Mes: mayo 2020

Experimento: Taller de Desarrollo «a la gorra»

Hace tiempo que tengo ganas de hacer un experimento con el valor de mis talleres, quiero que el dinero que pagan los asistentes tenga relación con el valor que perciben. Finalmente he decidido hacerlo.

El próximo sábado 6 de Junio de 14 a 17 hs. estaré dando en modalidad online un nuevo taller llamado: «BDD your solution from git init to Kubernetes» (los detalles de contenido están más abajo).

El valor a abonar por los participantes se determina a partir de:

  1. El costo de la infraestructura que utilizaremos en durante el taller (cluster Kubernetes + Zoom Pro)
  2. El costo del esfuerzo de preparación y dictado
  3. La cantidad de participantes
  4. El valor que perciba cada participante

La suma de 1 y 2 da un monto que se dividirá entre la cantidad de participantes, generando un pago sugerido para cada participante. Asimismo cada participante deberá abonar a priori un porcentaje proporcional a (1) para asegurar su vacante. Luego de finalizado el taller cada participante pagará la diferencia entre el pago a priori y el pago sugerido, pudiendo incluso decidir pagar una cifra diferente (mayor o menor) de acuerdo al valor que considere que el taller le aportó.

Los interesados en participar pueden completar este formulario y les enviaré información más detallada.

Behaviour-Driven Development is a key agile technique to ensure the developed software behaves according to user expectations. In this workshop we will start by reviewing BDD concepts and we will see how to develop an application from scratch by applying BDD and other agile techniques like Hexagonal Architecture and Walking Skeleton. We will explore in detail the BDD/TDD/CI cycle and we will see how to integrate it in a Continuous Delivery Pipeline to take our code from the source control system to the cloud. We will use BDD to drive the coding of the application and also the coding of the infrastructure. We will be using tools like Cucumber, GitLab-CI, Docker and Kubernetes among others. This is a hands-on workshop, participants will work on their machines and also using a cloud environment.

Definición de la estrategia de pruebas

Existen muchas clasificaciones de tests, casi tantas como autores. De caja blanca, de caja negra, unitarias, de integración, de aceptación, funcionales, de sistema, de carga, etc, etc.

Hay para todos los gustos y colores. Más aún, algunos tipos de tests tienen un significado distintos para distintas personas. Un caso usual de esto son los test end-2-end que típicamente:

  • para los desarrolladores implican tests de una funcionalidad que atraviesan todas las capas de la aplicación, desde la pantalla hasta la base de datos
  • para los testers implican tests que cubren un flujo de negocio que integra varias funcionalidades

Esta situación obliga a que todo equipo deba en primer lugar ponerse de acuerdo en la terminología a utilizar. A partir de esto hay que definir la estrategia de pruebas.

Definir la estrategia de pruebas implica definir:

> Tipos de tests que se realizarán
> Cuantos de esos tests se realizarán
> Quien los realizará
> Cuando los realizará
> Qué herramienta se utilizará
> Y cual será la arquitectura de prueba que dará soporte a todos los tests

La siguiente figura resume parcialmente la estrategia de pruebas de mi proyecto actual.

Lo que indica esta imagen se complementa con las siguientes decisiones:

  • El desarrollo se hace una forma test first, donde los tests guían el desarrollo. Todo empieza «tironeado» por una pruebas de aceptación (story tests) especificada en Gherkin a partir de una charla entre: usuario + tester + developer.
  • Los tests de aceptación no se automatizan al comenzar el desarrollo sino a posterior y al mismo tiempo no todos los escenarios son automatizados.
  • El resto de los tests se escriben a priori del código y de a uno por vez. Una vez implementados se ejecutan constantemente en el build server.
  • Salvo los tests de aceptación, todo el resto de los tests de la figura son escritos por los developers.
  • Para los tests de aceptación usamos Gherkin+Specflow.
  • Para los tests de frontend utilizamos Jasmine+Karma.
  • Para los tests de backend utilizamos NUnit.
  • Para mockear utilizamos Moq y Wiremock.

Adicionalmente a los tests de la figura hacemos pruebas de performance (jmeter) cuando tenemos cambios relevantes en la arquitectura y pruebas exploratorias de ejecución manual antes de cada salida a producción. Tenemos pendiente agregar algunas pruebas de seguridad.

