Evalúa tu conocimiento de CI/CD y DevOps para QA. 10 preguntas sobre pipelines, Docker, Kubernetes, estrategias de despliegue, monitoreo y métricas DevOps.
Lo Que Aprenderás
Demostrar comprensión integral de conceptos CI/CD y diseño de pipelines
Aplicar conocimiento de Docker, Kubernetes e IaC a escenarios de testing
Evaluar estrategias de despliegue, enfoques de monitoreo y métricas DevOps
Tabla de contenido
Módulo 9: CI/CD y DevOps para QA — Evaluación Final #
Esta evaluación cubre las 19 lecciones del Módulo 9. Necesitas al menos 70% (7 de 10 correctas) para aprobar.
Las preguntas evalúan tu comprensión de:
Conceptos y herramientas de pipelines CI/CD (Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI)
1. ¿Cuál es la diferencia principal entre Continuous Delivery y Continuous Deployment?
Continuous Delivery asegura que el código siempre esté desplegable pero requiere aprobación manual. Continuous Deployment automatiza el camino completo a producción.
2. En un pipeline de Jenkins, ¿cuál es el propósito del bloque 'post { always }'?
El bloque post { always } se ejecuta después del pipeline sin importar éxito o fallo. Crítico para QA — los reportes deben archivarse especialmente cuando los tests fallan.
3. ¿Qué funcionalidad de GitHub Actions es más útil para testing cross-browser?
La estrategia matrix crea múltiples ejecuciones de job a partir de combinaciones de variables. Con fail-fast: false, todas las combinaciones se ejecutan incluso si una falla.
4. ¿Qué hace 'docker compose down -v' que 'docker compose down' no hace?
El flag -v elimina volúmenes. Sin él, los datos de test en volúmenes persisten entre ejecuciones, potencialmente causando contaminación de tests.
5. En Kubernetes, ¿cómo deberían conectarse los tests QA a una aplicación?
Los Services de Kubernetes proporcionan endpoints estables que enrutan a pods saludables. Las IPs de pods cambian al reiniciar. Los tests deben conectarse vía Services.
6. ¿Cuál es el principal riesgo de usar datos de producción en entornos de test?
Usar datos reales de producción en entornos no-producción viola leyes de privacidad y arriesga exposición de información personal.
7. En un despliegue canary, ¿qué debería disparar un rollback automático?
El rollback automático debe dispararse cuando las métricas monitoreadas cruzan umbrales predefinidos. Estos criterios deben definirse antes del despliegue.
8. ¿Cuáles son los tres pilares de la observabilidad?
Los tres pilares son Logs (qué pasó), Métricas (cómo el sistema performa en el tiempo) y Traces (cómo fluye una solicitud entre servicios).
9. ¿Cómo reduce el test sharding el tiempo de ejecución?
El sharding divide tests entre N máquinas ejecutando en paralelo. Una suite de 60 minutos en 4 máquinas toma aproximadamente 15 minutos.
10. ¿Qué métrica DORA es más directamente influenciada por QA?
Aunque QA influye en todas las métricas DORA, Change Failure Rate es la más directa. Mejor testing automatizado y quality gates reducen directamente los fallos en producción.