La pregunta del millón - ¿qué herramientas utilizo para automatizar pruebas funcionales de software? – no tiene una respuesta sencilla. Son tantas las variables y aspectos a tener en cuenta para elegir las herramientas adecuadas que sería difícil realizar un listado. Dependerá de la funcionalidad, del tipo de aplicación, del lenguaje, del sistema de trabajo… Sin embargo, aquí te dejamos un listado que consideramos bastante completo, pero, nuestra recomendación en este aspecto es clara: antes de invertir en una herramienta de testeo de software, sea para automatizar o no, consulta a un experto en calidad de software. Ninguna herramienta, por muy buena que sea, puede hacer magia. Recuerda que el testing es una pequeña, pero indispensable parte de un conjunto, por lo que no puedes tratarlo por separado, ni desintegrarlo del resto de factores que influyen en la calidad de tu software.
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
“Según la empresa crece, van a surgir nuevas necesidades para las que la versión gratuita no da soporte. Y no queda otra que pagar. Pero a día de hoy hay alternativas muy buenas con costes muy reducidos gracias al formato SaaS, que ha democratizado el acceso a estas herramientas. Estamos hablando de que por 10€-50€ al mes ya tienes acceso a soluciones como Pipedrive (un CRM que utilizamos nosotros ahora), que simplifican mucho los flujos de trabajo y ayudan mucho en el día a día por la optimización de tiempos”, comenta Cortizo.

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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Las herramientas de gestión de la reputación online te ayudarán a saber qué dicen de ti y dónde. La más recomendada es Google Alerts, un sistema de alertas que te avisa cuando alguien publica algo sobre tu nombre o marca. Aunque tal y como señala el webmaster Dean Romero, “no hacen falta demasiadas herramientas para saber qué se está diciendo de ti en Google. El algoritmo está muy cualificado para encontrar los términos que busques. Basta teclear tu nombre o tu marca y listo”.
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Hoy en día, la automatización de pruebas es una tarea esencial  para proporcionar un servicio de  testing adecuado. Los sistemas que probamos han crecido tanto en tamaño como en complejidad. Necesitamos tener el tiempo de probar las nuevas funcionalidades de nuestros sistemas sin ignorar la funcionalidad previa. Una estrategia de automatización implementada apropiadamente nos ayudará a lograrlo junto con los demás beneficios mencionados en este artículo.
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