Nuestra metodología de pruebas automatizadas y gestión de calidad consiste en el uso de varios programas y frameworks especiales para controlar la ejecución de pruebas y resultados de pruebas de software. La automatización de pruebas permite hacer pruebas iterativas y necesarias dentro de un proceso de pruebas ya existente o bien adicionar pruebas cuya ejecución manual implicaría mucho trabajo como las pruebas de seguridad, pruebas de aceptación, pruebas de validación, pruebas funcional, pruebas de rendimiento, pruebas de regresión, pruebas de sistema, pruebas de integración y pruebas unitarias de software. Nuestra pasión por automatización de pruebas, nos ha ayudado a potencializar el ROI en los negocios de los clientes, reducir costos humanos y ayudar a los clientes en el ahorro de costo, calendarización y tiempo.
GitHub es un servicio de repositorio basado en la web para alojar y administrar proyectos de software, versiones y código fuente. Proporciona características como edición en línea, ticketing, seguimiento de errores, administración de tareas, así como funciones de redes sociales como feed, wikis, que ayudan a millones de desarrolladores y probadores a trabajar de manera colaborativa. Promueve el desarrollo rápido y flexible de proyectos con más de 14 millones de usuarios y más de 35 millones de repositorios.
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.

Robot Framework es un framework open-source genérico de automatización de pruebas para pruebas de aceptación y desarrollo basado en pruebas de aceptación (ATDD). Tiene una sintaxis de datos de prueba tabular fácil de usar y utiliza el enfoque de prueba basado en palabras clave (keyword-driven testing). Sus capacidades de prueba pueden ampliarse mediante bibliotecas de prueba implementadas con Python o Java, y los usuarios pueden crear nuevas palabras clave de alto nivel a partir de las existentes usando la misma sintaxis que se usa para crear casos de prueba.

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