Presentado como trabajo de Maestría por Pekka Klärck y desarrollada en la empresa “Nokia Siemens Networks” ese mismo año, a partir de la versión 2.0 fue cambiada como software libre (año 2008) y su versión 3.0 llegó el año pasado. Escrita en Python y con licencia Apache 2.0, es posible su utilización principalmente con Java y .NET (con complementos se puede utilizar Perl, Javascript y PHP). Como muchas otras librerías de Python, se instala por medio PIP, y las librerías de Selenium Web Driver se deben instalar en un segundo paso; luego podremos instalar librerías adicionales para MongoDB, FTP, Android, Appium (una aplicación especializada en ejecución de guiones bajo Android e iOS) y muchas más. Robot framework utiliza también pruebas dirigidas por palabras clave.
El software de gestión empresarial combina los datos de todas las demás herramientas que utiliza y establece un intercambio rápido de información entre los departamentos de negocios. Debido a que todos los datos importantes se recogen en un sólo sistema central, nadie del personal permanece en la incertidumbre o está obligado a pedir a sus colegas información. Aunque cabe enfatizar que se mantiene cierto grado de privacidad para que accedan a la información sólo personas autorizadas por la empresa. Otro beneficio de la gestión de todas las operaciones de negocio dentro de un único sistema es la capacidad que brinda para construir vínculos entre diversos datos que competen a las empresas. Con ello se les da a los usuarios una comprensión completa de cómo determinadas actividades influyen en su presupuesto o en los resultados de las ventas. Por ejemplo, se pueden vincular aspectos sobre el marketing y la administración de las relaciones con los clientes, para determinar los alcances y crecimientos de la empresa, asimismo, vincular las tareas completadas a proyectos con el fin de posibilitar una facturación eficiente para el trabajo y los costos de éstos.
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.
Otra herramienta privativa, de la mano de “SmartBear Software”®, que también utiliza VBScript y además maneja C#Script, C++Script, DelphiScript, JScript, JavaScript y Python, ¡sin ningún problema! A pesar de todos los lenguajes interpretados que soporta, igualmente no se necesitan habilidades extraordinarias de programación y su instalación es relativamente sencilla. Tiene tres módulos principales: como aplicación de escritorio, web y móvil. En muchos aspectos se parece a su contrincante UFT, ya que también se integra con Jenkins y mantiene actualizados los guiones u objetos grabados al cambiar alguno de ellos, lo que significa ahorro de tiempo y esfuerzo.
Nótese que en este artículo no recomendaremos ningún software en particular, porque incluso nuestra herramienta hecha en casa necesita de Pandora FMS para que se encargue de entregarle los datos, para que se convierta en información y genere las alertas necesarias, de ser el caso, desde el punto de vista de la monitorización. Así que cada caso y necesidad son muy particulares. En honor a la justicia, los enumeraremos de acuerdo al año en que fue liberada su primera versión al público, y seguro que os agradará la lista que hemos preparado.
Selenium es tan avanzado -se necesitan habilidades plenas de programador para utilizarlo- que se convirtió en plataforma de desarrollo para otras herramientas de prueba tales como Katalon Studio, Watir, Protractor, y Robot Framework. ¿Su desventaja? Mano de obra costosa: para instalarlo, programarlo y adecuarlo a las necesidades precisa personal altamente capacitado y difícil de conseguir. Para todo aquel al que le quede alguna duda acerca de nuestra afirmación, Selenium tiene su propio lenguaje de guiones llamado Selenese (inexplicablemente también usaron dicho nombre para el protocolo de “Selenium Remote Control”), así que bien podemos guardar, por compatibilidad, nuestros guiones en su lenguaje original soportado por Selenium o en su lenguaje específico Selenese. Los componentes de Selenium son: IDE, Client API, Remote Control, WebDriver y Grid. Admite integración con Jenkins y “Cruise Control”.

¿Por qué es mejor un marco de automatización de pruebas híbrido? ¿Cómo podemos replicar acciones humanas en las herramientas de automatización? ¿En qué consisten las pruebas basadas en palabras clave? Descubra cómo puede hacer evolucionar los procesos manuales en nuestro informe oficial gratuito: El lado humano de la fase de automatización de pruebas.

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.


Eggplant es la solución que presenta la compañía Testplant. Esta herramienta es independiente de las tecnologías ya que utiliza la pantalla como imagen y mediante reconocimiento OCR es capaz de identificar imágenes y texto para su utilización. Tiene un interfaz sencillo aunque utiliza un código de generación de scripts muy poco extendido en la actualidad, Sense Talk, originalmente desarrollado por Next Step. Esta herramienta se puede integrar con otras muchas como Eggplant Manager, también de este fabricante. Se puede usar tanto Windows, MacOS y Linux.

