Testes e Publicação

No Sinky Studio, as etapas de Testes e Publicação garantem que os workflows sejam validados, seguros e confiáveis antes de serem utilizados em ambiente produtivo.

Esse processo permite simular execuções, identificar inconsistências e evoluir o fluxo de forma controlada, assegurando qualidade nas decisões e reduzindo riscos operacionais.

Papel dos Testes no workflow

Os testes permitem validar o comportamento do workflow antes da publicação, garantindo que:

As regras estão funcionando conforme esperado
As integrações retornam os dados corretos
Os cálculos estão consistentes
As decisões estão alinhadas com a política do negócio
Não existem falhas ou caminhos inválidos no fluxo

Tipos de Testes disponíveis

O Sinky Studio disponibiliza dois principais modelos de teste:

🔹 Teste Individual

Permite simular uma execução específica do workflow.

O usuário preenche manualmente os dados de input
O fluxo é executado para um único cenário
É possível acompanhar o caminho completo da execução

👉 Ideal para:

Validar regras específicas
Testar cenários pontuais
Ajustar lógica do fluxo

🔹 Teste em Lote

Permite testar múltiplos cenários de forma automatizada.

O usuário importa um arquivo com vários inputs
Cada linha é processada como uma execução independente
Os resultados são gerados de forma consolidada

👉 Ideal para:

Validar comportamento em escala
Testar diferentes perfis de dados
Avaliar consistência e performance

Análise das execuções

Após os testes, o Studio permite visualizar:

Caminho percorrido no workflow
Dados processados em cada nó
Resultados intermediários
Decisão final
Erros ou exceções

Essa análise é fundamental para garantir que o fluxo está se comportando conforme esperado.

Publicação do workflow

Após a validação, o workflow pode ser publicado em produção.

A publicação envolve:

Definir uma versão como produção
Tornar o fluxo disponível para execução real (API ou sistema)
Garantir que apenas versões validadas sejam utilizadas

💡
Boas Práticas:

Sempre testar antes de publicar

Validar cenários de exceção, não só o “caminho feliz”

Testar integrações com dados reais ou próximos do real

Utilizar teste em lote para validar consistência

Criar nova versão antes de qualquer alteração em produção