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Pruebas basadas en modelos

Pruebas basadas en modelos: la nueva era de la automatización de software

By vipin joshi / 8 de febrero de 2021

Febrero 17, 2021
Pruebas basadas en modelos: la nueva era de la automatización de software

Introducción  

La tecnología siempre tiene que cambiar su curso para mantenerse al día con la cultura laboral moderna y la forma en que debe manejarse para mantener intactas todas las características clave para que nunca pueda quedar desactualizada. El mismo punto de vista se aplica cuando se trata de la captura de especificaciones de requisitos, cobertura de cada aspecto grueso y fino, análisis y desarrollo del producto final.

Bienvenido a la era de las pruebas basadas en modelos (MBT), un enfoque tan estratégico que acelera la automatización de las pruebas específicamente cuando estamos rediseñando los modelos de requisitos.

Las pruebas para aplicaciones móviles siempre necesitan la automatización de las pruebas y nunca pueden verse comprometidas porque es un entorno de requisitos en constante cambio. Dicho esto, siempre se enfoca en enderezar y agilizar los flujos de trabajo mediante el uso de las plataformas de desarrollo avanzadas actuales y, obviamente, siempre es un desafío actualizar y mantener casos de prueba para dichos entornos.

Permítanme compartirles un punto interesante. En 2019, Capgemini publicó un informe sobre pruebas continuas en el que casi la mitad del total de personas dijeron que no tienen ninguna forma automatizada para el análisis de requisitos o la recopilación de requisitos, lo que muestra claramente que en la mayoría de los lugares, las pruebas no se incluyeron en el inicio. fases de SDLC que luego se traducen en el filtrado de las especificaciones de requisitos y también cuesta tiempo y dinero extra.

Es imposible dedicar tal cantidad de tiempo en un entorno DevOps, pero MBT permite a sus usuarios capturar más pruebas dentro de una cantidad mínima de casos de prueba y mantenerlos actualizados cuando el proceso se está transformando. 

¿Cómo funciona realmente? 

Las pruebas basadas en modelos o MBT en palabras más simples es una metodología de automatización de pruebas para proporcionar una descripción descriptiva de la planificación de pruebas, la ejecución y el mantenimiento de casos de prueba y la entrega de pruebas de calidad. Asegura la existencia para rastrear el puente dentro de los modelos, códigos, requisitos finales y casos de prueba hacia el sistema autorizado.

Estos modelos se utilizan además para producir los casos de prueba y también explican cómo esperamos que actúe nuestro módulo en el entorno de prueba.

Pruebas basadas en modelos.
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Funciona de la siguiente manera: 

a. Su diseño / fabricación de un modelo garantiza cómo se comportará o debería comportarse el sistema o módulo requerido.

segundo. Hay varias herramientas MBT disponibles como Modbat o MBT que se utilizan para describir el comportamiento mencionado anteriormente que ayudarán a producir scripts de prueba manualmente.

C. MBT genera los scripts de prueba para la automatización de pruebas.

La creación de un modelo es una parte importante de SDLC, a diferencia del desarrollo de scripts de prueba independientes. Todo el equipo se enfoca en crear un producto que se pueda probar según las expectativas de los requisitos y la experiencia del usuario en tiempo real.

Desde las fases iniciales, MBT tiene que ser la parte vital del diseño del producto para que el tiempo productivo del equipo de desarrollo y del equipo de pruebas se pueda invertir adecuadamente en los modelos finalizados, y desde el principio, uno de esos productos puede ser desarrollado que está optimizado para probar y también los esfuerzos de mantenimiento también se pueden reducir para generar y automatizar más pruebas utilizando algoritmos divergentes.

MBT también permite a los usuarios integrarse con las herramientas de prueba populares y el marco utilizado para la automatización y ayuda a los usuarios a proporcionar la plataforma para diseñar los scripts de prueba de forma automática y manual para ampliar la cobertura. 

Además, Leer - ¿Es caro el desarrollo de la inteligencia artificial?

Empecemos con MBT 

La implementación del MBT en todos los flujos de procesos de negocio a la vez no es viable, por lo que siempre se introduce de forma sistemática paso a paso. Por ejemplo, al principio, los casos clásicos implican crear y diseñar los casos de prueba manualmente bajo los cuales el cambio de requisito tiene un efecto clave y un impacto impredecible en los resultados.

