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Innowise es una empresa internacional de desarrollo de software de ciclo completo de software de ciclo completo fundada en 2007. Somos un equipo de más de 1600+ profesionales de TI que desarrollan software para otros profesionales de todo el mundo.
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Pruebas AQA de aplicaciones web: Reducción de 6 veces el tiempo de regresión

Innowise ha integrado una completa solución de pruebas de automatización como servicio en cada etapa del proceso de desarrollo.

Cliente

Industria
Educación
Región
Nueva Zelanda
Cliente desde
2022
Nuestro cliente está a la vanguardia de la creación de viajes educativos transformadores que elevan y capacitan a individuos y empresas. Mediante la integración de tecnologías y estrategias de aprendizaje de vanguardia, defienden el cambio centrándose en soluciones centradas en las personas, aportando un valor inigualable a las organizaciones y sus miembros.La información detallada sobre el cliente no puede revelarse en virtud de los términos del acuerdo de confidencialidad.

Desafío

Aumento de la eficacia de las aplicaciones web

Nuestro cliente acudió a nosotros con un reto específico. Necesitaban pruebas exhaustivas de interfaz de usuario para escenarios de prueba de extremo a extremo en varios navegadores para su servicio de auditoría de aplicaciones web. Además, querían mejorar el rendimiento de su aplicación, tanto en el lado del cliente como en el del servidor. Además de abordar estas preocupaciones principales, también querían un sistema de informes detallado y una infraestructura de pruebas bien configurada para soportar una amplia gama de entornos de pruebas.

Solución

Realización de pruebas exhaustivas de control de calidad de aplicaciones web

Innowise proporcionó un ciclo de pruebas completo y continuo en todas las etapas del proceso de desarrollo de software. El equipo de AQA dio forma a los requisitos de prueba y formuló el plan y la estrategia de prueba. Nuestro compromiso activo y nuestra experiencia profundamente arraigada aseguraron que la aplicación Pruebas de control de calidad fue riguroso y se ajustó a las necesidades y objetivos específicos de nuestro cliente.

Eficacia mediante pruebas paralelas

En nuestro afán por optimizar pruebas de control de calidad de aplicaciones webempleamos un método muy eficaz: las pruebas paralelas. Con esta estrategia, ejecutamos simultáneamente doce bloques de pruebas distintos, eliminando así cualquier posible pérdida de tiempo en la que pudieran incurrir las pruebas secuenciales. 

En ejecución paralela, los conjuntos de pruebas se ejecutaban de forma independiente. Este método de pruebas ágil y simplificado agilizó considerablemente el proceso general de pruebas, aumentando la productividad y la eficiencia, al tiempo que se mantenían los más altos niveles de garantía de calidad.

Playwright para pruebas exhaustivas de la interfaz de usuario

Con la creciente complejidad de las aplicaciones web modernas, la necesidad de un marco de pruebas de interfaz de usuario robusto se convierte en primordial. Playwright llegó a nuestras manos no como una mera herramienta, sino como un cambio radical. Playwright es compatible con varios navegadores y permite interacciones nativas, lo que garantiza pruebas que emulan los comportamientos reales de los usuarios. 

Su capacidad para realizar capturas de pantalla, grabar vídeos y supervisar las actividades de la red la convertían en una solución completa. Nuestro equipo elaboró un intrincado conjunto de guiones de prueba, aprovechando al máximo las capacidades de Playwright, asegurándose de que no quedara piedra sin remover.

Pruebas de rendimiento de aplicaciones: lighthouse y k6

Mientras que la interfaz de usuario desempeña un papel fundamental en la retención del usuario, el rendimiento actúa como el guardián silencioso que garantiza una experiencia de usuario fluida. LightHouse y k6 se convirtieron en nuestras herramientas preferidas. LightHouse, una herramienta automatizada de código abierto, mejoró significativamente la accesibilidad, que pasó de 69 a un impresionante 95 %. El resultado de LightHouse proporcionó una amplia gama de recomendaciones que sirvieron de valiosa guía para la mejora. Los desarrolladores de front-end aprovecharon esta información y utilizaron las sugerencias específicas de LightHouse como modelo para el perfeccionamiento. Este enfoque no sólo agilizó el proceso de desarrollo, sino que elevó considerablemente el nivel de calidad de la aplicación y la accesibilidad de los usuarios.

A su vez, k6, con su moderna arquitectura, nos permitió generar una carga elevada en el lado del servidor, simulando las condiciones del mundo real para proporcionar una evaluación holística. Al identificar cuellos de botella y otros posibles escollos, nos aseguramos de que la aplicación siguiera siendo ágil, incluso bajo coacción.

Colmar las lagunas mediante pruebas API E2E

Aunque nuestras pruebas de interfaz de usuario se centraban principalmente en las interacciones del usuario, reconocimos el papel crucial del flujo de datos y las respuestas del servidor. Para garantizar una experiencia de usuario fluida, introdujimos pruebas integrales de la API que profundizaban en el núcleo de la aplicación.

