La automatización de pruebas debe implicar a todo el equipo de desarrollo, desde los analistas empresariales hasta los evaluadores. Nuestras pruebas basadas en roles permiten que los participantes de la empresa con perfil no técnico, ingenieros de control de calidad y programadores contribuyan a la creación de pruebas, lo que se traduce en calidad y velocidad.
Robot Framework es un framework open-source genérico de automatización de pruebas para pruebas de aceptación y desarrollo basado en pruebas de aceptación (ATDD). Tiene una sintaxis de datos de prueba tabular fácil de usar y utiliza el enfoque de prueba basado en palabras clave (keyword-driven testing). Sus capacidades de prueba pueden ampliarse mediante bibliotecas de prueba implementadas con Python o Java, y los usuarios pueden crear nuevas palabras clave de alto nivel a partir de las existentes usando la misma sintaxis que se usa para crear casos de prueba.
Las pruebas no funcionales tienen como objetivo realizar comprobaciones que garanticen la calidad del producto desde el punto de vista técnico (comportamiento ante altas cargas, volumen y disponibilidad, entre otros) y al mismo tiempo permiten conocer con anterioridad las capacidades, los límites, los problemas y los riesgos relacionados con el desempeño de la arquitectura de las aplicaciones que se liberan en producción.
en muchos de los casos, el código es heredado o forma parte de un diseño orientado al reúso de componentes. La arquitectura propuesta está conformada de 3 subsistemas. De acuerdo a la Figura 1, al primero subsistema se le denomina inspector de código. El objetivo de este subsistema es evaluar al sistema en reposo. La primera acción que realiza el inspector es inspeccionar el bytecode para obtener la arquitectura interna del sistema. Esta información se contrasta con la información de la matriz de pruebas, en donde se encuentran los registros de todos los parámetros necesarios para ejecutar correctamente cada caso prueba creado. El segundo subsistema es el evaluador de casos. El principal objetivo de este subsistema es generar un ambiente de evaluación real, en donde un grupo de evaluadores virtuales ejecutan cada uno de los casos de prueba de acuerdo a la funcionalidad del sistema en cuestión. Cada evaluador será apoyado con un aspecto que insertará las cláusulas en la codificación de los parámetros necesarios para cada caso de prueba. La gran ventaja de este enfoque es que no es necesario compilar el código para cada clausula insertada. El último subsistema recopilará la información resultante de cada prueba, en este caso será generada una pequeña una bitácora en el cual será especifica si la prueba fue exitosa o no. La información de las bitácoras generadas se guardará en una base de datos para estimar las métricas, las variables y sus valores del contexto de ejecución en donde se dieron los fallos, para su posterior análisis. El proceso de evaluación del sistema se realizará utilizando la técnica de simulación orientada a eventos discretos. En cada evaluación el tiempo asignado será ejecutado por el selector de casos y cada evaluador virtual será generado de forma aleatoria y automática. Figura 1. Arquitectura de la herramienta de evaluación propuesta. Las ventajas de nuestro framework de evaluación son: • La inspección de la arquitectura será basada en el bytecode o código fuente y en la funcionalidad del sistema. • La emulación de un grupo de evaluadores virtuales en entornos reales de ejecución. • El control de los casos de prueba durante la ejecución mediante la POA permite reducir el costo computacional. Esto es debido a que este proceso en la actualidad se hace mediante complicados algoritmos genéticos. • La utilización la técnica de simulación orientada a eventos discretos permite modelar el comportamiento de los evaluadores de una forma más acercada a la realidad. Conclusiones El proceso de pruebas siempre ha sido muy costoso, pero en la actualidad, los esquemas tradicionales de evolución no son suficientes. Se tienen lenguajes como Java, en donde la mayor parte de su funcionalidad se resuelve a tiempo de ejecución. Esta situación dificulta la planeación y ejecución de pruebas. De acuerdo al análisis de los instrumentos de evaluación reportados en el presente trabajo, se determinó la mayoría de los trabajos se enfoca en la cobertura del código. Dichos instrumentos, utilizan normalmente un
Postman es una gran herramienta para probar APIs. Los probadores y desarrolladores pueden utilizar esta herramienta gratuita como una extensión de Chrome o un producto de colaboración en la nube para desarrollar, probar y documentar las API más rápidamente. Permite a los usuarios comprobar el historial de las solicitudes HTTP enviadas, personalizar secuencias de comandos, autocompletar URL, previsualizar imágenes, realizar pruebas de producción, organizar o configuraciones locales con una amplia gama de características y funciones.

