¿Qué son las pruebas continuas?

Las pruebas continuas son un factor crítico de la efectividad de los procesos de integración continua o entrega continua y desempeñan un papel crucial a la hora de acelerar los plazos del SDLC al mejorar la calidad del código, evitar costosos cuellos de botella y acelerar los procesos de DevOps.

Uno de los principios fundamentales para el desarrollo de un enfoque práctico de DevOps es cerrar la brecha entre la entrega rápida de software y las experiencias de usuario confiables.

Sin embargo, la forma convencional de obtener comentarios manualmente en cada fase de desarrollo del software (es decir, diseño del proyecto, programación, pruebas, despliegue y mantenimiento) ha derivado en un uso insuficiente e ineficaz de los recursos organizativos y, en última instancia, en ciclos de integración más largos y retrasos en las actualizaciones del producto.

Las pruebas continuas abordan estas ineficiencias, ya que ayudan a los equipos de DevOps con "shift left", pues se les brindan feedback valioso al principio del SDLC mientras automatizan los procesos de prueba manuales y minimizan los errores humanos.

Las pruebas continuas funcionan mediante el uso de herramientas automatizadas para cargar scripts predefinidos de control de calidad (QA) en todas las etapas de producción. Estos scripts automatizados eliminan la necesidad de intervención humana regular al ejecutar pruebas de control de calidad y validan secuencialmente la eficiencia del código fuente, al tiempo que ayudan a garantizar que cualquier retroalimentación relevante se proporcione de inmediato a los equipos adecuados.

Si las pruebas automatizadas fallan, se notifica a los equipos de desarrollo en esa etapa de desarrollo individual para que puedan realizar los ajustes necesarios en su código fuente antes de que afecten a otros equipos en diferentes etapas del SDLC.

Si las pruebas automatizadas pasan la inspección, los proyectos avanzan automáticamente a la siguiente etapa del SDLC, lo que brinda a las organizaciones la capacidad de crear un modelo de entrega sostenible que maximice la productividad y mejore la coordinación entre departamentos.

La incorporación de pruebas continuas en los procesos de DevOps brinda varios beneficios a las empresas en crecimiento.

Mejor eficiencia y despliegues de mayor calidad: las pruebas continuas proporcionan un método automatizado para gestionar la garantía de calidad y la interoperación de calidad entre flujos de trabajo en cada etapa del SDLC.

Con la integración de ciclos de comentarios continuos en módulos de prueba de usuarios y unidades, los desarrolladores pueden recibir los insights útiles que necesitan para mejorar la compatibilidad y el rendimiento de su código antes de su despliegue. Esta eficacia resuelve las desconexiones entre varios miembros del equipo de DevOps y permite acelerar los plazos de entrega del software.

Detección rápida de errores y corrección de proyectos distribuidos: Las arquitecturas de desarrollo modernas de hoy son multifacéticas y de múltiples capas. Las pruebas continuas ayudan a los equipos de desarrollo a acabar con estas complejidades mediante la incorporación de una solución de pruebas escalable y automatizada, que mejora significativamente los plazos de detección y corrección de errores.

Experiencia de usuario mejorada: los métodos avanzados de prueba continua pueden simular una variedad de casos de uso únicos y escenarios de solución de problemas, y observar cómo los usuarios responden a ellos. Los insights recopilados de estas simulaciones permiten a los desarrolladores eliminar las ineficiencias en la interfaz de usuario antes y evitar imprevistos después de que se haya desplegado el producto físico.

Reducción de costos debido a la interrupción comercial relacionada con el desarrollo: especialmente en grandes sistemas interconectados, un error en un solo módulo de una aplicación puede tener efectos dominó que pueden causar tiempos de inactividad imprevistos, lo cual afecta negativamente la productividad y el resultado final.

Por ejemplo, los proveedores de la nube, habitualmente informan acerca de las fallas en un extremo que paralizan toda una región y provocan interrupciones que duran varias horas. Esto puede ser devastador para las organizaciones que dependen de la alta disponibilidad del servicio. Las pruebas continuas a nivel granular identifican errores que, de otro modo, podrían ser invisibles en grandes sistemas de software y ayudan a evitar los costos de la interrupción del negocio.

Las pruebas continuas implican un espectro de pruebas que ayudan a garantizar la fiabilidad del sistema, la seguridad, el rendimiento de las operaciones y la facilidad de uso. Entre las pruebas del espectro se incluyen las siguientes:

Pruebas de desplazamiento a la izquierda: este enfoque prioriza las pruebas de software y sistemas al principio del SDLC para ayudar a reducir o prevenir problemas significativos de depuración en el futuro.

Pruebas de desplazamiento a la derecha: este enfoque prioriza las pruebas cerca del final del SDLC, con un enfoque en mejorar la experiencia del usuario, el rendimiento general, la tolerancia a fallos y las funciones.

Pruebas de humo: estas pruebas, que pueden ser manuales o automatizadas, proporcionan una detección superficial inicial de defectos visibles en el software. Aunque las pruebas de humo no son muy complejas, constituyen una solución rápida y barata para eliminar errores graves en el software.

Pruebas unitarias: son ideales para comprobaciones a pequeña escala de estrés, carga, volumen o fugas de memoria en todas las compilaciones para identificar degradaciones en las primeras etapas de desarrollo.

