{"id":14540,"date":"2022-12-15T12:39:00","date_gmt":"2022-12-15T12:39:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cl.abstracta.us\/blog\/?p=14540"},"modified":"2022-12-27T12:50:25","modified_gmt":"2022-12-27T12:50:25","slug":"evento-performance-testing-wopr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/es.abstracta.us\/blog\/evento-performance-testing-wopr\/","title":{"rendered":"As\u00ed se vivi\u00f3 WOPR29 bajo el tema \u201cIterative Performance Testing\u201d"},"content":{"rendered":"\n

\u00bfCu\u00e1l ser\u00e1 la importancia del testing de performance en 5 a\u00f1os?<\/strong> El prestigioso evento de testing de performance WOPR29 tuvo lugar en Montevideo, y entrevistamos a un panel de expertos para hablar sobre esta tem\u00e1tica. Se trata de Roger Abelenda, Andr\u00e9i Guchin, Sofia Palamarchuk, Paul Holland, Andy Hohenner y Eric Proegler.<\/h3>\n\n\n
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\"As\u00ed<\/figure><\/div>\n\n\n

La edici\u00f3n N.\u00ba 29 de \u201cWorkshops on Performance and Reliability\u201d (WOPR29) lleg\u00f3 a Am\u00e9rica Latina con sede en Uruguay, Montevideo. En Abstracta, sentimos gran orgullo de ser la primera empresa de la regi\u00f3n en hostear el evento.<\/p>\n\n\n\n

Destinado para entre 20 y 25 profesionales, WOPR es un evento de gran prestigio a nivel mundial que busca profundizar en el conocimiento de testing de performance, junto a personas expertas de todo el mundo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

En el pasado, fue hosteado por empresas gigantes como Google, Microsoft, Facebook, Salesforce, eBay y BlazeMeter, entre otras, en diferentes lugares de Estados Unidos, Canad\u00e1 y Europa. Finalmente, despu\u00e9s de 14 a\u00f1os de existencia, lleg\u00f3 nuestro turno, y nuestro orgullo no podr\u00eda ser m\u00e1s grande.<\/p>\n\n\n\n

Hoy queremos compartir la visi\u00f3n a futuro de un panel compuesto por Paul Holland, Andy Hohenner y Eric Proegler, organizadores de WOPR29; Roger Abelenda, CTO de Abstracta; Andrei Guchin, l\u00edder del hub de testing de performance en Abstracta; y Sof\u00eda Palamarchuk, miembro del directorio de Abstracta y CEO de Apptim.<\/p>\n\n\n\n

Dadas las tendencias actuales, \u00bfc\u00f3mo ser\u00e1 el testing de performance de dentro de 5 a\u00f1os?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Paul Holland:<\/strong> Imagino que habr\u00e1 herramientas que har\u00e1n que las pruebas de performance sean un poco m\u00e1s f\u00e1ciles de llevar adelante, pero la esencia de las pruebas de performance es encontrar las limitaciones del sistema, ver c\u00f3mo se comporta el sistema bajo carga, d\u00f3nde est\u00e1n los cuellos de botella y c\u00f3mo predecir cu\u00e1ndo fallar\u00e1 el sistema<\/strong>. Todas esas cosas probablemente seguir\u00e1n siendo las mismas.<\/p>\n\n\n\n

Andy Hohenner:<\/strong> En los \u00faltimos 10 a\u00f1os, la pr\u00e1ctica de las pruebas de performance ha cambiado de forma significativa. Espero que siga evolucionando y que no se parezca a lo que hacemos hoy m\u00e1s de lo que hoy no se parece a hace 10 a\u00f1os. Las herramientas seguir\u00e1n evolucionando y soportando nuevos enfoques, junto con nuevas soluciones open source para problemas que a\u00fan no hemos visto o pensado.<\/p>\n\n\n\n

Eric Proegler:<\/strong> Creo que las pruebas de performance continuar\u00e1n evolucionando para seguir el ritmo de los cambios en el desarrollo de software. Considero que las dos mayores oportunidades para aumentar su valor est\u00e1n en escalar otros tipos de automatizaci\u00f3n de pruebas<\/strong> para poner m\u00e1s de la experiencia del usuario bajo medici\u00f3n, y en mejorar la capacidad de reproducir \/ duplicar \/ incorporar el tr\u00e1fico de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En la mayor\u00eda de los contextos actuales, la performance del front-end constituye la mayor parte del tiempo de respuesta del usuario y es al menos tan complejo como las pruebas de cargas desarrolladas de aplicaciones multicapa<\/strong>. Reproducir un pu\u00f1ado de tipos de transacciones \u00fanicamente contra un backend no resuelve tanto el problema como sol\u00eda hacerlo, y hay una vasta cantidad de pruebas automatizadas esperando a ser ejecutadas bajo carga para hacerlas a\u00fan m\u00e1s informativas.<\/p>\n\n\n\n

