Cero defectos  El término "Cero defectos" es un concepto de control de calidad que tiene como objetivo reducir y minimizar la cantidad de errores y problemas en un proceso y hacer las cosas bien la primera vez. La idea principal es evitar que ocurran errores en lugar de corregirlos después de que ocurren. Este concepto fue introducido por primera vez por Philip Crosby en su libro de 1979 "La calidad es gratis".  El objetivo principal de cero defectos no es lograr la perfección, sino establecer un estándar de implementación de mecanismos para cumplir esos estándares de manera consistente. Cero defectos no es un proceso específico con pasos definidos, sino una mentalidad o cultura de desarrollo/tecnología que debe adoptarse en todo el equipo/empresa. Implica procesos de mejora continua, reconocer el alto costo de los problemas de calidad y trabajar de manera proactiva para identificar y corregir errores en aplicaciones y procesos de desarrollo.  El concepto de lograr cero defectos sigue siendo más un ideal que una realidad en casos de proyectos reales. En cambio, el enfoque se centra en minimizar los defectos que tienen un impacto en las empresas/usuarios/sistemas, especialmente aquellos que son lo suficientemente críticos como para interrumpir la funcionalidad de la aplicación. Este enfoque subraya la importancia de priorizar la calidad desde el inicio del proyecto para mitigar errores costosos en el futuro.  Pruebas de regresión  ¿Cómo alcanzar estándares de alta calidad?  - Ejecutar pruebas de regresión por parte de profesionales de control de calidad.  ¿Es importante la prueba de regresión?  - Sí.    : identificar y solucionar defectos tempranamente ahorra costos al evitar el impacto comercial en la producción. Costos    : la automatización de las pruebas de regresión reduce el tiempo y los recursos, proporcionando métricas rápidas sobre la calidad del producto. Ciclo de prueba    : las pruebas de regresión pueden descubrir requisitos omitidos, lo que garantiza una cobertura de software más amplia. Requisitos    : el software de alta calidad conduce a una mayor satisfacción del cliente. UX    : con el tiempo, se asegurará de que no haya errores ocasionales en las partes heredadas del software. Riesgos  Alcance  Priorice los casos de prueba (pruebas en listas de verificación) para optimizar los recursos y el tiempo de prueba sin sacrificar la calidad.  Priorice las funciones de alto riesgo para encontrar y corregir defectos críticos/importantes antes.  Pruebe un código particular directamente afectado por cambios recientes en lugar de toda la aplicación. Realice sólo las pruebas/tipos de pruebas necesarias.  Actualice los conjuntos de pruebas/casos/listas de verificación de regresión cuando sea necesario.  Valide las correcciones para problemas específicos; no las reemplace con pruebas de regresión.  Vuelva a probar toda la aplicación después de cada cambio importante, refactorización de código o actualización de la pila tecnológica.  Cuando  Después de parchear defectos en la versión actual de la aplicación.  Después de cambiar funciones debido a requisitos modificados.  Después de agregar nuevas características o funcionalidades a la aplicación.  Después de cambiar las configuraciones de la aplicación e infra.  Después de correcciones/cambios basados en problemas de pruebas de seguridad y rendimiento.  Después de cambiar las versiones de software/libs/frameworks o hardware usados.  Pruebas de regresión efectivas  Analice los cambios en los requisitos comerciales, la arquitectura del software, el código, los entornos y el alcance de las pruebas.  Planifique cómo, cuándo y durante cuánto tiempo se realizarán las pruebas de regresión, planifique iteraciones y consecuencias, y tenga los mejores y peores escenarios.  Automatice los casos de prueba cuando sea posible, necesario y rentable para realizar pruebas más rápidas.  Especifique cuándo y por qué iniciar y finalizar las pruebas de regresión.  Prepare los entornos de prueba y los conjuntos de datos de prueba, ejecute casos de prueba, registre errores y vuelva a probar las correcciones de errores de forma iterativa.  Comunique los resultados y las conclusiones de las pruebas de regresión a las partes interesadas, los equipos de desarrollo y de control de calidad.  Revisar y analizar la efectividad de los enfoques y procesos e identificar áreas de mejora para futuras iteraciones de prueba.  ¿Es suficiente?  - Es un buen punto de partida, pero se podrían hacer más cosas para lograr una mayor calidad del software y procesos más efectivos.  Estrategia de regresión mejorada  Integración CI/CD  Las pruebas automáticas/scripts que se activan automáticamente con cada nueva compilación/confirmación/implementación provisional garantizan que los cambios/correcciones se prueben y validen. Dicha integración aporta una cultura de mejora continua y resultados rápidos: los equipos pueden detectar y abordar problemas o errores en las primeras etapas del SDLC. Ayuda a entregar software de alta calidad a un ritmo más rápido, introduciendo procesos de metodologías ágiles.  Datos de prueba  Garantizar la disponibilidad de conjuntos de datos de prueba diversos/realistas mejora la cobertura de las pruebas y la validación de las funciones de la aplicación. El uso de herramientas de generación de datos (personalizadas o escritas por uno mismo) o datos de producción ofuscados (de usuarios reales) para las pruebas puede mejorar la creación de escenarios de prueba efectivos. El uso de enmascaramiento/ofuscación de datos protege la información confidencial durante las pruebas, garantizando el cumplimiento de las políticas de seguridad y protección de datos.  