Ya sea que esté iniciando su propio negocio o si ya tiene un negocio establecido, Nextar Software es una excelente solución de administración de negocios para usted. Pruebe Nextar durante 14 días y si tiene alguna pregunta, no dude en ponerse en contacto con nuestro equipo de soporte. Nuestro software asequible puede ajustarse a cualquier presupuesto y le dará acceso a asistencia premium.
Otras buenas alternativas pueden ser Klout y Mention , muy útiles para gestionar la reputación en redes sociales: qué se dice de ti y qué comentarios tuyos tienen más impacto, quiénes son los usuarios con más influencia, etc. Eso sí, Klout es completamente gratuita, pero Mention dispone de un plan con sus correspondientes tarifas en función del tamaño y tipo de equipo. También merecen la pena otras herramientas más específicas como TwitterSearch , “un buscador en tiempo real para que no te pierdas nada de lo que se dice de ti en esta red”, comenta Isra García. En esta misma red dispones también de soluciones como las de Tweet Alarm

Herramientas de evaluación para sistemas orientados a objetos. JUnit XUnit es una de las herramientas más usadas para realizar pruebas unitarias automatizadas sobre software. Es una de las primeras herramientas de evaluación con la que la localización y detección de fallos es mucho más precisa. Ésta cuenta con una extensión llamada JUnit, creada por Kent Beck y Erich Gamma (Wahid & Almalaise, 2011). Esta herramienta se enfoca en realizar pruebas sobre el código en lenguaje Java. Sus principales ventajas son el uso simple y la automatización de las pruebas. Herramientas como Evosuite la utilizan como complemento para la generación de sus pruebas. JUnit es un framework de evaluación y su capacidad está en relación de la experiencia del evaluador que la utiliza. Herramienta LCT (Lime ConolicTester) LCT (al., 2011) utiliza un enfoque de pruebas concolic, es decir una combinación entre ejecución concreta y simbólica. Este enfoque se utiliza para estimar los diferentes caminos que tendrá el programa durante el tiempo de ejecución. La arquitectura del LCT se basa en tres componentes principales: el instrumentador el cual, examina el código para tener un conjunto de valores de entrada, el ejecutor de pruebas en el cual se hace la ejecución del programa con los valores ya preestablecidos, finalmente el selector de pruebas se encarga de construir un árbol de ejecución simbólica basado en la información recolectada por los ejecutores de pruebas y selecciona en el árbol la ejecución simbólica siguiente. Este es uno de los primeros frameworks de evaluación que existen, teniendo buenos resultados en su aplicación. Una de sus principales desventajas es que el costo computacional es muy alto y sólo se enfoca en la revisión del código sin tomar en cuenta la funcionalidad de sistema. PET y jPET. PET (Albert E. a.-Z., 2010) es una herramienta que utiliza archivos bytecode de Java para generar criterios de cobertura de evaluación, este enfoque se complementa que se complementa con técnicas heurísticas para determinar la efectividad de la ejecución del programa, los parámetros de cobertura son: sentencias, caminos y loop-K (ciclo de ejecución). jPET (Albert E. a.-M.