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Pruebas de software automatizadas

There is a difference between creating software that works and software that works well. To ensure that software falls into the latter category, developers generally prefer benchmark testing.

This methodology stands out among the different types of software testing to identify where a project stands relative to rival solutions and which aspects need improvement.

This article will explain how benchmark testing achieves that, how it helps ensure software applications meet performance expectations, and which best practices to consider when implementing the technique.


¿Qué son las pruebas automatizadas?


¿Qué son las pruebas automatizadas?

Las pruebas automatizadas consisten en la aplicación de herramientas de software para automatizar el proceso manual de revisión y validación de un producto de software que lleva a cabo una persona. Ahora, la mayoría de los proyectos de software ágiles y de DevOps modernos incluyen pruebas automatizadas desde el principio; sin embargo, para apreciar plenamente el valor de dichas pruebas, hay que saber cómo era la vida antes de que se adoptaran de forma generalizada.

Types of benchmark software testing

En la época en la que realizar pruebas manuales era lo normal, era habitual que las empresas de software contrataran a un equipo de control de calidad a tiempo completo que se encargara de desarrollar una colección de “planes de pruebas”, o checklists paso a paso, que afirmaban que una función de un proyecto de software se comportaba según lo previsto. Dicho equipo ejecutaba de forma manual estas checklists cada vez que se introducía una actualización nueva o un cambio en el proyecto de software y, a continuación, devolvía los resultados de los planes de pruebas al equipo de ingeniería para que los revisara y desarrollara con el fin de solucionar las incidencias.

Este proceso era lento, caro y propenso a errores. Las pruebas automatizadas aportan enormes beneficios a la eficiencia del equipo y al ROI de los equipos de control de calidad.

Además, ponen la responsabilidad de la propiedad en manos del equipo de ingeniería. Los planes de pruebas se desarrollan junto con el desarrollo periódico de funciones de la hoja de ruta y, a continuación, se ejecutan automáticamente mediante herramientas de integración continua de software. Las pruebas automatizadas favorecen la reducción del tamaño del equipo de control de calidad y permiten que este se centre en funciones más delicadas.


Developers can consider a range of benchmarks for measuring software performance during development, depending on the functionality they are most interested in perfecting. Let’s look at the four most common areas of benchmark testing:

Performance benchmarks

Performance benchmark testing measures the speed and efficiency of a software application under typical usage scenarios. By simulating real-world scenarios and user interactions, developers can gather valuable data on response times, transaction processing speeds, and resource utilization (CPU, memory, disk I/O). This information helps pinpoint areas where code optimization or hardware upgrades might be necessary to eradicate performance issues.

Load benchmarks

Load benchmarks assess how the software performs under different user loads. By simulating various concurrent users, developers can identify performance bottlenecks that may emerge when the application is at maximum capacity. This is crucial for applications that expect high traffic or are subject to seasonal peaks in usage. Analyzing metrics like response times, error rates, and throughput under different load conditions helps ensure the software can handle the expected user demand.

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Pruebas automatizadas para DevOps

¿Por qué es importante la automatización de las pruebas para la entrega continua?

La entrega continua (CD) consiste en publicar versiones de código nuevas lo más rápido posible para los clientes. Las pruebas automatizadas resultan fundamentales para alcanzar ese objetivo. No hay forma de automatizar dicha publicación si hay un paso manual que requiere mucho tiempo en el proceso de publicación.

La CD forma parte de un proceso de implementación mayor. Es sucesora de la integración continua (CI) y depende de ella. La CI es totalmente responsable de ejecutar pruebas automatizadas ante cualquier cambio de código nuevo y de verificar que dichos cambios no afectan a la integridad de las funciones establecidas ni introducen errores nuevos. La CD se activa una vez que el paso de integración continua supera el plan de pruebas automatizado.

Esta relación entre las pruebas automatizadas, la CI y la CD aporta numerosas ventajas a los equipos de software que trabajan a gran velocidad. Las pruebas automatizadas garantizan la calidad en todas las fases del desarrollo, ya que aseguran que las confirmaciones nuevas no introducen ningún error, por lo que el software sigue estando listo para implementarse en todo momento.

Scalability benchmarks

While load benchmarking tests the software's behavior under specific conditions, scalability benchmarks evaluate the ability to transition between those conditions. This could involve increasing the number of users, data volume, or transaction volume. All businesses aim to grow, and governments must prepare their platforms for mass adoption. Still, outside those realms, many other applications with high growth potential exist - such as multi-user online games, social networks, and IOT applications.

¿Qué tipo de pruebas de software se deben automatizar primero?


1. Pruebas de extremo a extremo

Podría decirse que las pruebas más útiles que se pueden implementar son las pruebas de extremo a extremo (E2E, por sus siglas en inglés). Las pruebas E2E simulan una experiencia a nivel de usuario en toda la pila de un producto de software. Por lo general, los planes de pruebas E2E abarcan historias a nivel de usuario como: “el usuario puede iniciar sesión”, “el usuario puede hacer un depósito” o “el usuario puede cambiar la configuración del correo electrónico”. Implementar estas pruebas resulta muy útil, ya que ofrecen la garantía de que los usuarios reales están teniendo una experiencia sin errores, incluso cuando se envían confirmaciones nuevas.

Las herramientas de pruebas E2E capturan y reproducen las acciones del usuario, por lo que los planes de pruebas E2E se convierten en registros de los flujos clave de la experiencia de este. Si un producto de software carece de cualquier tipo de cobertura de pruebas automatizadas, conseguirá la máxima calidad implementando pruebas E2E de los flujos de negocio más críticos. Las pruebas E2E pueden salir caras al principio para capturar y registrar la secuencia del flujo del usuario. Si el producto de software no está realizando rápidas publicaciones diarias, puede salir más económico disponer de un equipo humano que ejecute de forma manual los planes de pruebas E2E.

