Continuamos explorando innovación en IA, software personalizado y trucos para optimizar procesos de desarrollo. Inspiración y conocimiento para profesionales y empresas.

Introduccion: en la primera parte exploramos como construir una solucion de monitoreo sintetico con Azure Functions y Playwright. En esta segunda parte nos centramos en el mecanismo de reporte, la capa responsable de convertir los resultados de prueba en informacion accionable, enviando telemetria a Application Insights y guardando artefactos de prueba en Azure Blob Storage.

Arquitectura de reporte: Playwright como corredor de pruebas emite eventos durante la ejecucion. Un reportero personalizado captura estos eventos y realiza dos tareas principales: enviar telemetria por cada prueba completada y, al final de la corrida, empaquetar y subir artefactos cuando sea necesario. En alto nivel la informacion fluye desde Playwright al reportero personalizado y de alli a Application Insights para telemetria y a Azure Blob Storage para artefactos.

Comprendiendo los reporteros de Playwright: los reporteros son complementos que reciben eventos del ciclo de vida de las pruebas. El reportero personalizado implementa los metodos clave: onTestEnd que se ejecuta al finalizar cada prueba y onEnd que se ejecuta cuando termina toda la ejecucion. Esta integracion permite enviar datos en tiempo real y realizar tareas finales ordenadas como comprimir y subir informes.

Configuracion en Playwright: el reportero se declara en el archivo de configuracion de Playwright para que se cargue automaticamente en cada ejecucion. Playwright instancia el reportero una vez por corrida, y puede coexistir con otros reporteros integrados como html o junit sin interferencias, recibiendo los mismos eventos de prueba.

Flujo de vida del reportero: durante la ejecucion por cada prueba Playwright invoca onTestEnd con informacion sobre la prueba y su resultado. El reportero decide si enviar telemetria inmediata en funcion de si la ejecucion es el intento final o una repeticion intermedia. Al finalizar todas las pruebas se invoca onEnd, donde se ejecutan tareas como comprimir la carpeta de informe, subir los archivos relevantes a Blob Storage si procede y forzar el envio de telemetria pendiente a Application Insights.

Procesamiento por prueba: para evitar datos duplicados el reportero maneja logicamente los reintentos, enviando telemetria solo para el intento final de cada prueba. La telemetria de disponibilidad resulta ideal para monitoreo sintetico porque registra tiempo de respuesta, exito o fallo y un identificador unico de correlacion. Ademas se incluye contexto util como duracion de la prueba y mensajes de error para facilitar el diagnostico.

Integracion con Application Insights: el cliente de Application Insights se configura con la cadena de conexion del entorno, activando metricas en vivo y trazabilidad distribuida. Se utilizan llamadas de disponibilidad para reportar cada prueba y una funcion de flush con timeout para garantizar que la telemetria se envie antes de que la Azure Function finalice. Este flush es especialmente importante en ambientes serverless para no perder datos cuando la ejecucion termina.

Almacenamiento de artefactos en Azure Blob Storage: los informes HTML, capturas de pantalla, videos y trazas se almacenan en Blob Storage. La aplicacion inicializa un cliente de almacenamiento reutilizable y obtiene la referencia al contenedor designado. Si la cadena de conexion no esta configurada, las funciones de subida se omiten sin bloquear la ejecucion principal, lo que facilita despliegues en entornos limitados.

Proceso de carga de artefactos: al finalizar una corrida fallida el reportero suele seguir estos pasos: 1) comprimir la carpeta de informe en un archivo zip temporal en el directorio temporal del sistema; 2) generar un nombre unico que incluya una marca de tiempo para facilitar orden cronologico y evitar colisiones; 3) subir el zip al contenedor de Blob Storage usando un cliente de tipo block blob; 4) limpiar el archivo temporal local. La compresion reduce espacio y facilita transferencias seguras.