Estas pruebas actuaron como un eslabón vital, armonizando las interacciones del usuario front-end con back-end procesos de datos. Analizaron la integridad de los datos y los tiempos de respuesta, imitando situaciones del mundo real. Evaluamos meticulosamente la fiabilidad de los datos, identificamos rápidamente las discrepancias y validamos los tiempos de respuesta, garantizando una experiencia de usuario de gran capacidad de respuesta.

Nuestro enfoque integral proporcionó una evaluación holística de la aplicación web, lo que nos permitió identificar y resolver los posibles cuellos de botella, garantizando el funcionamiento ininterrumpido de la aplicación al tiempo que se mantenía la integridad de los datos y la capacidad de respuesta.

Informes y formación exhaustivos

Una estrategia de pruebas sólida está incompleta sin un mecanismo claro de elaboración de informes. Comprender los matices de cada prueba, identificar los problemas recurrentes y formular estrategias de actuación resulta vital. Los informes HTML de Playwright, conocidos por su granularidad, proporcionaron micropercepciones de escenarios de pruebas individuales. Cuando se combinan con la amplia visión general del portal de informes, transforman los datos brutos en inteligencia práctica. 

Pero nuestro empeño no se limitó a proporcionar información. Organizamos sesiones de formación exhaustivas para garantizar que el equipo de pruebas del cliente conociera y dominara las responsabilidades de AQA. Esto incluía la ejecución de pruebas que detectaran errores y la navegación por el ciclo de vida de los errores, especialmente en el contexto de la automatización. Mediante talleres, sesiones prácticas y rondas de preguntas y respuestas, capacitamos al cliente para tomar las riendas y avanzar con confianza.

Mecanismo de información basado en IA

Hemos mejorado el proceso de elaboración de informes integrando un Solución basada en IA para identificar y clasificar los fallos e incoherencias de las pruebas. Como parte de la primera fase, el sistema de IA se entrenó minuciosamente utilizando datos de fallos de pruebas anteriores, en los que los estados se asignaban manualmente. Esta etapa fundamental permitió a la IA aprender de una amplia gama de resultados y comprender con precisión los matices de los distintos resultados de las pruebas. 

En la segunda fase, posterior a la formación, el sistema sugería posibles estados para las nuevas pruebas fallidas. Estas sugerencias, facilitadas al AQA sobre el terreno, podían revisarse y aprobarse en caso necesario. La IA fue entrenada para identificar una serie de estados, como error, problema de automatización y problema de infraestructura, acelerando así el proceso de análisis de pruebas y mejorando la eficacia y precisión de los mecanismos de notificación.

Tecnologías

Front-end

TypeScript, React Native, Redux, react-navigation

Back-end

Python, Django, Celery, Celery beat

AQA

TypeScript/JavaScript, Playwright, Lighthouse, K6, Grafana, Portal de informes

VCS

Git, Bitbucket

Cloud

Elastic Beanstalk, DynamoDB, AWS Grafana IAM, SNS, SQS, KMS, RDS(PostgreSQL), S3, Lambda, SES, KVS.

DevOps

Bitbucket Pipelines, DataDog, Nginx, Docker, Docker Compose

Proceso

Nuestro equipo de AQA utilizó el enfoque Agile Scrum durante pruebas de control de calidad de las aplicacionesque era esencial para adaptarse a las necesidades cambiantes del cliente. Este enfoque nos permitió entregar rápidamente elementos vitales como el documento de Visión y Alcance tras el descubrimiento y presentar un mapa del recorrido del cliente con un prototipo interactivo durante el UI/UX design fase.

Utilizamos Bitbucket CI para gestionar las tareas con eficacia y nos centramos en la comunicación abierta para asegurarnos de que todo el mundo estaba de acuerdo. Esta sencilla estrategia mejoró nuestro trabajo en equipo, redujo los obstáculos y garantizó que siempre cumpliéramos o superáramos las expectativas del cliente.

Equipo

1
Jefe de proyecto
3
Desarrolladores de Back-end
2
Desarrolladores de Front-end
2
AQA
1
DevOps
3
Control de calidad manual
equipo-innowise

Resultados

Reducción de 6 veces en el tiempo de regresión y aumento de 3 veces en la identificación de defectos por sprint.

Creamos un completo marco de pruebas para la interfaz de usuario, la API y la pruebas de rendimiento de aplicaciones web, logrando una cobertura 100% de las funciones ya disponibles. Para mantener la calidad, implantamos pruebas nocturnas de regresión de extremo a extremo y pruebas de regresión basadas en el despliegue, completando 2000 pruebas en solo 25 minutos.

Además, simplificamos los informes utilizando IA para identificar las pruebas fallidas e incoherentes. Establecimos un sencillo sistema de distribución de informes por correo electrónico para mantener a todo el mundo informado. Además, introdujimos pruebas de regresión visuales para escenarios críticos, lo que aumentó la confianza en el proceso de pruebas. 

Duración del proyecto
  • Mayo 2022 - Diciembre 2022

6x

reducción del tiempo de regresión

3x

aumento de la identificación de defectos por sprint

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