Estuve muy centrado en este problema (esencialmente, escalando Selenium a miles de instancias) hace unos a\u00f1os, pero nunca llegu\u00e9 tan lejos como otros que hemos escuchado en anteriores WOPRs.<\/p>\n\n\n\n

El problema de la conformaci\u00f3n y reproducci\u00f3n del tr\u00e1fico siempre ha sido una forma muy interesante de ir m\u00e1s all\u00e1 de los modelos rudimentarios que casi siempre dec\u00edan m\u00e1s sobre el tiempo disponible para programar la prueba que sobre la fidelidad deseada de los modelos. Durante al menos una d\u00e9cada, los m\u00e1s observadores, \u00e1giles y valientes han a\u00f1adido carga sint\u00e9tica a entornos de producci\u00f3n o han reproducido\/dividido partes de la carga de producci\u00f3n contra versiones alternativas del c\u00f3digo para aprender m\u00e1s. Esto todav\u00eda no se ha democratizado.<\/p>\n\n\n\n

Roger Abelenda:<\/strong> Me lo imagino m\u00e1s asistido y automatizado, requiriendo al tester de performance m\u00e1s esfuerzo en centrarse en los problemas de m\u00e1s alto nivel, pero al mismo tiempo teniendo que saber m\u00e1s sobre los sistemas particulares.<\/p>\n\n\n\n

Espero que haya m\u00e1s y mejores herramientas para ayudar en la calibraci\u00f3n de las pruebas, la automatizaci\u00f3n, el an\u00e1lisis causas de problemas (root cause analysis) y la recomendaci\u00f3n de fixes autom\u00e1ticos, el autoajuste de la configuraci\u00f3n basado en las m\u00e9tricas<\/a> de las pruebas de performance, el an\u00e1lisis de tendencias y las alertas, las herramientas de colaboraci\u00f3n para compartir patrones\/arreglos comunes y compartir m\u00e1s conocimientos en la comunidad de performance.<\/p>\n\n\n\n

En lo que respecta a las pruebas de performance en s\u00ed mismas, creo que se compartir\u00e1n y explorar\u00e1n m\u00e1s conceptos y conocimientos, lo que dar\u00e1 lugar a nuevos nichos de pruebas de performance espec\u00edficas, como la actual ingenier\u00eda del caos<\/strong> (chaos engineering).<\/p>\n\n\n\n

Andr\u00e9i Guchin:<\/strong> A medida que la tecnolog\u00eda evoluciona, los est\u00e1ndares de calidad tambi\u00e9n evolucionan y los usuarios se vuelven m\u00e1s exigentes. Sobre todo en lo que respecta a la velocidad, la estabilidad, la fiabilidad y la experiencia del usuario de las aplicaciones y los sistemas<\/strong>. Pienso que las pruebas de performance seguir\u00e1n evolucionando para cumplir estas exigencias, con herramientas y pr\u00e1cticas que se adaptar\u00e1n mejor al trabajo de los equipos.<\/p>\n\n\n\n

En lo que respecta a las herramientas en concreto, veo una tendencia a pasar a plataformas de c\u00f3digo abierto en las que la gente puede compartir conocimientos y conectarse con otros para encontrar mejores soluciones a problemas comunes.<\/p>\n\n\n\n

Por ello, el reto para nosotros es seguir aprendiendo y estar al tanto de estas tendencias, con el fin de tener \u00e9xito y seguir siendo competitivos.<\/p>\n\n\n\n

Sofia Palamarchuk: <\/strong>La performance ser\u00e1 un cuello de botella cr\u00edtico para que las empresas sigan siendo competitivas en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, a medida que aumenten las expectativas de los usuarios respecto a las experiencias digitales.<\/p>\n\n\n\n

Las pruebas de performance se convertir\u00e1n en una pr\u00e1ctica generalizada en muchos sectores, y los equipos de calidad y los desarrolladores dispondr\u00e1n de herramientas para probar la performance en una fase m\u00e1s temprana del ciclo de desarrollo de software.<\/p>\n\n\n\n

A medida que la inteligencia artificial aprenda de los datos de producci\u00f3n, ayudar\u00e1 a identificar los tipos de pruebas que deben automatizarse, as\u00ed como a asistir en el an\u00e1lisis de la causa ra\u00edz y a detectar autom\u00e1ticamente los cambios de c\u00f3digo que introducen regresiones en la performance<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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