{"id":17976,"date":"2022-09-28T10:29:00","date_gmt":"2022-09-28T13:29:00","guid":{"rendered":"https:\/\/es.abstracta.us\/blog\/?p=17976"},"modified":"2024-05-28T22:39:36","modified_gmt":"2024-05-29T02:39:36","slug":"mejores-practicas-continuous-performance-testing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/es.abstracta.us\/blog\/mejores-practicas-continuous-performance-testing\/","title":{"rendered":"Las mejores pr\u00e1cticas de \u201cContinuous Performance Testing\u201d<\/strong>"},"content":{"rendered":"\n

\u00bfQu\u00e9 pr\u00e1cticas son relevantes en las pruebas de rendimiento continuo<\/strong> actualmente? Hablamos de este tema con un panel de especialistas formado por\u00a0Roger Abelenda,\u00a0Andr\u00e9i Guchin,\u00a0Sofia Palamarchuk,\u00a0Paul Holland,\u00a0Andy Hohenner\u00a0y\u00a0Eric Proegler.<\/p>\n\n\n

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Muy pronto, en octubre, se realizar\u00e1n dos importantes conferencias sobre testing de software:\u00a0WOPR\u00a0y Quality Sense Conf<\/a>. \u00bfPor qu\u00e9 son tan relevantes? Porque gracias a este tipo de eventos, expertos y expertas en software de todo el mundo pueden establecer contactos, forjar redes y compartir ideas, en pos del desarrollo de software de calidad.<\/p>\n\n\n\n

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Uruguay, un pa\u00eds de aproximadamente 3 millones y medio de habitantes, se encuentra entre los principales exportadores de software del mundo. <\/strong>Tiempo atr\u00e1s, Financial Times<\/a> inform\u00f3 de que existen m\u00e1s de 1000 empresas de desarrollo de software activas en Uruguay: \u201cEst\u00e1n generando casi 1000 millones de d\u00f3lares en exportaciones, en su mayor\u00eda a Estados Unidos. Eso lo convierte en uno de los principales exportadores de software per c\u00e1pita del mundo\u201d.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Cada vez es m\u00e1s habitual referirse a Uruguay como el \u201cSilicon Valley de Sudam\u00e9rica\u201d. Seg\u00fan el informe Digital Rise Report 2021<\/a>, Uruguay fue el mayor Digital Riser de Am\u00e9rica Latina y el Caribe durante los \u00faltimos 3 a\u00f1os. \u00bfQu\u00e9 es un Digital Riser? El t\u00e9rmino refiere a pa\u00edses que han logrado elevar su competitividad digital y ver esto reflejado en sus econom\u00edas.<\/p>\n\n\n\n

El reporte es elaborado por el European Center for Digital Competitiveness cada tres a\u00f1os: analiza la competitividad digital de 140 pa\u00edses con informaci\u00f3n del Foro Econ\u00f3mico Mundial, el Banco Mundial y la Uni\u00f3n Internacional de Telecomunicaciones.<\/p>\n\n\n\n

Globalmente, hay un p\u00fablico cada vez mayor en todo el mundo interesado en aprender m\u00e1s sobre el testing de performance y la calidad del software. Entonces aqu\u00ed estamos, indagando en todo ello a trav\u00e9s de esta saga que llamamos\u00a0\u201cTesting de performance a fondo\u201d<\/a>, con el objetivo de tender puentes y ampliar el conocimiento en la b\u00fasqueda de crear software de calidad.<\/p>\n\n\n\n

Para este art\u00edculo, nos enfocamos en las pr\u00e1cticas de Continuous Performance Testing, con las opiniones de un panel de especialistas compuesto por Paul Holland<\/a>, Andy Hohenner<\/a> y Eric Proegler<\/a>, organizadores de WOPR29; Roger Abelenda<\/a>, Chief Technology Officer de Abstracta; Andr\u00e9i Guchin<\/a>, l\u00edder del hub de Performance Hub de Abstracta; y Sof\u00eda Palamarchuk<\/a>, co-CEO de Abstracta y CEO de Apptim.<\/strong><\/p>\n\n\n