-Z., 2011), es una extensión de PET y su función es proporcionarle al evaluador un ambiente grafico para la creación de casos de prueba. jPET tiene un visor de su comportamiento en cada caso y agrega un método de analizador de precondiciones escritos en JML, esta funcionalidad no existe en PET. Una de sus principales desventajas es que la cobertura de los casos de pruebas se limita al diseño del sistema, y nuevamente la funcionalidad queda ignorada. Herramienta EvoSuite. Una de las mejores herramientas es EvoSuite (Fraser, 2011), debido a que tiene un buen proceso de localización de fallos. Su funcionamiento se basa en producir series de pruebas que permiten alcanzar una alta cobertura de código utilizando solo el bytecode. Para este proceso se implementan varias técnicas como son la búsqueda hibrida, la ejecución simbólica dinámica y la trasformación del alcance de prueba. EvoSuite tiene dos objetivos principales: la cobertura total del conjunto de pruebas, utiliza un enfoque de búsqueda evolutiva que muta conjuntos de pruebas completas respecto a un criterio de completitud de cobertura. Otro objetivo importante es que la generación de aserciones basadas en mutación, utiliza pruebas basadas en mutación para producir un conjunto reducido de aserciones que maximiza el número de defectos introducidos en una clase que está en relación con los casos de prueba. Es sin duda una de las mejores herramientas de evaluación, sin embargo su costo computacional es muy alto para cualquier entorno de ejecución real. Esta herramienta genera millones de casos de prueba, lo cual implica un desgaste muy alto en tiempo y esfuerzo. De esta forma retornamos el problema de origen: costos altos y pocos recursos. Arquitectura propuesta En el presente trabajo se propone una arquitectura para una herramienta de evaluación de sistemas orientados a objetos. La evaluación de sistemas de software es un proceso costoso, pero en la actualidad a ese costo también hay que incluir que las técnicas tradicionales de evaluación no son suficientes, los nuevos paradigmas de programación hacen difícil la planeación y ejecución de pruebas. Nuestra propuesta se basa en la planeación de pruebas y en la ejecución de casos de prueba mediante el paradigma orientado a aspectos. El diseño de la arquitectura propuesta es independiente del código fuente, ya que se puede tomar como base el bytecode. Esto es debido a que en muchos sistemas, las aplicaciones no contienen archivos fuente, debido que
La venta de paquetes de spa (upselling y cross-selling) es más fácil cuando el personal puede ver qué paquetes los clientes han comprado en el pasado. Los productos que se venden en una tienda de spa pueden ser etiquetados con códigos de barras para rastrear el inventario. De ésta forma, el software puede lanzar una alerta para informar cuando se está terminado un producto y poder reponerlo antes de que el estante quede vacío.

Para aumentar la conversión una vez que has conseguido tráfico se encuentran Search console , que exige el registro previo para su uso. Se trata de una aplicación web gratuita que sirve para saber cuáles son las consultas que hacen tus clientes y aquellos contenidos que más les interesan. Por otro lado, Hotjar te ayuda a conocer el comportamiento del cliente en tu página web, cuanto tiempo permanece, hasta dónde está viendo y qué aspectos tienes que mejorar o potenciar.
Javier Diaz, un gusto saludarte. Muchas gracias por estas herramientas que compartes con nosotros. Te comento asi de rapido mis necesidades primarias. Administro una empresa de recuperacion y reciclado de plasticos. Manejamos mas que nada la maquila de algunos de ellos para algunos clientes externos e internos. Me interesa un programa que se adecue a esas necesidades, no tanto a llevar un stock, sino al control de venta de servicios. De antemano muchas gracias por tu aportación.
Principalmente, porque la interfaz de usuario es la parte más propensa a cambios de toda la aplicación, y para automatizar pruebas y tener fiabilidad sobre lo que estamos ejecutando necesitamos cierta estabilidad: un cambio en la interfaz podría hacer fallar la prueba automática, y en ese caso, tendríamos que readaptarla para que volviera a funcionar.
