En el desarrollo de software, la calidad y fiabilidad de las aplicaciones son esenciales para cumplir los requisitos de los usuarios.
La supervisión de la producción de software es un proceso esencial para garantizar un rendimiento óptimo, detectar anomalías rápidamente y prevenir averías.
En este artículo, exploramos por qué la supervisión de la producción es crucial para el desarrollo de software, las mejores prácticas a seguir y cómo las herramientas automatizadas pueden revolucionar este proceso de control de calidad de alto valor añadido.
La supervisión de la producción consiste en evaluar el software en un entorno real accesible a los usuarios, para detectar problemas que suelen ser difíciles de identificar durante la fase de pruebas.
Por ejemplo, Airbnb utiliza la supervisión de la producción para controlar su funcionalidad de búsqueda y garantizar una experiencia de reserva fluida.
Analizan cómo interactúan los usuarios con los filtros de búsqueda e identifican casos raros, como resultados incoherentes en determinados idiomas o regiones, que sólo se dan en la vida real.
Del mismo modo, Google utiliza con frecuencia lanzamientos canarios para sus servicios, como Gmail. Mediante el despliegue de actualizaciones a un pequeño subconjunto de usuarios de producción, pueden observar cómo estos cambios afectan a las métricas de rendimiento, como la velocidad de entrega del correo electrónico.
Si surgen problemas, la implantación se detiene o cancela antes de que afecte a todos los usuarios.
En última instancia, la supervisión de la producción permite detectar rápidamente las anomalías, lo que agiliza la implantación, reduce el tiempo de inactividad en el peor de los casos y mejora la experiencia del usuario.
Las banderas de funciones permiten a los desarrolladores controlar qué funciones están activas en tiempo real. Con sistemas como LaunchDarkly o Flagsmith, es fácil activar o desactivar funciones en función de segmentos específicos de usuarios.
Esta flexibilidad permite desactivar rápidamente las funciones problemáticas sin interrumpir todo el sistema, lo que reduce los riesgos asociados a las implantaciones en producción.
Las herramientas de supervisión y observabilidad como Mr Suricate desempeñan un papel fundamental en la supervisión del rendimiento del sistema y el comportamiento de los usuarios en producción.
Estas herramientas generan información relevante en tiempo real, lo que permite a los equipos detectar y resolver problemas rápidamente.
Por ejemplo, una alerta puede notificar al equipo si una nueva función provoca un aumento de la latencia o una carga excesiva del servidor, lo que permite tomar medidas antes de que el impacto se extienda a todos los usuarios.
La observabilidad, en particular, proporciona una visibilidad en profundidad del rendimiento de las aplicaciones, lo que hace que la depuración y la optimización sean más eficientes.
Los despliegues incrementales consisten en introducir gradualmente nuevas funciones en un pequeño grupo de usuarios antes de generalizarlas, lo que reduce el impacto potencial de los errores.
Este enfoque controlado garantiza la estabilidad y nos permite recabar valiosos comentarios de usuarios reales antes de pasar a la producción total.
Uno de los principales riesgos es el impacto potencial en los usuarios reales. Los errores o fallos que no se detectan durante las pruebas pueden dar lugar a una experiencia de usuario mediocre o incluso desastrosa.
Por ejemplo, desplegar una funcionalidad defectuosa podría provocar cortes en el sitio o pérdidas de datos, lo que inevitablemente dañaría la reputación de la empresa.
Otro reto importante es la necesidad de supervisión constante y capacidad de respuesta rápida, cuya implantación puede resultar costosa a pesar de su utilidad.
La supervisión de la producción también requiere una gran capacidad de reacción. Los equipos deben estar preparados para realizar retrocesos inmediatos o aplicar medidas correctivas de emergencia.
Otro riesgo a tener en cuenta es la exposición de datos sensibles.
Si las nuevas funcionalidades implican cambios en la forma de procesar los datos, probarlas en producción puede plantear problemas de confidencialidad y cumplimiento de la legislación.
Identifique lo que quiere conseguir, como validar una nueva función, supervisar el rendimiento del sistema o recoger las opiniones de los usuarios.
