Innovación: Tres formas de utilizar datos, análisis y ‘machine learning’ en la automatización

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Realizar mejores pruebas se traduce en tener un software también mejor. El uso de PNL, la generación de datos de prueba y la optimización del ‘testing’ pueden perfeccionar las aplicaciones.

Hace apenas 10 años, la mayoría de las estrategias de pruebas de desarrollo de aplicaciones se centraban en los test runitarios para validar la lógica de negocio, los casos de prueba manuales para certificar las experiencias de los usuarios y los scripts de pruebas de carga independientes para confirmar el rendimiento y la escalabilidad. El desarrollo y la publicación de funciones eran relativamente lentos en comparación con las capacidades de desarrollo actuales, basadas en la infraestructura de la nube, las arquitecturas de microservicios, las automatizaciones de integración continua y entrega continua (CI/CD) y la calidad del testing continuo.


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Además, muchas aplicaciones se desarrollan hoy en día configurando software como servicio (SaaS) o construyendo aplicaciones de bajo código y sin código que también requieren probar los flujos y procesos de negocio subyacentes.

Los equipos de devops, de desarrollo ágil en las organizaciones, tienen como objetivo reducir el tiempo del ciclo de las funcionalidades, aumentar las frecuencias de entrega y garantizar experiencias de usuario de alta calidad. La pregunta es: ¿cómo pueden reducir los riesgos y las pruebas de desplazamiento sin crear nuevas complejidades de pruebas, cuellos de botella en el despliegue, lagunas de seguridad o aumentos significativos de los costes?

Esko Hannula, director de la línea de productos de Copado, explica los retos en materia de testing a los que se enfrentan las organizaciones de desarrollo. Cree que el aprendizaje automático es la clave para manejar los crecientes volúmenes de pruebas. «La calidad del negocio digital se debe a la calidad del código y de las pruebas que lo ejecutan. Cuanto más código hay que probar, más importante es combinar el aprendizaje automático con la automatización de pruebas. Los profesionales de calidad y de machine learning pueden apoyarse mutuamente en la toma de decisiones».

Los equipos de desarrollo y los ingenieros de automatización de pruebas de control de calidad pueden aprovechar las capacidades de prueba basadas en datos, análisis y aprendizaje automático para desarrollar y apoyar pruebas más sólidas.

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