Selenium. Compuesto por dos herramientas: Selenium IDE y SeleniumWebDriver.  La primera, un plugin de Firefox que te genera un entorno de desarrollo y que permite crear casos de prueba para aplicaciones web. La segunda, Selenium WebDriver, ejecuta las pruebas. Este entorno de automatización de pruebas automáticas opera en los principales navegadores (IE, Mozilla, Chrome y Opera). Además, permite pruebas para dispositivos móviles, para iPhone y Android. Utiliza los siguientes lenguajes: Python, Ruby, Java y C#. La licencia es “Apache 2.0 License”.
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.
en muchos de los casos, el código es heredado o forma parte de un diseño orientado al reúso de componentes. La arquitectura propuesta está conformada de 3 subsistemas. De acuerdo a la Figura 1, al primero subsistema se le denomina inspector de código. El objetivo de este subsistema es evaluar al sistema en reposo. La primera acción que realiza el inspector es inspeccionar el bytecode para obtener la arquitectura interna del sistema. Esta información se contrasta con la información de la matriz de pruebas, en donde se encuentran los registros de todos los parámetros necesarios para ejecutar correctamente cada caso prueba creado. El segundo subsistema es el evaluador de casos. El principal objetivo de este subsistema es generar un ambiente de evaluación real, en donde un grupo de evaluadores virtuales ejecutan cada uno de los casos de prueba de acuerdo a la funcionalidad del sistema en cuestión. Cada evaluador será apoyado con un aspecto que insertará las cláusulas en la codificación de los parámetros necesarios para cada caso de prueba. La gran ventaja de este enfoque es que no es necesario compilar el código para cada clausula insertada. El último subsistema recopilará la información resultante de cada prueba, en este caso será generada una pequeña una bitácora en el cual será especifica si la prueba fue exitosa o no. La información de las bitácoras generadas se guardará en una base de datos para estimar las métricas, las variables y sus valores del contexto de ejecución en donde se dieron los fallos, para su posterior análisis. El proceso de evaluación del sistema se realizará utilizando la técnica de simulación orientada a eventos discretos. En cada evaluación el tiempo asignado será ejecutado por el selector de casos y cada evaluador virtual será generado de forma aleatoria y automática. Figura 1. Arquitectura de la herramienta de evaluación propuesta. Las ventajas de nuestro framework de evaluación son: • La inspección de la arquitectura será basada en el bytecode o código fuente y en la funcionalidad del sistema. • La emulación de un grupo de evaluadores virtuales en entornos reales de ejecución. • El control de los casos de prueba durante la ejecución mediante la POA permite reducir el costo computacional. Esto es debido a que este proceso en la actualidad se hace mediante complicados algoritmos genéticos. • La utilización la técnica de simulación orientada a eventos discretos permite modelar el comportamiento de los evaluadores de una forma más acercada a la realidad. Conclusiones El proceso de pruebas siempre ha sido muy costoso, pero en la actualidad, los esquemas tradicionales de evolución no son suficientes. Se tienen lenguajes como Java, en donde la mayor parte de su funcionalidad se resuelve a tiempo de ejecución. Esta situación dificulta la planeación y ejecución de pruebas. De acuerdo al análisis de los instrumentos de evaluación reportados en el presente trabajo, se determinó la mayoría de los trabajos se enfoca en la cobertura del código. Dichos instrumentos, utilizan normalmente un
Muchas herramientas de automatización de pruebas proveen características para grabar y reproducir acciones del usuario para posteriormente ejecutarlas un número indefinido de veces, comparando resultados obtenidos con resultados esperados. La ventaja de ésta aproximación a la automatización es que requiere de menos desarrollo de software, sin embargo el confiar en éstas características del software lo hace menos confiable en la medida que muchas veces dependen de la etiqueta o posición del elemento de interfaz, y, al cambiar, el caso de prueba debe ser adaptado al cambio o probablemente fallar. Una variante de estas pruebas es la prueba de sistemas basados en la web en las que la herramienta de prueba ejecuta acciones sobre el navegador e interpreta el HTML resultante. Una variación más es la automatización sin scripts, que no usa grabación y reproducción de acciones sino que construye un modelo de la Aplicación Bajo Prueba ABP (AUT en sus siglas en inglés) que permite a la persona que prueba ("tester") que cree pruebas simplemente editando parámetros y condiciones.
