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Mit zunehmender Anzahl an Testsuiten verlangsamt sich die Ausführung. Die KI-gestützte Testauswirkungsanalyse von Parasoft optimiert die Testausführung im gesamten SDLC und steigert die Teamflexibilität durch schnelleres Feedback zu den Auswirkungen von Anwendungsänderungen.
Konzentrieren Sie sich auf die Änderungen. Beschleunigen Sie Testzyklen und steigern Sie die Testeffizienz, indem Sie die Ausführung ausschließlich auf Testfälle konzentrieren, die für aktuelle Anwendungsänderungen relevant sind.
Gehe zu: Testzyklen
Optimieren Sie den Testaufwand, konzentrieren Sie die Ressourcen auf die von Änderungen betroffenen Bereiche und minimieren Sie den unnötigen Verbrauch von Infrastrukturressourcen, um die Testkosten zu senken.
Gehe zu: Kosten reduzieren
Steigern Sie das Vertrauen durch eine intelligentere Testauswahl und klarere Testprioritäten.
Gehe zu: Manuelle Prüfung
Haben Sie genug von der langsamen Ausführung von UI-Tests? Feedback beschleunigen. Minimieren Sie die Anzahl der UI-Testausführungen, die zur Validierung von Anwendungsänderungen erforderlich sind.
Gehe zu: UI-Tests
Identifizieren Sie ganz einfach, welche Testfälle ausgeführt werden müssen, um Anwendungs- und Serviceänderungen zu validieren, selbst in komplexen verteilten Microservice-Architekturen.
Gehe zu: APIs & Microservices
Warten Sie nicht länger auf nächtliche Regressionsläufe. Erhalten Sie schneller Feedback. Führen Sie Live-Unit-Tests in der IDE oder TIA in inkrementellen CI/CD-Pipeline-Builds durch.
Gehe zu: Unit Tests
Nutzen Sie die KI-gestützte Testauswirkungsanalyse, um Testzyklen zu beschleunigen, indem Sie Tests auf kürzlich geänderte Codebereiche konzentrieren. Stellen Sie sicher, dass Codeänderungen keine neuen Fehler verursachen oder bestehende Funktionen beeinträchtigen.
Bei herkömmlichen Testmethoden wird häufig die gesamte Testsuite ausgeführt, unabhängig vom Umfang der an der Codebasis vorgenommenen Änderungen, was zu zeitaufwändigen und ressourcenintensiven Testzyklen führt. Im Gegensatz dazu konzentriert TIA die Testausführungen ausschließlich auf die Bereiche der Anwendung, die von den jüngsten Änderungen betroffen sind, und stellt so sicher, dass die Testbemühungen zielgerichtet und effizient sind.
Nutzen Sie Parasofts proprietäre, KI-gestützte Testauswirkungsanalyse, um aktuelle Codeänderungen einfach zu identifizieren und mit betroffenen Testfällen zu korrelieren. Führen Sie selektiv nur die relevanten Testfälle aus, die zur Validierung der Änderungen erforderlich sind. Mit TIA können Teams potenzielle Probleme, die durch Änderungen entstehen, schnell identifizieren. Dadurch reduzieren sie das Risiko von Regressionsfehlern und verbessern die allgemeine Softwarequalität.
Blog lesen: Optimieren Sie die Testausführung mit Test-Impact-Analyse »
Optimieren Sie die Testausführung, um die Testkosten zu senken. Weisen Sie Ressourcen effizient zu, indem Sie sich auf kritische Bereiche konzentrieren, die von Änderungen betroffen sind, und unnötige Tests minimieren. Dieser gezielte Ansatz sorgt für optimierte Testaufwände, was zu Kosteneinsparungen und einem verbesserten ROI führt.
Die Testauswirkungsanalyse reduziert die Testkosten durch die optimierte Zuweisung von Testressourcen. TIA nutzt proprietäre KI-Logik, um nur die relevanten Testfälle, die von Änderungen betroffen sind, zu identifizieren und auszuführen. Teams optimieren ihre Testprozesse und vermeiden so umfangreiche und ressourcenintensive Testzyklen.
Dieses gezielte Vorgehen spart wertvolle Zeit und Mühe. Es reduziert auch die mit CI/CD-Pipelines verbundenen Cloud- und Infrastrukturkosten, da weniger Ressourcen für die Ausführung von Tests erforderlich sind.
Blog lesen: Verbesserung der Testausführung mit Testauswirkungsanalyse »
Es ist entscheidend, nach jeder Änderung die richtige Funktionalität zu testen. Die Testauswirkungsanalyse verdeutlicht dies: Sie hilft Teams, unnötigen Aufwand und Erschöpfung zu vermeiden, indem sie sich nur auf die wichtigen Tests konzentrieren.
Teams implementieren zunächst Parasofts Java- oder .NET-Code-Coverage-Agenten für jede Komponente ihrer Umgebung. Parasoft CTP ermöglicht es Benutzern dann, die Coverage-Agenten synchron mit manuellen Testausführungs-Workflows zu verwalten und genau zu erfassen, welche Codeteile von jedem Testfall ausgeführt werden. Die Code-Coverage wird für Reporting und Analyse in DTP veröffentlicht.
Bei Änderungen korreliert TIA die Änderungen in der Codebasis mit den betroffenen Testfällen – selbst wenn die Änderung einen nachgelagerten Microservice betrifft. Manuelle Tester können leicht erkennen, welche manuellen Testfälle betroffen waren und zur Validierung der Änderungen erneut ausgeführt werden sollten.
