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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Resumen El reporter personalizado de Playwright actua como puente entre la ejecucion de pruebas y la infraestructura de observabilidad. Al enviar telemetria a Application Insights y almacenar artefactos en Azure Blob Storage se consigue visibilidad, capacidad de diagnostico y trazabilidad. Con buenas practicas como manejo de reintentos, flush de telemetria y subida condicional de artefactos se garantiza que el monitoreo sintetico aporte informacion util sin convertirse en un cuello de botella. En Q2BSTUDIO podemos acompañarte en el diseno e implementacion de estas soluciones de monitoreo, integrando aplicaciones a medida, IA para empresas y medidas de seguridad robustas.
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