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Las pruebas de API rigurosas deben superar una complejidad masiva, teniendo en cuenta una gran cantidad de casos de prueba posibles. Los datos del mensaje necesarios para llegar a los puntos finales deben “cubrir” cada combinación de valores de datos distintos. Eso incluye valores de datos ingresados por los usuarios, así como las acciones únicas que realizan contra un sistema. También incluye datos de la máquina generados por la actividad del usuario, por ejemplo, tipo de contenido e ID de sesión.
Las pruebas de API también deben tener en cuenta los recorridos a través de los cuales los datos pueden fluir a través de las API. Deben cubrir las combinaciones de acciones y métodos de la API que pueden transformar los datos en su camino para llegar a ciertos puntos finales.
Pero las API no existen de forma aislada. Ellos, por definición, conectan múltiples sistemas o componentes, por lo que cada prueba es una prueba de extremo a extremo en cierto sentido. Por lo tanto, un conjunto riguroso de pruebas de API debe tener en cuenta la gran cantidad de acciones o métodos combinados que pueden transformar los datos a medida que fluyen a través de las API conectadas.
Un ejemplo simplificado poco realista incluiría 1000 combinaciones de datos ingresados por el usuario, 1000 combinaciones diferentes de datos generados por la máquina y 1000 recorridos distintos a través de las acciones combinadas:
Eso es ya mil millones de combinaciones, cada una de las cuales es candidata para una prueba de API. Por lo tanto, las pruebas de API rigurosas deben seleccionar una serie de casos de prueba que se pueden ejecutar en el sprint, sin dejar de mantener una cobertura de prueba de API suficiente.
Desafortunadamente, el técnicas de prueba utilizadas en las pruebas de API a menudo son demasiado manuales y no sistemáticos para pruebas API rigurosas. Las API críticas para el negocio corren el riesgo de no ser probadas en cada punto del ciclo de vida de las pruebas:
En cambio, probar cadenas complejas de API requiere un enfoque integrado y automatizado. Los probadores de API deben poder identificar el conjunto más pequeño de pruebas de API necesarias para el rigor de las pruebas de API, creando sistemáticamente los datos de prueba y los entornos necesarios para ejecutarlos.
Para superar la complejidad de las cadenas de llamadas de API, los equipos pueden beneficiarse de un enfoque basado en modelos para las pruebas de API, en el que los evaluadores pueden generar todo lo necesario para las pruebas de API rigurosas a partir de modelos fáciles de usar.
Así es como funciona:
Con este enfoque integrado, los equipos de control de calidad pueden generar por sí mismos todo lo necesario para las rigurosas pruebas de API. El mantenimiento de diagramas de flujo centrales mantiene las pruebas, los datos y los servicios virtuales alineados, probando cadenas complejas de API en iteraciones cortas.
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Tom Pryce es un administrador de comunicaciones tecnológicamente práctico en Curiosity Software Ireland. Sus intereses incluyen las pruebas basadas en modelos, la gestión de datos de prueba y la automatización robótica de procesos. Tuitea bajo @Curiositysoft.