Prueba exploratoria  Combinar o reemplazar las pruebas de regresión con pruebas exploratorias puede mejorar la cobertura de las pruebas y descubrir defectos de regresión inusuales. Los ingenieros de control de calidad pueden utilizar su conocimiento del dominio y su intuición para explorar la aplicación y encontrar problemas/errores "ocultos" que pueden haberse pasado por alto en las pruebas de regresión (pruebas automáticas). Este enfoque ágil y combinado ayuda a los equipos a encontrar problemas complejos y casos extremos que las pruebas de regresión estándar pueden pasar por alto fácilmente.  Pruebas de rendimiento y seguridad  Combinar pruebas de rendimiento y seguridad con pruebas de regresión funcional es importante para no pasar por alto problemas con el rendimiento y la seguridad de la aplicación. Estos son estándar para las pruebas de seguridad y rendimiento de su aplicación, pero se realizan como una prueba de regresión en el caso de que se realicen cambios significativos y el rendimiento de la aplicación pueda verse afectado o se puedan introducir nuevas vulnerabilidades en su sistema.  Pruebas entre navegadores  El uso de pruebas entre navegadores (multiplataforma/dispositivo) permite a los ingenieros de control de calidad validar la funcionalidad y el diseño de la aplicación en diferentes navegadores, versiones, sistemas operativos, dispositivos (hardware) y resoluciones de pantalla. Es importante comprender el alcance razonable y realizar solo las pruebas necesarias porque este tipo de pruebas puede llevar mucho tiempo, pero puede ser más rápido si se utilizan plataformas como BrowserStack o su propia granja de dispositivos + automatización. Sin embargo, requiere más recursos que, por ejemplo, la regresión API o las pruebas de regresión funcional, así que tenga cuidado y optimice el alcance de acuerdo con los cambios realizados y los riesgos comprobados.  Mayús-Izquierda  Identifique posibles riesgos de regresión y planifique actividades de prueba de regresión en las primeras etapas de las implementaciones de funciones/cambios de código. Esta participación temprana estableció la colaboración entre los equipos de desarrollo y control de calidad, minimizando el retrabajo, la corrección de errores, la cantidad de iteraciones de prueba, las pruebas de regresión adicionales y acelerando el tiempo de comercialización.  ¿Hay algo más que pueda ser útil?  - ¡Por supuesto! Siempre hay algo nuevo o más que puede utilizar para mejorar su enfoque y la calidad del producto, incluso si utiliza las mejores prácticas. Cualquier enfoque necesitaba adaptación y ajuste para su proyecto, equipo y situación particulares.  Enfoques adicionales dignos de mención  Ingeniería del caos para pruebas de regresión  Es del campo de los sistemas distribuidos; Implica introducir deliberadamente un caos controlado en un sistema para descubrir debilidades y fallas. Tradicionalmente, se utiliza para pruebas de resiliencia, pero la ingeniería del caos se puede adaptar para pruebas de regresión.  En las pruebas de regresión, la ingeniería del caos somete el software a condiciones/conjuntos de datos diferentes e impredecibles, similares a los entornos de producción. Al interrumpir/cambiar intencionalmente algunos componentes, como conexiones de red, dependencias o infraestructura, los evaluadores/desarrolladores pueden ver cómo responde la aplicación a entradas inesperadas.  La integración de Chaos Engineering en los procesos de pruebas de regresión brinda formas adicionales de identificar y corregir posibles riesgos/errores de regresión antes de que afecten a los usuarios finales o al proceso de prueba en etapas posteriores.  Pruebas de mutación para análisis de pruebas de regresión  La prueba de mutación es una técnica en la que se realizan pequeños cambios en el código fuente para simular errores potenciales. Al evaluar qué tan bien las listas de verificación/casos de prueba detectan estos cambios/errores, los ingenieros de control de calidad pueden evaluar la efectividad de sus pruebas de regresión. Este enfoque proporciona información sobre la eficacia del conjunto de pruebas y muestra casos/áreas donde se necesitan cambios adicionales.  Análisis de código automatizado  Las herramientas que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para identificar las causas subyacentes de los defectos de regresión pueden resultar muy útiles para la estrategia de pruebas de regresión. Al analizar los cambios de código, los resultados de las pruebas y los registros del sistema, estas herramientas pueden sugerir el origen de las regresiones. Este enfoque acelera la prevención y resolución de errores y reduce el tiempo dedicado a la investigación, lo que mejora la productividad general y el tiempo de comercialización. Las herramientas/algoritmos basados en IA también pueden analizar cambios de código y resultados de pruebas (estadísticas) para identificar las pruebas más relevantes para su ejecución.  Recuerde siempre que debe comprender los riesgos y conocer sus estadísticas con respecto a los errores de regresión. En un equipo de producto, en el que colaboran todos los miembros del equipo (desarrolladores, controles de calidad, gestores de proyectos, PdM/PO/FO, DevOps, etc.), puede evaluar eficazmente los riesgos potenciales y reducir las áreas de regresión al mínimo. También es importante aceptar cierto nivel de riesgo en aras de un envío más rápido (los errores de regresión en funciones poco utilizadas o no críticas pueden ser aceptables y solucionarse más adelante).  Evite realizar pruebas excesivas sólo por lograr la “calidad ideal” o el concepto de Cero Defectos.

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