Pruebas de integración y mensajería: comprueban si hay errores cuando los módulos de software trabajan entre sí. Las pruebas continuas virtualizan las dependencias que faltan para que los equipos puedan probar lo bien que funcionan de manera colectiva los procesos y escenarios integrales. A continuación, el código compuesto se compila y se inicia en tiempo de ejecución para comprobar si su rendimiento es el esperado.

Pruebas de rendimiento: es posible que las pruebas de rendimiento del software de aplicación por sí solas no tengan en cuenta el hardware y el middleware en el entorno de producción final. Se necesitan pruebas integradas del sistema para evaluar eficazmente el rendimiento general de la solución.

Pruebas funcionales: esta forma de prueba comprueba si la experiencia del usuario cumple con las expectativas y si los flujos de trabajo funcionales comienzan según sea necesario en un sistema de software. Por ejemplo, el software de la cadena de suministro debe ser capaz de alertar a los camiones para que lleguen a las fábricas cuando el inventario esté disponible para su envío.

Por el contrario, las pruebas no funcionales se centran en el rendimiento, la usabilidad, la fiabilidad, el tiempo de respuesta, el tiempo de carga y la escalabilidad. Mide la preparación del software para ofrecer la experiencia del cliente deseada.

Pruebas de regresión: estas pruebas comprueban si hay cambios en el rendimiento, las funciones o las dependencias después de corregir los errores en cualquier software dependiente y si el sistema funciona como antes.

Pruebas de aceptación del usuario: también llamadas pruebas de aplicaciones o pruebas de usuario final, se producen cuando algún subconjunto de usuarios previstos prueba la aplicación en una situación real. Las pruebas beta son un ejemplo de pruebas de aceptación del usuario.

Los sistemas y aplicaciones de TI corren un mayor riesgo de errores debido a las siguientes características:

están cada vez más integrados con una serie de tecnologías emergentes como la computación en la nube, el Internet de las cosas (IoT), las redes definidas por software y la realidad aumentada (RA).

Están cada vez más distribuidos en varias regiones, con un núcleo y un límite perfectamente interconectados. Las aplicaciones para ciudades inteligentes, automóviles autónomos y servicios públicos inteligentes son beneficiarios de tal arquitectura.

En estos casos, las pruebas continuas son más exigentes porque el desarrollo no ocurre en una sola ubicación o empresa. Terceros, incluidos equipos remotos, podrían suministrar algunos elementos del sistema.

El sistema puede integrarse con interfaces de programación de aplicaciones (API, siglas en inglés de application programming interfaces). Cada equipo de desarrollo opera en diferentes entornos de TI, incluido el software heredado. El entorno físico de cada uno de los equipos es imposible de reproducir para pruebas continuas.

Afortunadamente, las pruebas continuas se pueden virtualizar para crear un entorno de prueba en el que todo el sistema pueda reproducirse virtualmente en una única interfaz. Un entorno virtualizado se puede reconfigurar fácilmente para probar un sistema de TI diferente o uno que haya sido modificado para corregir errores.

En un entorno DevOps, las pruebas continuas se realizan automáticamente en todo el SDLC y funcionan de la mano con la integración continua para validar automáticamente cualquier código nuevo integrado en la aplicación.

Las herramientas de prueba están preinstaladas con scripts de prueba que se ejecutan automáticamente cada vez que se integra un nuevo código en la aplicación. Normalmente, las pruebas comienzan con evaluaciones de integración y pasan automáticamente a pruebas del sistema, pruebas de regresión y pruebas de aceptación del usuario.

Las pruebas generan fuentes de datos de cada módulo de aplicación y las fuentes se analizan para ayudar a garantizar que todos los módulos afectados por el nuevo código funcionen como se espera. Si una prueba falla, el código vuelve al equipo de desarrollo para su corrección. Luego se reintegra y el ciclo de pruebas comienza de nuevo.

Una vez que se han superado todas las pruebas, la aplicación o el proyecto pasan a la siguiente fase del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), a menudo, entrega continua.

Se necesita un marco de pruebas continuas para conjuntos de pruebas que ayude a garantizar su congruencia en todos los módulos de una aplicación, sus conectores o API y contenedores, las plataformas, su infraestructura y los escenarios que definen sus requisitos.

El conjunto de pruebas puede ser secuencial como pruebas de regresión que siguen pruebas unitarias, o pueden ser concurrentes como una nueva iteración de un módulo que va acompañada de una prueba con pruebas correspondientes para sus dependencias.

Un marco de pruebas continuas proporciona un wrapper alrededor del conjunto de pruebas para que se apliquen de manera congruente y se preparen para la automatización. Los desarrolladores quieren asegurarse de que el enfoque que adoptan para un módulo no sea diferente de los aplicados a los módulos relacionados. Cuando los módulos evolucionan, también lo hacen una gama de pruebas para software interrelacionado.

Los marcos ofrecen una forma estándar de modificar convenientemente los scripts y las funciones para las pruebas. La automatización obtiene ganancias cuando se eliminan las inconsistencias en las pruebas; de lo contrario, genera una serie de resultados de pruebas engañosos.