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Transforme las pruebas a nivel de código Java con automatización e inteligencia artificial

Foto de cabeza de Nathan Jakubiak, director senior de desarrollo de Parasoft
8 de noviembre.
11 min leer

¿Su equipo de desarrollo de Java está buscando formas de optimizar las prácticas de prueba y reducir la sobrecarga de las actividades de prueba a nivel de código? Continúe leyendo para descubrir cómo aprovechar la automatización y la inteligencia artificial para ofrecer código de mayor calidad, aumentar la productividad del desarrollo y acelerar el tiempo de comercialización.

El enfoque más eficaz para lograr la calidad del software es implementar una práctica de calidad y seguridad desde el diseño en las primeras etapas del proceso de desarrollo. Esto significa que la calidad del código y las posturas de seguridad se determinan en las primeras etapas y se implementan como mejores prácticas a medida que se desarrolla el código.

En las fases iniciales, junto con la creación y ejecución de pruebas unitarias en pruebas de regresión, las mejores prácticas garantizan que el código base sea confiable, seguro, de alta calidad y esté listo para su lanzamiento. Sin embargo, estos procesos de prueba pueden afectar la productividad del desarrollo de código debido al tiempo de ingeniería y los costos generales que requieren. Los equipos de desarrollo a menudo tienen dificultades para encontrar un equilibrio entre sus actividades de desarrollo de código y el tiempo necesario para probar y validar la calidad, la seguridad y la confiabilidad.

Con el avance del uso de Inteligencia artificial (IA) en pruebas de software., los costos generales de las prácticas de prueba centradas en el desarrollo se pueden reducir considerablemente, lo que permite a los equipos acelerar y optimizar sus actividades y mantener o incluso aumentar su nivel de productividad del código.

Beneficios de realizar análisis estáticos y pruebas unitarias con antelación

El análisis estático a menudo se considera una tarea fácil para los equipos de desarrollo cuando se trata de garantizar la calidad del código. Esto se debe a que ofrece grandes beneficios con pocos gastos generales para el proceso de desarrollo.

Por otra parte, practicas de pruebas unitarias tienden a tener un alto precio en horas de ingeniería necesarias para crear y mantener conjuntos de pruebas unitarias. Sin embargo, ambos tipos de pruebas tempranas a nivel de código son cruciales para crear una base para la calidad en los programas de software y ofrecen inmensos beneficios que superan los costos.

Los beneficios comunes de implementar análisis estático y pruebas unitarias incluyen los siguientes.

  1. La detección temprana de errores equivale a ahorro de costos. Las pruebas a nivel de código ayudan a identificar y abordar errores y defectos en el software en una etapa temprana de desarrollo, lo que reduce el costo y el esfuerzo necesarios para depurar y solucionar problemas más adelante en el ciclo de desarrollo o producción. Detectar defectos en sus primeras etapas reduce el trabajo de detective disruptivo que se requiere para el desarrollo cuando se encuentra un defecto en la última etapa. Cuando los desarrolladores deben dejar de escribir código nuevo para analizar el código escrito días o, a veces, semanas antes para determinar la causa raíz de un defecto encontrado por su equipo de control de calidad, esto afecta y ralentiza su velocidad de desarrollo. Las pruebas a nivel de código ayudan a reducir el costo de desarrollo de software, corrección de defectos y mantenimiento.
  2. Calidad de código mejorada. Las pruebas en las primeras etapas del desarrollo ayudan a responsabilizar a los desarrolladores y los alienta a escribir código más limpio, más modular y fácil de mantener. Esto conduce a una mejor arquitectura de software, un cumplimiento más rápido de los requisitos de cobertura del código, una alineación más fácil con los requisitos de cumplimiento y el cumplimiento de los estándares de codificación y patrones de diseño.
  3. Pruebas de regresión. Las pruebas a nivel de código garantizan que la funcionalidad existente permanezca intacta a medida que se agrega o modifica código nuevo. Esto ayuda a prevenir errores de regresión, donde los cambios en una parte del código rompen inadvertidamente otras partes. Al implementar una práctica eficaz de pruebas unitarias, los equipos de desarrollo pueden ejecutar su conjunto de pruebas unitarias cada vez que hayan realizado cambios o adiciones significativas a su base de código y encontrar problemas antes de que resulte costoso remediarlos en las últimas etapas de desarrollo.
  4. Confianza en los cambios de código. Los desarrolladores pueden realizar cambios y agregar nuevas funciones con confianza, sabiendo que sus conjuntos de pruebas de regresión a nivel de código y escaneos de código de análisis estático los alertarán sobre cualquier problema que presenten.
  5. Depuración más rápida. Cuando una prueba a nivel de código falla, señala la ubicación específica y la naturaleza del problema, lo que hace que sea más fácil y rápido identificar y resolver problemas.

