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Wie die Testauswirkungsanalyse die Testzyklen von Microservices verkürzt und so schnellere, qualitativ hochwertige Releases ermöglicht
Entdecken Sie die einzigartigen Testherausforderungen, die Microservices mit sich bringen, warum traditionelle Ansätze die Testgeschwindigkeit beeinträchtigen und wie die Testauswirkungsanalyse eine so nützliche Möglichkeit bietet, Schritt zu halten.
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Entdecken Sie die einzigartigen Testherausforderungen, die Microservices mit sich bringen, warum traditionelle Ansätze die Testgeschwindigkeit beeinträchtigen und wie die Testauswirkungsanalyse eine so nützliche Möglichkeit bietet, Schritt zu halten.
Früher war das Testen einfach: Sie hatten eine große monolithische Anwendung, nahmen eine Änderung vor, führten eine Reihe von Tests durch und waren fertig.
Mit Microservices hat sich das dramatisch geändert. Wir haben den Monolithen in unabhängige Dienste aufgeteilt, um schneller zu agieren, besser zu skalieren und Teams unabhängig arbeiten zu lassen. Eine großartige Idee – bis zum Test.
Obwohl Microservices unabhängig voneinander konzipiert sind, sind sie über APIs, Nachrichtenwarteschlangen und gemeinsame Verträge miteinander verbunden. Änderungen an einem Dienst können sich unbeabsichtigt auf andere Teile des Systems auswirken und zu nachfolgenden Fehlern führen. Diese sind insbesondere bei großen, verteilten Anwendungen schwer vorherzusagen.
Was also tun die Teams? Entweder führen sie jeden Test im gesamten System durch, von einzelnen Servicetests bis hin zu vollständigen End-to-End-Szenarien. Dies verlangsamt die Pipeline, verzögert das Feedback und verringert die Geschwindigkeit des Testzyklus. Oder sie führen nur eine begrenzte Anzahl von Tests durch und riskieren damit, Fehler zu übersehen und kostspielige Nacharbeiten durchzuführen.
Die gegenseitige Abhängigkeit von Microservices erschwert das Testen. Wenn Sie einen Dienst ändern, kann dies Auswirkungen auf die nachgelagerte Funktionalität haben.
Um dieses Risiko zu reduzieren, stützen sich viele Teams auf End-to-End-Tests (E2E), die ganze Arbeitsabläufe testen über mehrere Dienste hinweg. Dieser Ansatz kann zwar dienstübergreifende Probleme aufdecken, doch E2E-Tests sind bekanntermaßen langsam in der Ausführung und Wartung – insbesondere wenn UI-Ebenen beteiligt sind. Die Ausführung einer einzelnen Suite kann Stunden dauern, was die Ausführung nach jeder Änderung unpraktisch macht. Je länger sich diese Testzyklen hinziehen, desto mehr bremsen sie die Release-Geschwindigkeit aus und führen dazu, dass häufige, qualitativ hochwertige Releases zu verzögerten, risikoreichen Bereitstellungen führen.
Den meisten Teams stehen heute zwei Optionen zur Verfügung:
Lange Testzyklen und langsames Testfeedback beeinträchtigen die Produktivität, erhöhen die Frustration und untergraben das Vertrauen der Teams.
Der Schlüssel zur Verkürzung der Testzyklen von Microservices liegt nicht darin, weniger Tests durchzuführen, sondern die richtigen Tests. Hier kommt die Test Impact Analysis (TIA) ins Spiel. TIA behebt dieses Problem, indem sie genau ermittelt, welche Tests für eine bestimmte Codeänderung relevant sind. So müssen Sie nicht jeden Test ausführen oder sich auf eine begrenzte Anzahl beschränken.
TIA funktioniert durch die Abbildung jedes Tests – API, Integration oder UI– auf die spezifischen Codeteile, die es ausführt. Wenn ein Dienst geändert wird, lokalisiert TIA die betroffenen Bereiche und identifiziert nur die Tests, die zur Validierung der Änderung erforderlich sind, unabhängig davon, ob die Codeänderungen im selben Dienst oder in abhängigen Diensten vorgenommen werden. Der Umfang hängt davon ab, wie die Teams es anwenden: Ein Serviceteam kann TIA verwenden, um Tests nur für seinen Microservice durchzuführen, während ein Anwendungsteam es zur Optimierung seiner umfassenderen End-to-End-Testsuite nutzt.
Mit präzisem, intelligentem Mapping und automatisierten Testausführungen können Teams ihre Codeänderungen schneller validieren und gleichzeitig den Umfang ihrer Testanforderungen reduzieren. So vermeiden sie sowohl das Risiko von Untertests als auch die Verlangsamung durch Übertests.
Zum Testen von Microservices bietet TIA:
Wenn ein Entwickler Code festschreibt, analysiert TIA die Änderung auf Datei- oder Methodenebene. Es verwendet eine vorgefertigte Übersicht, die zeigt, welche Tests welche Teile der Codebasis abdecken. Diese Übersicht basiert auf vorherigen Testläufen, Codeabdeckungsdaten und Abhängigkeitsanalysen.
