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La gestión de datos de prueba (TDM) es la función que crea, gestiona y entrega datos de prueba a los equipos de aplicaciones. Aquí aprenderá tipos notables de datos de prueba y mejores prácticas de TDM.
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La gestión de datos de prueba (TDM) es una parte integral del ciclo de vida moderno de DevOps. Pero cambiar las metodologías ágiles a la izquierda es la nueva normalidad en el entorno de desarrollo actual. Eso significa alejarse de las herramientas tradicionales hacia soluciones que protegen los datos confidenciales, optimizan los procesos y aceleran y agilizan la detección de errores.
Is su estrategia de gestión de datos de prueba ¿estar atrasado? Quizás su tiempo de comercialización se ve obstaculizado por el requisito de habilidades muy especializadas que no todo su equipo de desarrollo ha perfeccionado. La naturaleza lenta de TDM es lo que hace que su modernización sea tan crítica en el actual ciclo de vida de desarrollo de software orientado a la automatización de pruebas.
Analicemos los entresijos de los procesos TDM, las mejores prácticas, los desafíos, las mejores herramientas para el trabajo y cómo las pruebas automatizadas pueden optimizar sus pruebas de software para obtener mejores productos, equipos de desarrollo más felices, ciclos de vida de prueba mejorados y costos más bajos.
Este blog responderá las siguientes preguntas y más.
El desplazamiento a la izquierda se enfoca cada vez más en disminuir el tiempo de comercialización, reducir los costos, la seguridad de los datos, la privacidad de los datos y un tiempo de actividad de la aplicación más rápido. Entonces, comencemos con lo básico: ¿qué es la gestión de datos de prueba?
TDM es la forma en que los desarrolladores y evaluadores elaboran, administran e implementan datos de prueba para los equipos de aplicaciones. Los casos de prueba de calidad, la cobertura de prueba y los procesos de gestión de datos de prueba pueden contribuir al desarrollo ágil. Además, las herramientas de automatización pueden ayudar aún más a su equipo a superar los requisitos de datos de prueba.
Entregue software de calidad más rápido con servicios simulados y administración de datos de prueba.
La gestión de datos de prueba requiere tres elementos centrales en su enfoque.
El ciclo de vida de cualquier proceso de gestión de datos de prueba implica 5 pasos clave:
El término TEM significa gestión del entorno de prueba, por lo que se ocupa de las áreas en las que viven los datos de prueba. El entorno debe ser estable, validado y apto para la replicación de errores y situaciones de prueba.
Hay cuatro tipos principales de datos de prueba y los desarrolladores deben construir un conjunto de estrategias y herramientas que aborden todos los tipos de datos. El tipo de datos de prueba que encuentran los equipos generalmente cae en una de las siguientes categorías.
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Las pruebas de datos requieren las mejores herramientas de gestión de datos de prueba para el trabajo. Encontrar el mejor para sus necesidades se reduce a algunos criterios como:
Las herramientas tradicionales de TDM y los enfoques de prueba implican la clonación de una base de producción (incluidos o excluidos subconjuntos). Sin embargo, esto pone en riesgo la seguridad y la privacidad de los datos, carece de paralelismo y colisiones de datos, no tiene en cuenta los costos de infraestructura como el archivo de datos o la complejidad, y aún requiere una tonelada de experiencia especializada o secuencias de comandos con generación de datos sintéticos.
En cambio, aprovechar la simulación de datos con herramientas como Parasoft Virtualize elimina las dependencias compartidas, lo que reduce la complejidad. También mejora la capacidad de un equipo para abordar casos de uso raros y conjuntos de pruebas aislados. Puedes Lea más sobre los enfoques modernos de TDM y virtualización de datos en este blog.
Independientemente de las fuentes de datos, los buenos datos de prueba deben estar disponibles cuando se necesiten, de buena calidad, conformes y realistas. La validación de la calidad de los datos y más va más allá de los resultados esperados en la mejor estrategia de datos.
Si bien esto puede ser evidente, cuanto mejor sea la calidad de los ingredientes que use, mejor será su comida a la hora de la cena, ¿verdad? Lo mismo se aplica a los casos de prueba, código y pruebas. Además, la paralelización de las pruebas mejora la velocidad. Obtener resultados de prueba de mejor calidad a partir de datos de prueba de mejor calidad es fundamental en las metodologías ágiles.
Mantener la seguridad de los datos de las pruebas es tan primordial hoy en día como obtener resultados procesables, especialmente cuando se trata de cumplimiento gubernamental. El GDPR dicta que no se pueden utilizar datos reales para realizar pruebas, por lo que el enmascaramiento de datos se ha convertido en una estrategia clave. La planificación de su entorno de pruebas, la estandarización de las pruebas y la seguridad de los datos mejorarán la velocidad y la calidad del proyecto.
Pero no puede aprovechar este impulso sin un almacenamiento y mantenimiento adecuados. Las auditorías de datos de prueba deben realizarse con frecuencia para garantizar la precisión, la seguridad y la integridad de los datos.
Aprovechar los datos que realmente necesita es fundamental cuando se trata de un TDM ágil. Piénselo de esta manera: si solo toma ropa de su armario y la pone en su maleta, es posible que no tenga los artículos que necesita para su viaje a Chicago en diciembre. De la misma manera, determinar qué tipo y cuántos datos necesita para su proceso de prueba es importante al crear casos de prueba.
Pero realizar una actualización de datos también afecta su relevancia. Si bien necesita reutilizar siempre que pueda, no necesita mantener datos desactualizados o obsoletos que ya no puede usar. Elimine datos irrelevantes para dejar espacio para nuevos datos que puedan proporcionar más información.
El proceso de prueba no tiene que ser un trabajo largo y arduo. La automatización de procesos repetitivos puede aliviar la presión del desarrollo y liberar tiempo para concentrarse en otros proyectos. Al hacer uso de las pruebas automatizadas, puede aprovisionar datos más rápido, reducir las ocurrencias de errores humanos, integrarse en canalizaciones de integración continua/entrega continua (CI/CD) y más.
La automatización de las pruebas de regresión es un primer paso sencillo en el proceso de automatización. Pero los equipos de prueba también pueden buscar automatizar cosas como la producción de datos de prueba. No importa cuáles sean sus necesidades de datos o propósitos de prueba, soluciones automatizadas para pruebas funcionales, pruebas de rendimiento y más son imprescindibles en sus procesos de prueba.
Los desafíos comunes de gestión de datos de prueba tienden a involucrar el mismo tipo de cosas, como:
Parasoft Virtualize se enfoca en A, B, C y D de los desestabilizadores del entorno de prueba. A es disponibilidad, B es comportamiento, C es costo y D son datos. Lograr consistencia en estas áreas es fundamental en el enfoque de desplazamiento a la izquierda. Pero muchos problemas con TDM se relacionan con lo lento y pesado que puede ser el conocimiento.
Vea cómo crear activos, administrar datos de prueba y monitorear entornos de prueba con Virtualize.
La automatización no puede reemplazar la experiencia humana, pero la introducción de un proxy entre el backend y cualquier aplicación bajo prueba permite que el proxy actúe como un policía de tráfico. Además, nuestra interfaz de usuario fácil de usar hace que la gestión del entorno de prueba también sea una tarea menos desalentadora. La Plataforma de Pruebas Continuas (CTP) trabaja con Test Data Manager para visualizar los datos de una manera más accesible. Incluso puede buscar con palabras clave y ver los resultados en formato tabular o basado en texto. En esencia, la virtualización de servicios puede ser un optimizador para todo el flujo de trabajo.
Cómo reducir el tiempo de prueba de API con automatización impulsada por IA