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Estudo: Estratégia e Desenvolvimento de Testes Automatizados para GovInsights

1. Introdução

Este documento detalha a estratégia e as recomendações para o desenvolvimento de testes automatizados no projeto GovInsights, conforme delineado na Issue #133. Nosso objetivo principal é garantir a qualidade e a robustez do sistema através de uma abordagem abrangente de testes, com foco especial na automação das validações de funcionalidades de backend e frontend.

2. Visão Geral do Projeto GovInsights

O GovInsights é uma plataforma projetada para facilitar o acesso a dados financeiros públicos, inicialmente do IPEA. Ele utiliza dashboards interativos, relatórios e processamento de linguagem natural (NLP) para promover a transparência e apoiar a tomada de decisões. As características principais incluem:

  • Processamento e Visualização de Dados: Ingestão e transformação de grandes volumes de dados financeiros, apresentados através de dashboards dinâmicos e relatórios.
  • NLP Integrado: Capacidade de processar linguagem natural para extrair insights ou facilitar a consulta de informações.
  • Interatividade: Dashboards com filtros, opções de drill-down e outras funcionalidades que permitem ao usuário explorar os dados.

3. Estratégia de Testes

Dada a natureza do GovInsights (plataforma de dados, NLP, dashboards interativos), nossa estratégia de testes deve cobrir os seguintes aspectos críticos:

3.1. Validação de Dados

É fundamental garantir a precisão, integridade e consistência dos dados financeiros, desde a ingestão até a visualização nos dashboards. Isso inclui:

  • Verificação de regras de formatação e tipagem dos dados.
  • Precisão de cálculos e agregações.
  • Tratamento adequado de grandes volumes de dados.

3.2. Testes de Performance e Escalabilidade

Avaliar o desempenho do sistema sob diferentes condições de uso e volumes de dados, incluindo:

  • Tempo de carregamento inicial dos dashboards.
  • Tempo de resposta para ações interativas (ex.: aplicação de filtros).
  • Comportamento do sistema sob carga (simulando múltiplos usuários e grandes conjuntos de dados).

3.3. Testes de Segurança e Permissões

Assegurar que os dados sejam protegidos e acessíveis apenas por usuários autorizados, focando em:

  • Autenticação e autorização para acesso a APIs e funcionalidades.
  • Proteção contra vulnerabilidades comuns (ex.: injeção de SQL, XSS).
  • Controle de acesso baseado em perfis/papéis.

3.4. Testes de Usabilidade e UI/UX

Verificar a experiência do usuário, a intuitividade da interface e a consistência visual:

  • Navegabilidade e fluxo de usuário nos dashboards e relatórios.
  • Funcionamento adequado das visualizações (gráficos, tabelas).
  • Consistência visual (fontes, cores, alinhamentos).
  • Acessibilidade dos relatórios.

4. Tipos de Testes Automatizados e Ferramentas Recomendadas

A automação será central para a eficiência e confiabilidade dos testes.

4.1. Testes de Backend

Para o backend (provavelmente Python), as ferramentas de teste automatizado mais indicadas são:

Testes Unitários

  • Propósito: Validar funções e componentes individuais do backend, incluindo módulos de processamento de dados e funcionalidades de NLP.
  • Ferramentas:
  • Pytest: Altamente recomendado devido à sua simplicidade, sintaxe limpa, recursos avançados (fixtures, parametrização) e um vasto ecossistema de plugins.
  • Unittest: Módulo padrão do Python, também é uma opção válida.

Testes de Integração

  • Propósito: Verificar a interação entre diferentes módulos do backend, bem como a comunicação com bancos de dados e APIs externas (ex.: API do IPEA).
  • Ferramentas:
  • Pytest pode ser estendido para testes de integração, utilizando bibliotecas para simular requisições HTTP e interações com o banco de dados.
  • Postman pode ser usado para prototipagem e execução de testes de API automatizados.

Testes de API

  • Propósito: Validar os endpoints da API do GovInsights, cobrindo combinações de entrada válidas/inválidas, tratamento de erros, autenticação/autorização e desempenho.
  • Ferramentas:
  • Postman: Ferramenta robusta para criação e execução de coleções de testes de API.
  • Pytest + requests: Para automação programática e integração fluida com o ciclo de desenvolvimento.

4.2. Testes de Frontend

Para o frontend (web-based, com dashboards interativos), as ferramentas de teste automatizado de ponta a ponta (E2E) são ideais:

Testes Funcionais/E2E (End-to-End)

  • Propósito: Simular o comportamento do usuário final interagindo com a plataforma, desde o login até a exploração de dashboards e relatórios.
  • Ferramentas:
  • Cypress: Excelente para testes rápidos e diretos de frontend, com depuração em tempo real e testes confiáveis devido à espera automática.
  • Playwright: Suporte cross-browser (Chromium, Firefox, WebKit), execução rápida e simulação de dispositivos móveis.
  • Selenium: Opção madura e amplamente utilizada, suporta múltiplos navegadores e linguagens de programação.

Testes de UI (User Interface)

  • Propósito: Verificar elementos visuais e de interação do dashboard, como filtros, gráficos, tabelas e funcionalidades de drill-down.
  • Ferramentas: As mesmas ferramentas de E2E (Cypress, Playwright, Selenium) são adequadas para este fim, permitindo interação programática com elementos da UI e verificação visual.

4.3. Testes Específicos para NLP

A validação de modelos de NLP pode ser desafiadora, mas é crucial:

Testes Unitários para Modelos de NLP

  • Propósito: Avaliar a qualidade e conformidade das respostas de componentes ou modelos de NLP, incluindo extração de entidades, classificação de texto ou geração de resumos.
  • Estratégia:
  • Definir conjuntos de dados de teste com entradas e saídas esperadas para diferentes cenários.
  • Utilizar métricas específicas de NLP (ex.: F1-score, precisão, recall) onde aplicável.

5. Integração Contínua (CI)

A automação de testes é um pilar da Integração Contínua (CI). Todos os testes (unitários, de integração, de API e E2E) devem ser executados automaticamente a cada commit ou pull request, garantindo feedback rápido sobre a qualidade das mudanças e prevenindo regressões.

Ferramentas de CI sugeridas:

  • Jenkins
  • Azure Pipelines
  • AWS CodeBuild/CodePipeline
  • Travis CI
  • CircleCI
  • GitLab CI/CD

6. Próximos Passos (Conforme Issue #133)

  • Estudo Aprofundado: Investigar as ferramentas mencionadas (Cypress, Playwright, Selenium, Pytest, Postman) para determinar a melhor combinação para o ambiente e as necessidades do GovInsights.
  • Criação de Planos de Teste Detalhados: Desenvolver planos de teste específicos para funcionalidades críticas do backend e frontend.
  • Desenvolvimento de Scripts de Teste Automatizados:
  • Backend: Foco inicial nas funcionalidades de gerenciamento de projeto e validação de relatórios.
  • Frontend: Foco inicial na funcionalidade de envio de e-mails.

Este estudo serve como base para a implementação de uma estratégia de testes robusta, garantindo que o GovInsights seja uma plataforma confiável e de alta qualidade para o acesso a dados financeiros públicos.