Zu viele Tests, zu wenig Zeit: Intelligentere Wege zur Durchführung manueller Regressionstests

Fühlen Sie sich von der schieren Menge an manuellen Regressionstests, die Sie in kurzer Zeit durchführen sollen, überfordert? Das ist ein häufiges Problem. Manuelle Regressionstests werden oft zu einem Wettlauf gegen die Zeit – Tester stehen vor der Wahl, entweder alle Tests durchzuführen oder Abkürzungen zu nehmen und dabei zu riskieren, dass Fehler unentdeckt bleiben.

In diesem Webinar erfahren Sie, wie intelligente Testauswirkungsanalysen manuelle Tester dabei unterstützen, sich ausschließlich auf die von Anwendungsänderungen betroffenen Tests zu konzentrieren. Indem Sie nur die richtigen Tests ausführen – nicht alle –, sparen Sie Zeit, reduzieren redundante Arbeit und gewinnen die Gewissheit, dass keine kritischen Fehler übersehen werden.

Das Ergebnis: schnellere Zyklen, weniger Ausbrüche, weniger Stress und schnellere Entspannung.

Sehen Sie sich unser Expertenpanel an, das Ihnen praktische Strategien vorstellt, wie Sie jeden Testlauf optimal nutzen und manuelle Regressionstests mit der agilen Entwicklung in Einklang bringen können.

• Erfahren Sie, wie Sie nur die Tests ausführen, die von Codeänderungen betroffen sind.
• Erfahren Sie, wie eine intelligente, zielgerichtete Testauswahl manuelle Regressionstests mit der agilen Entwicklung synchronisiert.
• Entdecken Sie, wie intelligenteres Testen weniger Stress und schnellere, zuverlässige Releases ermöglicht.

Die Herausforderungen des manuellen Regressionstests

Entwicklungsteams konzentrieren sich üblicherweise auf das Testen neuer Funktionen. Sie wollen sicherstellen, dass die neuen Funktionen funktionieren. Doch bei Codeänderungen kann es versehentlich passieren, dass bestehende Teile der Software beschädigt werden. Hier kommt das Regressionstesting ins Spiel.

Die Durchführung der kompletten Regressionstestsuite kann jedoch zeitaufwändig sein, und wenn Releases schnell erfolgen und die Zeit knapp ist, stehen die Teams oft vor einer schwierigen Entscheidung.

• Führe nicht in jedem Sprint Regressionstests durch: Das bedeutet, dass alle Regressionstests bis zum Schluss verschoben werden. Dies führt häufig zu Fehlern in der Endphase, die wiederum zu Verzögerungen bei der Veröffentlichung führen können.
• Führe nur eine Teilmenge der Regressionstestsuite aus: Das manuelle Auswählen von Teilmengen einer Regressionstestsuite kann ineffizient und fehleranfällig sein. Das Taggen von Tests, das Lesen von Jira-Notizen und das Befragen von Entwicklern zu Änderungen liefern der Qualitätssicherung selten die benötigte Klarheit. Entwickler schlagen oft vor, „nur für alle Fälle“ große Bereiche zu testen, sodass die Qualitätssicherung den Großteil der Suite erneut ausführt, um keine Fehler zu übersehen. Dies führt zu unnötigen Tests, langsameren Releases und zusätzlichem Druck auf Teams, die ohnehin schon unter Zeitdruck arbeiten.

Bei einem schnelllebigen Projekt ist es nahezu unmöglich, alles erneut zu testen. Teams können oft nicht jeden einzelnen Test automatisieren, daher sind manuelle Regressionstests unerlässlich. Dies gestaltet sich besonders schwierig bei Patch-Tests, bei denen ein kritischer Fehler schnell behoben werden muss. Die Entscheidung, was erneut getestet werden soll, kann sich als schwierig erweisen.

Key Take Away

• Manuelle Regressionstests stehen aufgrund kurzer Entwicklungszyklen und der Notwendigkeit, bestehende Funktionalitäten abzudecken, vor Herausforderungen.
• Teams haben oft Schwierigkeiten bei der Entscheidung, was getestet werden soll, was entweder zu viel oder zu wenig Testen zur Folge hat.
• Patch-Tests bringen eine weitere Ebene der Komplexität in die Entscheidungen zu Regressionstests ein.

Intelligentere Strategien für gezieltes Testen

Wie können Tester also weniger Tests durchführen und trotzdem sicher sein, dass keine kritischen Fehler unentdeckt bleiben? Die Antwort liegt in den Daten und intelligente Testauswahl.

Hohes Vertrauen in die Testergebnisse basiert auf Daten. Um den Engpass manueller Regressionstests zu verringern, kann die Codeabdeckung genutzt werden. Während der Testausführung werden Codeabdeckungsdaten erfasst. Diese Daten helfen dabei, die richtigen Tests für Codeänderungen zu ermitteln. Dieser automatisierte Teilmengenbildungsprozess nutzt die Codeabdeckung, um präzise zu messen, welche Tests beim erneuten Testen bedenkenlos übersprungen werden können.