Las herramientas para pruebas tienen una curiosa historia; desde los años 80, los programadores de juegos como John Romero han tenido códigos especiales para aprobar rápidamente los niveles o ir directamente a la última etapa de programación. Consideramos que eran, de facto, herramientas para pruebas muy rudimentarias, pero debemos tener en cuenta que el costo y capacidad de los ordenadores en aquella época (somos testigos) impedían, en la práctica, el automatizar las pruebas.
Appium es un framework de automatización de pruebas para probar aplicaciones web nativas, híbridas y móviles para plataformas iOS, Android y Windows en dispositivos reales y simuladores. Dado que soporta aplicaciones multiplataforma, permite probar aplicaciones en diferentes plataformas utilizando la misma API. Appium permite a los usuarios elegir el idioma que tiene las bibliotecas de clientes de Selenium como Java, Objective-C, JavaScript con Node.js, PHP, Ruby, Python, C # etc. para crear pruebas.
Y nos acaban de liberar presupuesto para implementar una herramienta en primera instancia para automatizar pruebas (muy requerido en mis labores por la gran cantidad de data que manejamos) y por otro lado me gustaría poder incorporarle gestión de pruebas y bugs para implementar una solución más robusta, nuestro entorno es 100% web en .net y hacia allá debe apuntar la solución…vi que en una de tus sugerencias diste como alternativa Microsoft Test Manager pero no se si es la mejor por sobre las pagas que puedes encontrar en el mercado.
Con el advenimiento de la automatización del desarrollo de software, se hizo patente que necesitaríamos más que un simple usuario beta para lograr alcanzar las normas internacionales “de madurez”. Necesitamos un usuario beta programador, es decir, una persona que tenga la capacidad de “hablar” diversos lenguajes de programación como base y que luego escoja las herramientas de prueba más adecuadas en cada caso, a fin de automatizar las pruebas de software para mantenerse al día con el desarrollo continuo de software.

GitHub es un servicio de repositorio basado en la web para alojar y administrar proyectos de software, versiones y código fuente. Proporciona características como edición en línea, ticketing, seguimiento de errores, administración de tareas, así como funciones de redes sociales como feed, wikis, que ayudan a millones de desarrolladores y probadores a trabajar de manera colaborativa. Promueve el desarrollo rápido y flexible de proyectos con más de 14 millones de usuarios y más de 35 millones de repositorios.

Hola, lo mejor es que pruebes algunos de los programas del listado (cada uno tiene una breve descripción para que te hagas una idea de sus características) y así podrás determinar cuál es el más conveniente para usar en tu negocio. Recuerda que cada negocio es único y tiene necesidades especiales, por ello tu más que nadie podrás encontrar el software de gestión más adecuado.
Razor SQL es una herramienta de SQL Query y Database Editor para Windows, Mac OS y Linux. Permite a los probadores importar, exportar y convertir bases de datos en varios formatos como MySQL, Oracle, DB2, PostgreSQL, SQLite, MS SQL Server y MS Access. Con Razor SQL, los usuarios también pueden explorar objetos de base de datos y realizar comparaciones de bases de datos.
Además ten en cuenta, que una buena estrategia de automatización de pruebas conlleva más cosas que solo automatizar las pruebas en sí: crear un buen framework de automatización, parametrizar los tests, las ejecuciones para los distintos entornos, lanzar los test con distintos datos de prueba y gestionar dichos datos, sistemas de logs, buenos reportes con información que sirvan para obtener conclusiones, montar una buena infraestructura contra la que lanzar esos tests, paralelizarlos etc.
