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Parasoft-Blog
Softwareentwicklungsteams stehen manchmal vor verschiedenen Herausforderungen, die es ihnen schwer machen, qualitativ hochwertige Projekte termingerecht zu produzieren. Hier haben wir fünf Strategien besprochen, um durch kontinuierliche Tests eine schnelle Qualität zu ermöglichen.
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Jeder möchte Software von höherer Qualität und schneller. Die Anforderungen an moderne Softwareentwicklungsteams sind immens – von zunehmendem Wettbewerbs- und Marktdruck über erhöhte Funktionalität und Komplexität bis hin zu höheren Erwartungen an Produktqualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit. Agile Entwicklungsmethoden sind oft gefragt, weil sie versprechen, schneller auf Veränderungen zu reagieren und Kundenanforderungen besser zu erfüllen.
Aber Agile und DevOps werden oft als eine Möglichkeit verkauft, Software schneller und mit weniger Ressourcen fertigzustellen, obwohl dies nicht beabsichtigt ist. Da realistischerweise bis zu 70 % der IT-Projekte scheitern oder ihre Ziele nicht erreichen, versuchen intelligente Entwicklungsteams, ihre Entwicklungspraktiken zu verbessern, damit sie nicht nur mit einem Projekt erfolgreich sein können, sondern auch einen wiederholbaren Prozess für zukünftige Iterationen und Produkte schaffen können. In diesem Beitrag sprechen wir darüber, wie man die für agile und iterative Methoden erforderliche Agilität erreicht und dabei nicht nur ein Endprodukt erhält, sondern ein Produkt, das Qualitäts- und Sicherheitsziele erfüllt und übertrifft.
Wie sich herausstellt, ist Testen sowohl Problem als auch Lösung für eine schnellere Verbesserung der Codequalität . In agilen Prozessen lassen sich viele Entwicklungsschritte reduzieren, um überschaubare Funktionsbausteine für Design und Implementierung zu erstellen. Die Integration dieser neuen Funktionen birgt jedoch Risiken, und der Testumfang ist oft unklar. Testen ist einer der Hauptgründe, warum Softwareteams bei der Einführung agiler Methoden Schwierigkeiten haben. Sie verlieren die angestrebte Agilität, weil sie sich entweder in zu viel oder zu wenig Testen verlieren.
Kontinuierliches Testen gilt als Lösung für die Probleme, mit denen Softwareteams bei der Einführung von DevOps und agiler Entwicklung konfrontiert sind. Wikipedia definiert kontinuierliches Testen als „… den Prozess der Ausführung automatisierter Tests im Rahmen der Softwarebereitstellung, um unmittelbares Feedback zu den Geschäftsrisiken eines Software-Release-Kandidaten zu erhalten.“ Trotz dieser einfachen Definition ist die Implementierung und Optimierung von kontinuierlichem Testen im Laufe der Zeit eine ganz andere Sache, und genau darauf werde ich mich heute konzentrieren.
Die ideale Testpyramide definiert, wo Zeit und Aufwand in einem Projekt am besten investiert werden. In der idealen Pyramide investieren Sie Ihre wertvolle Zeit und Ihren Aufwand in eine umfassende Suite von Unit-Tests an der Basis, die durch API- und Service-Tests ergänzt wird, und an der Spitze der Pyramide eine deutlich kleinere Anzahl von System- und GUI-basierten Tests.
Diese Pyramide wird jedoch oft umgekehrt und ähnelt eher einer Eistüte. Teams investieren zu viel Zeit und Mühe in fehleranfällige und komplexe GUI-Tests auf Systemebene, die die vollständige Implementierung und Integration der Funktionalität voraussetzen. Dies führt zu Tests, die in den frühen Phasen des Softwareentwicklungszyklus (SDLC) nicht kontinuierlich ausgeführt werden können. Der Schlüssel zu erfolgreichem kontinuierlichem Testen liegt darin, die Eistüte aufzutauen und sich auf die Erstellung automatisierter Unit- und API-Tests zu konzentrieren, die kontinuierlich ausgeführt werden können, während die Entwickler neue Funktionen implementieren.
Schaffen Sie eine solide Grundlage für Unit-Tests, indem Sie das Erstellen, Ausführen und Warten von Tests automatisieren. Nur wenn die Erstellung und Wartung von Unit-Tests vereinfacht wird, werden Entwicklungsteams projektweite Unit-Tests für alle Komponenten einführen.
Nehmen Sie die Testautomatisierung sowohl für die Testerstellung als auch für die Ausführung und Verwaltung an und erweitern Sie die aktuelle Unit-Test-Suite, um so viel Code des Produkts wie möglich aufzunehmen.
