Hablábamos hace unas semanas, en el post de una lista de herramientas de calidad software imprescindibles, sobre como en estos años se ha disparado el número de herramientas para el control de la calidad software. En aquel post hablamos de herramientas de calidad software “estáticas” (es decir, analizan sin ejecutar el software) y de “caja blanca” (analizan en base al código fuente). Y nos quedó pendiente mencionar otro grupo de herramientas de calidad software: las herramientas para pruebas software, de caja negra.

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
Jelinski, Z. A. (1972). Software Reliability Research. In Statistical Computer Performance Evaluation. New York:academic Press. Laddad, R. (2003). AspectJ in Action. Manning. Musa, J. D. (2004). Software Reliability Engineering. New York: Mc Graw Hill. Norman F. Schneidewind, L. J. (2008, Junio 27). IEEE Recommended Practice on Software Reliability. New York, NY 10016-5997, USA. Oracle. (2014). http://www.oracle.com. Ragab, S. a. (2010). Object oriented design metrics and tools a survey. In Informatics and Systems (INFOS), 2010 The 7th International Conference on (pp. 1-7). Rathore, S. a. (2012). Investigating object-oriented design metrics to predict fault-proneness of software modules. In Software Engineering (CONSEG), 2012 CSI Sixth International Conference on (pp. 1-10). doi:10.1109/CONSEG.2012.6349484 Sommerville, I. (2007). Software Engineering. Pearson Education. Wahid, M., & Almalaise, A. (2011). JUnit framework: An interactive approach for basic unit testing learning in Software Engineering. Engineering Education (ICEED). doi:10.1109/ICEED.2011.6235381 Autorización y renuncia Los autores del presente artículo autorizan al Instituto Tecnológico de Orizaba (ITO) para publicar el escrito en la revista electrónica “Coloquio de investigación multidisciplinaria” con registro(ISSN2007$8102 en su edición 2014. El ITO o los editores no son responsables ni por el contenido ni por las implicaciones de lo que está expresado en el escrito.
Para mostrar los procesos que se están llevando a cabo en la ejecución de la prueba en tiempo real (para el caso de ADB Input) se hace uso de WebSockets a través de la librería Socket.io cada vez que sucede un cambio en el servidor, es informado al cliente, al mismo tiempo se está almacenando dicha salida en la base de datos, para la generación del log de eventos (figura 16)
Este recurso debería estar dedicado al 100% a los proyectos que lo requieran, pero periódicamente debería rotar dentro del equipo e invertir tiempo en formarse y participar en actividades de I+D para aprender a utilizar nuevas tecnologías. Si el Ingeniero de Automatización está asignado a un proyecto largo que no incluye formación, hay un riesgo muy alto de que este recurso tenga conocimientos obsoletos cuando finalice su proyecto. Entonces, la inversión en formación necesaria para volver a disponer de un recurso valioso podría ser demasiado alta.
Debido a los diversos proyectos en los que hemos participado, desde Globe hemos podido analizar los pros y los contras de gran variedad de herramientas de automatización. Para dicho análisis se ha tenido en cuenta la fácil utilización, las tecnologías soportadas, la integración con herramientas externas de gestión, el posible soporte de las herramientas y las plataformas compatibles. En un breve resumen comentaremos las características que nos hacen decantarnos por uno u otro software.
PhantomJS es un navegador que se utiliza para automatizar las interacciones de la página con fines de prueba. Ayuda a los usuarios a habilitar la navegación y el comportamiento del usuario en una página sin cargar la interfaz gráfica. PhantomJS imita y manipula una página web para llevar a cabo la automatización de pruebas que en última instancia, ahorra una tremenda cantidad de tiempo para los probadores.
Según mi punto de vista, todos los profesionales de calidad deberían formar parte del mismo equipo dentro de la empresa, a no ser que esta tuviera varias líneas de negocio extremadamente distintas. En cuanto a las personas especializadas en automatización de pruebas, estas deberían considerarse como un equipo autónomo incluido dentro del equipo de Testing. Esto ocurre debido a que las características de los procesos de automatización no son las mismas si las comparamos con las actividades de los Testers, Test Leads y Test Managers encargados de gestionar las pruebas manuales.
El término engloba una amplia variedad de aplicaciones informáticas que incluyen desde programas de contabilidad y de ofimática, hasta sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), pasando por programas de gestión de clientes (CRM) y de recursos humanos, así como programas de administración de la cadena de suministros (SCM), etc. Con estos se suele incluir un servicio para dar soporte técnico a las empresas que los usan, como también orientarlas en problemas y dar soluciones, según los protocolos de cada distribuidor.

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