Finalmente respecto de cuántos tests de cada tipo hacer idealmente apuntamos a tener un triángulo con pocos tests de aceptación end-2-end para los flujos centrales en la punta y muchos tests unitarios en la base para lograr cobertura de flujos alternativos. En el medio de la pirámide quedan los tests de componentes/integración.

Materiales de la sesión TDD al banquillo

El viernes pasado estrené esta charla en el meetup online de Software Crafters Chile. La sesión duró poco más de 1 hora y yo quedé muy conforme. Creo que la exposición estuvo bien y la gente se mostró muy participativa. A partir de algunas preguntas/comentarios de los participantes se me ocurrieron algunos updates a la charla para una futura presentación.

Los slides que utilicé están disponibles aquí, allí mismo están las referencias a los papers formales sobre TDD. Como mencioné en la sesión, el paper que me resulta más relevante es el de Fucci, Erdogmus y colegas: «A Dissection of the Test-Driven Development Process: Does It Really Matter to Test-First or to Test-Last?«

Para quienes quieran estudiar TDD mis recomendaciones son:

Agradezco a @JosephCastroR y demás organizadores del meetup por la invitación.

Previsibilidad mata velocidad

Completamos la séptima iteración entregando menos de lo que habíamos planificado y eso generó cierto debate en la planning de la octava iteración, llevando incluso a que algunos miembros del equipo quieran replantear la forma de estimación.

Hasta el momento hacíamos lo siguiente:

  • Repasar el backlog candidato determinado por el Product Owner, asegurando que entendíamos cada uno de los ítems
  • Estimar «a ojo» los item que consideramos podríamos llegar a completar en la iteración por comenzar
  • Asignar puntos (1, 2 o 3) a cada uno de los items, principalmente para estar seguros que todos los miembros del equipo teníamos una idea similar de las implicancias/alcance de cada ítem. Importante: estos puntos no los utilizamos para determinar la cantidad de trabajo de la iteración, sino simplemente como un mecanismo de doble validación interna.

Con este mecanismo en la iteración 7 planificamos unos 23 items pero completamos unos 18.

Antes de continuar debo decir que:

  • En la gran mayoría de equipos que he estado involucrado «con problemas de estimación», resultó que en realidad era mucho más grave el problema de ejecución que el de estimación
  • Para equipos comprometidos, auto-organizados y trabajando en iteraciones cortas y con un esquema de continuous delivery no creo que valga la pena estimar «formalmente» con puntos/horas ni nada por el estilo más allá de la sensación del equipo

Dicho todo esto, mientras parte del equipo debatía sobre los ajustes al método de estimación/planificación, me puse a repasar el histórico de iteraciones en el Jira y confirmé mi sospecha viendo unos de los reportes provistos por la herramienta:

El nombre que la herramienta da a este gráfico es «Reporte de Velocidad» el mismo muestra en gris el plan del equipo al inicio de cada iteración y en verde lo efectivamente completado al final de la iteración. Se supone que a partir de este gráfico uno podría deducir una velocidad/capacidad del equipo que puede resultar útil a la hora de planificar.

Analizando este caso particular uno podría decir que este equipo puede entregar alrededor de 18 puntos por iteración. Sin embargo, ese no es el dato más importante de este gráfico para mí.

Lo que me resulta más relevante de este gráfico es la predecibilidad. Puede verse que independiente del número X planificado, este equipo entrega consistentemente con un desvió promedio de ~18 %, siendo este desvío en ocasiones positivo (se entrega más de lo planificado) y en ocasiones negativo (se entrega menos de lo planificado). Más aún, si eliminamos del cálculo la iteración 4 que fue particularmente corta en términos de días laborales (por feriados) y que tuvo una variación de equipo (se sumo una persona), el desvío promedio cae por debajo del 15%. Personalmente creo que es un grado de predecibilidad muy bueno, sobre todo si consideramos que el equipo tiene la capacidad (tanto a nivel proceso como de infraestructura) de entrega software potencialmente todos los días.

En general prefiero no hablar de la velocidad de un equipo pues creo que puede generar falsas expectativas por la sola terminología. Alguien fácilmente podría tentarse de pedirle al equipo que aumente su velocidad generando así presiones para el equipo. Y ni hablar de quienes pretenden comparar la velocidad de distintos equipos. Es por esto que prefiero no hablar de velocidad como una característica del equipo. Prefiero caracterizar al equipo por cuan predecible es.

