Java-Code-Tests transformieren: Den Erfolg mit KI beschleunigen

Wenn KI beim Testen auf Codeebene, einschließlich statischer Analyseprozesse und Unit-Tests, eingesetzt wird, bietet sie Entwicklern eine Vielzahl von Vorteilen, um ihre Qualitätssicherungs- und Testbemühungen zu verbessern und zu beschleunigen. Aus Sicht des Managements führen diese Verbesserungen zu einer höheren Effizienz bei der Entwicklung neuen Codes und unterstützen Projekte dabei, ihre Zeitpläne und Budgetbeschränkungen für Softwarelieferungen einzuhalten.

Im Video erfahren Sie, wie Lösungen, die KI nutzen, Java-Codetests optimieren und beschleunigen sowie die Ergebnisse statischer Analysen priorisieren und beheben.

Key Take Away

KI optimiert die Triage statischer Analysen, um die Behebung von Verstößen zu beschleunigen.
KI verbessert Unit-Tests von der Erstellung bis zur Wartung und Ausführung.
KI steigert die Produktivität der Entwickler und trägt dazu bei, dass Projekte im Zeit- und Budgetrahmen bleiben.

Optimierung der statischen Analyse mit KI

Statische Analysen sind eine weit verbreitete Methode zur Gewährleistung von Codequalität und -sicherheit. Sie helfen, Fehler frühzeitig im Entwicklungszyklus zu erkennen, sind einfach zu implementieren und lassen sich gut in Entwickler-IDEs oder CI/CD-Pipelines integrieren. Trotz dieser Vorteile bleiben jedoch Herausforderungen bestehen.

Herausforderungen bei der Einführung statischer Analysen

Statisches Analyserauschen: Große, komplexe Codebasen können Tausende von Ergebnissen generieren. Dadurch ist es schwierig, kritische Verstöße von reinen Störfaktoren zu priorisieren. KI kann Teams dabei helfen, Verstöße leichter zu erkennen und zu priorisieren.
Compliance-Anforderungen: Die Einhaltung spezifischer Kodierungsrichtlinien wie OWASP oder CWE erfordert Fachwissen. Tools erkennen zwar Fehler, aber Entwicklern fehlt möglicherweise das Fachwissen, um diese effizient zu beheben, insbesondere wenn sie mit Compliance-Standards zusammenhängen.
Zeit für die Behebung: Trotz Dokumentation und Korrekturvorschlägen müssen Entwickler ihren Fokus von der Entwicklung neuen Codes auf die Analyse von Regeln und die Anwendung von Korrekturen innerhalb ihrer Codebasis verlagern. Dies kostet Zeit und beeinträchtigt die Produktivität.

Wie KI diese Herausforderungen bewältigt

Parasoft nutzt KI zur Optimierung statischer Analyse-Workflows. Die DTP-Plattform analysiert statische Analyseergebnisse und Testmetriken. ML-basierte Widgets zeigen Klassifizierungsergebnisse basierend auf früheren Benutzeraktionen an. So kann die KI aus Triage-Entscheidungen lernen und Priorisierungsempfehlungen für neue Erkenntnisse geben. Dies reduziert den Arbeitsaufwand erheblich, oft von Tausenden von Verstößen auf eine überschaubare Anzahl, die priorisiert werden muss.

KI analysiert außerdem die Ursachen von Verstößen und gruppiert verwandte Probleme. So können Manager einzelne Verstöße einem einzelnen Entwickler zuordnen und so Doppelarbeit vermeiden. Darüber hinaus kann KI frühere Triage-Aktionen analysieren und basierend auf deren Behebungshistorie die Zuweisung von Verstößen an bestimmte Entwickler empfehlen.

Für tatsächliche Korrekturen kann die generative KI von Parasoft Verstöße schnell direkt in der IDE beheben, sodass Entwickler schneller wieder mit dem Schreiben neuen Codes fortfahren können.

