Qualitätssicherung (QA) ist eine entscheidende Komponente des Softwareentwicklungslebenszyklus und soll sicherstellen, dass Softwareprodukte vor der Veröffentlichung bestimmte Qualitätsstandards erfüllen. Qualitätssicherung umfasst einen systematischen und strategischen Ansatz zur Identifizierung, Vermeidung und Lösung von Problemen während des gesamten Entwicklungsprozesses.

Im QA-Bereich treten jedoch verschiedene Herausforderungen auf, die sich auf den Testfallbestand, die Testfallautomatisierung und das Fehlervolumen auswirken. Die Verwaltung des Testfallinventars kann aufgrund der schieren Menge an Fällen problematisch werden, was zu Ineffizienzen und Ressourcenbeschränkungen führt. Die Automatisierung von Testfällen ist zwar vorteilhaft, kann jedoch Herausforderungen hinsichtlich der Auswahl geeigneter Fälle, der Gewährleistung einer ordnungsgemäßen Wartung und der Erzielung einer umfassenden Abdeckung mit sich bringen. Das Fehleraufkommen stellt ein ständiges Problem dar und wirkt sich auf die Softwarequalität und die Release-Zeitpläne aus.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert einen durchdachten und proaktiven Ansatz zur Rationalisierung von Testfällen, zur Optimierung der Automatisierungseffektivität und zur Minimierung der Fehlermenge im Qualitätssicherungsprozess. Das Ausbalancieren dieser Aspekte ist entscheidend für die Bereitstellung hochwertiger Softwareprodukte, die den Erwartungen der Benutzer und Industriestandards entsprechen.

Wie IBM hilft

Um das Testfallvolumen zu reduzieren, ist es wichtig, sich auf die Testfalloptimierung zu konzentrieren. Bei diesem Prozess werden redundante oder überlappende Testfälle identifiziert und konsolidiert, um mehrere Szenarien abzudecken. Wichtig ist auch die Priorisierung von Testfällen auf der Grundlage kritischer Funktionen und potenzieller Risiken, um den Testaufwand zu optimieren. Darüber hinaus können Teams durch den Einsatz risikobasierter Tests Ressourcen dort einsetzen, wo sie am meisten benötigt werden, und so die Abdeckung optimieren, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Die Wirksamkeit der Testfallautomatisierung kann durch sorgfältige Planung und kontinuierliche Wartung gesteigert werden.

Eine andere Möglichkeit besteht darin, die Testfälle für die Automatisierung mit Bedacht auszuwählen und sich dabei auf sich wiederholende, zeitaufwändige und kritische Szenarien zu konzentrieren. Außerdem ist es notwendig, automatisierte Testskripte regelmäßig zu aktualisieren, um sie an Änderungen in der Anwendung anzupassen und sicherzustellen, dass sie relevant und zuverlässig bleiben. Ein proaktiver Ansatz für Fehler umfasst die Implementierung robuster Testmethoden, wie z. B. Shift-Left-Tests, bei denen Testaktivitäten früher im Entwicklungsprozess eingeleitet werden. Durchführung gründlicher Codeüberprüfungen, Einsatz statischer Analysetools und Betonung der Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Testteams, um Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

IBM® bringt all das durch Die IBM IGNITE Quality Platform (IQP), Dabei handelt es sich um eine DevOps-fähige Single-Sign-On-Plattform, die KI-Funktionen und patentierte Methoden zur Optimierung von Tests nutzt. Die Plattform führt Shift-Left-Methoden ein, die eine schnellere Automatisierung mit Heilungsfunktionen fördern und Fehler vorhersagen und verhindern, was wiederum zu einer qualitativ hochwertigen Bereitstellung führt, die den End-to-End-Testlebenszyklus einer Organisation unterstützt.

Es besteht aus folgenden Säulen:

Verwalten:

Unterstützt durch eine Integrierte Plattform das mehrere Mandanten, Benutzer, Anwendungen, Projekte und alle notwendigen funktionalen und technischen Konfigurationen, die während der Testreise benötigt werden, zentral an einem Ort verwaltet. Ebenso unterstützt es die Umsetzung eines Qualitätsplans, der auf die Reduzierung von Fehlern abzielt. Es ist auch in Qualitätsempfehlungen integriert, die von anderen Komponenten und mehreren Integrationen von Drittanbietern einfließen, darunter führende Git-basierte Repositories, Test- und Fehlertools sowie cloudbasierte Web- und mobile Testtools

optimieren:

Ziel ist es, den optimalen Satz von Testfällen mit 100 % Abdeckung zu erstellen und eine Verschiebung nach links bei der frühzeitigen Aufdeckung von Fehlern herbeizuführen.

