6 cuellos de botella habituales en las pruebas continuas

Las prácticas ágiles y DevOps están creciendo rápidamente en popularidad. Muchas empresas están adoptando estas metodologías de desarrollo de software para ofrecer software nuevo y actualizaciones de forma rápida y frecuente. Dado que Agile comúnmente usa historias de usuarios y requisitos para definir las características del producto, el software lanzado ofrece valor a los clientes de manera incremental.

Posteriormente, las pruebas continuas también han experimentado un aumento sin precedentes en la demanda, ya que es el catalizador clave para ofrecer calidad con rapidez.

Las pruebas de software continuas son la ejecución de trajes de prueba como parte de la tubería de entrega de software, en contraposición a las pruebas al final del ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC). Proporciona retroalimentación basada en riesgos lo más rápido posible, en cada fase del proceso de entrega de software. Las pruebas continuas permiten que el proceso de desarrollo de software avance a un ritmo rápido sin comprometer la experiencia del usuario.

Freeform Dynamics analizó las ventajas de las pruebas continuas y los comentarios acumulados de 923 profesionales de TI y pruebas en su investigación, Continuous Testing as Digital Business Enabler. El estudio reveló algunas estadísticas interesantes.

Alrededor del 75% de los profesionales estuvo de acuerdo con la importancia de las pruebas continuas en el desarrollo de software. Sin embargo, solo el 20% de los encuestados dijeron que tenían un nivel adecuado (más del 80%) de cobertura de automatización de pruebas. Además, aproximadamente 1 de cada 5 encuestados dijo que todavía dependían en gran medida de las pruebas manuales.

A pesar de sus muchos beneficios, la implementación de pruebas continuas sigue siendo un desafío para una gran cantidad de empresas:

Análisis de pruebas continuas y automatizadas

Uno de los mayores desafíos de las pruebas continuas es investigar el enorme volumen de salida generado muy rápidamente. La salida se produce a partir de varias fuentes, incluidas múltiples herramientas de prueba, análisis estático y dinámico, cobertura de código, pruebas funcionales y de regresión, etc.

El análisis de las pruebas requiere mucho tiempo y esfuerzo que podría haber servido, por ejemplo, para optimizar el conjunto de pruebas o mejorar la cobertura de la prueba. Puede llevar horas determinar si la prueba del software de automatización fue exitosa o no, lo que resta valor al propósito central de las pruebas continuas implementadas, es decir, acelerar la entrega del software.

Automatizar el análisis de las pruebas puede resolver este problema hasta cierto punto. Cada vez más desarrolladores dirigen su atención a acelerar el análisis de salida para acelerar todo el ciclo de entrega.

Visibilidad en la analítica de pruebas continuas

Es crucial tanto para los desarrolladores como para el equipo de operaciones tener una claridad clara en los análisis de pruebas. Si bien cambiarlo a la izquierda o probarlo al principio del ciclo de vida de la aplicación es muy esencial, no es suficiente. Debe obtener comentarios continuos de los usuarios para garantizar la calidad, lo que solo es posible mediante pruebas de turno a la derecha.

El enfoque principal de las pruebas de software no es solo el rendimiento del producto en la fase de desarrollo y el entorno de prueba, sino que también debe centrarse en mejorar su usabilidad. Necesita información sobre el comportamiento de la aplicación o función como producto final para optimizar sus etapas iniciales.

Por lo tanto, no solo debe desplazarse a la izquierda para integrar las pruebas y encontrar problemas antes, sino también obtener datos de la producción para comprender los posibles defectos del producto.

Larga duración de la prueba

Dado que las pruebas continuas consisten en implementar diferentes conjuntos de pruebas en cada nivel de la arquitectura del software, la cantidad de pruebas es monumental. Si bien debe concentrarse en la cobertura de prueba, la cobertura funcional y la creación de secuencias de comandos de nuevas líneas de códigos, también debe prestar atención al tiempo de ejecución.

Se introdujeron pruebas continuas para acelerar el proceso de entrega sin afectar la calidad del software. Por lo tanto, no es práctico ejecutar la prueba durante cuatro a cinco horas porque retrasará marginalmente la retroalimentación. En consecuencia, todo el proceso de entrega se ralentizará.

Para superar este problema, necesita una visión más completa de lo que es esencial y lo que es relevante. La función Test Impact Analysis (TIA) puede aumentar la validación mediante la selección automática de la prueba. Para un código fuente dado que ingresa a la canalización, TIA seleccionará y ejecutará solo la prueba requerida necesaria para validar el código. Por lo tanto, la ejecución de la prueba se vuelve más rápida y enfocada.

Mantenerse al día con numerosas implementaciones

Las pruebas continuas generan una deuda de prueba. Se implementan varias pruebas en un día para evaluar la calidad del software y detectar errores, así como para mantenerse al día con las metodologías ágiles.

Sin embargo, resulta difícil realizar un seguimiento de todas las pruebas implementadas todos los días. Si no puede identificar la eficacia de las pruebas o analizar cómo los cambios en las iteraciones de las pruebas influyen en el riesgo empresarial y la experiencia del usuario final, el aumento de la frecuencia y la velocidad se vuelve irrelevante.

Costoso y lento

La automatización de pruebas es el componente clave de las pruebas continuas eficientes. Permite al equipo analizar rápidamente el rendimiento de nuevas pruebas e iteraciones.

Sin embargo, crear scripts de prueba automatizados puede llevar mucho tiempo y resultar caro. Por tanto, es fundamental que las organizaciones optimicen su uso.

Amir Ghahrai, veterano de la industria de control de calidad, explicó que las organizaciones deben saber automatizar qué áreas de prueba son más beneficiosas. Puede adherirse al principio de la pirámide de automatización de pruebas para extraer el máximo valor de los scripts de prueba.

Fuente

Los equipos deben centrar la mayoría de sus esfuerzos de automatización en las pruebas unitarias, que se encuentran en la base de la pirámide. A medida que asciende en la pirámide, puede reducir la automatización para optimizar sus inversiones en scripts automatizados.

Resistencia al cambio

Finalmente, a pesar de todos los avances en el desarrollo y las pruebas de software, un porcentaje pequeño pero significativo de probadores experimentados se niega a actualizar sus métodos de prueba. La razón principal de la falta de voluntad para cambiar son los métodos tradicionales aparentemente efectivos. Como resultado, en última instancia, todo el equipo sufre las consecuencias que ralentizan el proceso de desarrollo.

Marco Achtziger, arquitecto de pruebas de Siemens Healthcare, habló sobre este tema en una conferencia OOP 2015 en Alemania. Sugirió que debe seguir apoyando y siendo positivo a los implacables miembros del equipo. Concéntrese, no solo en los beneficios de cambiar al procedimiento avanzado, sino también en las ventajas que el cambio traerá a todo el equipo.

Las pruebas continuas son un activo importante para las organizaciones, ya que pueden acelerar el proceso de desarrollo de software al tiempo que mitigan los riesgos comerciales. Las herramientas de prueba de software también pueden facilitar la práctica de prueba y ayudar a superar algunos de los desafíos asociados con el método de prueba basado en comentarios.

¿Qué desafíos enfrentó al integrar la prueba continua en su SDLC y cómo los superó? Comparta su historia para beneficiar a nuestros lectores que luchan por integrar pruebas continuas.