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
• Mejor organización de las pruebas. Cuando inicias la automatización de tus pruebas, analizas de manera más estructurada. Examinas tu sistema como ingeniero, ya no de manera empírica. Al crear casos de pruebas formulas preguntas tales como: ¿es repetible esta prueba?,  ¿con qué frecuencia necesito ejecutar esta prueba?,  ¿tiene alguna semejanza esta prueba a pruebas existentes?, ¿cómo automatizaría esta prueba?
Contable y FinancierasImplementamos sistemas de gestión de la que le permiten automatizar diferentes prácticas operativas dentro de su negocio para que mejore y facilite la toma de decisiones mediante el uso de la información oportuna. ​​Gestión de ClientesOfrecemos soluciones para una mejor gestión de relación con sus clientes a través de diferentes soluciones que le permitirán sacar el máximo partido de los datos de sus clientes para convertirlos en información relevante para el crecimiento de su organización.​
Los clientes de Tableau provienen de una gran variedad de sectores y países. No obstante, todos comparten una característica: desean saber más acerca de su negocio. En este video, David Baudrez, jefe de conocimientos sobre negocios en Cisco, explica cómo Tableau ha ayudado a distribuir datos en unidades de negocios globales, a aumentar la productividad y a ahorrar cientos de horas.
Somos una empresa de automatización de pruebas de software basados en México, India y Dubái. Proporcionamos servicios de gestión de calidad y pruebas automatizadas. Además Somos un proveedor de soluciones para automatización de pruebas de seguridad, pruebas de aceptación, sistema de gestión de calidad QA, pruebas de validación, pruebas funcional, pruebas de rendimiento, pruebas de regresión, pruebas de sistema, pruebas de integración y pruebas unitarias de 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
Podríamos preguntárnoslo de otra manera, ¿cómo es que ahora todo el mundo automatiza? o ¿qué está sucediendo para que la automatización sea indispensable? Bien, la respuesta es lógica y sencilla. Dadas las nuevas tecnologías y enfoques clave como la cultura DevOps, la productividad de los equipos de software ha aumentado mucho y el time-to-market se ha reducido considerablemente. Por tanto, todo aquello que: a) ayude a ser más ágil, b) permita a los desarrolladores dedicar tiempo a lo que realmente necesita de su atención, y, sobre todo, c) permita llegar al mercado mucho más rápida y eficientemente, es estratégicamente indispensable si se quiere sobrevivir en el mercado. A todo ello contribuye y mucho la automatización de pruebas funcionales- no sólo porque dejan tiempo al tester, sino porque además estas pruebas son reutilizables. Además, la automatización de las pruebas aporta tranquilidad al ajustar y mejorar las principales funcionalidades, ya que brindan información sobre el impacto de los cambios realizados.
Microsoft Test Manager es la herramienta de Microsoft para la gestión y automatización de pruebas. La interfaz y el código generado en los scripts son bastante intuitivos. Se integra con Team Foundation Server, donde se almacenan, entre otros, los casos de prueba y requisitos. El código generado se llama Coded UI, que graba operaciones de interfaz basado en Visual C#.NET. Las pruebas automáticas se pueden ejecutar tanto en máquinas virtuales como en máquinas físicas. Solo se puede utilizar en sistemas operativos Windows. 
Y nos acaban de liberar presupuesto para implementar una herramienta en primera instancia para automatizar pruebas (muy requerido en mis labores por la gran cantidad de data que manejamos) y por otro lado me gustaría poder incorporarle gestión de pruebas y bugs para implementar una solución más robusta, nuestro entorno es 100% web en .net y hacia allá debe apuntar la solución…vi que en una de tus sugerencias diste como alternativa Microsoft Test Manager pero no se si es la mejor por sobre las pagas que puedes encontrar en el mercado.
En estos tiempos de metodologías ágiles, testear nuestras aplicaciones cobra cada vez más importancia. Cuando definimos el desarrollo de una tarea marcamos una serie de requisitos que debe cumplir, con ello podemos crear nuestros casos de uso. Probar que cumple esas especificaciones es una tarea engorrosa pero para automatizar ese proceso han surgido diversas herramientas tanto para probar el código como la interfaz.
Con el advenimiento de la automatización del desarrollo de software, se hizo patente que necesitaríamos más que un simple usuario beta para lograr alcanzar las normas internacionales “de madurez”. Necesitamos un usuario beta programador, es decir, una persona que tenga la capacidad de “hablar” diversos lenguajes de programación como base y que luego escoja las herramientas de prueba más adecuadas en cada caso, a fin de automatizar las pruebas de software para mantenerse al día con el desarrollo continuo de software.
Appium es un framework de automatización de pruebas para probar aplicaciones web nativas, híbridas y móviles para plataformas iOS, Android y Windows en dispositivos reales y simuladores. Dado que soporta aplicaciones multiplataforma, permite probar aplicaciones en diferentes plataformas utilizando la misma API. Appium permite a los usuarios elegir el idioma que tiene las bibliotecas de clientes de Selenium como Java, Objective-C, JavaScript con Node.js, PHP, Ruby, Python, C # etc. para crear pruebas.
Los clientes de Tableau provienen de una gran variedad de sectores y países. No obstante, todos comparten una característica: desean saber más acerca de su negocio. En este video, David Baudrez, jefe de conocimientos sobre negocios en Cisco, explica cómo Tableau ha ayudado a distribuir datos en unidades de negocios globales, a aumentar la productividad y a ahorrar cientos de horas.
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 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.
En este siglo XXI, los equipos pronto comenzaron a sobrepasar las capacidades de uso de sus propietarios y la potencia de cálculo nos permitió usarlos más allá del uso común y corriente. Una de esas tareas es la ejecución de herramientas para pruebas, orientadas hacia el campo que nos incumbe aquí: la monitorización. Las herramientas para pruebas se utilizan, por ejemplo, en la monitorización de Caja Abierta y Cerrada, y en el artículo sobre la optimización de rendimiento web os nombramos algunas de ellas (“Selenio, TestingWhiz y TestCompleto”). Por supuesto, Pandora FMS y la flexibilidad que le caracteriza combina todo ello en la Monitorización UX PWR. Os invitamos a leer dichas publicaciones y regresar con nosotros a este artículo para profundizar en las herramientas para pruebas.
Según mi punto de vista, todos los profesionales de calidad deberían formar parte del mismo equipo dentro de la empresa, a no ser que esta tuviera varias líneas de negocio extremadamente distintas. En cuanto a las personas especializadas en automatización de pruebas, estas deberían considerarse como un equipo autónomo incluido dentro del equipo de Testing. Esto ocurre debido a que las características de los procesos de automatización no son las mismas si las comparamos con las actividades de los Testers, Test Leads y Test Managers encargados de gestionar las pruebas manuales.
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