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La metodología de prueba de regresión está diseñada para garantizar que los sistemas integrados continúen funcionando correctamente después de cambios de hardware o software. Cuando se reestructura el código, por ejemplo mediante actualizaciones de firmware o mejoras de aplicaciones, las consecuencias no deseadas pueden generar resultados impredecibles.
Pueden ocurrir errores involuntarios y la funcionalidad puede verse afectada. Para ser efectivas, las pruebas de regresión deben incluir todos los casos de prueba anteriores y siempre deben incluir una revisión del consumo de energía en el sistema.
La automatización es clave
Se debe utilizar la automatización siempre que sea posible, ya que la cantidad de casos de prueba puede aumentar a cientos o incluso miles con el tiempo. Algunos de ellos deben actualizarse y probarse el nuevo código, es posible que sea necesario agregar nuevos casos de prueba y eliminar los más antiguos que ya no sean relevantes para evitar que evaluaciones innecesarias ralenticen el desarrollo futuro.
Sin considerar el consumo de energía como una prueba de regresión importante, los dispositivos de IoT que funcionan con baterías, se recolectan o reciben energía de una combinación de estas fuentes pueden sufrir fácilmente una degradación grave en su vida útil operativa.
Incorporar el consumo de energía en las pruebas de regresión es clave para mantener la eficiencia y confiabilidad de un dispositivo durante todo su ciclo de vida.
Medidas de rendimiento en pruebas de regresión manual.
Los desarrolladores de hardware, firmware y software deben crear y gestionar puntos de referencia de eficiencia energética y pruebas de regresión continua. Integrar las pruebas de eficiencia energética en el trabajo diario de desarrollo es esencial y ahora existen herramientas compactas y rentables que lo hacen posible.
Esto le permite sincronizar visualizaciones de resultados y comparar múltiples registros de medición del rendimiento. Puede agregar fácilmente nuevas grabaciones a proyectos existentes y realizar mediciones y evaluaciones comparativas avanzadas. Todo esto se puede hacer en tiempo real (Figura 1), lo que permite evaluar inmediatamente el impacto de los cambios de firmware y software en el consumo de energía del sistema.
ilustración 1. Al comparar mediciones de rendimiento en tiempo real, el impacto de incluso pequeños cambios de software es inmediatamente visible al estimar la vida operativa de los dispositivos IoT con Otii Arc/Ace Pro. Haga clic para ampliar la imagen
Si el consumo de energía aumenta, esto puede indicar que se ha producido un error que quizás no se haya revelado durante las pruebas funcionales. Sin embargo, los últimos equipos de prueba le permiten sincronizar una salida de protocolo UART con métricas de rendimiento para proporcionar información detallada sobre el perfil de rendimiento de su proyecto. Esta funcionalidad hace una contribución significativa al aseguramiento de la calidad del software.
Al integrar dichas mediciones en el trabajo de desarrollo diario, se logra que el desarrollo integrado y de IoT sea más eficiente desde el punto de vista energético y rentable.
La automatización ahorra tiempo y esfuerzo
Ahora es posible crear secuencias de comandos y automatizar pruebas de consumo de energía de los dispositivos, lo que proporciona flexibilidad y escalabilidad. Puede evaluar los casos de uso centrales y de esquina y su impacto en la duración prevista de la batería.
La automatización de las pruebas de regresión del consumo de energía no solo mejora la eficiencia sino que también reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para realizar pruebas repetidas. También aumenta la cobertura de las pruebas, la repetibilidad y la coherencia de los resultados.
Cuando se trata de dispositivos que funcionan con baterías, se pueden considerar una variedad de variables, incluidas plataformas de hardware, componentes y una variedad de entornos de implementación. Los protocolos de IoT, las capas de comunicación y los tipos y tamaños de baterías que quizás desee considerar se pueden comparar de una manera que simule las condiciones operativas del mundo real.
Las mediciones de rendimiento pueden ser parte de una configuración de integración continua existente como Jenkins. El marco extensible de Jenkins está diseñado para hacer que la automatización de pruebas sea más rápida y eficiente (Figura 2). Es un sistema basado en servidor de código abierto para desarrollar, construir, probar e implementar software.
Figura 2. Medición del rendimiento como parte de las pruebas de integración continua de dispositivos IoT dentro del marco de Jenkins.
Jenkins permite la integración frecuente de cambios de código en un repositorio común y garantiza que estos cambios de código estén siempre disponibles en un estado implementable. Diseñado originalmente para aplicaciones Java, ahora es compatible con los lenguajes de programación más populares, incluidos C y C++, y su versatilidad se amplía con cientos de complementos probados.
La integración continua de las pruebas ayuda a eliminar sorpresas sobre la duración de la batería y garantiza resultados completos y precisos.
Una tarea esencial para optimizar la duración de la batería
Las pruebas de regresión para dispositivos IoT y otros sistemas integrados son esenciales para optimizar la duración de la batería, permitir un diseño consciente de la energía, mejorar el rendimiento y la confiabilidad del sistema y garantizar el cumplimiento de los estándares regulatorios. Ésta es la única forma de imitar condiciones reales y una experiencia de usuario realista.
Las herramientas actuales de medición del rendimiento para sistemas integrados son ahora más sofisticadas y asequibles que nunca, lo que hace que dichos recursos sean accesibles para la mayoría de los laboratorios de desarrollo.
El conjunto de herramientas Otii de Qoitech facilita las mediciones descritas aquí y más. El conjunto incluye un perfilador de energía, un analizador de energía de CC, una fuente de alimentación inteligente, un multímetro digital, una unidad de medición de fuente, un depurador de energía y una calculadora de duración de la batería.
Todas las imágenes utilizadas son cortesía de Qoitech.
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