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Transformieren Sie Java-Tests auf Codeebene mit Automatisierung und KI
Sucht Ihr Java-Entwicklungsteam nach Möglichkeiten, Testpraktiken zu optimieren und den Aufwand für Testaktivitäten auf Codeebene zu reduzieren? Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Sie Automatisierung und KI nutzen können, um qualitativ hochwertigeren Code zu liefern, die Entwicklungsproduktivität zu steigern und die Markteinführungszeit zu verkürzen.
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Sucht Ihr Java-Entwicklungsteam nach Möglichkeiten, Testpraktiken zu optimieren und den Aufwand für Testaktivitäten auf Codeebene zu reduzieren? Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Sie Automatisierung und KI nutzen können, um qualitativ hochwertigeren Code zu liefern, die Entwicklungsproduktivität zu steigern und die Markteinführungszeit zu verkürzen.
Der effektivste Ansatz zur Erzielung von Softwarequalität besteht darin, frühzeitig im Entwicklungsprozess eine Praxis der Qualität und Sicherheit durch Design zu implementieren. Dies bedeutet, dass Codequalität und Sicherheitslage bereits in den frühesten Phasen ermittelt und bei der Entwicklung des Codes als Best Practice implementiert werden.
In den Anfangsphasen, zusammen mit der Erstellung und Ausführung von Unit-Tests im Regressionstest, stellen die Best Practices sicher, dass die Codebasis zuverlässig, sicher, von hoher Qualität und für die Veröffentlichung bereit ist. Diese Testprozesse können sich jedoch aufgrund der erforderlichen Entwicklungszeit und Gemeinkosten auf die Produktivität der Codeentwicklung auswirken. Entwicklungsteams haben oft Schwierigkeiten, ein Gleichgewicht zwischen ihren Code-Entwicklungsaktivitäten und der Zeit zu finden, die zum Testen und Validieren auf Qualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit benötigt wird.
Mit der Weiterentwicklung der Verwendung von Künstliche Intelligenz (KI) im Softwaretest, können die Gemeinkosten für entwicklungsorientierte Testpraktiken erheblich gesenkt werden, sodass Teams ihre Aktivitäten beschleunigen und optimieren und ihre Codeproduktivität aufrechterhalten oder sogar steigern können.
Wenn es um die Sicherstellung der Codequalität geht, wird die statische Analyse für Entwicklungsteams oft als einfache Aufgabe betrachtet. Das liegt daran, dass es hohe Vorteile bei geringem Aufwand für den Entwicklungsprozess bietet.
Auf der anderen Seite, Unit-Test-Praktiken Sie sind in der Regel mit einem hohen Aufwand an Entwicklungsstunden verbunden, die für die Erstellung und Wartung von Unit-Test-Suites erforderlich sind. Allerdings sind beide Arten früher Tests auf Codeebene von entscheidender Bedeutung für die Schaffung einer Grundlage für die Qualität von Softwareprogrammen und bieten enorme Vorteile, die die Kosten überwiegen.
Zu den allgemeinen Vorteilen der Implementierung statischer Analysen und Unit-Tests gehören die folgenden.
KI- und ML-Technologien bieten Entwicklungsteams nachweislich enorme Vorteile bei der Optimierung und Beschleunigung von Testaktivitäten und ermöglichen es den Teams, den mit statischen Analysen und Unit-Tests verbundenen Aufwand zu reduzieren. Um die spezifischen Vorteile von KI und ML für Qualitätssicherung und Tests zu diskutieren, müssen wir zunächst die mit diesen Testaktivitäten verbundenen Herausforderungen aufschlüsseln, die zu einer Verlangsamung der Entwicklungsgeschwindigkeit und hohen Gemeinkosten führen.
Die statische Analyse bietet enorme Vorteile, da sie die Qualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit von Software erhöht, ohne dass die Codeentwicklung dadurch beeinträchtigt wird. Die statische Analyse kann in den frühen Codeentwicklungsprozess integriert werden, sodass Entwickler statische Codeanalysescans in ihren IDEs ausführen können, sodass Fehler bereits beim Schreiben gefunden und behoben werden können, bevor sie in die größere Codebasis eingeführt werden.
Die statische Analyse kann auch in CI/CD-Pipelines integriert werden und ermöglicht so automatische Code-Scans nach jedem Code-Commit zur Quellcodeverwaltung. Dadurch können Entwicklungsteams ihren Code hinter den Kulissen einfach und automatisch auf Fehler, Speicherlecks, Wartbarkeitsprobleme und Compliance-Anforderungen überprüfen.
