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:

Para mantener las operaciones organizadas e impedir que los animales domésticos sean difíciles de ubicar y hasta se pierdan, los emprendedores en este rubro dependen de programas de computadora que almacena fotos de las mascotas, escanean los códigos de barras en las etiquetas de identificación de las mascotas, hacen el seguimiento de la información de registro y proporcionan informes relativos a todas las mascotas que se encuentren actualmente en las instalaciones.
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
Razor SQL es una herramienta de SQL Query y Database Editor para Windows, Mac OS y Linux. Permite a los probadores importar, exportar y convertir bases de datos en varios formatos como MySQL, Oracle, DB2, PostgreSQL, SQLite, MS SQL Server y MS Access. Con Razor SQL, los usuarios también pueden explorar objetos de base de datos y realizar comparaciones de bases de datos.
La automatización es uno de los temas del momento. Ya os lo contamos cuando hablamos acerca de las tendencias tecnológicas más relevantes de nuestros tiempos, pero hoy nos centramos en el testing automation. Y lo primero que hay que decir al respecto, es que la automatización de pruebas de software no garantiza la calidad del software. ¿Sorprendido? Entonces recuerda que la calidad de software va mucho más allá del testing. Cuando hablamos de calidad de software hemos de tener en cuenta tres núcleos: la calidad del proceso de creación de código, la calidad del producto en sí, y la calidad del equipo que lo desarrolla. Sin metodologías ágiles en el proceso, y un equipo de trabajo motivado, la calidad del producto en sí, aquello que parcialmente mides con el testing, se ve mermado. El testing es imprescindible para conseguir una buena calidad del software, sí, pero el testing solo mide software en ejecución. Además todos sabemos que el hecho de que el software funcione no significa necesariamente que esté bien construido La calidad del software engloba un conjunto de factores y como tal, cada uno de estos factores es imprescindible para el conjunto, pero no determina el umbral de calidad por sí solo. Así que hoy, nos centramos en una de esas pequeñas partes imprescindibles para el resto – la automatización de pruebas – pero sin olvidarnos que necesitará de sus compañeros de viaje para funcionar como se espera.
· Sin desmerecer ningún lenguaje ya que todos son herramientas y/o formas de comunicación con una computadora creo que (es mi opinión personal) para una persona que no sabe o sus conocimientos sobre programación son muy pocos, un lenguaje del estilo C#, .NET, Java que son lenguajes compilados, se hace un poco mas costoso el aprendizaje, es decir que la curva se hace un poco mas pesada en la relación Aprendido/tiempo.
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