Cambios previstos en la aplicación: No es aconsejable realizar la automatización cuando se prevén cambios ya que la vida de la prueba automatizada es muy corta. El objetivo al automatizar una prueba es que tenga una vida de varias ejecuciones, para que el tiempo invertido en la automatización sea rentable frente al tiempo ganado a la hora de ejecutar las pruebas manualmente.


Posiblemente te dirán que la idea es que vos diseñes y codifiques los tests y luego los desarrolladores puedan mantenerlos/extenderlos pero creeme que eso nunca llegué a verlo. Si los desarrolladores tienen que hacer tests QUE HAGAN SUS TESTS UNITARIOS, bastante tienen con sus tareas como para que le agreguen una tarea mas que es la de las pruebas funcionales. A pocos desarrolladores les gustará la idea. Es lo que siempre vi.
Esto depende del tipo de prueba, para las pruebas de tipo ADB y monkey testing depende del número de eventos a realizar, para el caso de las pruebas de de tipo BDD — Calabash la configuración del proyecto toma algunos segundos, luego depende del número de pasos que contenga el archivo .features, además Calabash tiene una serie de timers, los cuales esperan hasta que se cumpla una condición.
Por otro lado, otra herramienta que cada vez cobra mayor importancia dentro de un ecommerce es el buscador interno. “La importancia de un buscador reside en que es una de las herramientas más directamente vinculadas a la conversión, es decir, a la venta”, afirma Pepe Romero, responsable de comunicación de Doofinder . “Cualquier persona que entra en un, blog, intranet o comercio online, lo primero que hace es ir a la caja de búsqueda. En el caso de los blog, intranet o webs corporativas, Doofinder ayuda a encontrar fácilmente el contenido, mejorando así la experiencia del lector o empleado a la hora de encontrar lo que busca”.
Selenium es un conjunto de diferentes herramientas de software, cada una con un enfoque diferente, para apoyar la automatización de pruebas. La mayoría de los ingenieros de QA de Selenium se centran en una o dos herramientas que satisfacen más las necesidades de su proyecto, sin embargo, aprender todas las herramientas aportará opciones diferentes para abordar distintos problemas de automatización de pruebas. 
JMeter es, en palabras de la wikipedia, un proyecto de Apache que puede ser utilizado como una herramienta de prueba de carga para analizar y medir el desempeño de una variedad de servicios, con énfasis en aplicaciones web. En nuestras propias palabras diremos que JMeter es probablemente la herramienta más utilizada para realizar pruebas de rendimiento y stress sobre aplicaciones web, aunque también soporta otros protocolos como:
Saludos espero me puedan ayudar, tengo un negocio de mangueras y conexiones, y requiero llevar el control de ventas, inventarios, compras, pero ya que son muchos artículos requiero se puedan cargar desde Excel y se pueda modificar el precio a varios artículos a la vez ya que te visan de incremento y seria mucho estar modificando articulo por articulo cuando toda una familia subio el 5% y las otras se mantiene igual, espero me puedan ayudar gracias

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
Algunos de los programas del listado cuentan con una versión pro con características y funcionalidades especiales para aquellas empresas con requerimientos mayores. Para más información te recomiendo visitar el sitio web www.sistemaspaez.com y ante cualquier duda puedes contactar directamente con ellos. Bien, ahora si te invito a aprovechar estas interesantes herramientas.
Yo he usado tres: Trac. intenta muchas cosas, wikis, bugtracker, etc. Y en mi opinión no hace nada bien. Ejemplo de muchas funcionalidades pero ninguna bien. Jira. El que menos he usado pero me pareció un poco tedioso y complejo de usar. Bugzilla. La de horas que habré pasado con este… Es el que mas me gusta. Pero tiene muchas pegas. La primera el UI es un poco feo. Pero bueno se puede vivir con ello. Si no tienes cuidado se puede convertir en una fuente de spam. Yo quitando casi todas las notificaciones recibo mas de 200 mails diarios. Y por ultimo y lo peor de todo es que la búsqueda es muy mala. Los bugtrackers suelen ser unas grandes fuentes de información que se pierde al no ser fácil de encontrar. En mi proyecto, grande, siempre hemos dicho que a bugzilla le falta la capa social. Tener un muro con tus acciones, poder compartir bugs con tus colegas, y hacer favoritos. Añadiría diversión y utilidad. Eso si, solo para proyectos grandes. Para pocos desarrolladores inútil.
Las pruebas de estrés permiten verificar que el sistema funciona adecuadamente bajo diferentes condiciones. Baja memoria o no disponible en el servidor, máximo número de clientes conectados y múltiples usuarios ejecutando la misma transacción, representan algunas de las condiciones descritas. La finalidad de las pruebas de estrés también es la de identificar el límite de las condiciones bajo las cuales el sistema falla.
“Son herramientas que nos ayudan a conocer cómo está nuestra web o negocio online, en cuanto a SEO, competidores, keywords, rankings y otra serie de parámetros. En el mercado encontrarás versiones gratuitas y suficientes, como Mozbar y Quicksprout. Para mí esta última es la mejor para informes sobre tu web y para compararte con la competencia”, explica Emilio Rodríguez.
Insistiendo en el tema de la conversión, asegura que, en el caso de los ecommerce, Doofinder “ayuda a aumentar las ventas entre un 15% y un 20%” dado que ha ido desarrollándose hasta convertirse en una herramienta de marketing. Otra de sus funcionalidades más potentes es “sin duda, su panel de estadísticas, donde el propietario del negocio o el gestor de esa web puede comprobar ratios de clicks en los productos mostrados , y de conversión en base a las sesiones de búsqueda”. Doofinder ofrece 30 días gratuitos de prueba, se instala en 5 minutos sin necesidad de programar, es compatible con todas las plataformas de comercio electrónico y de gestión de contenidos.
En este artículo tienen toda la razón, ya que la mayoría considera que las pruebas funcionales son las únicas que se pueden automatizar con herramientas como Selenium, Selenide, QTP, etc; pero hay que tener en cuenta que las pruebas unitarias a nivel de clases críticas, que tienen bastante dependencia en las funcionalidades de los aplicativos, es necesario validar su comportamiento con los tantos cambios que sufren. Hoy en día vivimos en una era donde los conceptos de SOA, MicroServicios, ESB, toman mayor fuerza, por ende, el automatizar la validación de estos se hace necesario.
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

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.
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