1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
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5. Posgrado
6. MAESTRIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Titre:	IMPLEMENTACIÓN DE PRUEBAS BASADAS EN ISTQB PARA EL ANÁLISIS Y COMPARACIÓN DE FRAMEWORKS BACKEND EN APLICACIONES WEB
Auteur(s):	Ortiz Torres, Berenice
metadata.dc.subject.other:	ISTQB Pruebas FRAMEWORKS BACKEND WEB
Date de publication:	2024-10-17
Editeur:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Zacatecas
Description:	Esta investigación muestra un análisis comparativo de frameworks backend Spring Boot, Django y Laravel, conforme a la implementación de pruebas de software, basadas en la organización de ISTQB (International Software Testing Qualifications Board), con el propósito de determinar cuál de ellos ofrece una alternativa adecuada para la construcción de una aplicación web. Para este propósito, se implementó un contexto experimental que se desempeñó en la construcción de una aplicación web, conformada principalmente por APIs REST (Representational State Transfer) desarrolladas en Spring Boot, Django y Laravel. El análisis comparativo empleó los programas de estudio de la organización ISTQB conforme al proceso de prueba, tipos de pruebas y técnicas de prueba para la elección de pruebas no funcionales; con ello se obtuvieron las pruebas de rendimiento (carga, comportamiento temporal, utilización de recursos y estrés) y fiabilidad (capacidad de recuperación). Como instrumento para la recolección de datos y métricas entre las pruebas de software aplicadas en los frameworks backend se utilizó la herramienta Apache JMeter. Los resultados en la ejecución de las pruebas indicaron que el framework backend Django obtuvo mejores desempeños tanto en las pruebas de rendimiento como de fiabilidad. El framework backend Spring Boot mostró una ventaja en los resultados en las pruebas de estrés por lo que se posicionó como framework intermedio. El framework backend Laravel tuvo un rendimiento un poco más bajo, sin embargo, en las pruebas de utilización de recursos y capacidad de recuperación mantuvo puntuaciones óptimas
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collection(s) :	MAESTRIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

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