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El sitio web de WOPR indica que la generaci\u00f3n de carga sint\u00e9tica es capaz de proporcionar beneficios predictivos que son dif\u00edciles de conseguir de otra manera. En este contexto, \u00bfqu\u00e9 pr\u00e1cticas son relevantes actualmente en Continuous Performance Testing?<\/em><\/h3>\n\n\n\n

Andy Hohenner:<\/strong>\u00a0Eso es parte de lo que espero explorar en este WOPR. Existen pr\u00e1cticas como las pruebas de observabilidad<\/a>, la instrumentaci\u00f3n de pruebas automatizadas, monitorizaci\u00f3n y pruebas sint\u00e9ticas, etc. Pero ninguna de ellas nos proporciona la visi\u00f3n a futuro de los datos de performance a escala que ofrec\u00edan las pruebas de carga de la vieja escuela.<\/p>\n\n\n\n

Eric Proegler: <\/strong>En el caso del software bajo desarrollo, queremos saber si estamos mejorando las cosas, o al menos no las estamos empeorando. Las cargas controladas (en contraposici\u00f3n a las \u201crealistas\u201d) pueden encontrar informaci\u00f3n para confirmar, y nueva informaci\u00f3n que podemos obtener con seguridad sin arriesgar la imagen de marca y los ingresos. Verificar nuevas arquitecturas y modificaci\u00f3n de componentes en una fase temprana puede ser muy valioso para lograr un buen rendimiento en el sistema.<\/p>\n\n\n\n

En cuanto a la escalabilidad, la inyecci\u00f3n de carga y las pruebas del sistema integrado pueden ayudarnos a descubrir problemas que no queremos encontrar m\u00e1s tarde en producci\u00f3n. A un cierto nivel de fiabilidad, la \u201cingenier\u00eda de reinicio de servicios\u201d (o en ingl\u00e9s, el \u201cService Restart Engineering\u201d) puede ayudarnos a llegar a 99.99 en promedio de disponibilidad (uptime), pero eso no es suficiente para todos los contextos. Incluso cuando lo es, hay que explorar los efectos de la carga puntual. El autoescalado no es inmediato y los sistemas de soporte operativo tambi\u00e9n necesitan verificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n

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Roger Abelenda: <\/strong>Hay muchas pr\u00e1cticas que son relevantes y que pueden utilizarse para asegurar el rendimiento de un sistema bajo diferentes cargas.<\/p>\n\n\n\n

La generaci\u00f3n de carga sint\u00e9tica sigue siendo relevante, ya que nos permite verificar el rendimiento de la aplicaci\u00f3n para anticiparnos a posibles cargas futuras, como por ejemplo los Black Friday. Adem\u00e1s, nos posibilita analizar perfiles conocidos con una preparaci\u00f3n adecuada, y monitorizar en el lugar y reproducirlo de forma sencilla para evaluar ajustes de configuraci\u00f3n o correcciones en el c\u00f3digo, etc. En el contexto de Continuous Performance Testing, la generaci\u00f3n de cargas sint\u00e9ticas permite verificar que el comportamiento de un sistema se mantiene en rangos aceptables bajo un escenario conocido mientras el propio sistema cambia en cada iteraci\u00f3n, ya sea por cambios de c\u00f3digo, configuraci\u00f3n o infraestructura.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, se pueden aplicar otros tipos de pruebas como las de resiliencia (a trav\u00e9s de la ingenier\u00eda del caos), la velocidad de subida y bajada de la escalabilidad de la infraestructura, etc.<\/p>\n\n\n\n

En Continuous Performance Testing<\/strong>, creo que la pr\u00e1ctica clave es versionar los scripts de pruebas de performance. Cuanto m\u00e1s cerca est\u00e9 el versionado del c\u00f3digo bajo prueba, mejor (idealmente: que las pruebas de performance est\u00e9n en el mismo repositorio que el c\u00f3digo bajo prueba)a. Mantener el versionado de las pruebas de performance cerca del versionado del c\u00f3digo bajo prueba nos permite rastrear f\u00e1cilmente los cambios en ambos lugares, revertir f\u00e1cilmente en caso de cualquier problema potencial, aplicar correcciones al c\u00f3digo de producci\u00f3n y verificar f\u00e1cilmente con las pruebas adecuadas para dicha versi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, fomenta la colaboraci\u00f3n entre los desarrolladores y los testers de performance (por ejemplo, a trav\u00e9s de la pr\u00e1ctica de la revisi\u00f3n del c\u00f3digo), un equipo verdaderamente multidisciplinario, y no 2 equipos que tratan de sincronizar en los sprints.<\/p>\n\n\n\n

