3 Hindernisse für kontinuierliche Tests und deren Entfernung

In der heutigen schnelllebigen Welt der Softwareentwicklung ist die schnelle Bereitstellung von Qualität das oberste Ziel. Kontinuierliches Testen ist der Schlüssel dazu, doch viele Teams stehen vor erheblichen Hürden. Diese Sitzung untersucht drei häufige Hindernisse für kontinuierliches Testen und bietet praktische Lösungen zu deren Überwindung, um reibungslosere, schnellere und zuverlässigere Software-Releases zu gewährleisten.

Key Take Away

Wenn man Qualität und Geschwindigkeit anstrebt, treten oft drei Haupthindernisse auf, wenn Implementieren kontinuierlicher Tests:

• Begrenzte technische Fähigkeiten: Den Teams fehlt möglicherweise das Fachwissen für neue Testansätze und -tools.
• Instabile Automatisierung: Die Testautomatisierung kann mit zunehmender Codebasis unzuverlässig und langsam werden.
• Umgebungseinschränkungen: Testumgebungen sind oft nicht verfügbar, unkontrollierbar oder von anderen Systemen abhängig.

Behebung von Qualifikationslücken mit KI-gestützte API-Tests

Die zunehmende Komplexität von Software erfordert fortgeschrittenere Testfähigkeiten. Viele Teams haben damit zu kämpfen, insbesondere bei der Skalierung ihrer Testpraktiken. Ein häufiges Problem ist die übermäßige Abhängigkeit von UI-Tests, die mit wachsender Anwendung instabil und langsam werden. UI-Tests können zeitaufwändig und schwierig zu warten sein, insbesondere bei Tausenden von Testfällen.

Um dieses Problem zu lösen, UI-Teststrategie wird empfohlen. Dieser Ansatz verlagert den Fokus auf API-Ebenen zur Validierung der Geschäftslogik und Anwendungsfunktionalität im großen Maßstab und reserviert UI-Tests für die Benutzererfahrung und kritische Pfade. Diese Strategie ist besonders effektiv bei modernen, modularen Softwarearchitekturen.

Parasofts SOAtest mit seinem KI-gestützte API-Testgenerierung, kann Teams helfen, diese Lücke zu schließen. Durch die Aufzeichnung von UI-Interaktionen kann das Tool automatisch API-Tests generieren. Dieser Prozess ist deutlich schneller als UI-Tests und reduziert die Ausführungszeit oft von Minuten auf Sekunden. Beispielsweise kann ein komplexer End-to-End-Flow, der über die UI über eine Minute dauerte, mit API-Tests in nur 3 Sekunden ausgeführt werden. Dies ermöglicht auch eine einfachere Skalierung von Tests mit Datenpermutationen und Sonderfällen, die mit reinen UI-Tests unerschwinglich langsam wären.

Selbst wenn einer Anwendung eine Benutzeroberfläche fehlt oder diese noch nicht vollständig entwickelt ist, kann KI helfen. Durch die Integration mit großen Sprachmodellen können API-Szenariotests aus Servicedefinitionen und benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen generiert werden, was API-Tests im Frühstadium unterstützt.

Bekämpfung langsamer Testausführungszeiten

Die langsame Testausführung ist ein großer Engpass beim kontinuierlichen Testen. Bei kleineren Projekten sind möglicherweise einige hundert automatisierte Tests noch machbar. Bei größer werdenden Projekten kann die Anzahl der Tests jedoch schnell auf Tausende steigen. Dauert ein durchschnittlicher Test 1.5 Minuten, kann die Durchführung einer vollständigen Regressionssuite Stunden oder sogar Tage dauern. Diese langsame Feedbackschleife behindert die Einführung kontinuierlicher Bereitstellungs- und Testverfahren.

Um dieses Problem zu lösen, ist eine Reduzierung des Testumfangs unerlässlich. Anstatt bei jedem Build Tausende von Langzeittests durchzuführen, können Teams Implementieren Sie eine Testauswirkungsanalyse. Diese Technik misst die Codeabdeckung auf granularer Ebene für jeden einzelnen Testfall. Durch den Vergleich des aktuellen Builds mit einem Basis-Build wird genau ermittelt, welche Tests von Codeänderungen betroffen sind.

In einer Microservices-Architektur wie der Spring Petclinic kann die Testauswirkungsanalyse beispielsweise aufzeigen, dass aufgrund spezifischer Codeänderungen nur zwei von fünf Funktionstests erneut ausgeführt werden müssen. Dadurch wird die Anzahl der pro Build ausgeführten Tests drastisch reduziert – oft von Hunderten oder Tausenden auf eine überschaubare Teilmenge. Dies beschleunigt nicht nur das Feedback, sondern reduziert auch den Wartungsaufwand und die Infrastrukturkosten, die mit der Ausführung vollständiger Regressionssuiten verbunden sind.

Beheben instabiler Testumgebungen

Nicht verfügbare oder instabile Testumgebungen stellen ein erhebliches Hindernis für kontinuierliche Tests dar. Diese Herausforderungen werden oft durch komplexe, verteilte Systeme verschärft und lassen sich anhand der „ABCDs“ der Service-Virtualisierung kategorisieren:

• Verfügbarkeit: QA-Umgebungen mangelt es häufig an der Stabilität und Verfügbarkeit, die für konsistente Tests erforderlich sind.
• Verhalten: Die Simulation von negativem oder Grenzfallverhalten, das für umfassende Tests entscheidend ist, kann in realen Systemen schwierig sein. Service-Virtualisierung ermöglicht die präzise Simulation dieser Szenarien, einschließlich Fehlerreaktionen und Leistungsschwankungen, und stellt so sicher, dass Anwendungen unter einer Vielzahl von Bedingungen getestet werden.
• Einschränkungen: Abhängigkeiten von Drittanbieterdiensten oder anderen internen Systemen können zu Engpässen führen. Sind diese abhängigen Systeme nicht verfügbar oder unzuverlässig, werden Tests unterbrochen. Service-Virtualisierung überwindet dieses Problem, indem virtualisierte Versionen dieser Abhängigkeiten erstellt werden. Dadurch können Tests unabhängig und konsistent ausgeführt werden, unabhängig vom Status des realen Systems.
• Abhängigkeiten: Ähnlich wie Einschränkungen können externe Systemabhängigkeiten zu erheblichen Verzögerungen und Instabilitäten führen. Durch die Virtualisierung dieser Abhängigkeiten wird sichergestellt, dass Ihre Tests nicht von der Verfügbarkeit oder Leistung externer Dienste abhängig sind.

By Nutzung der Service-VirtualisierungTeams können stabile, vorhersehbare und bedarfsgerechte Testumgebungen erstellen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Tests jederzeit ausgeführt werden können, ohne durch externe Faktoren blockiert zu werden. Er ermöglicht die Simulation komplexer Szenarien, einschließlich Fehlerbedingungen und Leistungsschwankungen, und führt so zu robusterer und zuverlässigerer Software. Letztendlich ermöglicht Service-Virtualisierung Teams echtes kontinuierliches Testen, indem sie die stabilen und kontrollierten Umgebungen bereitstellt, die für eine häufige und effektive Validierung erforderlich sind.