Beschleunigen von Unit-Tests mit KI

Unit-Tests sind für die Softwarequalität von entscheidender Bedeutung, bringen jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die zum Scheitern von Initiativen führen können.

Hindernisse für erfolgreiche Unit-Tests

Zeitaufwendig: Entwickler schreiben oft lieber neuen Code, als Testfälle zu erstellen und zu pflegen. Komplexer Code erfordert mehr Zeit zum Testen, und die Isolierung von Tests von externen Abhängigkeiten (wie Datenbanken oder Diensten) durch Mocking und Stubbing ist technisch anspruchsvoll und zeitaufwändig.
Testwartung: Codeänderungen erfordern Testanpassungen, was zu Fehlern führt, die einer Wartung bedürfen. Die Sauberkeit der Regressionstest-Suiten ist wichtig, aber mühsam.
Code-Abdeckungsziele: Um eine hohe Codeabdeckung zu erreichen (oftmals ein Ziel von 80 %), müssen alle Codepfade und Randfälle getestet werden, was eine gewaltige Aufgabe sein kann und viele Entwicklungsstunden in Anspruch nimmt.
Legacy-Code: Beim Schreiben älterer Codebasen wurde möglicherweise nicht auf Wartbarkeit oder moderne Qualitätserwartungen geachtet, was die Erstellung von Unit-Tests schwieriger und zeitaufwändiger macht.
Widerstand gegen Tests: Der Zeitaufwand für Tests im Vergleich zur Entwicklung neuen Codes kann zu einem Kompromiss führen, der möglicherweise das Risiko von Fehlern in der Produktion erhöht.

Die Rolle der KI bei der Optimierung von Unit-Tests

Parasoft Jtest bietet KI-gestützte automatisierte und geführte Workflows, um diese Barrieren zu überwinden. Es ermöglicht Teams, schnell Massen-Unit-Tests für ungedeckten Code zu generieren und so die Abdeckung rasch zu erhöhen. Entwickler können dann KI-gestützte Testerstellung um vorhandene Tests zu erweitern, Mocks, Stubs und Assertions zu generieren oder zu ermitteln, welche Tests für eine bessere Abdeckung geklont oder geändert werden sollen.

Neue generative KI-Funktionen ermöglichen es Entwicklern, die KI über natürliche Sprachbefehle anzuweisen, Testfälle gezielt zu refaktorisieren, was enorme Flexibilität bietet. Im Vergleich zur alleinigen Verwendung allgemeiner LLMs bietet Jtest eine konsistentere und qualitativ hochwertigere Testgenerierung, ist durch Massenerstellung skalierbar und kann als On-Premise-Lösung eingesetzt werden, um Unternehmensrichtlinien gegenüber SaaS-Tools zu berücksichtigen.

Schnellere Validierung von Änderungen mit Testauswirkungsanalyse

Bei der Validierung von Codeänderungen, insbesondere bei Pull Requests, kann das Warten auf Feedback zu Verzögerungen führen. Parasofts KI-gestützte Testauswirkungsanalyse (TIA) Bietet sofortiges Feedback, indem nur die von Codeänderungen betroffenen Testfälle identifiziert und ausgeführt werden. Dies beschleunigt den Feedback-Kreislauf erheblich und reduziert die Belastung der DevOps-Infrastruktur, da nicht für jede Änderung komplette Testsuiten ausgeführt werden müssen.

TIA analysiert die Testsuite, um zu verstehen, welchen Code jeder Test abdeckt, und analysiert anschließend, welcher Code sich geändert hat. Anschließend werden die spezifischen Testfälle identifiziert, die ausgeführt werden müssen. Dies ermöglicht eine Fokussierung der Anstrengungen und spart Zeit und Ressourcen. Dies ist besonders effektiv in CI/CD-Pipelines für Pull Requests und ermöglicht eine deutlich schnellere Validierung von Änderungen.