Shift Left but Right
Die Integration von Shift Left und Shift Right in den Entwicklungsprozess bietet eine ganzheitliche Qualitätssicherung. Shift Left fördert das...
Die Weiterentwicklung des Software-Testings steht zunehmend im Zeichen von Künstlicher Intelligenz (KI). Dabei lassen sich zwei zentrale Bereiche unterscheiden: das Testen von KI-basierten Systemen und der Einsatz von KI als Werkzeug im Testprozess. Viele Unternehmen arbeiten bereits daran, KI-Technologien in ihre Produkte und Prozesse zu integrieren. Gleichzeitig spielt Agilität in Projekten eine entscheidende Rolle, wobei Scrum als eine der führenden Methoden gilt. Die Kombination aus KI und agilen Ansätzen eröffnet spannende Möglichkeiten für die Zukunft des Software-Testings.
In dieser Podcast-Episode hatte ich das Vergnügen, mit Tilo Linz zu sprechen. Wir haben darüber gesprochen, wie sich das Software-Testing weiterentwickelt, besonders im Hinblick auf Künstliche Intelligenz (KI). Tilo erklärte, dass es zwei Hauptbereiche gibt: das Testen von KI-basierten Systemen und das Testen mit KI als Werkzeug. Er glaubt, dass die meisten Unternehmen bereits daran arbeiten, KI in ihre Produkte zu integrieren. Ein weiteres Highlight war die Diskussion über Agilität in Projekten, wo Scrum als dominierende Methode hervorgehoben wurde. Zum Schluss haben wir über die Zukunft und die spannenden Möglichkeiten gesprochen, die KI und agile Methoden für das Software-Testing bieten.
“Fast jedes ernsthaft softwareentwickelnde Unternehmen beschäftigt sich damit, welche Funktionen in ihrem jeweiligen Produkt KI-basiert verbessert werden können.” - Tilo Linz
Tilo Linz ist Vorstand und Mitgründer der imbus AG, einem führenden Lösungsanbieter für Softwarequalität und Softwaretest und seit mehr als 25 Jahren im Themengebiet Softwarequalität tätig. Als Gründer und Vorsitzender des German Testing Board e.V. und Gründungsmitglied im ASQF e.V. und ISTQB hat er die Aus- und Weiterbildung in diesem Fachbereich auf nationaler und internationaler Ebene maßgeblich mitgestaltet und vorangebracht. Tilo Linz ist Autor von “Testen in Scrum-Projekten” und Co-Autor von “Basiswissen Softwaretest”
Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine immer wichtigere Rolle im Software-Testen. Dabei lässt sich zwischen zwei Hauptbereichen unterscheiden: dem Testen von KI-basierten Systemen und dem Einsatz von KI als Werkzeug für Tester. Aktuell erforschen zahlreiche Unternehmen, wie KI genutzt werden kann, um Produkte und Prozesse zu verbessern. Besonders hervorzuheben ist der Einsatz generativer KI-Systeme zur Unterstützung des Testprozesses. Diese können beispielsweise dazu beitragen, Testdaten zu generieren oder Testfälle automatisch zu erstellen, was erheblich Zeit und Ressourcen spart.
Das Testen von KI-Systemen stellt spezifische Herausforderungen dar. Viele dieser Systeme befinden sich noch nicht in einem produktionsreifen Zustand. Unternehmen bereiten sich auf den Einsatz solcher Technologien vor, indem sie Prototypen entwickeln und Experimente durchführen. Besonders komplex ist der Umgang mit den spezifischen Fehlerarten, die in KI-Systemen auftreten können. Diese Komplexität erfordert spezialisierte Testmethoden und ein hohes Maß an Expertise, um die Qualität und Zuverlässigkeit der Systeme sicherzustellen.
Ein weiterer Anwendungsbereich von KI liegt im Einsatz als unterstützendes Werkzeug für Tester. Studien zeigen, dass KI in der Softwareentwicklung vor allem in den Bereichen Programmierung und Testing genutzt wird. Mithilfe von KI-Algorithmen lassen sich beispielsweise Security-Tests automatisieren oder gezielte Testprozeduren entwickeln. Diese Werkzeuge agieren jedoch vorwiegend als Assistenten, die menschliche Expertise ergänzen, anstatt sie zu ersetzen.
Agile Methoden sind heutzutage in den meisten Softwareprojekten etabliert, wobei Scrum die meistgenutzte Methode darstellt. Auch stark regulierte Branchen wie Luftfahrt und Medizintechnik haben agile Arbeitsweisen eingeführt. Diese Entwicklung wurde durch Anpassungen in den Regularien ermöglicht, sodass agile Methoden auch in stark kontrollierten Umfeldern praktikabel sind. Dadurch können Projekte flexibler und effizienter umgesetzt werden.