El viaje comienza con la creación del modelo de prueba. Puede ser diseñado por un desarrollador, QA o el analista de negocios y puede abarcar cualquier etapa de requisitos desde un punto de vista comercial hasta el usuario final y también puede vincular cada uno con otro.

Una vez que finalice el modelo; No solo puede generar los casos de prueba en poco tiempo, sino que también puede actualizarlos si se requiere algún cambio nuevo en el modelo original. Las herramientas utilizadas en MBT también le ayudarán a categorizar los escenarios de prueba que se han introducido y los escenarios de prueba que han quedado obsoletos debido a los nuevos cambios en el sistema. 

La otra característica importante de MBT es el refinamiento de la prueba para la amplia gama que utiliza pruebas mínimas. En comparación con las pruebas manuales, MBT es más eficiente, cubre el área máxima y es más preciso. Para automatizar y actualizar los modelos de prueba, MBT mantiene el seguimiento completo de las pruebas y los requisitos en paralelo.

La etapa posterior para implementar MBT es vincular los modelos y los motores de automatización de pruebas para producir los scripts de prueba que reducirán el tiempo para automatizar las pruebas y también mantendrán los scripts fácilmente siempre que se introduzcan nuevos cambios en el mismo modelo.

Finalmente, cuando generas las pruebas o pruebas automatizadas a través de modelos diseñados, puedes integrar las mismas con las herramientas y procesos de Integración Continua y de tal manera que MBT pueda alcanzar todo su potencial.

MBT se puede actualizar adicionalmente a una estructura dinámica conmutable mediante el uso de aprendizaje automático y análisis de datos que tendrán la capacidad de predecir las estructuras de prueba, presumir los defectos y evaluar los factores de riesgo.

La Obstacles y Limitaciones 

Además de ser un enfoque rentable y beneficioso para las empresas a gran escala, siempre puede ser un desafío promover esta metodología en una organización que lleva mucho tiempo asentada.  

El organismo empresarial tiene que pasar por completo al modelado de sus formas tradicionales de desarrollo y prueba de modas. La cultura basada en modelos tiene que ser el factor principal para el desarrollo del flujo de trabajo que acompañará los cambios al trabajo preliminar.

Otro desafío puede ser la selección de herramientas MBT, ya que hoy en día hay una variedad de estas disponibles en el mercado. Tiene que ser capaz de proporcionar una ocupación de prueba ampliable y escalable y capaz de crear y cubrir estructuras de modelos complejas. Finalizar una de estas herramientas que cumpla con los requisitos mencionados puede llevar un poco de tiempo, pero la empresa logrará resultados de prueba rentables y bien mantenidos una vez que se lleve a cabo y finalice.

Aparte de eso, el único desafío que queda en la parte del desarrollador y el tester es que los desarrolladores necesitan desarrollar un producto que sea testable según los paradigmas de codificación y debe complementar las habilidades de prueba y los testers necesitan tener la aceptación y el control completos de los manejo de la herramienta. Una vez que se resuelven estos desafíos, la metodología suaviza los obstáculos tradicionales que los jugadores clave como desarrolladores, analistas y evaluadores siempre han luchado para reformar.

Conclusión  

En el próximo tiempo, el MBT y el desarrollo impulsado por la acción serán la moda primordial en las pruebas de acuerdo con muchos foros de tecnología. Estas tendencias centradas en la tecnología mejorarán el puente entre los equipos de análisis de negocios, los desarrolladores y los equipos de control de calidad y también cambiarán el panorama de los requisitos dinámicos y la perspectiva de lograr una entrega ininterrumpida. 

MBT ahorrará una cantidad estupenda de tiempo y dinero para las empresas con la ayuda del aprendizaje automático que ha sido energizado por las pruebas de IA y el límite máximo de la automatización de pruebas. Al final, MBT no es más que una evolución lógica e instintiva de la automatización de pruebas.

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Introducción  

La tecnología siempre tiene que cambiar su curso para mantenerse al día con la cultura laboral moderna y la forma en que debe manejarse para mantener intactas todas las características clave para que nunca pueda quedar desactualizada. El mismo punto de vista se aplica cuando se trata de la captura de especificaciones de requisitos, cobertura de cada aspecto grueso y fino, análisis y desarrollo del producto final.