Vermeiden Sie es, sich auf spätzyklische, spröde und UI-zentrierte Tests zu verlassen, da die Diagnose und Behebung am Ende nur sehr zeitaufwändig und teuer ist. Anstatt sich auf die Automatisierung aller manuellen Testszenarien zu konzentrieren, investieren Sie in eine solide Grundlage für Unit- und API-Tests, um sicherzustellen, dass die Architektur, die mit der Benutzeroberfläche kommuniziert, überhaupt solide ist.
Obwohl Tests auf Systemebene immer noch wichtig und erforderlich sind, sollten sie nicht an erster Stelle stehen. Es ist auch nicht an der Zeit, kritische Architektur-, Leistungs- und Sicherheitsprobleme zu entdecken. Softwareteams können ihre Abhängigkeit von diesen UI- und Systemtests verringern, indem sie eine solide Grundlage für Unit- und API-Tests schaffen. Wenn Sie die anderen Empfehlungen hier befolgen, sollten viele Systeme vor Beginn der Tests auf Systemebene gut bewährt sein.
Führen Sie unbedingt auch eine statische Codeanalyse durch , um die gesamte Codebasis, einschließlich Legacy-Code und Code von Drittanbietern, zu analysieren. So lassen sich Fehler und Sicherheitslücken aufdecken, die bei Tests möglicherweise übersehen werden. Die statische Codeanalyse ist außerdem wichtig für die Einhaltung der Projekt-Codierungsstandards.
Es ist wichtig, die Codeabdeckung entlang der gesamten Pyramide zu verstehen, einschließlich der Rückverfolgbarkeit zu Anforderungen/User Stories. Ohne diese Informationen wissen Entwicklungsteams nicht, was bereits getestet wurde und was nicht. Darüber hinaus bedeutet ein unzureichendes Verständnis der Testabdeckung, dass man nicht weiß, was auf den einzelnen Ebenen der Pyramide getestet werden soll. Dies führt dazu, dass selbst geringfügige Änderungen so viele Tests erfordern, dass der gesamte Prozess verlangsamt wird.
Nutzen Sie die Service-Virtualisierung von Anwendungsabhängigkeiten, um automatisierte API-Tests viel früher im Entwicklungslebenszyklus zu ermöglichen. Eine verstärkte Automatisierung und frühere Erkennung von Fehlern sind entscheidend für den Erfolg. Wenn Sie API-Tests früher durchführen, können Sie wichtige Aspekte des Systems wie Leistung und Solidität der Architektur erkennen. Dies ist auch eine wichtige Phase für Sicherheitstests.
Beschleunigen Sie die agile Entwicklung mit einer Änderungsauswirkungsanalyse pro Build, um die Risiken zu verstehen, die jede neue Iteration mit sich bringt. Die durch die Änderungsauswirkungsanalyse bereitgestellten Analysen sind der Schlüssel dazu, dass sich Tests nur auf das konzentrieren, was getestet werden muss, und nicht auf den ansonsten verwendeten Shotgun-Ansatz.
Nur durch eine intelligente, datenbasierte Entscheidungsfindung sind echte kontinuierliche Tests realisierbar. Der Schlüssel zur Wiederherstellung der Agilität der agilen Entwicklungsmethoden liegt darin, das Entwicklungsteam auf die minimale Anzahl an Tests zu konzentrieren, um eine ordnungsgemäße Abdeckung bei jeder Iteration sicherzustellen.
Es überrascht nicht, dass der beste Einstieg darin besteht, die Testpyramide durchzugehen und dann zu bewerten, wo ein Projekt derzeit steht.
Der Weg zur Verbesserung basiert auf dem Aufbau einer geeigneten Testpyramide, Automatisierung sowie Datenerfassung und -analyse.
Der hohe Druck auf moderne Softwareentwicklungsteams erschwert die termingerechte und spezifikationskonforme Produktentwicklung. Agile Entwicklungsmethoden helfen Teams zwar, sich auf die Kundenbedürfnisse zu konzentrieren, doch Projekte sind weiterhin verspätet und fehleranfällig. Das Testen bleibt dabei ein zentrales Problem, das moderne Entwicklungsmethoden nach wie vor beeinträchtigt. Um deutliche Verbesserungen zu erzielen, empfiehlt sich eine solide Grundlage automatisierter Unit-Tests sowie die frühzeitige und regelmäßige Durchführung von API-Tests mithilfe von Servicevirtualisierungslösungen wie Parasoft Virtualize . Vergessen Sie nicht: Die Testergebnisse verbessern sich erheblich durch die Nutzung von Daten aus fortschrittlichen Softwaretestanalysen zur Optimierung des Testmanagements.
