Navegando por Autor "Costa, Samuel Alves da"
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Dissertação Investigando estratégias de teste de regressão: um estudo de caso na STI-UFRN(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-07-18) Costa, Samuel Alves da; Medeiros, Sérgio Queiroz de; Coelho, Roberta de Souza; http://lattes.cnpq.br/9854634275938452; http://lattes.cnpq.br/0310395336626784; http://lattes.cnpq.br/4189452645637242; Barbosa, Eiji Adachi Medeiros; http://lattes.cnpq.br/8833409749475821; Almeida, Rodrigo Bonifacio de; Kulesza, UiráA Superintendência de Tecnologia da Informação - STI, é responsável por desenvolver e manter os sistemas computacionais da UFRN. Cada sistema possui equipes de testes responsáveis pelos testes de sistemas. Um destes sistemas é o Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas - SIGAA, ele possui mais de 5 mil casos de uso. A equipe de teste dele realiza testes exploratórios e de regressão manualmente, contudo, para um sistema desse porte, realizar teste de regressão manual é inviável, de modo que os testes de regressão acabam sendo feitos em quantidade pouco significativa, porém aumenta-los continuando da forma manual irá tirar a capacidade de fazer muitos outros testes exploratórios. Devido ao alto número de casos de uso, é inviável automatizar todos os testes de regressão. Assim, deseja-se realizar testes automatizados de regressão para funcionalidades que apresentam maiores chances de falhar e dessa forma encontrar indicadores que irão mostrar os casos de uso mais relevantes para terem os testes automatizados, permitindo assim que a equipe de testes possa focar nos testes exploratórios e, de maneira geral, expandir a cobertura dos testes sem precisar aumentar o número de membros da equipe. Dessa forma, esta pesquisa buscou estratégias de seleção de funcionalidades para construção de testes automatizados de sistemas por meio de um estudo de caso na STI-UFRN. A pesquisa identifica características de casos de uso do SIGAA que devem ter os testes automatizados priorizados; para isso foram realizados dois estudos que buscaram medir a influência de critérios como: diferentes complexidades da tela e de tempos da última alteração; e funcionalidades que demandaram maior tempo de testes manuais durante o período de um mês. Assim, os testes das funcionalidades escolhidas foram automatizados com o UI.Vision, considerando as classes de equivalência e happy path na construção deles. Com base nos resultados das execuções diárias destes testes, foi possível perceber que os critérios que apresentaram maior relevância para terem os testes automatizados foram: telas que dependem de serviços externos ao sistema e funcionalidades que demandaram muitos testes manuais recentemente.