Escalando las Pruebas Continuas para Proyectos de Gran Escala

Estamos bastante familiarizados con las pruebas continuas e intentamos implementarlas en nuestros proyectos siempre que sea posible. Además, en los últimos años, el término CI/CD ha sido muy popular. Hemos notado que esto es parte de cada descripción de trabajo que vemos en el mercado. Implementarlo es mucho más fácil para proyectos de pequeña escala con las diversas herramientas y marcos disponibles en el mercado. ¿Cómo manejamos las pruebas continuas para proyectos de gran escala?

Este blog analiza los desafíos de implementar pipelines de CI/CD para proyectos más grandes y algunas estrategias para superarlos.

Beneficios de las Pruebas Continuas para Proyectos de Gran Escala

Veamos algunos beneficios clave de realizar pruebas continuas en tus proyectos de gran escala:

Tiempo de entrega más rápido al mercado: Al realizar pruebas continuas, los defectos se encuentran temprano en la fase de desarrollo, lo que acelera el tiempo de entrega general del producto.
Mayor cobertura de pruebas: Al escribir pruebas automatizadas, podemos proporcionar una mejor cobertura de código y pruebas. Ayuda a probar todos los caminos y reduce las posibilidades de perder posibles defectos funcionales.
Mayor eficiencia: Al realizar pruebas continuas, podemos mejorar la calidad general, lo que resulta en productos de alta calidad que satisfacen a los clientes o consumidores.
Mejora de la colaboración y comunicación: El proceso de pruebas continuas ayuda a mejorar y fortalecer la comunicación entre equipos, lo que a su vez facilita el lanzamiento fluido del proyecto.
Mayor confianza en las versiones: Las pruebas continuas de la aplicación o producto aumentan la confianza en cada versión, lo que refuerza la confianza en la calidad general de la aplicación o producto.
Mayor agilidad: Al implementar pruebas continuas, los desarrolladores pueden estar seguros de los cambios y actualizaciones recientes realizados en el producto o la aplicación.
Asegura la integración continua: A través de las pruebas continuas, los cambios recientes se integran continuamente en la rama principal del código después de un extenso proceso de prueba.

Desafíos de Escalar y Optimizar las Pruebas Continuas para Proyectos de Gran Escala

Mantener un proyecto de gran escala no es una tarea fácil, ya que requiere un gran esfuerzo. Desde las primeras fases, se necesitan muchas manos y un trabajo en equipo dedicado. Veamos cuáles son los desafíos cuando intentamos implementar el proceso de pruebas continuas para proyectos de gran escala.

Gestión de los entornos de prueba: Cada proyecto tiene que lidiar con múltiples entornos de prueba bajo los entornos de producción y preproducción. Dependiendo de la naturaleza del proyecto, el número de entornos varía. Algunos proyectos lo mantienen simple, otros tienen múltiples entornos y luego promueven el código en oleadas. Imitar los entornos de proyectos de gran escala, configurarlos y mantenerlos puede ser una tarea hercúlea.
Mantener la estabilidad y fiabilidad de las pruebas: A medida que el tamaño y la complejidad de un proyecto crecen, también lo hace el número de pruebas necesarias para una cobertura óptima. Esto puede llevar a duraciones de ejecución de pruebas más largas y un mayor riesgo de fallos en las pruebas debido a la inestabilidad del sistema o del entorno de pruebas.
Gestión de datos de prueba: Gestionar los datos de prueba que cubran todos los posibles escenarios y variaciones puede ser complejo y llevar mucho tiempo. La creación y el mantenimiento de los datos de prueba podrían ser una tarea tediosa. Puedes usar herramientas como Unified Test Manager para crear y gestionar centralmente los casos de prueba, generar planes de prueba y ejecutarlos en LambdaTest mientras rastreas el estado de la ejecución de las pruebas.
Dependencias de datos: Depender de fuentes de datos externas puede afectar la velocidad y calidad de la ejecución de las pruebas. Para proyectos de gran escala, donde puede haber numerosas dependencias de datos, gestionarlas y actualizarlas puede volverse complicado y llevar mucho tiempo.
Priorización de casos de prueba: Para proyectos grandes, tenemos una gran cantidad de casos de prueba, y seleccionar los críticos requiere un fuerte conocimiento del proyecto y del negocio. Optimizar y priorizar los conjuntos de pruebas puede ser un gran desafío.
Tiempo de ejecución de pruebas: A medida que el tamaño de la aplicación crece, el tiempo necesario para ejecutar las pruebas aumenta, lo que resulta en ciclos de retroalimentación más largos. Esto lleva más tiempo de ejecución de pruebas o ciclos de ejecución.
Escalado de la infraestructura de pruebas: A medida que aumenta el número de pruebas, se demanda una infraestructura de pruebas robusta y escalable. Esto incluye recursos de hardware, máquinas virtuales y herramientas confiables para la ejecución y el informe de pruebas. Mantener y escalar esta infraestructura para soportar pruebas continuas para proyectos de gran escala puede ser doloroso. Elige plataformas como LambdaTest que ofrecen una infraestructura de pruebas escalable con seguridad de grado empresarial. ¡Prueba ahora!
Escalado del conjunto de automatización: Para proyectos de gran escala, la creación, actualización y mantenimiento de casos de prueba automatizados puede ser una pesadilla. Los cambios frecuentes en el código también llevan a la actualización de los casos de prueba automatizados.

