Las pruebas de regresión le permiten crear la mejor experiencia posible para el usuario final y son una parte clave del control de calidad y las pruebas de software . A pesar de esto, algunos evaluadores ignoran el concepto por completo o simplemente aceleran el proceso.
Las pruebas manuales son una explicación plausible para la mayoría de los problemas de las pruebas de regresión: hacer pruebas de regresión manuales requiere mucho tiempo y es propenso a errores. Además, las pruebas manuales tienden a crear cuellos de botella e incertidumbre, y pueden generar casos de prueba duplicados. Cuando los escenarios de prueba, o las suites, crecen a cientos, o tal vez a miles, las suites de prueba manual pueden convertirse en monstruos inmanejables que pueden ralentizar significativamente el proceso.
Una solución (posiblemente inevitable) a esto es automatizar sus pruebas de regresión, ya que las pruebas manuales puras dejarán de ser factibles en cierto punto.
- Automatización de las pruebas de regresión:
cuando se construye una suite de regresión con una herramienta de automatización, es infinitamente escalable y los flujos se pueden ajustar y reutilizar una y otra vez. Como resultado, el tiempo del evaluador puede dedicarse a tareas que requieren un pensamiento creativo y crítico. Esto significa pruebas de regresión más rápidas y una mejor utilización de los recursos.Nota al margen : Seleccionar la herramienta adecuada para su equipo es crucial al migrar a pruebas automatizadas. Para aprovechar adecuadamente los beneficios de la automatización, las herramientas sin código (LEAPWORK) o de bajo código (por ejemplo, Blueprism o UiPath) son ventajosas, ya que eliminan el tiempo dedicado a escribir scripts.
Otro beneficio de no codificar es la estructura de las pruebas, especialmente si su equipo es multifuncional. Al reemplazar los scripts y el código con una interfaz visual, las pruebas no solo se vuelven más rápidas, sino que también son accesibles para todo el equipo y se limitan a los desarrolladores. Esto facilita el mantenimiento de los conjuntos de pruebas.
- Combinación de pruebas manuales y automatizadas:
Sin embargo, antes de comenzar a automatizar todo, es importante mencionar que las pruebas automatizadas a menudo van de la mano con las pruebas manuales, y es recomendable un equilibrio entre ellas.Por lo general, el enfoque de una empresa para las pruebas se encuentra en un espectro. En el lado izquierdo está el «enfoque estructurado», donde todos los casos de prueba se escriben por adelantado y se usan religiosamente. En el otro extremo del espectro se encuentra el «enfoque exploratorio». Como sugiere el nombre, este enfoque es más libre y desestructurado.
Las pruebas de regresión son un buen ejemplo de dónde es adecuado un enfoque estructurado. Como este tipo de prueba implica tareas repetitivas y propensas a errores, es un buen candidato para la automatización. Si lo hace, conducirá a pruebas de extremo a extremo más rápidas con menos errores. Y como los robots de automatización están diseñados para hacer exactamente lo que usted les pide que hagan, facilita la búsqueda de fallas conocidas.
Sin embargo, a medida que cambia el producto probado, el pensamiento humano crítico se vuelve crucial para el proceso de prueba. Depende del equipo de pruebas revisar y evaluar los resultados de la prueba e identificar posibles problemas desconocidos: un enfoque exploratorio.
Otra ventaja importante de la automatización es que crea un ciclo positivo: se automatizan más tareas repetitivas y se puede dedicar más tiempo a las pruebas exploratorias. Esto ilustra la interacción entre dos procesos.
En resumen, las pruebas de regresión son una parte vital de las pruebas de software y, cuando se realizan de forma totalmente manual, dejan de ser factibles en cierto punto. Las pruebas de regresión se beneficiarán de la automatización, y la clave del éxito radica en encontrar el equilibrio adecuado en el espectro al realizar las pruebas.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por mikkelsorseth1 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA