{"id":17226,"date":"2024-03-18T16:00:00","date_gmt":"2024-03-18T19:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/es.abstracta.us\/blog\/?p=17226"},"modified":"2024-05-22T19:48:50","modified_gmt":"2024-05-22T23:48:50","slug":"modelo-piramide-automatizacion-pruebas-performance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/es.abstracta.us\/blog\/modelo-piramide-automatizacion-pruebas-performance\/","title":{"rendered":"Modelo de la pir\u00e1mide de automatizaci\u00f3n para pruebas de performance"},"content":{"rendered":"\n

\u00bfAlguna vez pensaste si el modelo de la pir\u00e1mide de automatizaci\u00f3n es aplicable tambi\u00e9n para optimizar la estrategia de testing de performance? En este art\u00edculo, compartimos una mirada innovadora, \u201cla pir\u00e1mide de automatizaci\u00f3n para pruebas de performance\u201d, un modelo que creamos a partir de la famosa pir\u00e1mide de Cohn para pruebas automatizadas funcionales, y te servir\u00e1 de referencia para mejorar tu estrategia hol\u00edstica de pruebas de performance.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Por <\/em><\/strong>Federico Toledo<\/em><\/strong><\/a> (Abstracta) y <\/em><\/strong>Leandro Melendez<\/em><\/strong><\/a> (Grafana k6)<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Las automatizaciones de diversos tipos de pruebas de software han generado grandes beneficios<\/strong>, tales como la mejora de la eficiencia, la reducci\u00f3n de errores humanos, la aceleraci\u00f3n de procesos de pruebas, reducci\u00f3n de costos, y mayor cobertura.<\/p>\n\n\n\n

En definitiva, han revolucionado la forma en que abordamos el control de calidad en el desarrollo de software.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dentro de las pruebas que es necesario automatizar, las de carga<\/a> se destacan por su importancia en ayudarnos a preparar los sistemas para momentos cr\u00edticos, de alta demanda. Nos permiten comprender c\u00f3mo se comportan al ser accedidos por muchas personas de manera concurrente, y as\u00ed prevenir posibles problemas de rendimiento.<\/p>\n\n\n\n

En contextos \u00e1giles, donde las aplicaciones est\u00e1n en constante evoluci\u00f3n, es esencial subrayar la importancia del mantenimiento de scripts<\/em> de pruebas automatizadas de performance<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Los sistemas que probamos evolucionan y cambian a medida que ejecutamos las pruebas de performance durante las iteraciones de desarrollo. Por ello, las nuevas funcionalidades se liberar\u00e1n a testing regularmente, requiriendo nuevas pruebas, as\u00ed como la ejecuci\u00f3n de las existentes.<\/p>\n\n\n\n

Esto llevar\u00e1 a que el c\u00f3digo de pruebas tenga que ser mantenido de igual forma que el c\u00f3digo de la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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Es entonces cuando entra en juego la automatizaci\u00f3n de pruebas de performance<\/a>, en consideraci\u00f3n de distintos aspectos, tales como su facilidad de preparaci\u00f3n, su mantenibilidad, posibilidad de ejecuci\u00f3n recurrente, etc.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Aun as\u00ed, tambi\u00e9n encontramos algunas de las mismas desventajas de la automatizaci\u00f3n funcional en las pruebas de performance, cuando no se siguen las buenas pr\u00e1cticas. Hay aspectos que es importante tener en cuenta para crear automatizaci\u00f3n de calidad.<\/p>\n\n\n\n

Si no dise\u00f1amos y organizamos nuestras automatizaciones adecuadamente, pueden llegar a ser contraproducentes, ya que nos llevar\u00e1 m\u00e1s costo el mantenimiento que el beneficio de contar con esas pruebas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo automatizar pruebas de performance de manera eficiente?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El modelo de la pir\u00e1mide de automatizaci\u00f3n, o \u201cPir\u00e1mide Azteca de Sacrificios de la Automatizaci\u00f3n\u201d (como la llama Leandro), nos ofrece lineamientos para que los equipos optimicen los esfuerzos y resultados que obtienen de sus pruebas automatizadas, tanto las funcionales como las de performance.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Esta estrategia es \u00fatil tanto para cuando se abordan las pruebas de performance en metodolog\u00edas waterfall<\/em> como en metodolog\u00edas \u00e1giles.<\/p>\n\n\n\n

A continuaci\u00f3n, compartimos un modelo que puede servir para guiar el momento de definir una estrategia de pruebas de performance.<\/p>\n\n\n\n

El modelo de la pir\u00e1mide aplicado a performance<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

A partir de la famosa pir\u00e1mide de Cohn para pruebas automatizadas funcionales<\/a>, ambos (tanto Leandro como Federico) coincidimos en que el modelo, <\/strong>tal como se explica con el tri\u00e1ngulo como una pir\u00e1mide, aplica a las pruebas de performance.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Este modelo ofrece pautas sobre la priorizaci\u00f3n de los tipos de automatizaci\u00f3n. \u00bfC\u00f3mo lo hace? Si bien hay distintas versiones e interpretaciones, en general indica que se debe dar una mayor prioridad y abundancia a las automatizaciones a nivel unitario. Luego, a las pruebas de integraci\u00f3n (o de API o servicios) y, en una categor\u00eda de menor prioridad, las automatizaciones a nivel de Front End <\/em>o GUI (del ingl\u00e9s, interfaz gr\u00e1fica de usuario), que llamaremos end-to-end<\/em>, ya que prueban todo el sistema de punta a punta.<\/p>\n\n\n\n

En la siguiente imagen, mostramos las equivalencias entre el modelo de Cohn y el de la pir\u00e1mide de performance. <\/strong>En ella, podemos ver claramente qu\u00e9 corresponder\u00eda a cada nivel.<\/p>\n\n\n

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\"Pir\u00e1mide<\/figure><\/div>\n\n\n

A continuaci\u00f3n, observamos cu\u00e1les son las ventajas y desventajas de cada capa. A medida que bajamos por la pir\u00e1mide hacia la base, podemos obtener:<\/p>\n\n\n\n