1. Anforderungsanalyse (RA): NLP-basiertes Tool zur Analyse von Anforderungen, um Mehrdeutigkeiten zu erkennen, Linksverschiebungen voranzutreiben und Komplexität zu bestimmen. Es unterstützt auch die halbautomatische Identifizierung von Schlüsselattributen für die Optimierungsreise.
2. Suchtag und Modell (STAM): Textbasiertes Analysetool zur schnellen Analyse einer großen Anzahl bestehender Tests, um Redundanzen zu identifizieren und Schlüsselattribute für die Optimierungsreise zu identifizieren.
3. *Optimierung (TO): *Kombinatorisches Testdesign-Methodologie-basiertes Tool, das die Erstellung eines optimierten Testplans mit maximaler Abdeckung bestehender Anforderungen, bestehender Tests, YAML und sogar relationaler Daten ermöglicht. Beinhaltet auch Wiederverwendbarkeit über Attributpool- und funktionale Kontextmodellierungskonzepte.

Controller:

Ziel ist die schnelle Generierung, Automatisierung und unbeaufsichtigte Ausführung mehrerer Tests auf verschiedenen Daten, Umgebungen und Plattformen.

1. Testgenerierung (TG): Hilft bei der Generierung sowohl modellbasierter als auch nicht modellbasierter TO-Tests, bereit für manuelle und automatisierte Tests. Es unterstützt außerdem die benutzerdefinierte BDD-Generierung für clientbasierte Frameworks, die automatische BDD-Skriptgenerierung durch einen Aufzeichnungsmechanismus und die schnelle Konvertierung benutzerdefinierter Selenium-basierter Frameworks in IQP-spezifische Automatisierung.
2. Optimierte Testablaufautomatisierung (OTFA): Cucumber-basiertes, skriptloses Testautomatisierungs-Framework, das die Automatisierung von Web-, Mobil-, REST- und SOAP-basierten Anwendungen unterstützt, mit einer integrierten Testheilungsfunktion und integrierten Jmeter-basierten Leistungstests und visuellen Tests.

Analysieren:

Geschult im Verstehen der Fehlermuster eines Kunden – kognitive Testkomponenten sorgen für eine schnellere Lösung, liefern Einblicke und treffen Vorhersagen zu Fehlern, die wiederum präventive Empfehlungen für agile und traditionelle Einsätze geben. Es unterstützt auch eine bessere Planung und verkürzte Testzyklen mithilfe der Fehlervorhersagefunktion.

1. Fehlerklassifizierung (IDC): Plug-in-Lösung für die Klassifizierung von unterwegs und die automatische Zuordnung von Fehlern, um eine schnellere Fehleranalyse und -behebung zu ermöglichen.
2. Fehleranalyse (IDA): Entworfen unter Verwendung einer Fehlerreduzierungsmethodik, die die Semantik der Fehler versteht und Präventionsempfehlungen für deren weitere Reduzierung liefert.
3. Fehlervorhersage (IDP): Bewertet und prognostiziert Fehlertrends in einem Testzyklus und unterstützt so eine bessere Planung und ein besseres Testmanagement.

Unsere differenzierten Automatisierungsansätze

Der Optimierung Vorrang vor der Automatisierung geben: Dies ist unsere Strategie, um den Verschwendungs-Schneeballeffekt durch die Anwendung mehrerer Shift-Left-Methoden abzuschwächen. Wir nutzen ein modernes Framework, das Behaviour-Driven Development (BDD) unterstützt und Low-Code-Praktiken beinhaltet. Unser Ansatz erstreckt sich auf eine umfassende Automatisierung, die Web-, Mobil-, API- und SOAP-basierte Anwendungen abdeckt und nahtlos in Leistungstests integriert ist.

Unsere Strategie basiert auf der Philosophie des kontinuierlichen Testens und besteht darin, alle Funktionen komplex in die DevOps-Pipeline einzubinden und so einen kohärenten und effizienten Entwicklungslebenszyklus zu fördern. Darüber hinaus erstreckt sich unser Engagement auf Cloud-Bereitstellung und Software as a Service (SaaS)-Angebote und fördert Skalierbarkeit, Flexibilität und Zugänglichkeit in einer sich schnell entwickelnden Technologielandschaft.

Nachweis des Erfolgs der Nutzung von IGNITE Quality and Test

Unser Hauptaugenmerk liegt darauf, unseren Kunden durch einen strategischen Ansatz einen spürbaren Mehrwert zu bieten, der die Reduzierung des Testaufwands und gleichzeitig die Schaffung von Vertrauen bei unseren Kunden beinhaltet. Unsere Kompetenz erstreckt sich über mehrere Technologien, wodurch eine umfassende und anpassungsfähige Lösung entsteht, die auf die unterschiedlichen Bedürfnisse unserer Kunden abgestimmt ist. Indem wir konsequent Ergebnisse liefern und das Vertrauen unserer Kunden gewinnen, haben wir uns als Branchenführer etabliert und sind bestrebt, Lösungen bereitzustellen, die eine sinnvolle Wirkung erzielen.

Für weitere Informationen senden Sie eine E-Mail an Amit Singh, Global Sales Leader, Quality Engineering and Testing