TDDeando la arquitectura

El viernes pasado estuve dando una charla titulada así en el contexto del meetup online de ArqConf.

Había más de 370 registrados pero como suele ocurrir con los meetups gratuitos, rara vez se llega al 50 %. Cuando comencé a hablar había alrededor de 120 personas y me consta que luego se fueron sumando más pero no tengo presente cuántos.

Dado que la charla trataría sobre TDD, comencé haciendo una breve encuesta a los presentes sobre su conocimiento de TDD. Si bien más del 90 % conocía TDD, tan solo el ~17 % dijo utilizarlo a diario. Personalmente no me sorprende, porque según estudios formales que hemos realizado en los últimos años, el uso consistente de TDD ronda el 20%.

La presentación fue grabada y está disponible en YouTube y los slides están disponibles aquí.

Estos son algunos de los libros en los que me basé para armar la charla:

  • Growing object-oriented software guided by tests, de Freeman
  • Designing Software Architectures: A Practical Approach, de Cervantes y Kazman
  • Just Enough Software Architecture: A Risk-driven Approach, de Fairbanks
  • Building Evolutionary Architectures: Support Constant Change, de Ford
  • Specification by example, de Adzic

Agradezco a Gus Brey y demás organizadores por la invitación.

#HistoriaDeTrinchera: equipo completo

Al cabo de 6 iteraciones hemos completado el equipo. Resulta que al comenzar la sexta iteración se sumó el miembro faltante. Tenemos ahora cubiertos todos los roles/habilidades que consideramos necesarios para llevar adelante el proyecto y al mismo tiempo hemos alcanzado, a mi criterio (no estoy seguro que mis colegas compartan) el número máximo de personas que el equipo puede tener.

Nuestra expectativa es poder tener dentro del equipo todas las habilidades (y autorizaciones) para operar en un esquema de entrega continua dentro de ciertas restricciones organizacionales que por el momento no parecen estar abiertas a negociación (tema de otro post). En este sentido tenemos los siguientes roles/habilidades:

  • Developer
  • Tester
  • Diseñador de UI/UX
  • Facilitador
  • Product Owner
  • Infraestructura

Estos roles/habilidades son ocupados por personas que están en el día a día del proyecto y que como tal participan diariamente de las reuniones de sincronización (daily standups). Algunas aclaraciones que pueden resultar relevantes para el lector:

  • Developers: apuntamos a que puedan desarrollar una funcionalidad de punta a punta, lo cual implica tanto hacer tanto front (angular) como back (netCore) y tocar algunas cuestiones de infra como pipeline de CI/CD y generación de los correspondientes contenedores.
  • Testers: en el sentido de Agile, trabajan muy de la mano de la gente de negocio y con una visión funcional. Colaboran en la identificación/definición de casos y también en su automatización.
  • Diseñadores de UI/UX: diseñan/validan la experiencia del usuario y definen las pantallas. Trabajan muy de cerca con la gente del negocio y los usuarios. No codean, su trabajo llega hasta el maquetado con alguna herramienta tipo Miro, Marvel y Zeplin.
  • Facilitadores: llamados a veces Scrum Masters o coaches, ayudan a que el equipo mantenga el foco en el proceso y la entrega de valor, destraban impedimentos y mantienen los diálogos abiertos con otros equipos/áreas.
  • Product Owners: es gente con perfil de negocio que define el norte del producto, concentra los pedidos de los usuarios y los prioriza.
  • Infraestructura: más allá del control que tenga el equipo sobre la infraestructura es fundamental que el equipo entienda (y pueda definir y discutir) ciertas cuestiones de infraestructura porque pueden impactar en la implementación de algunas características/funcionalidades de la aplicación. En este caso particular, la organización tiene un área de DevOps con la cual nosotros como equipo de desarrollo trabajamos muy cerca en un ida y vuelta constante. Luego ese equipo de DevOps se encarga de la interacción con el resto de los sectores de infraestructura como seguridad, networking, etc.
    (este es un punto que puede resultar polémico y por ello le dedicaré un post aparte)

Todo este conjunto de roles/habilidades está repartido entre 12 personas, varias de ellas con asignación parcial (yo entre ellas). Para mi gusto ya son demasiadas personas y como algunos colegas coinciden con esto, es muy posible que en el corto/mediano plazo sumemos más gente y partamos el equipo en 2.