Técnicas de Generación de Datos de Prueba: Una Introducción a lo Fundamental
Bienvenido a nuestra página de blog sobre técnicas de generación de datos de prueba.
Las pruebas de software tienen mucho que ver con los datos. Los datos son muy importantes para garantizar que la funcionalidad del software resulte según lo esperado.
También son muy importantes para permitir a los evaluadores probar y validar que el software cumple con los requisitos del usuario.
En esta publicación del blog, discutimos los conceptos básicos de las técnicas de generación de datos de prueba y cómo permiten el éxito de las pruebas de software.
Pongámonos manos a la obra, ¿de acuerdo?
¿Qué son los Datos de Prueba y la Generación de Datos de Prueba?
Los datos de prueba, en términos simples, se refieren a cualquier forma documentada que sea útil para probar las funciones de los programas de software. Según Testbytes, los datos de prueba tienen que ver con la recopilación de datos que afectan o se ven afectados por ciertas implementaciones. En este sentido, Testbytes identifica dos grandes categorías de datos de prueba: datos de prueba negativos y positivos.
Los datos de prueba positivos son útiles cuando se trata de validaciones. Puede ser con una entrada específica de una función que requiere ciertos resultados. Los datos de prueba negativos, por otro lado, son muy importantes para probar la capacidad de un software y cómo maneja entradas inusuales/inesperadas.
La generación de datos de prueba es muy importante para lograr el éxito en las prácticas de prueba de software. El proceso, como puede imaginar, implica la creación de conjuntos de datos para probar aplicaciones de software.
The Entry Journal Books dice que los datos generados pueden ser «los datos reales que se han tomado de operaciones anteriores o datos artificiales creados para este propósito». Del mismo modo, Testbyte está de acuerdo en que la generación de datos de prueba puede implicar datos reales o de origen artificial.
Sin embargo, sea cual sea la técnica y la fuente de los datos generados, deben estar sincronizados con el caso de prueba con el que se utilizarán.
Técnicas de Generación de Datos de Prueba
Veamos las herramientas de generación de datos de prueba más comunes.
Técnica de Generación Manual de Datos de Prueba
Esta técnica sigue un proceso manual y requiere intervención humana. Es una forma muy simple y directa de generar datos de prueba. Los datos generados con la técnica manual son importantes y desempeñan roles cruciales para probar varios escenarios del software.
Algunos Tipos Comunes de Datos de Prueba Manuales
Algunos de los datos de prueba generados manualmente más comunes incluyen; conjuntos de datos Nulos, Válidos e Inválidos. Estos son especialmente útiles durante las pruebas de rendimiento y estándar.
Beneficios de la Técnica de Generación Manual de Datos de Prueba
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Permite a los evaluadores explorar sus habilidades de prueba.
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Permite que los evaluadores humanos obtengan más conocimiento de la experiencia de prueba.
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Requiere intervención humana y no otros recursos.
Desventajas de la Técnica de Generación Manual de Datos de Prueba
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Puede ser muy lenta.
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Viene con errores humanos.
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Consume mucho tiempo.
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Es un proceso complejo.
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El evaluador necesita conocimiento del dominio para el éxito de la prueba.
Técnica de Generación Automatizada de Datos de Prueba
La técnica automatizada explora el uso de herramientas de generación de pruebas, lo que resulta en resultados más rápidos y precisos. También es confiable cuando se utilizan volúmenes de datos más altos.
La herramienta de generación de datos de prueba automatizada más común es Selenium/Lean FT y las API de Servicios Web.
Beneficios de la Generación Automatizada de Datos de Prueba
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Es rápida, ya que toma menos tiempo completarse.
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Es precisa.
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Puede manejar grandes volúmenes de datos.
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Es más fácil agregar nuevos datos a los datos existentes durante las pruebas.
Desventajas de la Generación Automatizada de Datos
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Es costosa de implementar.
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Es difícil tener una comprensión integral de cómo funciona el sistema.
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Solo puede ser manejada por evaluadores calificados.
Técnica de Generación de Datos de Prueba por Inyección de Datos en el Back-end
Esta es una de las técnicas de generación de datos de prueba que da un giro diferente; utiliza servidores back-end como consultas de inyección SQL. Usar este método requiere que un evaluador humano escriba la consulta de prueba y la inyecte en la base de datos.
La inyección de datos funciona para poblar los conjuntos de datos con respecto a los casos de prueba.
Es importante señalar que esta técnica de generación de datos permite al evaluador actualizar fácilmente la base de datos, aumentando así el volumen de datos en uso.