Estrategias para Escalar las Pruebas Continuas

Para escalar las pruebas continuas para proyectos de gran escala, las organizaciones pueden adoptar las siguientes estrategias:

Selección y uso de herramientas de automatización: Para realizar continuamente la cantidad correcta de pruebas entre sprints, necesitamos mucha mano de obra. Las herramientas de pruebas automatizadas pueden ayudar aquí a quitar una cierta carga de nuestros hombros. Elegir la herramienta correcta y usarla sabiamente puede ayudar a automatizar muchos casos de prueba y mejorar el proceso de pruebas en general. Las tareas repetitivas, las tareas que consumen tiempo, las características estables, la creación de datos de prueba y algunos flujos de trabajo pueden automatizarse para mejorar la eficiencia general. Implementar un marco de pruebas automatizado robusto puede ayudar a escalar las pruebas continuas.
Utilizar plataformas de pruebas en la nube: En esta era de la nube, las plataformas de pruebas basadas en la nube, como LambdaTest, pueden ayudar a simular diferentes entornos, navegadores y dispositivos. Por lo tanto, escalar a través de múltiples plataformas se vuelve más fácil y menos traumático. Las máquinas virtuales basadas en la nube pueden provisionarse bajo demanda, lo que facilita la ejecución de pruebas en paralelo.
Implementar pruebas paralelas y distribuidas: Ejecutar múltiples tareas en paralelo puede ahorrar cierta cantidad de energía y ayuda a proporcionar retroalimentación rápida sobre la calidad. Para proyectos de gran escala, el tiempo que lleva ejecutar las pruebas puede convertirse en un cuello de botella. Aprovechar las capacidades de ejecución paralela de pruebas permite a las empresas ejecutar pruebas simultáneamente, reduciendo el tiempo total de ejecución de pruebas y acelerando los ciclos de retroalimentación.
Considerar la contenedorización: Establecer un proceso para gestionar los entornos de prueba de manera efectiva es fundamental para escalar las pruebas continuas. Al usar contenedores, se pueden generar diferentes entornos de prueba bajo demanda, lo que permite a los equipos escalar sus esfuerzos de pruebas según sea necesario. Los contenedores como Docker pueden ser muy útiles para gestionar y desplegar los entornos de prueba.
Construir pipelines CI/CD eficientes: Los sistemas de integración y entrega continua (CI/CD) como Jenkins, GitLab y CircleCI pueden ayudar a automatizar todo el ciclo de pruebas. Al incorporar las pruebas en el pipeline de CI/CD, las pruebas pueden iniciarse automáticamente con cada cambio de código, resultando en una retroalimentación más rápida y mayor escalabilidad. Usa parámetros y variables para construir pipelines reutilizables y eficientes. Las organizaciones deben automatizar la ejecución de pruebas en múltiples etapas del pipeline e incluir métodos de retroalimentación para enviar alertas de pruebas fallidas.
Aprovechar las herramientas de gestión de datos de prueba: Desarrollar una estrategia integral de datos de prueba es esencial para proyectos de gran escala. Las herramientas de gestión de datos de prueba pueden ayudar a crear, gestionar y mantener los conjuntos de datos de prueba más grandes. Ayudan a generar datos de prueba realistas, también enmascaran los datos de producción para adaptarse a las necesidades del negocio con fines de prueba.
Involucrar a los desarrolladores en las pruebas: Involucrar a los desarrolladores en el proceso de pruebas puede ayudarnos de múltiples maneras. Las pruebas no son una fase separada, son una actividad continua durante cada sprint. Esta estrategia puede aumentar la eficiencia y escalabilidad de las pruebas.
Pruebas basadas en riesgos: Priorizar las pruebas en función del riesgo permite a los equipos centrar sus esfuerzos en los componentes más críticos de la aplicación, reduciendo el tiempo total de pruebas. Esto también garantiza que cualquier posible problema con características de alto riesgo se identifique y aborde en una etapa temprana.
Monitoreo continuo: Las pruebas continuas necesitan ser monitoreadas continuamente para su eficiencia. También puedes monitorear las tendencias de rendimiento de los pipelines de CI/CD y derivar métricas para comprender el comportamiento de la aplicación.
Utilizar herramientas de análisis e informes: Utilizar una herramienta de análisis de pruebas e informes puede proporcionar la tendencia general sobre el rendimiento de la aplicación. Esto nos ayuda a tomar decisiones informadas en el futuro.