El impacto de la IA en el desarrollo y la validación temprana del código

Las tecnologías de IA y ML han demostrado brindar inmensos beneficios a los equipos de desarrollo en la optimización y aceleración de las actividades de prueba, lo que permite a los equipos reducir la sobrecarga asociada con el análisis estático y las prácticas de pruebas unitarias. Para discutir los beneficios específicos de la IA y el ML para el control de calidad y las pruebas, primero debemos desglosar los desafíos asociados con estas actividades de prueba que resultan en desaceleraciones en la velocidad de desarrollo y altos costos generales.

Desafíos del análisis estático en foco

El análisis estático proporciona enormes beneficios, ya que aumenta la calidad, la seguridad y la confiabilidad del software con poca interrupción en el desarrollo del código. El análisis estático se puede integrar en el proceso inicial de desarrollo de código, lo que permite a los desarrolladores ejecutar escaneos de análisis de código estático en sus IDE para que se puedan encontrar defectos a medida que se escriben y remediar antes de que se introduzcan en la base de código más grande.

El análisis estático también se puede integrar en las canalizaciones de CI/CD, lo que permite escaneos automáticos de código después de cada confirmación de código para el control de fuente. Esto permite a los equipos de desarrollo verificar fácil y automáticamente su código entre bastidores en busca de defectos, pérdidas de memoria, problemas de mantenimiento y requisitos de cumplimiento.

Es una práctica recomendada sencilla con bajos costos generales. Sin embargo, el análisis estático tiene algunos desafíos asociados que pueden perturbar a los desarrolladores y afectar la productividad. Parasoft Jtest está diseñado para mitigar esos desafíos y ayudar a los equipos a optimizar sus flujos de trabajo de análisis estático para una mejor experiencia de desarrollador y un proceso de reparación más rápido.

Reducción de los resultados ruidosos del análisis estático

Si bien es mejor adoptar el enfoque integrado de calidad y seguridad e incorporar el análisis estático en su proceso de desarrollo de código y flujo de trabajo desde el principio, muchos equipos de desarrollo adoptan el análisis estático cuando el desarrollo del código está en su camino.

Dependiendo del conjunto de reglas y del tamaño de la base del código, la solución de análisis estático puede producir una gran cantidad de hallazgos o violaciones de reglas. Para los equipos nuevos que adoptan el análisis estático, ejecutar un escaneo de código y obtener miles de resultados puede resultar abrumador, desalentador y confuso, lo que puede afectar la adopción de herramientas de análisis estático.

Saber qué priorizar

Cuando los resultados del análisis estático se devuelven a los equipos de desarrollo, comprender qué priorizar en los hallazgos del análisis estático puede resultar un desafío. Muchas herramientas vienen con niveles de gravedad asociados con cada regla de análisis estático, pero al final del día, la priorización de infracciones también se reduce a la base de código específica, la ubicación de la infracción, el tipo de aplicación y el consumidor del software. .

Si bien las categorizaciones de gravedad de las reglas de análisis estático pueden brindar algunas pautas a seguir, cada aplicación es diferente, lo que genera diferentes requisitos específicos en lo que respecta a las pautas de código. Comprender qué infracciones son la máxima prioridad a las que se debe remediar en función de las necesidades específicas de su aplicación puede ser un desafío.

Comprender los requisitos de cumplimiento

Muchos equipos de desarrollo adoptan el análisis estático debido a requisitos de seguridad o específicos de la industria. Si bien las soluciones de análisis estático a menudo tienen documentación adjunta a cada regla que explica su importancia para estándares específicos, comprender cómo corregir el código puede ser un desafío y llevar mucho tiempo. No todo el mundo es un desarrollador extremadamente competente, e incluso aquellos que lo son pueden encontrar reglas específicas asociadas con los estándares de seguridad o codificación difíciles de seguir y difíciles de corregir cuando se encuentra una infracción.