Ventajas de la Inyección de Datos en el Back-end
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Es más fácil aumentar el volumen de datos y actualizar la base de datos.
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La inyección de datos en el back-end requiere pocas habilidades técnicas del evaluador.
Desventajas de la Técnica de Inyección de Datos en el Back-end
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Solo puedes usar el back-end.
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Es técnica, más técnica que el proceso manual.
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El evaluador necesita tener conocimiento del dominio para tener éxito.
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Una base de datos corrupta llevará a resultados desastrosos (asegúrese de tener una copia de seguridad adecuada de la base de datos).
Herramientas de Terceros como Técnica de Generación de Datos de Prueba
Puedes obtener fácilmente las herramientas del mercado y usarlas para crear e inyectar tus datos para tus pruebas.
Las herramientas de terceros son inteligentes por naturaleza porque primero intentan entender todo lo que rodea tu prueba.
Utilizan los conocimientos del estudio para generar conjuntos de datos que cumplan con los requisitos de la prueba.
Usar herramientas de terceros te permite acceder a datos diversos pero muy útiles que también están disponibles en grandes volúmenes.
Principales Beneficios de esta Técnica
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Precisión de los datos.
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La herramienta de terceros puede estudiar y comprender automáticamente tus datos y dominio.
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Pueden manejar y encargarse del llenado de datos desactualizados.
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No es necesario que los evaluadores tengan experiencia detallada o sean expertos en pruebas.
Desventajas de las Herramientas de Terceros
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Atrae costos elevados.
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Limitación de uso.
Técnica de Generación de Datos de Prueba PathWise
Esta es una de las mejores técnicas de generación de datos de prueba. Ofrece a los evaluadores un solo camino a seguir en lugar de varios. Esto permite una reducción en los casos de confusión y allana el camino para la efectividad y eficiencia.
La técnica es fácilmente predecible y permite a los evaluadores expandir su conocimiento de prueba de muchas maneras.
Con la técnica de generación de datos de prueba path-wise, los usuarios necesitan ingresar el programa que pretenden probar. También necesitan ingresar los criterios de prueba (la ruta y la cobertura).
Existen muchos métodos path-wise de generación de datos de prueba. Depende de los evaluadores hacer sus elecciones en relación con sus requisitos y software.
Muchas empresas de desarrollo de software que han explorado adecuadamente esta técnica de generación de datos de prueba terminan felices.
Las Cinco Mejores Herramientas de Generación de Datos de Prueba
Test Sigma
Test Sigma es una plataforma de automatización de pruebas que tiene una de las funcionalidades de generación de datos de prueba más potentes. Los evaluadores expertos aman esta herramienta porque les permite generar datos de alta calidad.
Con la herramienta de generación de datos de prueba, los evaluadores pueden cubrir diferentes escenarios, lo que resulta muy útil en las pruebas de software.
La herramienta de generación de datos de prueba también presume de una interfaz intuitiva. Está diseñada de tal manera que permite a los evaluadores alcanzar fácilmente sus objetivos.
La herramienta puede almacenar, gestionar e incluso usar datos de manera eficiente para las pruebas.
Características incluyen:
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Interfaz Intuitiva y Fácil de Usar
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Opciones de Generación de Datos
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Personalización
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Seguridad de Datos
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Integración Perfecta
Mostly AI
Esta es muy innovadora y, por supuesto, está impulsada por tecnología de IA. Esto también significa que aprovecha los beneficios del aprendizaje automático para un rendimiento mejorado. Con estas características excepcionales, la IA puede crear datos sintéticos realistas y privados.
Además, la herramienta de generación de datos de prueba aprovecha la IA para generar conjuntos de datos diversos que se acercan a los datos del mundo real. Lo que es muy interesante de esta herramienta es que, mientras ofrece tanto, mantiene la protección de la privacidad de los datos.
Características incluyen:
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Generación de Datos Sintéticos
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Personalización
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Preservación de la Privacidad
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Escalabilidad
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Integración
DatProf
Esta es otra herramienta increíble de generación de datos de prueba. Viene con simplicidad y capacidades de optimización que complementan su creación de datos de alta calidad y representativos.
Su interfaz fácil de usar vale la pena comentar y la forma en que equipa a los evaluadores, especialmente en la creación de conjuntos de datos diversos, es increíble.
Características Incluyen:
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Generación Basada en Reglas
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Generación Basada en Patrones
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Generación Aleatoria
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Generación de Datos a Granel
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Enmascaramiento de Datos
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Validación de Datos
EMS Data Generator
Si buscas una de las herramientas de generación de datos de prueba más impresionantes, esta es. La herramienta es potente y versátil en sus ofertas. El diseño es simple y también simplifica todo el proceso para ti.
