Sehen Sie sich an, wie Sie Microservices testen können, ohne auf nachgelagerte Dienste zu warten.

Moderne Microservice-Anwendungen sind auf APIs, Ereignisströme und Drittanbieterdienste angewiesen, die nicht immer verfügbar sind, wenn Tests beginnen sollen. Servicevirtualisierung beseitigt diese Engpässe durch die Simulation abhängiger Systeme und ermöglicht es Teams, Anwendungen früher zu validieren und Software schneller bereitzustellen.

Sehen Sie sich diese Demo-Session an, um praktische Strategien zum Testen komplexer Microservice-Workflows kennenzulernen, ohne auf vollständig integrierte Umgebungen angewiesen zu sein.

Sie werden sehen, wie Teams Abhängigkeitsengpässe reduzieren, nicht verfügbare Dienste simulieren und agentenbasierte KI-Workflows nutzen, um die Entwicklung zu beschleunigen. Erstellung von API-Mocks und virtuellen Diensten—was eine frühere und zuverlässigere Validierung in funktionalen, negativen, Leistungs- und Resilienztestszenarien ermöglicht.

Du wirst lernen, wie man:

• Test komplexer Microservices und ereignisgesteuerte Arbeitsabläufe früher im Softwareentwicklungszyklus.
• Verringern Sie Verzögerungen, die durch nicht verfügbare, instabile oder unvollständige Abhängigkeiten verursacht werden.
• Erstellen Sie realistische Szenarien für Funktions-, Negativ-, Leistungs- und Resilienztests.
• Das Vertrauen in die Testergebnisse soll verbessert werden, bevor integrierte Umgebungen verfügbar sind.

Die Realität des Microservice-Testings

Die Herausforderung beim Testen von Microservices liegt nicht im mangelnden Testaufwand, sondern in der ständigen Veränderung des Systems. Dienste entwickeln sich unabhängig voneinander weiter, gemeinsam genutzte Umgebungen werden zu Engpässen, externe Abhängigkeiten führen zu Verfügbarkeits- und Ratenbegrenzungsproblemen, und ereignisgesteuerte Workflows erhöhen die Komplexität durch Timing und Sequenzierung zusätzlich.

Daher wird das Testen oft zu einem Geduldsspiel. Teams warten, bis sich die Umgebungen stabilisiert haben, Abhängigkeiten verfügbar sind und andere Dienste den richtigen Zustand erreicht haben, bevor eine aussagekräftige Validierung beginnen kann. Die Herausforderung liegt nicht im Testen selbst, sondern in der Koordination eines sich ständig verändernden Ökosystems.

Umstellung auf kontinuierliches Testen mit virtuellen Diensten

Ein effektiverer Ansatz besteht darin, vom Denken in Bezug auf live vs. virtuell Dienste für ein kontinuierliches Modell, das beides nutzt.

Wenn die realen Dienste verfügbar sind, werden die Tests wie gewohnt durchgeführt. Sind sie jedoch nicht verfügbar – beispielsweise aufgrund von Ausfällen, Instabilität oder unvollständigen Umgebungen –, werden die Tests nicht unterbrochen. Sie weichen nahtlos auf virtuelle Repräsentationen dieser Abhängigkeiten aus.

Ziel ist die unterbrechungsfreie Validierung unabhängig vom Systemzustand, damit die Teams kontinuierlich testen können, anstatt darauf zu warten, dass sich die Umgebungen angleichen.

Umgang mit synchronen und asynchronen Systemen

Moderne Microservice-Anwendungen basieren typischerweise auf zwei Arten von Serviceinteraktionen, die jeweils einen anderen Ansatz zur Servicevirtualisierung erfordern. Die erste ist die synchrone Kommunikation, wie beispielsweise REST und gRPC, bei der Anwendungen eine Anfrage senden und eine direkte Antwort erwarten. Diese virtuellen Dienste müssen häufig zustandsbehaftetes Verhalten simulieren, sodass sich die Antworten basierend auf vorherigen Anfragen oder spezifischen Eingabebedingungen ändern können.

Die zweite Art ist die asynchrone Kommunikation, einschließlich ereignisgesteuerter Architekturen, die auf Technologien wie Kafka basieren. Anstelle von Anfrage-Antwort-Interaktionen tauschen diese Systeme Ereignisse über mehrere Dienste hinweg aus, was virtuelle Dienste erfordert, um Nachrichtenflüsse, Ereignissequenzierung, Verzögerungen, Wiederholungsversuche und andere reale Bedingungen zu simulieren.