Bienvenido a la era de las pruebas basadas en modelos (MBT), un enfoque tan estratégico que acelera la automatización de las pruebas específicamente cuando estamos rediseñando los modelos de requisitos.

Las pruebas para aplicaciones móviles siempre necesitan la automatización de las pruebas y nunca pueden verse comprometidas porque es un entorno de requisitos en constante cambio. Dicho esto, siempre se enfoca en enderezar y agilizar los flujos de trabajo mediante el uso de las plataformas de desarrollo avanzadas actuales y, obviamente, siempre es un desafío actualizar y mantener casos de prueba para dichos entornos.

Permítanme compartirles un punto interesante. En 2019, Capgemini publicó un informe sobre pruebas continuas en el que casi la mitad del total de personas dijeron que no tienen ninguna forma automatizada para el análisis de requisitos o la recopilación de requisitos, lo que muestra claramente que en la mayoría de los lugares, las pruebas no se incluyeron en el inicio. fases de SDLC que luego se traducen en el filtrado de las especificaciones de requisitos y también cuesta tiempo y dinero extra.

Es imposible dedicar tal cantidad de tiempo en un entorno DevOps, pero MBT permite a sus usuarios capturar más pruebas dentro de una cantidad mínima de casos de prueba y mantenerlos actualizados cuando el proceso se está transformando. 

¿Cómo funciona realmente? 

Las pruebas basadas en modelos o MBT en palabras más simples es una metodología de automatización de pruebas para proporcionar una descripción descriptiva de la planificación de pruebas, la ejecución y el mantenimiento de casos de prueba y la entrega de pruebas de calidad. Asegura la existencia para rastrear el puente dentro de los modelos, códigos, requisitos finales y casos de prueba hacia el sistema autorizado.

Estos modelos se utilizan además para producir los casos de prueba y también explican cómo esperamos que actúe nuestro módulo en el entorno de prueba.

Pruebas basadas en modelos.
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Funciona de la siguiente manera: 

a. Su diseño / fabricación de un modelo garantiza cómo se comportará o debería comportarse el sistema o módulo requerido.

segundo. Hay varias herramientas MBT disponibles como Modbat o MBT que se utilizan para describir el comportamiento mencionado anteriormente que ayudarán a producir scripts de prueba manualmente.

C. MBT genera los scripts de prueba para la automatización de pruebas.

La creación de un modelo es una parte importante de SDLC, a diferencia del desarrollo de scripts de prueba independientes. Todo el equipo se enfoca en crear un producto que se pueda probar según las expectativas de los requisitos y la experiencia del usuario en tiempo real.

Desde las fases iniciales, MBT tiene que ser la parte vital del diseño del producto para que el tiempo productivo del equipo de desarrollo y del equipo de pruebas se pueda invertir adecuadamente en los modelos finalizados, y desde el principio, uno de esos productos puede ser desarrollado que está optimizado para probar y también los esfuerzos de mantenimiento también se pueden reducir para generar y automatizar más pruebas utilizando algoritmos divergentes.

MBT también permite a los usuarios integrarse con las herramientas de prueba populares y el marco utilizado para la automatización y ayuda a los usuarios a proporcionar la plataforma para diseñar los scripts de prueba de forma automática y manual para ampliar la cobertura. 

Además, Leer - ¿Es caro el desarrollo de la inteligencia artificial?

Empecemos con MBT 

La implementación del MBT en todos los flujos de procesos de negocio a la vez no es viable, por lo que siempre se introduce de forma sistemática paso a paso. Por ejemplo, al principio, los casos clásicos implican crear y diseñar los casos de prueba manualmente bajo los cuales el cambio de requisito tiene un efecto clave y un impacto impredecible en los resultados.

El viaje comienza con la creación del modelo de prueba. Puede ser diseñado por un desarrollador, QA o el analista de negocios y puede abarcar cualquier etapa de requisitos desde un punto de vista comercial hasta el usuario final y también puede vincular cada uno con otro.