Andr\u00e9i Guchin:<\/strong> Para complementar la respuesta de Roger, y alineado con las arquitecturas de microservicios, otra pr\u00e1ctica relevante en Continuous Performance Testing es ejecutar las pruebas de performance para cada sistema de forma aislada y en forma integrada. Al igual que con las pruebas funcionales, es esencial probar cada componente de forma aislada para verificar que funcione correctamente y obtener bucles de retroalimentaci\u00f3n r\u00e1pidos, mediante el uso de mocks<\/em> o servicios virtuales.<\/p>\n\n\n\n

Al mismo tiempo, tambi\u00e9n es importante probar la integraci\u00f3n con otros sistemas en pasos posteriores, para verificar que la funcionalidad o el rendimiento no se vean afectados en el entorno integrado debido a la red, el escenario especial ejercitado en la integraci\u00f3n u otros factores.<\/p>\n\n\n\n

Asimismo, es de especial relevancia contar con entornos adecuadamente representados y reproducibles para ejecutar dichas pruebas de rendimiento de forma continua, donde la infraestructura como c\u00f3digo y los entornos desechables juegan un papel m\u00e1s importante que el que sol\u00edan desempe\u00f1ar en el pasado, cuando las pruebas de rendimiento se realizaban de forma puntual.<\/p>\n\n\n\n

A diferencia de las pruebas de rendimiento \u201ctradicionales\u201d, para las pruebas de rendimiento continuas no es tan importante tener un entorno similar al de producci\u00f3n para ejecutar las pruebas, sino la capacidad de reproducir exactamente el mismo entorno a lo largo de los diferentes sprints para tener comparaciones de resultados eficaces.<\/p>\n\n\n\n

Por \u00faltimo, tener un informe de resultados adecuado y f\u00e1cil de usar con toda la informaci\u00f3n importante para obtener conclusiones \u00fatiles relacionadas con el rendimiento es algo que hay que tener en cuenta cuando se ejecuta este tipo de pruebas. La mayor parte de las veces nadie va a supervisar las pruebas mientras se ejecutan, por lo que es esencial contar con un buen informe para entender despu\u00e9s lo que ha sucedido.<\/p>\n\n\n\n

Sof\u00eda Palamarchuk: <\/strong>En cuanto a las pruebas de rendimiento durante el ciclo de desarrollo de software (en ingl\u00e9s conocido como software development life cycle), hay diferentes tipos de comprobaciones que se pueden hacer para garantizar que las regresiones de rendimiento se detecten a tiempo y se aborden.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 tipo de pruebas de rendimiento es m\u00e1s relevante en la Integraci\u00f3n Continua (CI) depende del objetivo final del software bajo prueba y de lo que sea m\u00e1s cr\u00edtico para el negocio.<\/p>\n\n\n\n

Lo m\u00ednimo ser\u00eda comprobar autom\u00e1ticamente el tiempo de respuesta de todas las solicitudes y la experiencia de usuario de los principales flujos de usuario. Esto requiere analizar el rendimiento en m\u00faltiples entornos (navegadores, dispositivos m\u00f3viles, conexiones de red, etc.). Dado que esto se hace de forma continua (cada vez que se lanza una nueva versi\u00f3n del software y pasa por el pipeline CI), es fundamental que estas pruebas est\u00e9n automatizadas, se ejecuten en el mismo entorno controlado y sean r\u00e1pidas. Como resultado, podemos detectar antes la degradaci\u00f3n del rendimiento (regresiones) y tomar las medidas adecuadas.<\/p>\n\n\n\n

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\u00bfEst\u00e1s buscando un partner para realizar testing de software<\/a><\/strong>? Abstracta es una de las empresas m\u00e1s confiables del mundo en ingenier\u00eda de calidad de software<\/strong>.\u00a0Cont\u00e1ctanos<\/a>\u00a0y conversemos sobre c\u00f3mo podemos ayudarte a hacer crecer tu negocio.<\/p>\n\n\n\n

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\u00bfQu\u00e9 pr\u00e1cticas son relevantes en las pruebas de rendimiento continuo actualmente? 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