¿Qué tipos de pruebas de software se deben hacer de forma manual?


Se puede decir que se debería automatizar cualquier prueba que presente la oportunidad de hacerlo. Supone una gran ganancia en productividad y coste de tiempo en lo que respecta al personal. Dicho esto, hay veces en que el ROI de desarrollar una serie de pruebas automatizadas no vale la pena en comparación con la ejecución de una prueba manual.

1. Pruebas exploratorias

Las pruebas automatizadas tienen un script y siguen una secuencia de pasos para validar el comportamiento. Las pruebas exploratorias son más aleatorias y prueban secuencias sin script para encontrar errores o comportamientos inesperados. Aunque existen herramientas de software para establecer una serie de pruebas exploratorias de software, aún no están totalmente desarrolladas ni se han adoptado de forma generalizada. Puede ser mucho más eficiente asignar un tester manual de control de calidad y utilizar la creatividad humana para descubrir cómo encontrar puntos débiles en un producto de software.

2. Pruebas de regresión visual

Una regresión visual ocurre cuando se introduce un defecto de diseño visual en la interfaz de usuario del software. Puede tratarse de elementos de la interfaz de usuario mal colocados, una fuente incorrecta, colores erróneos, etc. Al igual que con las pruebas exploratorias, existen herramientas para escribir pruebas automatizadas con el fin de detectar estas regresiones. Dichas herramientas realizan capturas de pantalla de varios estados de un producto de software y, a continuación, utilizan OCR para compararlas con los resultados esperados. El desarrollo de estas pruebas es caro y las herramientas no están muy extendidas. Puede ser mucho más eficaz que una persona observe algo y vea si hay alguna incidencia visual.

3. Desarrollo de un marco de automatización de pruebas para tu equipo de DevOps

No existe una solución integral para las pruebas automatizadas. A la hora de planificar una solución de pruebas automatizadas para tu equipo, hay que tener en cuenta algunas consideraciones clave.

Pruebas automatizadas como parte de la canalización de CD


Las pruebas automatizadas son una práctica estándar del desarrollo de software moderno. Los mejores equipos y empresas utilizan dichas pruebas. La CI y la CD dependen de las pruebas automatizadas; son fundamentales para ayudar a los mejores equipos a lanzar software fiable y coherente para los clientes.

Open DevOps de Atlassian es una plataforma de cadena de herramientas abierta con la que podrás compilar una canalización de desarrollo basada en CD con tus herramientas favoritas. Descubre cómo Atlassian y las herramientas de terceros pueden integrar pruebas en tu flujo de trabajo con nuestros tutoriales sobre pruebas de DevOps.

Jira darkmode backlog view screenshot.

Jira Backlog: Use the backlog to plan and prioritize benchmark testing activities alongside other development tasks.

Try Jira’s Backlog Feature

Jira darkmode overview view screenshot.

Jira Reports: Use Jira’s out-of-the-box reports to help teams track project progress, visualize trends, and predict future performance. These reports can also be used to communicate results to stakeholders.

Use free project report template

By integrating benchmark testing into Jira, teams can ensure that performance optimization is an integral part of the development process, leading to better software quality.

Common challenges in benchmark software testing


The above list of best practices highlights the importance of exercising caution when setting up and managing a benchmark testing program.  Here are some common pitfalls of benchmark software testing and how to deal with them:

  • Resource Limitations: Benchmark testing can be resource-intensive, requiring significant hardware and software resources. One benefit of using Jira is that it has built-in resource management software that helps teams free up and allocate the necessary resources for testing.
  • Maintaining Test Data: Creating and managing realistic test data can be time-consuming and challenging. Developers can use Test Data Management (TDM) tools to generate, mask, and manage test data. These tools can extract subsets of data from production databases, use masking to protect data privacy, or create synthetic data that mimics the statistical properties of the original datasets.   
  • Variability in Test Environments: Aligning the test environment with the production environment can be complex, and minor differences can lead to inaccurate results. Once again, Jira offers a solution. Creating a test environment management system in Jira helps developers track and manage test environments, ensuring consistency and reducing variability.

Integrate benchmark software testing in Jira for better software development


Beyond using Jira for specific tasks like resource management and test environment management, the platform has several features that can be integrated into the benchmark testing workflow. Here are some areas where Jira integration can help streamline the entire process:

  • Tracking Performance Trends: Jira’s Issues and Custom Fields functionalities allow teams to flag and register performance-related bugs, improvements, and tasks. These are basic requirements for monitoring performance metrics over time, identifying areas for improvement, tracking the resolution of anomalies, and measuring the impact of optimizations.
  • Managing Benchmarking Activities: In Jira, teams can create Agile workflow plans and Agile software development boards to prioritize and transition between specific phases of the benchmark testing process.
  • Effective Collaboration: Facilitate communication and collaboration among developers, testers, and stakeholders regarding performance issues and improvements. A key aspect of this functionality is Jira’s scope for generating custom reports to visualize performance data, track progress, and communicate findings. In parallel, the Issues feature links performance testing notifications to related development tasks, bugs, or user stories. Also, the Attachments feature leverages centralized access to include performance test results, reports, and analysis documents with relevant issues.
  • Backlog: Jira’s backlog structure is worth reiterating since it facilitates task tagging and prioritization within benchmark testing. By creating user stories specifically for performance tests, teams can leverage the backlog's features for detailed planning, scheduling sprints, and tracking progress. This is particularly useful for teams that like to work iteratively because they can plan all tasks in the backlog and visualize the project’s scope.

By integrating free benchmark software testing into Jira, development teams can foster a culture of performance optimization, leading to higher-quality software, improved user satisfaction, and a more efficient development process. 

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