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Las aplicaciones de microservicios modernas dependen de API, flujos de eventos y servicios de terceros que no siempre están disponibles cuando se necesita comenzar con las pruebas. La virtualización de servicios elimina estos cuellos de botella al simular los sistemas dependientes, lo que permite a los equipos validar las aplicaciones antes y entregar software más rápidamente.
Vea esta sesión de demostración para explorar estrategias prácticas para probar flujos de trabajo de microservicios complejos sin depender de entornos totalmente integrados.
Verás cómo los equipos reducen los cuellos de botella de dependencia, simulan servicios no disponibles y utilizan flujos de trabajo de IA agente para acelerar la Creación de simulaciones de API y servicios virtuales—lo que permite una validación más temprana y fiable en escenarios de pruebas funcionales, negativas, de rendimiento y de resiliencia.
Usted aprenderá cómo:
El desafío al probar microservicios no radica en la falta de esfuerzo en las pruebas, sino en que el sistema está en constante cambio. Los servicios evolucionan de forma independiente, los entornos compartidos se convierten en cuellos de botella, las dependencias externas introducen problemas de disponibilidad y limitación de velocidad, y los flujos de trabajo basados en eventos añaden otra capa de complejidad a través de la sincronización y la secuenciación.
Como resultado, las pruebas suelen convertirse en una mera espera. Los equipos aguardan a que los entornos se estabilicen, las dependencias estén disponibles y otros servicios alcancen el estado adecuado antes de poder comenzar una validación significativa. El desafío no reside en las pruebas en sí, sino en coordinar un ecosistema en constante cambio.
Un enfoque más efectivo es cambiar de pensar en términos de presencial versus virtual servicios a un modelo continuo que utiliza ambos.
Cuando los servicios reales están disponibles, las pruebas se ejecutan con normalidad. Pero cuando no lo están —debido a interrupciones, inestabilidad o entornos incompletos— las pruebas no se detienen. En caso de fallo, se recurre automáticamente a representaciones virtuales de esas dependencias.
El objetivo es una validación ininterrumpida, independientemente del estado del sistema, lo que permite a los equipos realizar pruebas de forma continua en lugar de esperar a que los entornos se sincronicen.
Las aplicaciones de microservicios modernas suelen basarse en dos tipos de interacciones entre servicios, cada una de las cuales requiere un enfoque de virtualización diferente. La primera es la comunicación síncrona, como REST y gRPC, donde las aplicaciones envían una solicitud y esperan una respuesta directa. Estos servicios virtuales a menudo necesitan simular un comportamiento con estado, lo que permite que las respuestas cambien en función de solicitudes anteriores o condiciones de entrada específicas.
La segunda es la comunicación asíncrona, que incluye arquitecturas basadas en eventos y tecnologías como Kafka. En lugar de interacciones de solicitud-respuesta, estos sistemas intercambian eventos entre múltiples servicios, lo que requiere servicios virtuales para simular flujos de mensajes, secuencias de eventos, retrasos, reintentos y otras condiciones del mundo real.
Si bien los flujos de trabajo síncronos basados en REST siguen siendo comunes, la creciente adopción de arquitecturas orientadas a eventos hace que el soporte para flujos de trabajo asíncronos sea igualmente esencial. Los recientes avances en IA también facilitan enormemente la creación y gestión de servicios virtuales basados en REST, reduciendo el esfuerzo manual tradicionalmente necesario para construir entornos de prueba realistas.
Tradicionalmente, la creación de servicios virtuales requería interpretar manualmente las especificaciones de la API, definir las respuestas y configurar los datos de prueba. Incluso para API REST relativamente sencillas, esto podía ralentizar a los equipos y, a menudo, requería cierta experiencia en la simulación de API.
La IA agente está cambiando eso. Mediante el uso de indicaciones en lenguaje natural, definiciones de API o ejemplos de solicitudes y respuestas, los equipos ahora pueden generar servicios virtuales basados en REST junto con datos de prueba de respaldo en una fracción del tiempo.
Los ingenieros mantienen el control del proceso, revisando y perfeccionando los resultados, pero el trabajo más complejo —la creación y configuración inicial del servicio— está automatizado. Esto facilita la puesta en marcha rápida de simulaciones y el inicio de la validación de los servicios en una etapa más temprana del ciclo de desarrollo.
Estas capacidades se pueden usar directamente en la interfaz de usuario de Virtualize o integrarse en flujos de trabajo más amplios a través de su servidor MCP, lo que permite a los equipos conectar la virtualización de servicios con las mismas herramientas basadas en agentes y entornos LLM que ya utilizan para el desarrollo de código.
A medida que el desarrollo se acelera gracias a la generación de código basada en IA, esta capacidad cobra cada vez más importancia. Permite a los equipos mantener las pruebas alineadas con el ritmo del cambio, sin tener que esperar a que los sistemas dependientes estén completamente desarrollados o disponibles.
La IA agente no solo acelera la forma en que los desarrolladores individuales crean servicios virtuales, sino que también cambia la manera en que esos servicios se aprovisionan a lo largo de todo el proceso de entrega.
En muchas organizaciones, los cambios en los servicios ya se registran en sistemas como Jira. En lugar de usar Jira únicamente como herramienta de planificación, también puede funcionar como un desencadenante de la automatización. Cuando se define un nuevo servicio o se actualiza uno existente, un agente de IA puede acceder a Jira mediante programación a través de su servidor MCP, detectar el cambio, extraer el contexto relevante e iniciar las acciones correspondientes.
Desde allí, el agente puede conectarse a las capacidades de virtualización de servicios a través de un servidor MCP, lo que permite la generación y el despliegue programáticos de simulaciones de API basadas en la definición de servicio más reciente.
Esto elimina eficazmente los pasos manuales del proceso. Los servicios virtuales se crean y se implementan automáticamente, sin tener que esperar a que los sistemas posteriores o el entorno estén listos.
El resultado es una ejecución continua dentro de los pipelines de CI/CD, donde las pruebas pueden continuar incluso mientras se desarrollan los servicios dependientes. Una vez finalizadas, los resultados se pueden integrar en sistemas como Jira, cerrando así el ciclo entre desarrollo, pruebas y planificación.
En este modelo, en lugar de que la preparación del entorno dicte cuándo se pueden realizar las pruebas, el propio proceso se vuelve capaz de aprovisionar lo que necesita bajo demanda.
