El testing continuo es una de las técnicas relacionadas con el movimiento DevOps que se encarga de la ejecución de test automatizados para nuevos desarrollos de software en cada fase del ciclo de vida para garantizar la calidad del software.

Esto brinda una rapidez única en la obtención de información sobre el estado de las tareas a los desarrolladores. Permite saber si el desarrollo cumple con la funcionalidad esperada de forma rápida.

Algunas herramientas que nos permiten implementar un sistema de testing son Jest o Cypress, frameworks para pruebas unitarias en JavaScript; PHPunit o Pest, para PHP; Pytest o TestProject, para Python y JUnit o TestNG, para Java. Estos conjuntos de pruebas se pueden automatizar mediante herramientas como Selenium, Tricetis o Testim entre otros.

Por lo tanto, una de las primeras conclusiones que podemos extraer, es que el mundo del testing está bastante avanzado y permite a desarrolladores y empresas elegir entre un abanico bastante amplio de herramientas y posibilidades a la hora de escribir sus tests.

Estas herramientas se incorporan dentro de los ciclos de vida de desarrollo de software y se gestionan mediante las diferentes herramientas de CI/CD presentes en el mercado y que contribuyen a una mayor rapidez en la entrega de los desarrollos.

Uno de los problemas con el que muchos desarrolladores de software nos hemos encontrado a la hora de crear y escribir conjuntos de tests es la obtención de datos con los que realizar dichas pruebas. Es aún más notable en el caso de ingenieros de QA, quienes pasan una cantidad considerable de tiempo buscando, creando o manipulando fuentes de datos para llevar a cabo las pruebas.

De ahí que el círculo del testing continuo se cierre por la combinación de distintas herramientas, que incluye un componente básico como es un software de aprovisionamiento de data testing. Este tipo de software realiza aprovisionamientos de manera constante y a demanda, acelerando los procesos de testing más de un 30%.

Estas herramientas eliminan tiempos de creación o escritura de desarrolladores, búsqueda, creación o manipulación de ingenieros de QA o ingenieros de datos para estas labores. Además, podemos garantizar una mayor seguridad en todas las pruebas y desarrollos, si utilizamos este test data con datos realistas.

Una herramienta de data testing ahorra costes y tiempo en más de un 50% de manera combinada, siempre y cuando pueda ser incorporado dentro de un ciclo de vida de DevOps donde la automatización de sus estados es del 100%.