Una vez que finalice el modelo; No solo puede generar los casos de prueba en poco tiempo, sino que también puede actualizarlos si se requiere algún cambio nuevo en el modelo original. Las herramientas utilizadas en MBT también le ayudarán a categorizar los escenarios de prueba que se han introducido y los escenarios de prueba que han quedado obsoletos debido a los nuevos cambios en el sistema. 

La otra característica importante de MBT es el refinamiento de la prueba para la amplia gama que utiliza pruebas mínimas. En comparación con las pruebas manuales, MBT es más eficiente, cubre el área máxima y es más preciso. Para automatizar y actualizar los modelos de prueba, MBT mantiene el seguimiento completo de las pruebas y los requisitos en paralelo.

La etapa posterior para implementar MBT es vincular los modelos y los motores de automatización de pruebas para producir los scripts de prueba que reducirán el tiempo para automatizar las pruebas y también mantendrán los scripts fácilmente siempre que se introduzcan nuevos cambios en el mismo modelo.

Finalmente, cuando generas las pruebas o pruebas automatizadas a través de modelos diseñados, puedes integrar las mismas con las herramientas y procesos de Integración Continua y de tal manera que MBT pueda alcanzar todo su potencial.

MBT se puede actualizar adicionalmente a una estructura dinámica conmutable mediante el uso de aprendizaje automático y análisis de datos que tendrán la capacidad de predecir las estructuras de prueba, presumir los defectos y evaluar los factores de riesgo.

La Obstacles y Limitaciones 

Además de ser un enfoque rentable y beneficioso para las empresas a gran escala, siempre puede ser un desafío promover esta metodología en una organización que lleva mucho tiempo asentada.  

El organismo empresarial tiene que pasar por completo al modelado de sus formas tradicionales de desarrollo y prueba de modas. La cultura basada en modelos tiene que ser el factor principal para el desarrollo del flujo de trabajo que acompañará los cambios al trabajo preliminar.

Otro desafío puede ser la selección de herramientas MBT, ya que hoy en día hay una variedad de estas disponibles en el mercado. Tiene que ser capaz de proporcionar una ocupación de prueba ampliable y escalable y capaz de crear y cubrir estructuras de modelos complejas. Finalizar una de estas herramientas que cumpla con los requisitos mencionados puede llevar un poco de tiempo, pero la empresa logrará resultados de prueba rentables y bien mantenidos una vez que se lleve a cabo y finalice.

Aparte de eso, el único desafío que queda en la parte del desarrollador y el tester es que los desarrolladores necesitan desarrollar un producto que sea testable según los paradigmas de codificación y debe complementar las habilidades de prueba y los testers necesitan tener la aceptación y el control completos de los manejo de la herramienta. Una vez que se resuelven estos desafíos, la metodología suaviza los obstáculos tradicionales que los jugadores clave como desarrolladores, analistas y evaluadores siempre han luchado para reformar.

Conclusión  

En el próximo tiempo, el MBT y el desarrollo impulsado por la acción serán la moda primordial en las pruebas de acuerdo con muchos foros de tecnología. Estas tendencias centradas en la tecnología mejorarán el puente entre los equipos de análisis de negocios, los desarrolladores y los equipos de control de calidad y también cambiarán el panorama de los requisitos dinámicos y la perspectiva de lograr una entrega ininterrumpida. 

MBT ahorrará una cantidad estupenda de tiempo y dinero para las empresas con la ayuda del aprendizaje automático que ha sido energizado por las pruebas de IA y el límite máximo de la automatización de pruebas. Al final, MBT no es más que una evolución lógica e instintiva de la automatización de pruebas.

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Shivani Koshti
Shivani Koshti
Febrero 10, 2021 5: 13 am

Esta es una gran publicación, como siempre. Estoy disfrutando mucho este blog. ¡Eress el mejor!
Esta es una buena información que también tiene automatización de software completa puntos y proporciona algunas ideas nuevas para hacer algo nuevo.
Gracias por compartir.

wilmer gonzales
wilmer gonzales
Mayo 21, 2021 7: 42 pm

Mucha información sobre "CÓMO ES MBT", pero muy poca o nada con "es". No es tangible, no veo ejemplos. Sigo imaginando el MBT.

Saludos gran trabajo, quizás sea mi poco conocimiento sobre el tema.

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