Consideraciones tecnicas: durante la compresion se recomienda usar niveles de compresion equilibrados para no impactar excesivamente la CPU. Al leer el archivo para subirlo se debe evaluar el tamano; la lectura sincrona facilita el flujo pero puede consumir memoria en archivos grandes, por lo que para cargas voluminosas conviene emplear streaming. Tambien es clave usar metadata en los blobs como timestamps y origen para simplificar retencion y busquedas.

Estrategia de nombres: usar timestamps en el nombre del blob permite orden natural y unicidad, por ejemplo un patron que reemplace los dos puntos por guiones genera nombres legibles y faciles de parsear en scripts de limpieza automatizados.

Manejo de errores y buenas practicas: el reportero debe ser tolerante a fallos en la subida de artefactos y en el envio de telemetria para que una falla en el subsistema de reportes no afecte al flujo de pruebas. Registrar errores locales, reintentar operaciones criticas con backoff y garantizar el flush de telemetria con un timeout configurable son practicas recomendadas. Adicionalmente, filtrar y evitar enviar telemetria de reintentos intermedios reduce ruido en las metricas.

Monitoreo y solucion de problemas: para depurar problemas conviene habilitar logs detallados del reportero y de la inicializacion del cliente de Application Insights y del cliente de Blob Storage. Verificar variables de entorno para cadenas de conexion, permisos del storage y politicas de red en la cuenta de Azure son los primeros pasos cuando una subida falla.

Beneficios operativos: este mecanismo de reporte transforma resultados crudos en informacion util para equipos de operaciones y desarrollo. Permite detectar regresiones rapidamente, correlacionar fallos con telemetria de aplicacion y conservar artefactos ricos que facilitan la reproduccion y diagnostico de errores.

Introduccion En la primera entrega explicamos como construir una solucion de monitoreo sintetico usando Azure Functions y Playwright. En esta segunda parte profundizamos en el mecanismo de reporte, el componente que convierte los resultados de prueba en datos accionables enviando telemetria a Application Insights y almacenando artefactos en Azure Blob Storage. Aqui describimos la capa de Procesamiento de Resultados de Prueba, como funciona un reporter personalizado de Playwright, cuando y como manda datos a los servicios de Azure y buenas practicas para monitorizacion y resolucion de problemas.

Arquitectura de reporte El flujo general consiste en que Playwright ejecuta las pruebas, un reporter personalizado procesa eventos de prueba en tiempo real y al final del ciclo envia telemetria de disponibilidad a Application Insights y sube artefactos comprimidos a Azure Blob Storage. Este enfoque separa la ejecucion de pruebas de la gestion de observabilidad y almacenamiento.

Que son los reporters de Playwright Los reporters son complementos que reciben eventos del test runner durante y despues de la ejecucion. Un reporter personalizado implementa metodos del ciclo de vida clave como onTestEnd que se llama cuando termina cada prueba y onEnd que se ejecuta al terminar todo el conjunto de pruebas. Con estos metodos se puede enviar telemetria por prueba y manejar la subida de informes y capturas al final.

Integracion y configuracion En la configuracion de Playwright se registra el reporter personalizado para que Playwright lo cargue al iniciar cada corrida. Playwright invoca la funcion exportadora una vez por ejecucion de tests y envia los mismos eventos a todos los reporters registrados, lo que permite combinar el reporter propio con reportes predefinidos como html o junit.

Flujo del reporter Durante la ejecucion Playwright carga los reporters, ejecuta cada prueba y llama onTestEnd por cada prueba finalizada. Al terminar todas las pruebas Playwright invoca onEnd donde el reporter puede comprimir informes, subir artefactos y forzar el envio de telemetria pendiente.

onTestEnd y telemetria por prueba En onTestEnd es recomendable aplicar logica de reintentos: solo reportar la ultima tentativa para evitar duplicados. Para cada prueba se envia telemetria de disponibilidad que incluye identificador unico de ejecucion, duracion, estado de exito o fallo y mensaje de error cuando aplica. Este tipo de telemetria es ideal para monitoreo sintetico porque refleja tiempos de respuesta y disponibilidad desde la ubicacion donde se ejecuta la prueba, por ejemplo una Azure Function ejecutando Playwright.