UIAutomator es un marco para pruebas de interfaz de usuario funcional para aplicaciones de Android. Permite a los probadores probar las aplicaciones de Android creando múltiples casos de prueba que pueden ejecutarse en varios dispositivos con diferentes resoluciones. UIAutomator también puede utilizarse para probar aplicaciones preinstaladas, como Ajustes del teléfono, así como aplicaciones de terceros.

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:


HOLA BUENAS TARDES. INTERESANTE LABOR. TENGO MI NEGOCIO, LLEVO 1 AÑO, PERO NECESITO UN SISTEMA DONDE TENGA LOS NOMBRES DE MIS CLIENTES, YA QUE EL SERVICIO QE LES DOY SE RENUEVA CADA 12, 18 Y 24 MESES, Y NECESITO ESTAR AL PENDIENTE. LO MANEJO MENSUALMENTE. QUE LLEVE NOMBRE, TEL, FECHA DE INICIO SU PLAN Y FINALIZACION, Y QE ME INDIQUE CUANDO PUEDE EMPEZAR A RENOVAR. ME PUEDEN AYUDAR O SI HAY O EXISTE ESE PROGRAMA O HAY AGUIEN QUE SEENCARGUE EN HACERME ESE SISTEMA O COMO UN ADMIN. SALUDOS
Hoy en día hay muchos tipos de software  adecuados para casi cualquier tipo de negocio. Hay un software sencillo para las tiendas, donde no sólo se marcan las ventas diarias, semanales, mensuales y anuales, .Mediante el uso de un programa que se aloja en un servidor web, Ud. tiene la capacidad de conectarse con cualquier persona que esté en el mismo sistema de su organización. Las pequeñas empresas están usando esto para ayudar a reducir sus costos de almacenamiento.
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.
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“Sin olvidarnos de herramientas para analítica y medición de apps. Las de medición, como Appfigures, te ofrecen información del número de descargas, ventas, ranking de tu app, valoraciones, etc. Las de analítica, como Appanie https://www.appannie.com/en/ , te indican quién hace qué dentro de tu aplicación. Igual que Amplitude. Son algo así como el Google Analytics para aplicaciones. Otra alternativa es Mixpanel, que vale para analíticas de webs y apps. Ésta te da información extra que no te ofrece Google Analytics en web (quién hace exactamente el qué)”, explica Emilio Rodríguez.
Jelinski, Z. A. (1972). Software Reliability Research. In Statistical Computer Performance Evaluation. New York:academic Press. Laddad, R. (2003). AspectJ in Action. Manning. Musa, J. D. (2004). Software Reliability Engineering. New York: Mc Graw Hill. Norman F. Schneidewind, L. J. (2008, Junio 27). IEEE Recommended Practice on Software Reliability. New York, NY 10016-5997, USA. Oracle. (2014). http://www.oracle.com. Ragab, S. a. (2010). Object oriented design metrics and tools a survey. In Informatics and Systems (INFOS), 2010 The 7th International Conference on (pp. 1-7). Rathore, S. a. (2012). Investigating object-oriented design metrics to predict fault-proneness of software modules. In Software Engineering (CONSEG), 2012 CSI Sixth International Conference on (pp. 1-10). doi:10.1109/CONSEG.2012.6349484 Sommerville, I. (2007). Software Engineering. Pearson Education. Wahid, M., & Almalaise, A. (2011). JUnit framework: An interactive approach for basic unit testing learning in Software Engineering. Engineering Education (ICEED). doi:10.1109/ICEED.2011.6235381 Autorización y renuncia Los autores del presente artículo autorizan al Instituto Tecnológico de Orizaba (ITO) para publicar el escrito en la revista electrónica “Coloquio de investigación multidisciplinaria” con registro(ISSN2007$8102 en su edición 2014. El ITO o los editores no son responsables ni por el contenido ni por las implicaciones de lo que está expresado en el escrito.
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