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La idea es poderosa: “Automatizar lo que es posible automatizar”. ¿Cuánto tiempo dedica a convertir las pruebas manuales? ¿Está su equipo lo suficientemente motivado para convertir todas esas pruebas? Los probadores deben producir pruebas, no gastar su tiempo en tareas que pueden ser automatizadas. Especialmente frente a los desafíos de la restricción de costes y el tiempo. Así que probablemente olviden la idea de automatizar los casos de prueba existentes y es triste. La buena noticia es que todo este tiempo y energía se puede ahorrar. Un nuevo enfoque puede traerle ahora una nueva forma de hacerlo. Permítanme detallar la solución que hay detrás.
Cuando tienes un caso de prueba manual, tienes alguna documentación para las pruebas manuales, y para mantenerlo simple hablaré de archivos de Microsoft Excel. En su hoja de Excel encontrará casos de prueba, y en cada caso de prueba encontrará algunos requisitos, descripciones de pasos de prueba y resultados esperados. Para generar un script de automatización a partir de eso, se necesita un poco más. Se necesitan datos de prueba, ¡y normalmente ya tiene todos estos datos de prueba en cada paso de prueba! A continuación se puede decir que un paso de prueba se basa en una palabra clave con algunos parámetros. Así es como se puede crear fácilmente un guión ejecutable para un caso de prueba. Ahora, si se da un paso atrás y se observa más de un caso de prueba, surge un patrón. Por supuesto, hay un problema potencial con la conversión automática de las descripciones de las pruebas. Originalmente fueron creadas por humanos y los humanos no son 100% rigurosos con lo que hacen. Por ejemplo, una misma palabra clave puede describirse con palabras diferentes en un conjunto de pruebas. Y créanme, es difícil gestionar eso. Pero ahora es posible extraer las similitudes utilizando un importador y podemos ayudar a la herramienta a entender todas estas similitudes. Así es como se entienden los casos de prueba manuales. Es una explicación sencilla sobre cómo convertir algunas pruebas manuales en scripts de prueba automáticos.
Cuello de botella en el PC
Las pruebas o el control de calidad del software han sido tradicionalmente la última pieza del rompecabezas de la entrega del software. Lo normal era probar y encontrar errores al final de un ciclo de lanzamiento. Sin embargo, arreglar esos defectos, cambiar los diseños y volver a desarrollar las características conducía a hacer más trabajo dos veces, a gastar más tiempo en volver a probar y a hacer un montón de regresiones. Por lo tanto, este enfoque significaba que las pruebas le impedían alcanzar su objetivo final de garantizar la calidad del software.
Con la llegada de Agile y DevOps el proceso de pensamiento ha cambiado y el enfoque ahora sigue siendo más en el aseguramiento de la calidad del software en todo el ciclo de vida del desarrollo. Los probadores de hoy en día tienen que centrarse más en asegurar la calidad que en encontrar errores. Si las pruebas le impiden entregar a tiempo y se convierten en un cuello de botella al final de un lanzamiento, tiene que centrar sus esfuerzos en otras actividades de aseguramiento de la calidad, que pueden ser o no un 100% de pruebas, pero que seguramente están relacionadas con la calidad general de su software.
Confiamos en los probadores para que prueben el software, lo que ocurre sobre todo después del desarrollo. Incluso si tenemos un proceso en torno a las pruebas unitarias del código, los desarrolladores generalmente escriben pruebas muy básicas a nivel de unidad para tocar el código, en su mayoría sólo lo suficiente para cumplir con los criterios de cobertura establecidos para ellos.
Cuello de botella en la Gpu
La compra de una nueva tarjeta gráfica es una de las grandes alegrías de tener un PC para juegos o de alto rendimiento. Puedes coger un ordenador que ya tienes y, por una fracción del coste de toda la máquina, actualizarlo a los estándares gráficos actuales.
Por desgracia, a pesar de ser un componente clave para el rendimiento de los juegos, la GPU no funciona de forma aislada. Depende de que los demás componentes del ordenador hagan su trabajo correctamente, o no podrá alcanzar todo su potencial. Esto se conoce como “cuello de botella” y es una consideración clave a la hora de comprar una nueva GPU. Un cuello de botella entre la GPU y la CPU existente, en particular, es una preocupación importante.
Antes de profundizar en los pasos necesarios para determinar si existe un cuello de botella entre la CPU existente y la posible GPU, debemos explicar brevemente qué es un cuello de botella en términos prácticos.
Cuando juegas a un videojuego, cada componente de tu ordenador está trabajando en algún aspecto del sistema en general. La CPU suele encargarse de los cálculos de física, se encarga de la inteligencia artificial del juego, ejecuta la lógica del mismo, gestiona las animaciones, etc. La GPU renderiza todos los elementos visuales que ves, lo que incluye todos los esquemas geométricos, las texturas que los envuelven, la iluminación y las sombras.