Usando la herramienta, los evaluadores pueden generar datos realistas y personalizables en grandes volúmenes.
La herramienta de generación de datos EMS ofrece un fuerte soporte para diferentes tipos/plataformas de bases de datos. Con la herramienta, los evaluadores pueden definir fácilmente sus reglas de participación, así como diseñar una plantilla.
Las Características Incluyen:
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Soporte Multiplataforma
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Generación de Datos Personalizable
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Aleatorización de Datos
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Enmascaramiento de Datos
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Generación de Scripts SQL
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Rendimiento y Escalabilidad
RedGate SQL Data Generator
El RedGate SQL Data Generator está entre nuestras cinco herramientas más potentes debido a sus habilidades generales. Simplifica y automatiza, y ofrece características integrales y varias funcionalidades útiles.
Sus características incluyen:
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Generación Consciente de la Base de Datos
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Generación de Datos Diversa
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Personalización y Restricciones
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Enmascaramiento de Datos
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Rendimiento y Escalabilidad
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Integración
Principales Desafíos de las Técnicas de Generación de Datos de Prueba
La Generación de Datos de Prueba puede ser compleja. Por eso a menudo implica lidiar con varios desafíos. En este campo, a veces el código utilizado en diferentes escenarios puede no reflejar verdaderamente el tipo de código empleado en el mundo real.
Profundicemos en los problemas específicos que se encuentran al implementar técnicas de generación de datos de prueba para código de estándar industrial.
Arreglos y Punteros
Los arreglos y los punteros comparten construcciones similares y presentan desafíos comunes. Cuando se trata de ejecución simbólica, estos tipos de datos introducen complicaciones ya que sus valores suelen ser desconocidos.
Generar entrada para arreglos y punteros plantea múltiples problemas, como determinar el índice del arreglo o estructurar la entrada para los punteros. Esta complejidad se ve aún más agravada por la posible asignación dinámica de arreglos y punteros.
Objetos
Los objetos, debido a su naturaleza dinámica, plantean dificultades en las técnicas de generación de datos de prueba. Este desafío se amplifica cuando se trata de otras características orientadas a objetos.
El comportamiento de tiempo de ejecución impredecible del código orientado a objetos hace que sea difícil determinar qué código se ejecutará. Se han hecho intentos para abordar este problema mediante técnicas como la mutación.
Bucles
Los bucles que exhiben un comportamiento variable según las variables de entrada pueden ser problemáticos. Predecir la ruta exacta que podrían tomar es un desafío.
Sin embargo, si el comportamiento del bucle permanece consistente para una entrada dada, no plantea un problema.
Se han propuesto algunas técnicas para mitigar los problemas potenciales con tales bucles.
Módulos
Un programa típico consiste en módulos, que a su vez contienen funciones. Generar datos de prueba para estas funciones se puede abordar de dos maneras:
Solución de Fuerza Bruta
Esto implica incluir las funciones llamadas en el código objetivo.
Analizando las Funciones Llamadas
Una alternativa es analizar primero las funciones llamadas y generar predicados de ruta para ellas.
Sin embargo, vale la pena señalar que el código fuente de los módulos a menudo es inaccesible, lo que hace que el análisis estático completo sea un desafío.
Rutas Inviables
Generar datos de prueba para recorrer una ruta específica requiere resolver un sistema de ecuaciones. Si no existen soluciones, la ruta se considera inviable.
Desafortunadamente, este proceso está limitado por la naturaleza indecidible de estas ecuaciones. Normalmente, se establece un número máximo de iteraciones antes de declarar una ruta como inviable.
Satisfacción de Restricciones
La satisfacción de restricciones implica encontrar una solución que se adhiera a un conjunto de restricciones impuestas a las variables.
Esta solución comprende un conjunto de variables que satisfacen todas las restricciones. Resolver problemas de satisfacción de restricciones es inherentemente desafiante, y a menudo falta una implementación adecuada.
Se han empleado varios métodos, como la relajación iterativa y los algoritmos genéticos, para abordar las restricciones en los programas.
Nuestra Conclusión sobre las Técnicas de Generación de Datos de Prueba
Las técnicas de generación de datos de prueba son una parte vital para garantizar la confiabilidad del software.
Desde métodos manuales hasta herramientas automatizadas y enfoques innovadores, existen varias formas de generar datos de prueba.
Si bien existen desafíos, el campo continúa evolucionando, prometiendo mejores soluciones para los evaluadores de software.
Adoptar estas técnicas y herramientas es esencial para garantizar la calidad del software en un panorama tecnológico en constante cambio.