In einer Microservices-Umgebung umfasst diese Zuordnung direkte Abhängigkeiten innerhalb derselben Kette ausgeführter Microservices. Anhand dieser Informationen ermittelt TIA den minimalen Satz an Tests – Integration, API oder UI –, die den geänderten Code und seine Abhängigkeiten betreffen. Diese Tests werden dann automatisch in der CI/CD-Pipeline ausgelöst, wobei nicht verwandte Tests übersprungen werden.
Das Ergebnis: Es werden nur aussagekräftige Tests ausgeführt, die mit jeder Änderung verknüpft sind. Dadurch wird die Ausführungszeit verkürzt, während nachgelagerte Probleme dennoch frühzeitig erkannt werden.
Die Balance zwischen Geschwindigkeit und Qualität war schon immer ein Spannungsfeld bei der Softwareentwicklung. Entwickler drängen auf schnelle Iterationen, während Testautomatisierungsingenieure die Qualität sichern. Die Test Impact Analysis (TIA) verändert die Dynamik – niemand muss Kompromisse eingehen.
Mit TIA erhalten Entwickler nach der Code-Übergabe bis zu 90 % schneller zielgerichtete Testergebnisse. Die Produktivität wird nicht mehr durch das Warten auf die Fertigstellung einer vollständigen Regressionssuite beeinträchtigt. Tester können sich darauf verlassen, dass alle wichtigen Funktionen validiert sind, ohne dass sie jedes Mal alle Tests zeit- und kostenintensiv durchführen müssen.
Der Unterschied ist deutlich – im wahrsten Sinne des Wortes. Unser Jenkins-Vergleich zeigt, wie TIA lange, ressourcenintensive Läufe in schlanke, fokussierte Testzyklen umwandelt. Diese Effizienz spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch den Rechenaufwand Ihrer CI/CD-Pipeline, senkt die Betriebskosten und gibt Ressourcen für andere Builds frei.
Um zu sehen, Test Impact Analysis Betrachten Sie in Aktion die Geschichte dieses führenden Finanzdienstleistungsunternehmens, das eine komplexe Anwendung verwaltete, die auf 36 Microservices basierte.
Vor der Einführung von TIA umfasste die Regression über 10,000 Tests auf Web-UI-, API- und Datenbankebene. Wenn Entwickler Codeänderungen vornahmen, war die Ausführung der vollständigen Regressionstestsuite daher schwierig und zeitaufwändig.
Zeitnahes Feedback zu erhalten, war eine große Herausforderung. Die Durchführung aller Tests konnte mehrere Tage dauern und erforderte ein eigenes Team, das die Testausführung allein verwaltete. Stattdessen überprüften die Entwicklungs- und Funktionstestteams die Tests manuell und entschieden anhand von Erfahrungswerten und Vermutungen, welche Testmodule ausgeführt werden sollten.
Selbst mit diesem Ansatz mussten oft Tausende von Tests ausgeführt werden, was zu Verzögerungen führte. Das Automatisierungsteam verfügte selten über die nötige Bandbreite, um eine große Anzahl von UI-Tests auszuführen und zu verwalten, insbesondere bei engen Release-Zeitplänen.
Nach der Einführung der Testauswirkungsanalyse wählte die CI/CD-Pipeline automatisch die von Codeänderungen betroffenen Tests ausAnstatt die gesamte Suite auszuführen, wurden nur die notwendigen Tests durchgeführt. Dies lieferte schnelleres Feedback und stellte sicher, dass nichts Wichtiges übersehen wurde. Da TIA auf Codeabdeckungsdaten, außerdem erhielt das Team dadurch einen klaren Überblick darüber, welche Teile des Codes bei jedem Test geprüft wurden.
Die Entwicklung moderner Anwendungen auf Basis von Microservices schreitet schnell voran. Das Testen auf herkömmliche Weise kann das Ganze verlangsamen. Für jede noch so kleine Änderung jeden Test durchzuführen, ist einfach nicht mehr praktikabel.
Anstatt alles zu testen, beschleunigt TIA die Test-Feedbackschleifen um ein Vielfaches – einige Teams berichten von bis zu 90 % schnelleren Testzyklen. Es geht nicht nur um schnelleres Testen. Es geht darum, bei Anwendungsänderungen die richtigen Dinge zu testen und das Risiko zu verringern, kritische Probleme zu übersehen, wenn voneinander abhängige Microservices betroffen sind.
Wenn Ihr Team lange Testzyklen und das Warten auf Feedback satt hat, ist es Zeit, Ihren Ansatz zu überdenken. Mit TIA können Sie Unter- oder Übertests vermeiden und mit Zuversicht strategisch testen.
Erfahren Sie, wie Ihr Team das Testen von Microservices beschleunigen kann, um schnellere und qualitativ hochwertige Releases zu erzielen.