Es handelt sich um eine einfache Best Practice mit geringen Gemeinkosten. Allerdings sind mit der statischen Analyse einige Herausforderungen verbunden, die Entwickler stören und die Produktivität beeinträchtigen können. Parasoft Jtest wurde entwickelt, um diese Herausforderungen zu mildern und Teams dabei zu helfen, ihre statischen Analyse-Workflows für eine bessere Entwicklererfahrung und einen schnelleren Behebungsprozess zu optimieren.
Während es am besten ist, den integrierten Qualitäts- und Sicherheitsansatz zu wählen und die statische Analyse von Anfang an in Ihren Codeentwicklungsprozess und -workflow zu integrieren, übernehmen viele Entwicklungsteams die statische Analyse, wenn die Codeentwicklung bereits in vollem Gange ist.
Abhängig vom Regelsatz und der Größe der Codebasis kann die statische Analyselösung zu einer Vielzahl von Erkenntnissen oder Regelverstößen führen. Für neue Teams, die statische Analysen einführen, kann es überwältigend, entmutigend und verwirrend sein, einen Code-Scan durchzuführen und Tausende von Ergebnissen zu erhalten, was sich auf die Einführung statischer Analysetools auswirken kann.
Wenn statische Analyseergebnisse an Entwicklungsteams zurückgegeben werden, kann es schwierig sein, zu verstehen, welche Prioritäten bei den statischen Analyseergebnissen gesetzt werden sollen. Viele Tools verfügen über Schweregrade, die jeder statischen Analyseregel zugeordnet sind. Letztendlich hängt die Priorisierung von Verstößen jedoch auch von der spezifischen Codebasis, dem Ort des Verstoßes, der Art der Anwendung und dem Verbraucher der Software ab .
Während die Kategorisierung des Schweregrads statischer Analyseregeln einige zu befolgende Richtlinien vorgeben kann, ist jede Anwendung anders, was zu unterschiedlichen spezifischen Anforderungen an Coderichtlinien führt. Es kann eine Herausforderung sein, zu verstehen, welche Verstöße aufgrund der spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung die höchste Priorität für die Behebung haben.
Viele Entwicklungsteams übernehmen statische Analysen aufgrund branchenspezifischer oder Sicherheitsanforderungen. Während bei statischen Analyselösungen häufig jeder Regel eine Dokumentation beigefügt ist, in der deren Bedeutung für bestimmte Standards erläutert wird, kann es schwierig und zeitaufwändig sein, zu verstehen, wie der Code korrigiert werden kann. Nicht jeder ist ein äußerst kompetenter Entwickler, und selbst für diejenigen, die es sind, kann es schwierig sein, bestimmte Regeln im Zusammenhang mit Sicherheits- oder Codierungsstandards einzuhalten und sie nur schwer zu beheben, wenn ein Verstoß festgestellt wird.
Parasofts Produktivitätslösung für Java-Entwickler, Jtest, ist normalerweise im Lieferumfang enthalten Parasoft DTP für Reporting und Analysen. DTP ist mehr als eine Berichts- und Analyseplattform und bietet Teams die folgenden Vorteile:
Im Zusammenhang mit KI und statischer Analyse bietet DTP Entwicklungsteams unglaubliche Vorteile, indem es ihnen hilft, die für ihre Anwendung wichtigsten Verstöße zu identifizieren, die Grundursache von Verstößen zu bewerten, die kompetentesten Mitarbeiter mit der Behebung der Verstöße zu beauftragen und die Behebung zu beschleunigen Verfahren.
Die statische Jtest-Analyse kann in CI/CD-Pipelines integriert werden, die dann statische Analyseergebnisse zur Berichterstellung und Trendanalyse an Parasoft DTP veröffentlichen. DTP bietet ML-basierte Widgets, die Klassifizierungsergebnisse basierend auf früheren Benutzer-Triage-Aktionen in DTP anzeigen. Da bestimmte Verstöße von Build zu Build priorisiert und andere unterdrückt oder ignoriert werden, analysiert die ML-KI unter der Haube diese Entscheidungen und speichert diese historischen Daten für die zukünftige Priorisierung.
Die KI lernt aus diesen Triage-Aktionen und kann dann Empfehlungen zur Priorisierung anderer statischer Analyseergebnisse abgeben. Bei der Ausführung statischer Analyseergebnisse mit Berichten zu verrauschten Verstößen kann die einfache Klassifizierung von Ergebnissen basierend auf der Wahrscheinlichkeit, dass der Verstoß behoben oder ignoriert wird, einen großen Unterschied bei der Beschleunigung des Behebungsprozesses und der Verringerung der Belastung der Entwicklungsteams machen.
Die Algorithmen von DTP analysieren die Grundursache von Verstößen gegen die statische Analyse und gruppieren verwandte Verstöße. Dadurch können Entwicklungsmanager eine Gruppe statischer Analyseverstöße einem Entwickler zuweisen, der den Code korrigiert und alle Verstöße auf einmal behebt. Dies rationalisiert die Behebung und reduziert Arbeitsduplizierungen im gesamten Entwicklungsteam.