Cómo la IA optimiza los procesos de análisis estático

Parasoft's Solución de productividad para desarrolladores de Java, Jtest, generalmente viene empaquetado con Parasoft DTP para informes y análisis. DTP es más que una plataforma de informes y análisis y brinda a los equipos los siguientes beneficios:

  • Análisis de cobertura de código en toda la aplicación.
  • Información útil con comparaciones entre versiones
  • Análisis de cambios
  • Seguimiento de infracciones de análisis estático
  • Capacidades de informes de cumplimiento

En relación con la IA y el análisis estático, la DTP proporciona beneficios increíbles a los equipos de desarrollo al ayudarlos a identificar qué infracciones son más importantes para su aplicación, evaluar la causa raíz de las infracciones, asignar a los miembros del personal más competentes para abordar las infracciones y acelerar la remediación. proceso.

Se centra en hallazgos de alta prioridad

El análisis estático de Jtest se puede integrar con canalizaciones de CI/CD que luego publican los resultados del análisis estático en Parasoft DTP para informes y análisis de tendencias. DTP ofrece widgets basados ​​en ML que muestran resultados de clasificación basados ​​en acciones anteriores de clasificación de usuarios en DTP. A medida que se priorizan ciertas infracciones y otras se suprimen o ignoran de una compilación a otra, la IA de ML analiza estas decisiones y almacena estos datos históricos para una futura priorización.

La IA aprende de estas acciones de clasificación y luego puede hacer recomendaciones sobre cómo priorizar otros hallazgos de análisis estáticos. Cuando se ejecutan resultados de análisis estáticos con informes de infracciones ruidosos, tener una forma de clasificar fácilmente los hallazgos según la probabilidad de que la infracción se solucione o se ignore puede marcar una gran diferencia a la hora de acelerar el proceso de corrección y reducir la carga de los equipos de desarrollo.

Violaciones de grupos por análisis de causa raíz

Los algoritmos de DTP analizan la causa raíz de las infracciones del análisis estático y agrupan las infracciones relacionadas. Esto permite a los gerentes de desarrollo asignar un grupo de infracciones de análisis estático a un desarrollador que corregirá el código que aborda todas las infracciones a la vez. Esto agiliza la remediación y reduce la duplicación del trabajo en todo el equipo de desarrollo.

Asigna infracciones según la experiencia del desarrollador

El ML de DTP analiza las tendencias de clasificación y de construcción a construcción para optimizar el proceso de remediación general. Cuando los escaneos de código se publican en DTP, se crean tareas de calidad para cada infracción y se asignan automáticamente al desarrollador que tocó esa línea de código por última vez.

La IA de DTP también analiza las actividades de clasificación pasadas y toma nota de qué tipos de infracciones los desarrolladores específicos tienden a remediar. Al asignar infracciones para su corrección, la administración recibe recomendaciones prácticas sobre qué infracciones asignar a desarrolladores específicos en función de las infracciones que han solucionado en el pasado.

Corrige violaciones del análisis estático con IA generativa

Jtest ofrece integración con los proveedores de LLM OpenAI y Azure OpenAI para agilizar la corrección de infracciones con correcciones generadas por IA. Cuando se encuentra una infracción, el desarrollador puede seleccionar la infracción en su IDE de desarrollo y solicitar una solución generada por IA.

La IA analizará la regla, la infracción y las líneas de código afectadas y generará una solución para la revisión del desarrollador junto con el análisis de la infracción en el contexto de ese código específico. Desde allí, el desarrollador puede implementar fácilmente la solución dentro de su código base. Esto acelera el proceso de corrección y permite a los desarrolladores menos competentes corregir el código más fácilmente y aumentar su experiencia aprendiendo de la solución recomendada por la IA.

Desafíos de las pruebas unitarias en foco

Las pruebas unitarias son una de las mejores prácticas fundamentales en el desarrollo de software. Una base sólida de pruebas unitarias es una forma eficaz de garantizar un software de alta calidad y avanzar en la detección de defectos, permitiendo la remediación durante la etapa más temprana y menos costosa del ciclo de vida de desarrollo. Sin embargo, implementar una práctica de prueba unitaria y hacer cumplir un objetivo de cobertura de código específico requiere horas de ingeniería adicionales para las actividades de prueba.

Con un costo promedio del 40% para las organizaciones de desarrollo, las pruebas unitarias tienen un precio costoso. Sin embargo, con los recientes avances en IA, los equipos de desarrollo de software pueden reducir los costos generales asociados con las actividades de pruebas unitarias y lograr los beneficios de calidad que proporciona una base sólida de pruebas unitarias.

Las pruebas unitarias, si bien son increíblemente valiosas para la salud, la calidad y la confiabilidad del software, conllevan una serie de desafíos y barreras culturales que los equipos de desarrollo deben superar. A continuación se presentan algunos de los desafíos comunes que a menudo son barreras para las prácticas exitosas de pruebas unitarias.