Während REST-basierte synchrone Workflows weiterhin weit verbreitet sind, macht die zunehmende Verbreitung ereignisgesteuerter Architekturen die Unterstützung asynchroner Workflows ebenso wichtig. Jüngste Fortschritte im Bereich der KI vereinfachen zudem die Erstellung und Verwaltung REST-basierter virtueller Dienste erheblich und reduzieren so den manuellen Aufwand, der traditionell für den Aufbau realistischer Testumgebungen erforderlich war.

Entwicklung beschleunigen mit Agentic AI

Traditionell erforderte die Entwicklung virtueller Dienste die manuelle Interpretation von API-Spezifikationen, die Definition von Antworten und die Konfiguration von Testdaten. Selbst bei relativ einfachen REST-APIs konnte dies die Teams ausbremsen und erforderte oft Fachkenntnisse im Bereich API-Mocking.

Agentic AI ändert das. Durch die Verwendung von natürlichsprachlichen Eingabeaufforderungen, API-Definitionen oder Beispielanfragen und -antworten können Teams nun in einem Bruchteil der Zeit REST-basierte virtuelle Dienste zusammen mit unterstützenden Testdaten generieren.

Die Ingenieure behalten die Kontrolle über den Prozess, überprüfen und optimieren die Ergebnisse, aber die aufwendige Arbeit – die initiale Erstellung und Einrichtung der Dienste – ist automatisiert. Dadurch lassen sich Simulationen schneller bereitstellen und Dienste früher im Entwicklungszyklus validieren.

Diese Funktionen können direkt in der Virtualize-Benutzeroberfläche genutzt oder über den MCP-Server in umfassendere Arbeitsabläufe integriert werden. Dadurch können Teams die Servicevirtualisierung mit denselben agentenbasierten Tools und LLM-basierten Umgebungen verbinden, die sie bereits für die Codeentwicklung verwenden.

Da die Entwicklung durch KI-gestützte Codegenerierung immer schneller voranschreitet, gewinnt diese Fähigkeit zunehmend an Bedeutung. Sie ermöglicht es Teams, die Tests an das Änderungstempo anzupassen, ohne auf die vollständige Entwicklung oder Verfügbarkeit abhängiger Systeme warten zu müssen.

Autonome API-Mock-Generierung in Build-Pipelines

Agentic AI beschleunigt nicht nur die Art und Weise, wie einzelne Entwickler virtuelle Dienste erstellen – es verändert auch die Art und Weise, wie diese Dienste entlang der gesamten Bereitstellungskette bereitgestellt werden.

In vielen Organisationen werden Serviceänderungen bereits in Systemen wie Jira erfasst. Anstatt Jira lediglich als Planungstool zu nutzen, kann es auch als Auslöser für Automatisierungen dienen. Wird ein neuer Service definiert oder ein bestehender aktualisiert, kann ein KI-Agent programmatisch über seinen MCP-Server auf Jira zugreifen, die Änderung erkennen, den relevanten Kontext extrahieren und nachfolgende Aktionen initiieren.

Von dort aus kann der Agent über einen MCP-Server eine Verbindung zu den Servicevirtualisierungsfunktionen herstellen, wodurch die programmatische Generierung und Bereitstellung von API-Mocks auf Basis der neuesten Servicedefinition ermöglicht wird.

Dadurch entfallen manuelle Schritte im Prozess. Virtuelle Dienste werden automatisch erstellt und bereitgestellt, ohne dass auf die Bereitschaft nachgelagerter Systeme oder der Umgebung gewartet werden muss.

Das Ergebnis ist eine kontinuierliche Ausführung innerhalb von CI/CD-Pipelines, in denen Tests bereits während der Entwicklung abhängiger Dienste durchgeführt werden können. Nach Abschluss der Tests können die Ergebnisse in Systeme wie Jira zurückgespielt werden, wodurch der Kreislauf zwischen Entwicklung, Test und Planung geschlossen wird.

In diesem Modell bestimmt nicht mehr die Bereitschaft der Umgebung, wann Tests durchgeführt werden können, sondern die Pipeline selbst ist in der Lage, das Benötigte bedarfsgerecht bereitzustellen.