Selenium es uno de los software de código abierto más populares para automatizar procesos, utilizado para diversas aplicaciones y plataformas web como Windows, Mac y Linux. Al tratarse de un entorno de trabajo de probadores de automatización web, especialmente aquellos con habilidades avanzadas de programación y scripting, sus scripts se pueden escribir en diferentes lenguajes de programación como Java, PHP, Python, C #, Groovy, Ruby y Perl. Tiene una gran flexibilidad y varios niveles de complejidad. Selenium es la base para la mayoría de las otras herramientas de prueba en general.
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:
La plataforma RuedasdeNegocios.com nos ha dado muy buenos resultados! Aqui en Miami Trade Zone la hemos utilizado tanto para la campaña de invitaciones como para el registro de empresas en la Misión de Internacionalización de Empresas de Empresas a EEUU 2016. Fue muy fácil de usar y además nos permitió llegar con las invitaciones a una gran base de datos de contactos empresariales a traves del sitio partner ComercioExterior.com. Recomiendo ampliamente el uso de esta plataforma!
Para un análisis profundo, de utilidad y que le permita realizar descubrimientos, conjugue sus dos activos más importantes: su gente y sus datos (tanto big data como datos de menor volumen). Tableau admite análisis a medida por parte de prácticamente cualquier usuario. De este modo otorga a todo el personal la capacidad para ver y comprender mejor sus datos. Además, permite a sus analistas de negocios publicar KPI de toda la empresa en una plataforma de análisis centralizada y fácil de usar.
JMeter es una herramienta basada en Java diseñada para cargar el comportamiento de la aplicación y medir el rendimiento del sitio web. Puede probar recursos estáticos y dinámicos que incluyen servicios web SOAP / REST, sitios web HTTP y HTTPS, bases de datos, FTP y servidores de correo, así como PHP, ASP.NET y Java. Funciona simulando la carga en el servidor para analizar el rendimiento general de la aplicación / sitio web bajo prueba.

La interacción con el software. Aquí es donde entra la computación en la nube, que nos permite el almacenamiento remoto de la información y el acceso a la misma desde dondequiera que estemos, y el modelo de Software as a Service (SaaS), que no requiere la costosa compra e instalación de software en las computadoras de la empresa, sino solo una suscripción y el pago por utilización.
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.
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.
El servicio de automatización de pruebas tiene como objetivo reducir el tiempo de ejecución de pruebas repetitivas y/o de regresión por parte del personal de pruebas. Esto es posible mediante la utilización de herramientas, estrategias y robots con la capacidad de ejecutar pruebas a muy altas velocidades. Nuestro servicio ofrece los siguiente beneficios:
Resumen La calidad de software se ha convertido en un tema de gran importancia y la base de un gran número de investigaciones. Para obtener mejores niveles de calidad, se han utilizado modelos matemáticos e instrumentos de evaluación. Sin embargo el costo de la evaluación de un sistema es muy alto, esto es debido, a que las pruebas que se realizan a un sistema de software, normalmente son del orden de miles. El objetivo de evaluar un sistema es encontrar la mayor cantidad de fallos posibles optimizando los recursos que se tienen asignados al proyecto. A pesar de muchos esfuerzos, en la actualidad los paradigmas de programación como el orientado a objetos (POO) y el orientado a aspectos (POA), tienen características en donde las técnicas clásicas de pruebas no son suficientes. En este trabajo se propone un novedoso esquema de evaluación para sistemas orientados a objetos, en donde se combina la planeación de las pruebas, apoyada con técnicas de programación orientada a aspectos. Este enfoque mejora la eficiencia de la técnica de pruebas de caja negra para lenguajes como Java. Nuestra herramienta de evaluación se enfoca en medir los niveles de confiabilidad mediante la emulación de un ambiente controlado con evaluadores virtuales, lo que permite reducir los costos y mejorar la eficiencia en el proceso de evaluación. Abstract Quality software has become an issue with great relevance and it has been the basis of many researches. To obtain best quality levels it has been used different math models and assessment tools. However, the cost to evaluate any system is high, due to the test that have been implemented, it must be run thousands of times. Aim of evaluate a software system is to debug most errors so optimize resources allocate to the project of software. In spite of many efforts, currently the programming paradigms like object-oriented programming (OOP) and aspect-oriented programming (AOP), have characteristics where the testing classic techniques are not enough. In this paper we propose a novel evaluation scheme for object-oriented systems, where planning of tests and techniques supported with aspect-oriented programming are combined. This approach improves the efficiency of the technique of black box testing for programming languages like Java. Our assessment tool focuses to measure the levels of reliability by emulating of a controlled environment with virtual evaluators, thereby reducing costs and improvement the efficiency of process of evaluating. Palabras clave: Confiabilidad, pruebas, calidad, programación orientada a objetos. Introducción Durante el proceso de desarrollo de software, la etapa de localización y corrección de fallos, es decir, la fase de pruebas, puede llegar a ocupar desde un 40% hasta 60% de los recursos totales asignados al proyecto de software (Sommerville, 2007). En un contexto ideal, se espera que un sistema desarrollado de una forma adecuada, presente la menor cantidad de fallos posibles. Sin embargo y a pesar de muchos esfuerzos, los
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.
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.

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
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.
Hola Javier, primero muchas gracias por tan valiosa información. Mi padre lleva muchos años con su negocio que ya es algo así como un micro-mercado y controlar la venta y compra de productos le es imposible, ahora que programa me ayudaría a poder hacerlo? puedo tener un control exacto del negocio? te agradecería mucho la ayuda que me vayas a brindar.
La interacción con el software. Aquí es donde entra la computación en la nube, que nos permite el almacenamiento remoto de la información y el acceso a la misma desde dondequiera que estemos, y el modelo de Software as a Service (SaaS), que no requiere la costosa compra e instalación de software en las computadoras de la empresa, sino solo una suscripción y el pago por utilización.
Ø UIMap.Designer.cs: Este archivo se crea al generar la prueba. Cuando esta cambia, este archivo se recrea automáticamente. Por este motivo, no se recomienda hacere ningún cambio en este fichero, pues todos los cambios se perderán si la prueba cambia. Aquí se encuentra la definición de todos los métodos identificados durante la grabación de la prueba.
• Las herramientas de Micro Focus Borland cubren todo el ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones corporativas, desde la gestión de requerimientos pasando por testing multi-plataforma y control de versiones, con un reconocido prestigio internacional. Gartner ha situado en 2014 a Borland, como líder en su Cuadrante Mágico de “Suites Integradas de Calidad de Software” por tercer año consecutivo.

Fue necesario el uso del archivo .sh, debido a que algunos comandos como es el caso de calabash-android gen, exigen una segunda acción como es el para aceptar la creación del proyecto, una vez ejecutado el comando se utiliza el archivo .features solicitado al usuario para ejecutar la prueba, esto es almacenado en un directorio con el nombre del id que identifica la prueba en la base de datos.

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