Buenas practicas en onTestEnd Manejar reintentos para no generar ruido, incluir contexto util como duracion y mensaje de error, y generar un id unico por corrida usando un timestamp para correlacion. Loggear eventos internos para facilitar troubleshooting cuando la telemetria muestre anomalías.

onEnd y gestion de artefactos En onEnd se decide si subir artefactos, tipicamente solo cuando hay fallos. El flujo comun es: 1 generar la ruta del informe html local 2 crear un nombre unico con timestamp 3 comprimir la carpeta de reporte en un zip 4 subir el zip a Blob Storage 5 limpiar el archivo local. Todo esto se debe envolver en manejadores de error para que fallos de subida no interrumpan el cierre del proceso de telemetria.

Integracion con Application Insights Para enviar telemetria se configura el cliente de Application Insights con la connection string desde las variables de entorno y se habilitan caracteristicas utiles como live metrics y trazabilidad distribuida. La telemetria de disponibilidad contiene nombre de prueba, exito, duracion, ubicacion de ejecucion y un id para correlacion. Es fundamental forzar un flush de telemetria antes de que termine la Azure Function para asegurar que todos los eventos lleguen a Application Insights.

Flush de telemetria En entornos serverless como Azure Functions es necesario implementar un mecanismo para esperar el envio de telemetria con un timeout razonable. Si el flush falla o agota el tiempo debe registrarse el error y permitir que la funcion termine con gracia.

Azure Blob Storage para artefactos Azure Blob Storage se utiliza para guardar informes HTML, capturas de pantalla, videos y trazas. Se recomienda inicializar un cliente singleton desde la connection string para reutilizarlo en toda la aplicacion. Antes de subir archivos conviene asegurar que el contenedor exista con createIfNotExists y gestionar permisos adecuados para escritura.

Compresion y subida de archivos El proceso tipico de subida incluye comprimir la carpeta de informe en un zip dentro del directorio temporal, leer el archivo y subirlo con metadatos como timestamp y origen. Es recomendable usar un nivel de compresion alto para reducir espacio aunque puede consumir mas CPU. Para ficheros muy grandes considerar subir por streams en lugar de leer todo en memoria.

Estrategia de nombrado Para facilitar ordenacion cronologica y manejabilidad usar nombres con timestamp normalizado, por ejemplo report-2025-09-09T10-30-45-123Z.zip, lo que asegura unicidad y facilita scripts de limpieza y analitica.

Recomendaciones operativas Mantener balance entre detalle de telemetria y rendimiento: enviar telemetria esencial en onTestEnd y limitar subida de artefactos a fallos relevantes. Implementar reintentos y logs claros para depuracion. Integrar alertas en Application Insights basadas en fallos de disponibilidad y duraciones anormales para reaccion automatica.

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Los pipelines más eficientes que he visto comparten tres rasgos claros: empoderan a especialistas en las etapas correctas, mantienen la comunicación transparente entre equipos y se adaptan a las fortalezas del talento en lugar de forzar a todos a encajar en sistemas rígidos.

Publicado: Se ha lanzado Puppet Core 8.15.0 con parches de seguridad críticos, mejoras en el reporte de errores y la retirada del soporte para agentes en macOS 11 y 12, aportando mayor estabilidad y confianza para infraestructuras gestionadas con Puppet.

Aspectos destacados: Mejora en mensajes de error que ahora informan cuando se detecta datos binarios en el catálogo incluyendo referencias claras de fichero y número de línea; Actualizaciones de seguridad que eliminan libxslt y sustituyen nokogiri por libxml-ruby en macOS para mitigar CVE-2025-7424 y CVE-2025-7425; parche al gem resolv para abordar CVE-2025-24294; verificación de que libxml2 v2.14.5 no se ve afectado por CVE-2025-7425; Corrección de errores relacionada con problemas de glibc no encontrada en sistemas SLES 15 recompilando Ruby contra una versión anterior de glibc; Deprecaciones: se ha retirado el soporte de agente para MacOS 11 Big Sur y MacOS 12 Monterey.