Die Zukunft des Software-Testens wird von mehreren spannenden Entwicklungen geprägt. Neben dem Einfluss von KI und agilen Methoden gewinnen Bereiche wie das Requirements Engineering und szenario-basiertes Testen an Bedeutung. Automatisierte Tools könnten in Zukunft eine noch stärkere Unterstützung bieten, was sowohl die Effizienz als auch die Qualität der Tests weiter verbessern könnte. Solche Fortschritte haben das Potenzial, langfristig die Softwareentwicklung grundlegend zu verändern und die Zuverlässigkeit der getesteten Systeme zu erhöhen.
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Software Testing, indem sie Testprozesse automatisiert und optimiert. Durch den Einsatz von Machine Learning können Tests effizienter gestaltet und Fehler frühzeitig erkannt werden. KI-basierte Tools analysieren große Datenmengen, identifizieren Muster und prognostizieren potenzielle Probleme, was die Testabdeckung verbessert und die Qualität der Software erhöht.
Shift-Left Testing bedeutet, Testaktivitäten früher im Entwicklungsprozess zu beginnen, um Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Shift-Right Testing hingegen fokussiert sich auf Tests nach der Bereitstellung der Software, insbesondere in Produktionsumgebungen, um Benutzererfahrungen und Performance zu überwachen und zu optimieren. Beide Ansätze zielen darauf ab, die Softwarequalität zu steigern und die Entwicklungszeit zu verkürzen.
Cloud-basiertes Testen ermöglicht Flexibilität und Skalierbarkeit, da Testumgebungen schnell bereitgestellt und angepasst werden können. Teams können von verschiedenen Standorten aus auf dieselben Ressourcen zugreifen, was die Zusammenarbeit erleichtert. Zudem reduziert es die Notwendigkeit physischer Infrastruktur, senkt Kosten und unterstützt parallele Testausführungen, wodurch die Effizienz des Testprozesses gesteigert wird.
Microservices und Container-Technologien wie Docker und Kubernetes erfordern neue Teststrategien, insbesondere bei Integrationstests und End-to-End-Tests. Die Komplexität verteilter Systeme steigt, was die Notwendigkeit von Service-Virtualisierung und speziellen Testtools erhöht, um sicherzustellen, dass alle Komponenten nahtlos zusammenarbeiten und die Gesamtfunktionalität gewährleistet ist.
Die zunehmende Verbreitung von IoT-Geräten stellt neue Anforderungen an das Software Testing, insbesondere hinsichtlich Sicherheit, Konnektivität und Performance. Tests müssen Echtzeitdaten, Latenz und Geräteinteroperabilität berücksichtigen, um sicherzustellen, dass IoT-Systeme zuverlässig und sicher funktionieren und den Benutzererwartungen entsprechen.
Mit dem wachsenden Bewusstsein für Datenschutz und Cybersecurity-Bedrohungen sind Sicherheitstests essenziell geworden. Sie helfen, Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben, bevor Software in Produktion geht. Durch Penetrationstests und Vulnerability Scanning wird sichergestellt, dass Anwendungen den aktuellen Sicherheitsstandards entsprechen und vor potenziellen Angriffen geschützt sind.
Exploratives Testen ist ein Ansatz, bei dem Tester ohne vorgegebene Skripte die Software untersuchen, um unerwartete Fehler zu entdecken. Trotz fortschreitender Automatisierung bleibt dieser Ansatz relevant, da er menschliche Intuition und Kreativität nutzt, um Probleme zu identifizieren, die automatisierte Tests möglicherweise übersehen, und somit die Softwarequalität weiter verbessert.
Ein effektives Testdatenmanagement stellt sicher, dass realistische und datenschutzkonforme Testdaten verfügbar sind. Dies ist besonders wichtig im Kontext von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO. Tools zur Testdatenanonymisierung und -generierung sind entscheidend, um die Integrität der Tests zu gewährleisten und gleichzeitig gesetzliche Vorgaben einzuhalten.
Agile Methoden und DevOps-Praktiken integrieren das Testen nahtlos in den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess. Dies fördert kontinuierliche Tests und schnelle Feedback-Schleifen, wodurch die Softwarequalität verbessert und die Time-to-Market verkürzt wird. Tester arbeiten enger mit Entwicklern zusammen, was zu einer effizienteren Fehlererkennung und -behebung führt.
Codelose Testautomatisierung ermöglicht es, automatisierte Tests ohne tiefgehende Programmierkenntnisse zu erstellen. Durch visuelle Interfaces oder Keyword-Driven Ansätze können auch Nicht-Entwickler Tests gestalten und ausführen. Dies beschleunigt den Testprozess, reduziert technische Barrieren und fördert die Zusammenarbeit im Team, indem es mehr Beteiligten ermöglicht, zur Qualitätssicherung beizutragen.
Die Integration von Shift Left und Shift Right in den Entwicklungsprozess bietet eine ganzheitliche Qualitätssicherung. Shift Left fördert das...
Die Integration von Qualität in den Softwareentwicklungsprozess sollte von Anfang an Priorität haben. Die Erfahrungen aus dem Testing-Bereich können...
In der modernen Softwareentwicklung spielen Testdaten eine zentrale Rolle. Sie ermöglichen es, Datenfehler frühzeitig zu identifizieren und die...