Adoptar un Enfoque Shift-Right para la Mejora Continua

A medida que las prácticas de desarrollo de software continúan evolucionando, el concepto de “shift-right” ha surgido como un enfoque estratégico para impulsar la mejora continua. En lugar de depender principalmente de los procedimientos de pruebas estándar shift-left, esta metodología se centra en monitorear y optimizar el rendimiento de la aplicación en producción.

Durante el enfoque shift-right, se recopila retroalimentación de los usuarios, se monitorean los entornos de producción y se utilizan conocimientos basados en datos para identificar y aprovechar áreas de mejora. Al cambiar el enfoque a la etapa posterior al despliegue, las organizaciones pueden comprender mejor cómo sus aplicaciones están funcionando en el mundo real y ayudar en los esfuerzos de desarrollo y optimización futuros.

Los elementos clave del enfoque shift-right incluyen:

Monitoreo en producción: Una vez que se ha movido a producción, necesitamos monitorear de cerca el rendimiento, patrones, comportamientos de los usuarios y el uso de la aplicación para identificar cuellos de botella y oportunidades de optimización.
Retroalimentación del usuario: Posterior a la producción, recopilar la retroalimentación del usuario y analizarla puede proporcionar conocimientos sobre el uso de la aplicación, puntos de dolor, usabilidad y solicitudes de características, lo que nos ayuda a mejorar y decidir sobre desarrollos futuros.
Generación de datos de prueba: Hay muchas técnicas modernas disponibles para la generación realista de datos de prueba. Usando esas técnicas y herramientas, podemos crear datos que representen con precisión la producción, lo que permite pruebas y validaciones más completas.
Simulación de entornos de prueba: Para medir el rendimiento y la robustez, necesitamos replicar el entorno de producción en un entorno de pruebas controlado para imitar el comportamiento del mundo real.

Las organizaciones pueden fomentar una cultura de mejora continua adoptando un enfoque shift-right, que se centra en ofrecer las características correctas y garantizar que esas características proporcionen la experiencia de usuario y los resultados comerciales deseados. Por supuesto, shift-left es importante, pero debemos enfocarnos y encontrar el equilibrio correcto entre “shift-left” y “shift-right”. Adoptar la cantidad adecuada de shift-right nos ayuda a estudiar y evaluar la aplicación incluso después de que se haya movido a producción. Para saber más, lee: Shift-left vs Shift-Right Testing.

En Resumen

Los proyectos de gran escala requieren muchos recursos, incluyendo tiempo, esfuerzo, herramientas y dinero. Probar esos proyectos de gran escala puede requerir una planificación de pruebas exhaustiva y un esfuerzo de equipo.

En resumen, expandir las pruebas continuas para proyectos de gran escala demanda una combinación de planificación estratégica, automatización y comunicación entre equipos. Las organizaciones pueden asegurar la entrega de software de alta calidad a gran escala abordando los problemas y ejecutando las estrategias adecuadas. Este blog debería haber ayudado a tu comunidad de pruebas a enfrentar los desafíos de las pruebas continuas en proyectos de gran escala.

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