Pérdida de tiempo

Al final del día, los desarrolladores quieren dedicar su tiempo a escribir código nuevo en lugar de crear y mantener casos de prueba para validar el código que acaban de escribir. Cuando el código es más complejo, el tiempo que lleva escribir los casos de prueba también aumenta.

Aislar el código bajo prueba

Es fundamental garantizar que las pruebas unitarias estén aisladas de las dependencias externas, como bases de datos, servicios externos o el sistema de archivos. Burlarse y eliminar estas dependencias requiere conocimientos técnicos y requiere mucho tiempo. A menudo requiere comprender marcos burlones como Mockito. Si el código no está aislado adecuadamente, los resultados de las pruebas pueden ser inexactos.

Mantenimiento de prueba

Una vez creada la prueba, los desarrolladores aún deben mantenerla para fines de prueba de regresión. El mantenimiento de pruebas puede ser una tarea tediosa. Cuando se cambia el código, es necesario modificar los casos de prueba para admitir los cambios y es necesario volver a ejecutar el conjunto de pruebas unitarias para garantizar que las modificaciones a la base del código no hayan roto la funcionalidad existente. Mantener los conjuntos de pruebas de regresión limpios y mantenidos es un paso necesario para garantizar que los cambios en el código no hayan interrumpido la funcionalidad existente.

Cobertura del código de prueba unitaria

Algunas organizaciones exigen la consecución de un nivel de cobertura de código específico para medir el nivel de preparación para el lanzamiento. La cobertura del 80% del código de línea tiende a ser una métrica comúnmente aceptada y aplicada en el software comercial. Lograr una cobertura de prueba integral significa probar todas las rutas de código y casos extremos, lo que puede ser un desafío. Los equipos suelen pasar largas horas de ingeniería buscando su métrica de cobertura de código.

Código heredado

Un término que se utiliza a menudo para describir código antiguo que no se ha escrito para que sea fácil de mantener o para cumplir con las expectativas modernas de calidad y seguridad. A menudo, el código heredado se ha probado principalmente manualmente, las pruebas se realizaron esporádicamente o todos los casos de prueba se encuentran en marcos antiguos que pueden ya no ser relevantes. Cuando los programas heredados están destinados a refactorización o modernización, es importante crear un conjunto de pruebas unitarias para pruebas de regresión para garantizar que las modificaciones de código realizadas por el equipo de desarrollo no rompan la funcionalidad existente. Sin embargo, cuando el código no se ha escrito siguiendo las mejores prácticas, no es fácil de mantener o es demasiado complejo, la creación de pruebas unitarias se vuelve aún más desafiante y requiere más tiempo para el equipo de desarrollo.

Resistencia a las pruebas

Como las pruebas unitarias consumen mucho tiempo por naturaleza, las organizaciones de desarrollo a menudo hacen malabares con la opción de asignar tiempo para la creación y el mantenimiento de casos de prueba en lugar de centrarse en la creación de código nuevo y aumentar su productividad de desarrollo. Las organizaciones que sacrifican las pruebas unitarias para acelerar el tiempo de comercialización están apostando por un mayor riesgo de errores en la producción.

Cómo la IA reduce los gastos generales de las pruebas unitarias

Parasoft reconoció desde el principio el poder que las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) pueden tener para reducir el tiempo dedicado a la creación y el mantenimiento de casos de prueba en toda la pirámide de pruebas. Jtest Unit Test Assistant para programas Java fue una de las primeras capacidades impulsadas por IA lanzadas en la plataforma de prueba continua de calidad de Parasoft.

Las capacidades de IA de Jtest permiten a los equipos de desarrollo generar rápidamente un conjunto de pruebas unitarias que cubra hasta el 60% del código o más y luego aumentar aún más los casos de prueba para impulsar una cobertura adicional, eliminar y simular dependencias rápidamente, agregar aserciones fácilmente, parametrizar casos de prueba y clonar o mutar casos de prueba existentes.

Además, los usuarios pueden integrar Jtest con sus cuentas OpenAI o Azure OpenAI y aprovechar tecnología de IA generativa para personalizar casos de prueba de formas muy específicas descritas por el desarrollador. La implementación de IA de Jtest ayuda a los desarrolladores a crear rápida y fácilmente casos de prueba significativos y efectivos personalizados según los requisitos específicos de la aplicación, al tiempo que reduce la sobrecarga asociada con las actividades de prueba unitaria.

La IA de Jtest beneficia a los desarrolladores de las siguientes maneras.