inspector de código para crear los casos de prueba necesarios. Algunas propuestas utilizan los archivos fuente de Java y otras se basan en diagramas UML para conocer la arquitectura del sistema. Nuestra propuesta se basa en retomar la parte de planeación y ejecución de pruebas que marca la teoría clásica, apoyada con técnicas de programación novedosas como la POA para mejorar la ejecución de cada caso de prueba. En este caso la combinación de la evaluación del sistema en reposo y en tiempo de ejecución robustece el proceso de evaluación para lenguajes como Java y nos permite planear y ejecutar los casos de prueba de una forma efectiva. De acuerdo a los resultados que hemos obtenido con este enfoque en otro tipo de aplicaciones (Davila-Nicanor, 2005), los costos se reduce en al menos el 50%. Este enfoque permite obtener sistemas productivos más confiables y eficientes. Trabajo a futuro El principal objetivo de nuestro trabajo a futuro es implementar el esquema propuesto para la herramienta de evaluación de sistemas orientados a objetos. Para evaluar la certeza de esta propuesta, serán utilizados algunos casos de estudio que tiene disponibles en su base de datos la Nasa (Rathore, 2012). El objetivo de esta base de casos, es que los instrumentos de evaluación que se proponen puedan contrastar sus resultados con los reportados en esta organización. Otro objetivo importante es que el costo computacional deberá ser bajo en la ejecución de la herramienta. En este caso los algoritmos implementados deben ser eficientes y confiables. Finalmente la técnica que elegimos POA en la ejecución de los casos de prueba, representa un gran reto, porque de acuerdo al estudio realizado en este reporte, pocas herramienta la utilizan como parte central de su proceso de evaluación. En este caso se utilizan en su mayoría técnicas de algoritmos evolutivos, lo cual genera costos muy altos de ejecución. Referencias al., K. e. (2011). LCT: an open source concolic testing tool for Java programs. In In: Proceedings of the 6th Workshop on Bytecode Semantics, Verification, Analysis and Transformation (pp. pp. 75-80). Albert, E. a.-M.-Z. (2011). jPET: An Automatic Test-Case Generator for Java. In Proceedings of the 2011 18th Working Conference on Reverse Engineering (pp. 441--442). IEEE Computer Society. doi:10.1109/WCRE.2011.67 Albert, E. a.-Z. (2010). PET: A Partial Evaluation-based Test Case Generation Tool for Java Bytecode. In Proceedings of the 2010 ACM SIGPLAN Workshop on Partial Evaluation and Program Manipulation (pp. 25-28). Madrid, Spain: ACM. doi:10.1145/1706356.1706363 Basili, V. R. (1996). A Validation of Object-Oriented Design Metrics As Quality Indicators. IEEE Trans. Softw. Eng., 22(10), 751--761. doi:10.1109/32.544352 Bhatnagar, N. (2004). A Survey of Aspect-Oriented Programming Languages. Cheon, Y. a. (2010). Automating Java Program Testing Using OCL and AspectJ. In Proceedings of the 2010 Seventh International Conference on Information Technology: New Generations (pp. 1020-1025). IEEE Computer Society. doi:10.1109/ITNG.2010.123 Davila-Nicanor, L. a.-A. (2005). Reliability evaluation of Web-based software applications. In Computer Science, 2005. ENC 2005. Sixth Mexican International Conference on (pp. 106-112). doi:10.1109/ENC.2005.36 Fraser, G. a. (2011). EvoSuite: Automatic Test Suite Generation for Object-oriented Software. In {Proceedings of the 19th ACM SIGSOFT Symposium and the 13th European Conference on Foundations of Software Engineering (pp. 416--419). Szeged, Hungary: ACM. IEEE. (2014). IEEE Spectrum. Retrieved Agosto 111, 2014, from http://spectrum.ieee.org/static/interactive-the-top-programming-languages

Otra duda razonable. Si existen herramientas todo en uno, ¿merece la pena escoger una más completa o las buscamos por especialidades? “Depende de las necesidades de la empresa. Para muchas, un software integrado que incluya funcionalidades de CRM y de ERP puede ser más que suficiente. Ahora bien, hay empresas donde alguna de estas partes cobra mucha importancia y necesitan un software específico. Por ejemplo, en retailers, el ERP es fundamental para gestionar bien el stock, las necesidades de compra, etc.”, explica José Carlos Cortizo.