sistemas que se desarrollan en la actualidad siguen presentando fallos en su ejecución, dichos fallos tienen costos significativamente altos. El propósito general de evaluar sistemas es localizar la mayor cantidad de fallos posibles para corregirlos. De acuerdo al estándar IEEE 1633-2008 (Norman F. Schneidewind, 2008), un fallo es una condición accidental que hace que una unidad funcional falle al ejecutar su función requerida. La funcionalidad del sistema queda establecida desde la etapa de análisis y especificación de requerimientos del proceso de desarrollo de software. La importancia de un buen proceso de evaluación se debe a que si no se realizan las pruebas de forma pertinente y adecuada, es imposible asegurar que un producto de software cumple con la funcionalidad de acuerdo a las especificaciones establecidas en relación con los requerimientos del sistema. Sin embargo el número de pruebas que se realizan para localizar y corregir fallos presenta una tendencia exponencial (Jelinski, 1972). Durante la etapa de pruebas, se tienen dos enfoques que son de gran importancia para lograr identificar los fallos existentes en un sistema, estos son la Verificación y Validación. Durante la Verificación se determina si el sistema o una parte de él operan de una manera satisfactoria. Bajo el enfoque de Validación se determina si un sistema o parte de él satisface los requerimientos establecidos por el cliente. Así esta fase del proceso de desarrollo es una forma de medir y mejorar la confiabilidad de software. Este artículo está organizado de la siguiente forma, en la sección 2 se presenta el marco teórico en donde el concepto de confiabilidad de software es abordado. En la sección 3 se describen algunas herramientas de evaluación de sistemas orientados a objetos. En la sección 4 se presenta la propuesta del presente trabajo. Finalmente en la sección 4 se exponen algunas conclusiones y el trabajo a futuro. Marco teórico La confiabilidad de software se define como la probabilidad que tiene un sistema de operar libre de fallos durante un tiempo determinado en un ambiente específico (Musa, 2004). Esta es un área de gran importancia en el proceso de desarrollo de software. En la actualidad la confiabilidad es un atributo de calidad que se exige en el desarrollo de cualquier aplicación de software. Cuando las aplicaciones de software carecen de confiabilidad se tienen consecuencias económicas, políticas y sociales. Para tener niveles adecuados de confiabilidad es necesario evaluar al sistema en cuestión, localizar y corregir la mayor cantidad de fallos antes de que el producto final sea liberado. Pruebas de software La fase de pruebas es una tarea que consume muchos recursos. Para ejecutar esta fase en la práctica las organizaciones que desarrollan software asignan un grupo de evaluadores físicos, los cuales realizan este proceso de forma manual en un lapso de varios meses e incluso años. Este enfoque consume mucho tiempo y conlleva altos costos. Para lograr una cobertura adecuada en la evaluación del sistema en cuestión, es necesario: seleccionar los datos de prueba, las variables del entorno de evaluación, determinar el número de pruebas y el tiempo asignado para este proceso. En la ejecución de la cobertura de evaluación, algunos autores desarrollan modelos de predecibilidad apoyados de métricas de software (Basili, 1996). Para optimizar los recursos que son empleados en la ejecución de miles o millones de pruebas es adecuado utilizar instrumentos de evaluación (Ragab, 2010). Se han realizado algunas propuestas para evaluar sistemas en Internet, entre estas propuestas esta (Davila-Nicanor, 2005), en donde se desarrolló un herramienta la cual automatiza la ejecución de las pruebas, reduciendo el tiempo proyectado para la ejecución de 5000 pruebas funcionales de 4 años a tan solo 6 horas. En la evaluación dinámica de un sistema de software, muchos autores se han enfocado principalmente en 2 tipos de pruebas: las pruebas unitarias y las pruebas de integración. Una cantidad importante de trabajos se han enfocado a pruebas unitarias. Mientras que en pruebas integrales existe una menor incidencia de trabajos. Es importante resaltar que para este último enfoque el contexto de operación es determinante, tal es el caso del lenguaje Java, en el cual las clausulas más importantes se resuelven a tiempo de ejecución, un ejemplo de ello son aspectos como el polimorfismo y la herencia. Pruebas Unitarias Durante la fase de pruebas, el proceso de evaluación tiene dos aspectos importantes, el primero está orientado al desarrollo de pruebas unitarias o modulares. Estas pruebas se basan en comprobar unidades individuales de código y determinar si estas cumplen con los requerimientos establecidos. Cuando hablamos de unidades nos referimos a secciones del código que pueden probarse de forma independiente. En un sistema orientado a
Mire y aprenda cómo la configuración de varias capas de CA Agile Requirements Designer puede ayudarlo a crear y mantener scripts de automatización de pruebas en varios lenguajes a la vez. Vea cómo los fragmentos de código automáticos se superponen directamente en un modelo de los requisitos, junto con potentes funciones de datos y terminales virtuales. Y cómo los scripts de prueba, los datos y los activos virtuales se pueden generar al mismo tiempo, y se actualizan automáticamente cuando cambian los requisitos.

“Sin olvidarnos de herramientas para analítica y medición de apps. Las de medición, como Appfigures, te ofrecen información del número de descargas, ventas, ranking de tu app, valoraciones, etc. Las de analítica, como Appanie https://www.appannie.com/en/ , te indican quién hace qué dentro de tu aplicación. Igual que Amplitude. Son algo así como el Google Analytics para aplicaciones. Otra alternativa es Mixpanel, que vale para analíticas de webs y apps. Ésta te da información extra que no te ofrece Google Analytics en web (quién hace exactamente el qué)”, explica Emilio Rodríguez.


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.
Con estas herramientas de Selenium podemos reducir considerablemente el tiempo en la creación de las pruebas automatizadas, y estas mismas pruebas pueden ser ejecutadas como un complemento en la ejecución de una prueba funcional. Así, podemos optar por la alternativa que más nos convenga. Lo único que nos queda es usarlas, conocerlas y familiarizarnos con ellas.
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