Wenn ein Team einen neuen Build erhält, erkennt das System automatisch, welche Tests aufgrund von Codeänderungen und den gesammelten Daten erneut ausgeführt werden müssen. Tester müssen nicht auf ein Regressionsfenster warten, sondern erhalten sofortiges Feedback und wissen genau, welche Tests sie mit hoher Wahrscheinlichkeit durchführen können. Dadurch können sie die Tests direkt durchführen, anstatt auf Regressionsfenster zu warten.

Ein Blick auf die Testauswirkungsanalyse in der Praxis

Parasoft setzt dabei auf Testauswirkungsanalyse. So funktioniert sie:

1. Erfassung der Codeabdeckung: Während manuelle Tests ausgeführt werden, erfasst der Coverage-Agent von Parasoft in der Anwendung, welche Teile des Codes verwendet werden.
2. Codeänderungen identifizieren: Wenn ein neuer Build bereitgestellt wird, vergleicht das System den neuen Code intelligent mit den zuvor erfassten Abdeckungsdaten.
3. Kartenänderungen an Tests: Das System erkennt automatisch, welche Codeabschnitte geändert wurden, und ordnet diese Änderungen den Testfällen zu, die ursprünglich diese Bereiche abdeckten.
4. Testsitzungen optimieren: Anstatt zu raten oder jeden Test einzeln auszuführen, können Sie eine optimierte Testsitzung starten, die nur Führt die von den Codeänderungen betroffenen Tests erneut ausTests, die noch aus früheren Sitzungen validiert sind, werden entsprechend gekennzeichnet, während betroffene Tests deutlich gekennzeichnet werden.

Dieser gezielte Ansatz ermöglicht es Testern, sich auf die Bereiche zu konzentrieren, die am ehesten von den jüngsten Codeänderungen betroffen sind, und spart so Zeit, da die gesamte Regressionssuite nicht erneut ausgeführt werden muss. Dadurch wird ein ausgewogenes Verhältnis geschaffen, das sicherstellt, dass die richtigen Tests zum richtigen Zeitpunkt ausgeführt werden.

Die Vorteile einer gezielten Testauswahl

Welche größten Vorteile ergeben sich für Teams aus dieser gezielten Testauswahl? Zeitersparnis und höhere Qualität liegen auf der Hand. Wenn die Anzahl der durchzuführenden Tests reduziert werden kann, ohne die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen, lässt sich die Testzeit effizienter für andere wichtige Aufgaben nutzen.

Doch es gibt auch einen weniger greifbaren Vorteil: weniger Stress. Wenn Tester kurz vor einer Veröffentlichung unter Druck stehen, kann das sehr belastend sein. Wenn man ihnen die Gewissheit gibt, dass sie sich in Ruhe auf einen Teil der Tests konzentrieren können, können sie bessere Arbeit leisten. Sie fühlen sich nicht mehr ständig im Rückstand, weil so viele Tests in kurzer Zeit durchgeführt werden müssen.

Das Vertrauen erstreckt sich auch auf das Management. Dank datengestützter Erkenntnisse kann das Management feststellen, ob der erforderliche Umfang an Tests durchgeführt wurde. Das System zeigt an, welche Tests hätten durchgeführt werden müssen und ob diese auch durchgeführt wurden.

Darüber hinaus können sich die Zeiteinsparungen summieren. Mit zusätzlicher Zeit haben Tester mehr Möglichkeiten für exploratives Testen oder sogar für die Entwicklung von Automatisierungen, was wiederum zu einer höheren Qualität beiträgt und später noch mehr Zeit spart.

Anwendung der Testauswirkungsanalyse auf automatisierte Tests

Diese Technik eignet sich nicht nur für manuelle Tests. Testauswirkungsanalyse kann auf alle Testmethoden angewendet werden, einschließlich Unit-Tests, API-Tests und UI-Tests.

Wenn Sie Ihre vollständig automatisierte Testsuite ausführen, erfassen Sie die Codeabdeckung. Bei Codeänderungen ermittelt das System, welche automatisierten Tests ausgeführt werden sollen. In einer CI/CD-Pipeline bedeutet dies, dass Sie in Ihrem Pull-Request-Workflow gezieltere Tests ausführen und so eine bessere Validierung vor dem Zusammenführen des Codes gewährleisten können.

Der Nutzen einer Testwirkungsanalyse ist oft proportional zum Aufwand und Zeitaufwand der jeweiligen Testart. Manuelle Regressionstests und automatisierte End-to-End-UI-Tests sind in der Regel am kostspieligsten und daher besonders optimierungsbedürftig.

Wichtig ist, dass diese Technologie unabhängig vom verwendeten Testframework ist. Ob Sie Selenium, Cypress, Playwright oder ein anderes Tool verwenden – die Lösung funktioniert durch die Erfassung der Codeabdeckung. Letztendlich optimiert die Testauswirkungsanalyse Regressionstests sowohl für manuelle als auch für automatisierte Ansätze, indem sie sich auf die aufwändigsten und ressourcenintensivsten Testfälle konzentriert.