Sumario
Análisis del concepto TestOps y su relación con la calidad en la Nube, a partir de un Mapa Mental.
TestOps, Nube
A partir de un mapa mental que estaba analizando referido al ‘Testing en Producción‘, me intrigó el término ‘TestOps‘, asi que comencé a buscar su definición, mas allá de ésto, estoy analizándolo para traducirlo, rearmarlo usando CmapTools y así publicarlo
“TestOps” es un término que encierra la modalidad de cómo probar y asegurar la calidad de los servicios en la nube.
Es un acrónimo de “Test” y “Ops“.
“Test“, básicamente como todos los que estamos en esta actividad se entiende a una serie de acciones que se aplican sobre el sistema para comprobar los respectivos resultados previstos, a fin de evaluar cuán sólido es, para el uso de los clientes ó desde otro punto de vista, el riesgo de exponer el sistema a los usuarios finales.
“Ops“, es la abreviatura de “operaciones”, por lo general encargado de la explotación y el mantenimiento de los servidores, red y sistemas de apoyo en el centro de datos donde se implementa el servicio. Una de sus herramientas más poderosas es el monitoreo, es decir la observación de datos tales como el estado del servidor, carga de la red, y el tráfico de usuarios para evaluar la salud general del centro de datos, es decir, cuán sólido es el centro para el uso del cliente y tener una visión de los riesgos potenciales, al igual que nuestras pruebas.
Por lo tanto, mediante este nuevo término se trata de responder a las siguientes cuestiones:
¿Porqué no tomar las señales de los datos que emiten contínuamente nuestros sistemas en producción? De esta manera, además de monitorear servidores y espacios libres en disco, estaríamos midiendo escenarios complejos en entornos reales.
Si estamos interesados en el rendimiento del sistema, ¿Porqué tratar de replicar todas las combinaciones de los equipos, sistema operativo y el navegador en el laboratorio? Se podría por ejemplo, medir los tiempos reales en los que los usuarios necesitan enviar y recibir correo electrónico.
Por supuesto, este tipo de pruebas en producción tienen sus propios costos. Sigue siendo cierto que los errores son más costosos cuando se encuentran al final del ciclo de producción.
No obstante hay que tener en cuenta que algunos errores pueden ser prohibitivamente más caros (o imposibles) de encontrar antes de ir a producción.
Mientras que las “pruebas de las señales de resultados” sigue siendo parte de nuestra estrategia de pruebas, se debe trasladar todo lo que podamos de nuestra estrategia de calidad hacia el entorno de los escenarios de producción y hacer uso de las “señales de datos”.
Esto es lo que llaman muchos, ‘TestOps‘.
Fuentes