Nuestra metodología de pruebas automatizadas y gestión de calidad consiste en el uso de varios programas y frameworks especiales para controlar la ejecución de pruebas y resultados de pruebas de software. La automatización de pruebas permite hacer pruebas iterativas y necesarias dentro de un proceso de pruebas ya existente o bien adicionar pruebas cuya ejecución manual implicaría mucho trabajo como las pruebas de seguridad, pruebas de aceptación, pruebas de validación, pruebas funcional, pruebas de rendimiento, pruebas de regresión, pruebas de sistema, pruebas de integración y pruebas unitarias de software. Nuestra pasión por automatización de pruebas, nos ha ayudado a potencializar el ROI en los negocios de los clientes, reducir costos humanos y ayudar a los clientes en el ahorro de costo, calendarización y tiempo.
Son herramientas que utilizan de forma habitual la mayoría de los emprendedores y startups que necesita organizar grupos de trabajo y proyectos en equipo. Ayudan a asignar las tareas de cada uno, ponerles fechas límite, etc. Imprescindibles, sobre todo, para quienes trabajan con colaboradores de forma remota. Aquí ganan por goleada Basecamp y Trello ; los dos muy parecidos, pero Trello le ha tomado la delantera a la primera porque es totalmente gratuita (Basecamp sólo lo es para los profesores) y porque combina muy bien con Google Docs. Otra alternativa recomendable es Asana , aunque en su versión gratuita está limitada a un máximo de 15 personas por equipos que empiezan.
Espero puedas ayudarme. Resulta que tenemos un negocio familiar, es una imprenta y me gustaria tener un programa o algun sistema que pueda bajar y que valla a la par con la caja registradora sencilla que tenemos ( una Casio ) y que pueda darme un reporte diario de las ventas que se hacen en el dia. En resumidas cuentas, quisieramos algo como el sistema de cobros de los supermercados...
Tableau facilita el uso compartido de su información. Es la solución que busca, tanto si desea implementar una solución de análisis completamente hospedada, como local o en la nube pública (con AWS, GCP o Azure). Ayudamos a los clientes a adoptar un enfoque más ágil al proporcionar e implementar el análisis. Y nuestra metodología Tableau Drive permite a los clientes desarrollar su cultura de análisis.
La automatización es uno de los temas del momento. Ya os lo contamos cuando hablamos acerca de las tendencias tecnológicas más relevantes de nuestros tiempos, pero hoy nos centramos en el testing automation. Y lo primero que hay que decir al respecto, es que la automatización de pruebas de software no garantiza la calidad del software. ¿Sorprendido? Entonces recuerda que la calidad de software va mucho más allá del testing. Cuando hablamos de calidad de software hemos de tener en cuenta tres núcleos: la calidad del proceso de creación de código, la calidad del producto en sí, y la calidad del equipo que lo desarrolla. Sin metodologías ágiles en el proceso, y un equipo de trabajo motivado, la calidad del producto en sí, aquello que parcialmente mides con el testing, se ve mermado. El testing es imprescindible para conseguir una buena calidad del software, sí, pero el testing solo mide software en ejecución. Además todos sabemos que el hecho de que el software funcione no significa necesariamente que esté bien construido La calidad del software engloba un conjunto de factores y como tal, cada uno de estos factores es imprescindible para el conjunto, pero no determina el umbral de calidad por sí solo. Así que hoy, nos centramos en una de esas pequeñas partes imprescindibles para el resto – la automatización de pruebas – pero sin olvidarnos que necesitará de sus compañeros de viaje para funcionar como se espera.
Principalmente, porque la interfaz de usuario es la parte más propensa a cambios de toda la aplicación, y para automatizar pruebas y tener fiabilidad sobre lo que estamos ejecutando necesitamos cierta estabilidad: un cambio en la interfaz podría hacer fallar la prueba automática, y en ese caso, tendríamos que readaptarla para que volviera a funcionar.
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