas, el tiempo de ejecución y las tasas de detección de defectos, podrá medir el impacto de sus esfuerzos e identificar áreas de mejora.

Utilice estos conocimientos para perfeccionar su estrategia e impulsar la mejora continua en el próximo año. Enfoque basado en datos para la automatización de pruebas ayudará a garantizar que los esfuerzos de su equipo produzcan los resultados deseados.

Resumen de las mejores prácticas de automatización de pruebas

La aplicación de estas prácticas recomendadas puede transformar su estrategia de automatización de pruebas de software y preparar a su equipo para el éxito en el próximo año. Ya sea que optimice las herramientas, mejore la colaboración o adopte pruebas impulsadas por IA, estas prácticas recomendadas lo ayudarán a crear un proceso de automatización de pruebas más eficiente, confiable y escalable.