Das ML von DTP analysiert Build-to-Build- und Triage-Trends, um den gesamten Sanierungsprozess zu optimieren. Wenn Code-Scans in DTP veröffentlicht werden, werden für jeden Verstoß Qualitätsaufgaben erstellt und automatisch dem Entwickler zugewiesen, der diese Codezeile zuletzt berührt hat.
Die KI von DTP analysiert auch frühere Triage-Aktivitäten und erkennt, welche Arten von Verstößen bestimmte Entwickler tendenziell beheben. Wenn Verstöße zur Behebung zurückverwiesen werden, erhält das Management umsetzbare Empfehlungen dazu, welche Verstöße bestimmten Entwicklern zugewiesen werden sollten, basierend auf den Verstößen, die sie in der Vergangenheit behoben haben.
Jtest bietet eine Integration mit den LLM-Anbietern OpenAI und Azure OpenAI, um die Behebung von Verstößen mit KI-generierten Korrekturen zu optimieren. Wenn ein Verstoß festgestellt wird, kann der Entwickler den Verstoß in seiner Entwicklungs-IDE auswählen und eine KI-generierte Korrektur anfordern.
KI analysiert die Regel, den Verstoß und die betroffenen Codezeilen und generiert einen Fix zur Überprüfung durch den Entwickler sowie eine Analyse des Verstoßes im Kontext dieses spezifischen Codes. Von dort aus kann der Entwickler den Fix problemlos in seine Codebasis implementieren. Dies beschleunigt den Korrekturprozess und ermöglicht es weniger erfahrenen Entwicklern, den Code einfacher zu reparieren und ihr Fachwissen zu erweitern, indem sie aus der von der KI empfohlenen Korrektur lernen.
Unit-Tests sind eine grundlegende Best Practice in der Softwareentwicklung. Eine solide Grundlage für Unit-Tests ist ein wirksames Mittel, um qualitativ hochwertige Software sicherzustellen und Fehler bei der Erkennung nach links zu verschieben, sodass eine Behebung in der frühesten und kostengünstigsten Phase des Entwicklungslebenszyklus ermöglicht wird. Allerdings erfordert die Implementierung einer Unit-Test-Praxis und die Durchsetzung der Einhaltung eines bestimmten Code-Coverage-Ziels zusätzliche Ingenieurstunden für Testaktivitäten.
Mit einem durchschnittlichen Overhead von 40 % für Entwicklungsorganisationen ist Unit-Testing mit hohen Kosten verbunden. Mit den jüngsten Fortschritten in der KI können Softwareentwicklungsteams jedoch die mit Unit-Testaktivitäten verbundenen Gemeinkosten reduzieren und die Qualitätsvorteile nutzen, die eine solide Unit-Test-Grundlage bietet.
Unit-Tests sind zwar unglaublich wertvoll für die Gesundheit, Qualität und Zuverlässigkeit von Software, bringen jedoch eine Reihe von Herausforderungen und kulturellen Barrieren mit sich, die Entwicklungsteams überwinden müssen. Im Folgenden werden einige der häufigsten Herausforderungen aufgeführt, die häufig Hindernisse für erfolgreiche Unit-Test-Praktiken darstellen.
Letztendlich möchten Entwickler ihre Zeit damit verbringen, neuen Code zu schreiben, anstatt Testfälle zu erstellen und zu verwalten, um den Code zu validieren, den sie gerade geschrieben haben. Je komplexer der Code ist, desto länger dauert es auch, die Testfälle zu schreiben.
Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass Unit-Tests von externen Abhängigkeiten wie Datenbanken, externen Diensten oder dem Dateisystem isoliert sind. Das Spotten und Stubbing dieser Abhängigkeiten erfordert technisches Wissen und ist zeitaufwändig. Es erfordert oft ein Verständnis von Mocking-Frameworks wie Mockito. Wenn der Code nicht ordnungsgemäß isoliert ist, können die Testergebnisse ungenau sein.
Nachdem der Test erstellt wurde, müssen Entwickler ihn weiterhin für Regressionstestzwecke pflegen. Die Testwartung kann eine mühsame Aufgabe sein. Wenn Code geändert wurde, müssen Testfälle geändert werden, um die Änderungen zu unterstützen, und die Unit-Test-Suite muss erneut ausgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Änderungen an der Codebasis nicht zu einer Beeinträchtigung der vorhandenen Funktionalität führen. Die Sauberkeit und Wartung der Regressionstest-Suites ist ein notwendiger Schritt, um sicherzustellen, dass Codeänderungen die vorhandene Funktionalität nicht beeinträchtigen.