Dies ist besonders wertvoll in agilen Sprints, wo die Zeit begrenzt ist und die Tests mit häufigen Codeänderungen Schritt halten müssen. Tester können neue Funktionen effizienter validieren, was Burnout reduziert und gleichzeitig das Vertrauen erhöht, dass jede Iteration die richtige Qualität liefert.
Erhöhen Sie die Effizienz von UI-Tests, indem Sie die Ausführungen nur auf die Teilmenge der Testfälle konzentrieren, die mit Anwendungsänderungen korrelieren, wodurch die Testausführungszeiten erheblich verkürzt werden.
UI-Tests sind ressourcenintensiv. Wenn die Testsuite groß ist, ist die Ausführung der gesamten Suite zeitaufwändig und führt zu Ausfallzeiten, da Tester auf Feedback von den durchgeführten Tests warten. Das verzögerte Feedback verringert die Agilität des Teams und drosselt seine Testgeschwindigkeit. UI-Testteams können problemlos eine Testauswirkungsanalyse innerhalb ihrer CI/CD-Pipeline aktivieren und nur die Teilmenge der Testfälle ausführen, die erforderlich sind, um zu überprüfen, ob Codeänderungen keine bestehende Funktionalität beeinträchtigt oder neue Fehler eingeführt haben.
Die Testauswirkungsanalyse ist eine integrierte KI-Funktion der Selenic- und SOAtest-Lösungen von Parasoft für automatisierte Funktionstests. Nutzen Sie Selenic, um TIA einfach auf Java-basierten Selenium-Testfällen auszuführen. Verwenden Sie SOAtest, um die Testauswirkungsanalyse auf der Web-Benutzeroberfläche und mit SOAtest erstellte End-to-End-Testfälle durchzuführen. Integrieren Sie die Parasoft-Testauswirkungsanalyse für Anwendungen, die in Java oder .NET geschrieben sind, in verschiedene Test-Frameworks wie Playwright, Cypress oder Ranorex.
Blog lesen: Nutzen Sie die Testauswirkungsanalyse mit jedem Test-Framework »
Teams können die Funktionalität und Stabilität von APIs und Microservices effizienter sicherstellen, indem sie TIA ausführen, um zu bestimmen, welche Testfälle ausgeführt werden müssen, um Anwendungsänderungen zu validieren, wodurch die Testagilität und -geschwindigkeit beschleunigt wird.
Beim End-to-End-Testen verteilter Microservices besteht die Herausforderung darin, die relevanten Testfälle zu ermitteln, die zur Validierung von Änderungen in nachgelagerten Microservices erforderlich sind. Die Analyse der Testauswirkungen ist in dieser Landschaft ein entscheidendes Werkzeug und sorgt für Klarheit im komplexen Netz miteinander verbundener Dienste.
Durch den Einsatz proprietärer KI-Techniken zur Identifizierung der spezifischen, geänderten Microservices ermöglicht TIA Teams, ihre Testbemühungen zu optimieren und den CI/CD-Workflow zu beschleunigen. Dieser zielgerichtete Ansatz gewährleistet die Integrität von APIs in Microservice-Architekturen und fördert zudem ein höheres Maß an Agilität und Testgeschwindigkeit, was in Umgebungen mit mehreren Releases pro Tag unerlässlich ist.
Für in Java und .NET geschriebene Anwendungen können Teams unsere Lösungen nutzen, um die Codeabdeckung aus automatisierten API- und End-to-End-Testausführungen zu erfassen und zu analysieren, unabhängig vom Test-Framework. Dies bietet Abdeckung und Nachvollziehbarkeit auch in verteilten Microservice-Architekturen. Wenn Teams in ihren CI/CD-Pipelines eine Testauswirkungsanalyse durchführen, können sie Anwendungsänderungen in komplexen Umgebungen problemlos validieren, ohne die gesamte Regressionstestsuite ausführen zu müssen.
Blog lesen: Die Herausforderungen des Testens von Microservices meistern und die Vorteile maximieren »
Sind Sie es leid, Code zu committen, nur um später festzustellen, dass er den Build aufgrund fehlgeschlagener Tests unterbricht? IDE-basierte Live-Unit-Tests ermöglichen es Java-Entwicklern, sich auf die Validierung von Änderungen zu konzentrieren, bevor sie aktualisierten Code in Quellcodeverwaltungssysteme committen. Live-Unit-Tests ermöglichen ihnen die vollständige Automatisierung der Ausführung betroffener Tests in ihren IDEs, um Codeänderungen lokal zu validieren und sofortiges Feedback zu fehlerhaften Funktionen zu erhalten. Dies reduziert das Risiko von Regressionen und minimiert die Wahrscheinlichkeit von Build-Fehlern.
In CI/CD-Pipelines ist Geschwindigkeit entscheidend. Das Ausführen einer kompletten Unit-Test-Suite bei jeder Codeänderung kann den Prozess jedoch erheblich verlangsamen. CLI-basiert Test Impact Analysis ermöglicht Java und .NET-Anwendung Teams erhalten schnelleres Feedback, indem sie ihre CI/CD-Pipelines optimieren, um die spezifischen Tests auszuführen, die eine Anwendungsänderung validieren. Dadurch werden Entwicklungsteams bei der Markteinführung von Software agiler und iterativer.
Nutzen Sie die Testauswirkungsanalyse von Parasoft, um geänderten Code gezielt auszuwählen und die richtige Teilmenge von Tests zu identifizieren, um diese Änderungen zu validieren, wie dieser Kunde.
