En este último aspecto debemos decir que TestComplete ofrece las pruebas dirigidas por palabras clave (en inglés “keyword-driven testing”). En las pruebas basadas en palabras clave, cada palabra clave corresponde a una acción de prueba individual, como un clic del ratón, la selección de un elemento del menú, pulsaciones de teclas, abrir o cerrar una ventana u otras acciones. Esto es lo que inicialmente, y poco a poco, deberemos configurar, para luego crear una prueba de palabras clave, la cual es una secuencia de operaciones, en formato de palabras clave, que simula las acciones del usuario en la aplicación probada. Básicamente, para realizar cualquier acción de prueba, los evaluadores simplemente arrastran y sueltan la palabra clave que corresponde a la operación deseada o simplemente pueden registrar sus acciones y la prueba dirigida por palabra clave se construye para ellos. Estas palabras clave las podremos reutilizar infinitas veces para prevenir el modelo “no te repitas tú mismo“. Asimismo, ofrece flexibilidad cuando cambia la aplicación a probar y para los nuevos usuarios beta que lleguen a trabajar les será más intuitivo el mantener las pruebas creadas, adquirir experiencia y crear nuevas pruebas dirigidas por palabras clave.
“Son herramientas muy útiles en su versión gratuita, de hecho la principal limitación de Zoho CRM sin pago es que sólo permite el acceso a tres usuarios distintos dentro de la empresa, lo que para una pyme suele ser suficiente. En el caso de Openbravo, al ser software libre, el problema puede venir, como con cualquier solución open source (código abierto), en que hay que tener ciertos conocimientos técnicos para ponerlas a funcionar. Por eso, aunque Openbravo sea gratuito, si no tienes conocimientos técnicos debes valorar si te compensa contratar a alguien que instale y configure Openbravo para ajustarlo a las necesidades específicas de la empresa”, explica José Carlos Cortizo, CMO de BrainSins .
Para la empresa que no trabaje con clientes ni tenga que controlar stock, etc. serviría una herramienta exclusivamente de facturación como Factura Directa. Para la gestión del punto de venta y generar recibos digitales, llevar el inventario y diseñar informes de venta, una buena solución gratuita es Caja Square . Y para negocios más complejos, hay que pensar en herramientas más completas: como ERP el más recomendado es Openbravo y como CRM, Zoho CRM .
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.
• Mayor confiabilidad en los resultados. El sistema de automatización no se cansa, nunca tiene prisa, y mientras las pruebas o su información no cambie, deben de obtener siempre el mismo resultado; son consistentes, confiables, y repetibles. Como seres humanos te cansas, preocupas, o simplemente apresuras en sacar tu trabajo a tiempo. Todo esto lleva a simples errores humanos que afectan tu capacidad de ser eficiente en pruebas rutinarias. La automatización de pruebas repetitivas que requieren una ejecución frecuente,  te permite tiempo para integrar pruebas más complejas, probar nuevas funciones dentro de la aplicación y su integración con el resto del sistema.
Sin olvidar las más específicas, como SocialBro, para gestionar mejor tu cuenta en Twitter. “O Storify, que te ayudará a crear tus propias historias a través de la curación (selección) de contenidos. Luego puedes organizarla y compartirla. Dandy ID , para almacenar varias identidades sociales en un solo sitio y crear un perfil de contacto ordenado, comenta Isra García .
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.
Incluso podrá generar los datos de prueba correctos para ejecutar sus pruebas automatizadas. Encontrar y corregir los scripts de prueba que fallan cada vez que cambian sus requisitos no es algo que lleva mucho tiempo, ya que esto se automatiza de la misma manera. Y lograr una cobertura de prueba máxima, para todo, no solo para las pruebas de regresión, se convierte en realidad.
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.

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
• Mayor confiabilidad en los resultados. El sistema de automatización no se cansa, nunca tiene prisa, y mientras las pruebas o su información no cambie, deben de obtener siempre el mismo resultado; son consistentes, confiables, y repetibles. Como seres humanos te cansas, preocupas, o simplemente apresuras en sacar tu trabajo a tiempo. Todo esto lleva a simples errores humanos que afectan tu capacidad de ser eficiente en pruebas rutinarias. La automatización de pruebas repetitivas que requieren una ejecución frecuente,  te permite tiempo para integrar pruebas más complejas, probar nuevas funciones dentro de la aplicación y su integración con el resto del sistema.
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
La automatización de pruebas de carga se ha vuelto una necesidad para poder evitar así arriesgar la integridad del negocio con anomalías inesperadas además existen un sin fin de herramientas de prueba de carga como agileload (http://es.agileload.com) que te ayudan a crear guiones de prueba , a diagnosticar problemas además simula de manera realista la carga .

Gracias al análisis de autoservicio, ya no es necesario que ni el negocio ni el departamento de TI tengan que hacer concesiones. El departamento de TI define la gobernanza, y supervisa y administra la plataforma. A su vez, los usuarios corporativos responden sus propias preguntas sabiendo que cuentan con datos precisos y actualizados, además de un espacio de colaboración protegido. Tableau ofrece lo mejor de los dos mundos. Es un método que funciona.
Gracias al análisis de autoservicio, ya no es necesario que ni el negocio ni el departamento de TI tengan que hacer concesiones. El departamento de TI define la gobernanza, y supervisa y administra la plataforma. A su vez, los usuarios corporativos responden sus propias preguntas sabiendo que cuentan con datos precisos y actualizados, además de un espacio de colaboración protegido. Tableau ofrece lo mejor de los dos mundos. Es un método que funciona.
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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