Tome un camino más rápido e inteligente hacia la automatización de pruebas C/C++ impulsada por IA. Descubra cómo >>
WEBINAR
¿Se siente abrumado por la gran cantidad de casos de prueba de regresión manual que debe ejecutar en un corto período de tiempo? Es un problema común. Las pruebas de regresión manuales a menudo se convierten en una carrera contrarreloj, obligando a los evaluadores a elegir entre ejecutar todo o tomar atajos y arriesgarse a que se les escapen errores.
En este seminario web, aprenderá cómo el análisis inteligente del impacto de las pruebas ayuda a los testers manuales a centrarse únicamente en las pruebas afectadas por los cambios en la aplicación. Al ejecutar las pruebas correctas (no todas), ahorrará tiempo, reducirá el trabajo repetitivo y tendrá la seguridad de que no se pasarán por alto los defectos críticos.
El resultado: ciclos más rápidos, menos escapes, menos estrés y liberaciones más rápidas.
Vea a nuestro panel de expertos de la industria mientras comparten estrategias prácticas para que cada prueba sea efectiva y para mantener las pruebas de regresión manuales alineadas con el desarrollo ágil.
Los equipos de desarrollo suelen centrarse en probar las nuevas funcionalidades. Quieren asegurarse de que funcionen correctamente. Pero al modificar el código, pueden provocar fallos en partes existentes del software. Aquí es donde entran en juego las pruebas de regresión.
Sin embargo, ejecutar todo el conjunto de pruebas de regresión puede consumir mucho tiempo y, cuando los lanzamientos avanzan rápidamente y el tiempo es escaso, los equipos a menudo tienen que tomar una decisión difícil.
Volver a probar todo cuando un proyecto avanza rápidamente es prácticamente imposible. Los equipos a menudo no pueden automatizar todas las pruebas, por lo que siempre se necesitan pruebas de regresión manuales. Esto se vuelve especialmente complicado con las pruebas de parches, donde un error crítico requiere una solución rápida. Decidir qué volver a probar puede ser difícil.
Entonces, ¿cómo pueden los testers realizar menos pruebas y aun así tener la seguridad de que no se les escapa ningún error crítico? La respuesta está en los datos y selección inteligente de pruebas.
Obtener un alto nivel de confianza se basa en los datos. Para aliviar el cuello de botella de las pruebas de regresión manuales, puede usar la cobertura de código. Al ejecutar las pruebas, captura datos de cobertura de código. Estos datos ayudan a determinar qué pruebas son las correctas para ejecutar cuando el código cambia. Este proceso automatizado de subconjuntos usa la cobertura de código para medir con precisión qué pruebas se pueden omitir al volver a realizar pruebas.
Cuando un equipo obtiene una nueva compilación, el sistema puede identificar automáticamente qué pruebas deben repetirse según los cambios en el código y los datos recopilados. Los evaluadores no tienen que esperar una ventana de regresión; reciben retroalimentación inmediata y saben exactamente qué pruebas ejecutar con gran precisión. Esto les permite realizar las pruebas de inmediato, en lugar de esperar ventanas de regresión.
El enfoque de Parasoft utiliza el análisis del impacto de las pruebas. Así es como funciona:
Este enfoque específico permite a los evaluadores centrar sus esfuerzos en las áreas con mayor probabilidad de verse afectadas por los cambios recientes en el código, ahorrando tiempo al evitar tener que volver a ejecutar toda la suite de regresión. Logra un equilibrio, asegurando que las pruebas adecuadas se ejecuten en el momento oportuno.
¿Cuáles son los mayores beneficios que los equipos pueden obtener de esta selección de pruebas enfocada? El ahorro de tiempo y la calidad son factores obvios. Al reducir el número de pruebas a ejecutar y mantener un alto nivel de confianza, se puede aprovechar mejor el tiempo de prueba para otras tareas de alto valor.
Pero también existe una ventaja más intangible: la reducción del estrés. Cuando los testers están bajo presión justo antes de un lanzamiento, puede resultar abrumador. Brindarles la tranquilidad de poder concentrar su flujo de trabajo en un subconjunto de pruebas les permite realizar un mejor trabajo. Así, no se sienten constantemente atrasados por tener que realizar muchas pruebas en un plazo reducido.
La confianza también se extiende a la gerencia. Con información basada en datos, la gerencia puede saber que se realizó la cantidad adecuada de pruebas. El sistema puede mostrar qué pruebas debían ejecutarse y si se ejecutaron.
Además, el ahorro de tiempo puede ser acumulativo. Con tiempo adicional, los evaluadores podrían tener más oportunidades para realizar pruebas exploratorias o incluso automatizar procesos, lo que contribuye a una mayor calidad y ahorra aún más tiempo a largo plazo.
Esta técnica no es solo para pruebas manuales. Análisis de impacto de prueba Puede aplicarse a cualquier práctica de pruebas, incluidas las pruebas unitarias, las pruebas de API y las pruebas de interfaz de usuario.
Al ejecutar el conjunto completo de pruebas automatizadas, se recopila la cobertura de código. Cuando el código cambia, el sistema identifica qué pruebas automatizadas ejecutar. En una canalización de CI/CD, esto permite ejecutar un conjunto de pruebas más específico en el flujo de trabajo de las solicitudes de extracción, lo que proporciona una mejor validación antes de fusionar el código.
El valor del análisis del impacto de las pruebas suele ser proporcional a su coste o al tiempo que requiere el tipo de prueba. Las pruebas de regresión manuales y las pruebas de interfaz de usuario automatizadas de extremo a extremo son, por lo general, las más costosas, lo que las convierte en candidatas ideales para la optimización.
Es importante destacar que esta tecnología es independiente del framework de pruebas. Ya sea que utilice Selenium, Cypress, Playwright u otra herramienta, la solución funciona capturando la cobertura de código. En definitiva, el análisis del impacto de las pruebas optimiza las pruebas de regresión, tanto manuales como automatizadas, al centrarse en los casos de prueba más costosos y que consumen más recursos.
