Los próximos 13 y 21 de Febrero secelebrarán en Valencia y Madrid nuevas ediciones del evento AfterTest, organizados por NexoQA.
En Valencia la cita será con Alex Soto, con su charla ‘De DevOps a DevTestOps. Testing en producción‘:
DevOps está creciendo en popularidad estos últimos años particularmente en compañías de software que quieren reducir su “lead time” para ser mesurado en días/semanas y no en meses/años. Si quieres validar que tú software haga las cosas correctas, tendrás que testear implacablemente.El gran problema es que las compañías ven (y posiblemente lo sea) la fase de testeo como el cuello de botella, reduciendo la velocidad para poder poner el producto a producción. Para cambiar esto, necesitamos una nueva forma de testear aplicaciones, incluyendo el proceso de testing dentro del proceso de release de la aplicación e involucrando a todos los miembros del equipo desde el inicio del proyecto pasando a una mentalidad DevOps.¿Cómo está afectada la pirámide del testing? En este AfterTest, Alex Soto no solamente describirá sino qué también demostrará algunas técnicas que se pueden usar immediatamente después de la charla para empezar a testear en producción y acelerar los ciclos de release a límites inimaginables.
Realizar tareas de QA dentro de uno los proyectos de BigData suele ser complicado al tratarse de entornos muy cambiantes y dinámicos. Los largos tiempos de ejecución sumado a que los resultados obtenidos no sean un valor concreto sino un rango de datos aproximados o agregados genera un extra de dificultad para confirmar si algo está dentro de lo esperado o no. Los clusters de ejecución remota permite procesar enormes volúmenes de datos de manera sencilla, ágil y rentable en instancias remotas en las que incluso el tamaño de procesamiento puede ajustarse dinámicamente. Las herramientas, entre otras, que nos permiten procesar los grandes conjuntos de datos son las instancias de Elastic-Map-Reduce (EMR). Usamos frameworks como Apache Spark, y Flink conectados con instancias S3. Y con Zeppelin Notebooks podemos mostrar informes y hacer consultas bajo demanda.
Existen muchos roles bien definidos dentro del mundo de BigData pero ninguno encaja con las tareas que un QA hace dentro de cualquier otro proyecto de programación. Tenemos los roles de Data Analyst , Data Scientist, Data Engineer y Data Quality. Aunque pudiera parecer que un Data Quality sea el mismo rol que el de un Quality Assurance, pero adaptado a la moda de renombrar un rol añadiendo el nombre de Data. La realidad es que no, que son tareas totalmente distintas. Mientras el DQ controla que los datos que entran durante el procesado sean consistentes y dentro de lo esperado, el QA debe asegurar que las transformaciones que se aplican en cada uno de los procesos se hace correctamente y que el comportamiento de los componentes es el esperado (entre otras tareas).