  1. Acelera la creación de pruebas unitarias. A medida que se escribe código nuevo, las mejores prácticas dictan la creación de pruebas unitarias en paralelo con el desarrollo. El Asistente de prueba unitaria de Jtest permite a los desarrolladores generar rápidamente casos de prueba individuales significativos en paralelo con el desarrollo del código. Las pruebas se pueden aumentar y personalizar fácilmente con las recomendaciones prácticas y guiadas de Unit Test Assistant sobre cómo simular o eliminar dependencias, agregar aserciones para el control de regresión o modificar la prueba para impulsar niveles más altos de cobertura de código. Luego, los desarrolladores pueden aumentar aún más los casos de prueba utilizando la integración generativa de AI LLM para personalizar la prueba de maneras específicas dictadas por las indicaciones en lenguaje natural del usuario. Se ha demostrado que la implementación de IA de Parasoft en las prácticas de pruebas unitarias acelera la creación de pruebas unitarias hasta 2 veces.
  2. Mantiene casos de prueba. Una vez creadas las pruebas unitarias, se deben mantener para que puedan usarse continuamente para pruebas de regresión. Cuando se realizan cambios en el código base, los casos de prueba deben actualizarse para admitir los cambios. Jtest acelera los pasos de mantenimiento analizando la prueba durante el tiempo de ejecución y brindando al desarrollador recomendaciones sobre cómo actualizar el caso de prueba para aumentar su estabilidad. Con las nuevas funciones de IA generativa de Parasoft, los desarrolladores pueden pedirle a la IA que refactorice el caso de prueba en función de sus descripciones de los cambios que les gustaría realizar. Esto permite que el caso de prueba sea más mantenible a largo plazo.
  3. Moderniza los casos de prueba heredados. Con las nuevas capacidades de IA generativa de Jtest, los equipos de desarrollo pueden refactorizar fácilmente los casos de prueba existentes para actualizarlos a marcos modernos. Por ejemplo, si una base de código no se ha tocado durante algunos años y se ha incorporado un nuevo equipo para modernizar la aplicación, es muy útil utilizar los casos de prueba existentes para el control de regresión. Sin embargo, es posible que los casos de prueba se hayan escrito en un formato antiguo y desactualizado, por lo que se deben dedicar horas de ingeniería a refactorizar los casos de prueba para migrarlos a marcos modernos. Con las capacidades de IA generativa de Jtest, el desarrollador puede decirle fácilmente a la IA los detalles de cómo se debe refactorizar el caso de prueba y agilizar el proceso de modernización.
  4. Acelera la retroalimentación de la prueba. Cuando el conjunto de pruebas unitarias es grande y está compuesto por miles de casos de prueba, su ejecución puede llevar mucho tiempo, por lo que los desarrolladores a menudo se retrasan en sus actividades de depuración y mantenimiento de casos de prueba mientras esperan comentarios de sus ejecuciones de pruebas. El análisis de impacto de las pruebas, un componente central de Parasoft Jtest, así como un componente que está integrado en la plataforma de pruebas de calidad continua de Parasoft, permite a los equipos de desarrollo y pruebas ejecutar solo los casos de prueba afectados por los cambios de código, lo que reduce el tamaño del conjunto de pruebas que debe ejecutarse y acelerar el ciclo de retroalimentación.

Con los beneficios que ofrece la IA, los equipos de desarrollo pueden acelerar fácilmente sus prácticas de pruebas unitarias y reducir los costos generales al mitigar los desafíos, automatizar tareas que consumen mucho tiempo y disfrutar de los beneficios de la calidad del software que proporciona una base sólida de pruebas unitarias.

Optimice las pruebas de software Java y reduzca los gastos generales de las pruebas a nivel de código

Parasoft Jtest es una solución poderosa para equipos de desarrollo que buscan optimizar sus prácticas de prueba y reducir la sobrecarga de las actividades de prueba a nivel de código. En general, proporciona a los desarrolladores una experiencia positiva cuando se trata de pruebas, permitiéndoles crear, mantener y ejecutar casos de prueba fácil y rápidamente, así como ejecutar análisis estáticos y abordar violaciones reportadas para que puedan dedicar más tiempo a concentrarse en nuevas aplicaciones. desarrollo de código.

La IA optimiza las pruebas y las prácticas centradas en la calidad para que los equipos puedan entregar código de mayor calidad, aumentar su productividad de desarrollo, acelerar el tiempo de comercialización y lanzarlo con mayores niveles de confianza.

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Autor contribuyente: Jamie Motheral