Einige Organisationen verlangen das Erreichen einer bestimmten Codeabdeckungsstufe, um den Grad der Release-Bereitschaft zu messen. Eine Zeilencodeabdeckung von 80 % ist in der Regel eine allgemein akzeptierte und durchgesetzte Metrik in kommerzieller Software. Um eine umfassende Testabdeckung zu erreichen, müssen alle Codepfade und Randfälle getestet werden, was eine Herausforderung sein kann. Teams verbringen oft lange Entwicklungsstunden damit, ihre Codeabdeckungsmetrik zu verfolgen.
Ein Begriff, der häufig verwendet wird, um alten Code zu beschreiben, der nicht so geschrieben wurde, dass er leicht wartbar ist oder modernen Qualitäts- und Sicherheitserwartungen entspricht. Häufig wurde Legacy-Code hauptsächlich manuell getestet, die Tests wurden sporadisch durchgeführt oder die Testfälle befinden sich alle in alten Frameworks, die möglicherweise nicht mehr relevant sind. Wenn ältere Programme entweder umgestaltet oder modernisiert werden sollen, ist es wichtig, eine Unit-Test-Suite für Regressionstests zu erstellen, um sicherzustellen, dass die vom Entwicklungsteam vorgenommenen Codeänderungen die vorhandene Funktionalität nicht beeinträchtigen. Wenn der Code jedoch nicht nach Best Practices geschrieben wurde, nicht leicht wartbar oder übermäßig komplex ist, wird die Erstellung von Unit-Tests für das Entwicklungsteam noch anspruchsvoller und zeitaufwändiger.
Da Unit-Tests von Natur aus zeitaufwändig sind, stehen Entwicklungsorganisationen häufig vor der Entscheidung, Zeit für die Erstellung und Wartung von Testfällen einzuplanen und sich stattdessen auf die Erstellung neuen Codes und die Steigerung ihrer Entwicklungsproduktivität zu konzentrieren. Unternehmen, die Unit-Tests für eine schnellere Markteinführung opfern, riskieren ein erhöhtes Risiko von Fehlern in der Produktion.
Parasoft hat schon früh erkannt, dass KI- und maschinelle Lerntechnologien (ML) dazu beitragen können, den Zeitaufwand für die Erstellung und Wartung von Testfällen in der gesamten Testpyramide zu reduzieren. Der Jtest Unit Test Assistant für Java-Programme war eine der ersten KI-gestützten Funktionen, die in der Parasoft Continuous Quality Testing Platform eingeführt wurden.
Die KI-Funktionen von Jtest ermöglichen es Entwicklungsteams, schnell eine Unit-Test-Suite zu generieren, die bis zu 60 % des Codes oder mehr abdeckt, und dann Testfälle weiter zu erweitern, um eine zusätzliche Abdeckung zu erreichen, Abhängigkeiten schnell zu stubben und zu simulieren, einfach Behauptungen hinzuzufügen, Testfälle zu parametrisieren usw Klonen oder mutieren Sie vorhandene Testfälle.
Darüber hinaus können Benutzer Jtest in ihre OpenAI- oder Azure OpenAI-Konten integrieren und nutzen generative KI-Technologie um Testfälle auf ganz bestimmte, vom Entwickler festgelegte Weise anzupassen. Die KI-Implementierung von Jtest hilft Entwicklern, schnell und einfach effektive, aussagekräftige Testfälle zu erstellen, die auf die spezifischen Anforderungen der Anwendung zugeschnitten sind, und reduziert gleichzeitig den mit Unit-Testaktivitäten verbundenen Aufwand.
Die KI von Jtest kommt Entwicklern auf folgende Weise zugute.
Mit den Vorteilen, die KI bietet, können Entwicklungsteams ihre Unit-Test-Praktiken problemlos beschleunigen und die Gemeinkosten senken, indem sie Herausforderungen abmildern, zeitaufwändige Aufgaben automatisieren und die Vorteile der Softwarequalität genießen, die eine solide Unit-Test-Grundlage bietet.
Parasoft Jtest ist eine leistungsstarke Lösung für Entwicklungsteams, die ihre Testpraktiken optimieren und den Aufwand für Testaktivitäten auf Codeebene reduzieren möchten. Insgesamt bietet es Entwicklern eine positive Erfahrung beim Testen und ermöglicht es ihnen, einfach und schnell Testfälle zu erstellen, zu warten und auszuführen sowie statische Analysen durchzuführen und gemeldete Verstöße zu beheben, sodass sie mehr Zeit haben, sich auf Neues zu konzentrieren Code-Entwicklung.
KI optimiert Tests und qualitätsorientierte Praktiken, sodass Teams qualitativ hochwertigeren Code liefern, ihre Entwicklungsproduktivität steigern, die Markteinführungszeit verkürzen und mit größerer Sicherheit veröffentlichen können.
Mitwirkender Autor: Jamie Motheral