Por ejemplo, si su prioridad es evaluar el rendimiento del sistema, realice un seguimiento de parámetros como los tiempos de respuesta y las tasas de error. Unos objetivos claros garantizan que el proceso de pruebas se mantenga centrado y alineado con sus necesidades empresariales.
Los siguientes KPI son los más importantes para la supervisión de la producción:
Los despliegues Canary y las pruebas A/B son especialmente eficaces en entornos de producción.
Las pruebas A/B comparan dos versiones de una función para identificar cuál genera los mejores resultados, ya sea en términos de retención de usuarios o de rendimiento técnico.
Como ya se ha dicho, las herramientas de supervisión permiten detectar y resolver rápidamente los problemas, limitando el tiempo de inactividad y el impacto en los usuarios.
La automatización es la base de una supervisión eficaz de la producción. Herramientas como Mr SuricateSelenium y Appium permiten ejecutar pruebas de control de calidad automáticamente y recopilar datos de forma continua, sin intervención humana.
Estas herramientas supervisan situaciones críticas, como el rendimiento de la API o el buen funcionamiento de las rutas de usuario.
Prepárate siempre para volver a una versión estable si surge algún problema. Desarrolla un plan de reversión específico para cada nueva función o actualización.
Por ejemplo, puede automatizar el proceso de reversión utilizando herramientas como Jenkins o Spinnaker, lo que reduce el tiempo de intervención y minimiza los errores humanos.
Involucre a sus usuarios en el proceso de prueba para obtener valiosos comentarios.
Utilice enfoques como las pruebas beta o los despliegues progresivos con un grupo restringido de usuarios. La información obtenida ayuda a detectar posibles problemas que las pruebas internas podrían pasar por alto.
Plataformas como UserTesting y Maze facilitan la recopilación de opiniones estructuradas.
Esta implicación no sólo mejora la calidad del producto, sino que también refuerza la fidelidad del usuario.
Una vez desplegada una nueva función, analice los datos recogidos durante las pruebas. Identifique patrones de comportamiento de los usuarios, problemas de rendimiento y errores notificados.
Se pueden utilizar herramientas como Google Analytics o Mixpanel para realizar un seguimiento de las interacciones de los usuarios y localizar los puntos de fricción.
Combine estos datos cuantitativos con los comentarios cualitativos de los usuarios para obtener una visión general del rendimiento de la función.
Documente todas las lecciones aprendidas durante el proceso de prueba, incluyendo lo que salió bien y lo que podría mejorarse, y comparta esta información con su equipo para fomentar una cultura de aprendizaje continuo.
Una documentación bien conservada ayuda a evitar errores repetidos y a mejorar los procesos futuros.
La integración de pruebas automatizadas en la supervisión de la producción es un gran paso adelante para garantizar una supervisión proactiva y precisa.
A diferencia de las simples herramientas de supervisión que se limitan a registrar métricas técnicas (tiempos de respuesta, tasas de error, etc.), las pruebas automatizadas permiten comprobar directamente la funcionalidad y la experiencia de usuario de las rutas críticas, incluso en un entorno de producción.
Las pruebas automatizadas identifican los errores antes de que repercutan en los usuarios finales. Por ejemplo, si una API utilizada por una función esencial deja de estar disponible, se activa inmediatamente una alerta que permite intervenir con rapidez.
Al identificar los problemas con rapidez, las pruebas automatizadas minimizan las interrupciones del servicio. Esto no solo reduce el impacto negativo en la experiencia del usuario, sino también las posibles pérdidas económicas por averías.
Las pruebas automatizadas pueden validar las normas de cumplimiento en tiempo real, como el cumplimiento de RGPD, o comprobar que se respetan las normas de seguridad OWASP tras una actualización de producción.
La supervisión de la producción de software es esencial para garantizar la calidad y el rendimiento de las aplicaciones modernas.
Gracias a su ausencia de código, Mr Suricate detecta errores en todas las plataformas, lo que lo convierte en un aliado indispensable en cualquier estrategia de supervisión de la producción.