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Intelligente Helfer: KI-Testing-Tools im Überblick – Vorteile und Nachteile

Sun, 28 Jul 2024 10:25:52 GMT

Intelligente Helfer: KI-Testing-Tools im Überblick – Vorteile und Nachteile

Künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage allgegenwärtig und längst keine abstrakte Idee mehr. Sie findet sich in unserem Alltag wieder, etwa in intelligenten Ladestationen für Elektrofahrzeuge, in der Gesichtserkennung unserer Smartphones und Türschlösser oder beim Korrekturlesen von Texten und der Vorhersage von Pandemien wie COVID-19. In der Softwareentwicklung spielt KI eine zunehmend wichtige Rolle, indem sie Entwickler mit Code-Vorschlägen und der Überwachung von Programmcode unterstützt. Dies ist jedoch nur der Anfang. Besonders in der Qualitätssicherung zeigt KI ihre Stärken, indem sie den Softwaretestprozess erleichtert und gleichzeitig Effizienz und Kosteneinsparungen ermöglicht. Durch die Automatisierung zeitaufwändiger Aufgaben können Entwickler und Tester ihre Energie auf kreative und komplexe Problemlösungen richten, was zu innovativeren und qualitativ hochwertigeren Softwareprodukten führt. In diesem Artikel stellen wir 6 KI-gesteuerten Testwerkzeugen mit Vor- und Nachteilen für eurer IT-Projekt vor.

Der Hype um KI und ihre Rolle in der Qualitätssicherung

Es ist erstaunlich, wie schnell künstliche Intelligenz unseren Alltag durchdrungen hat. Der Hype um KI scheint keine Grenzen zu kennen, und dieser Enthusiasmus hat auch die Softwareentwicklung erfasst. Besonders im Bereich der Qualitätssicherung (QA) hat KI das Potenzial, bahnbrechende Veränderungen herbeizuführen.

Aber wie kam es zu diesem Hype um KI? Ein wesentlicher Faktor ist die rasante Entwicklung der Rechenleistung, die es ermöglicht, komplexe Algorithmen effizient zu betreiben. Die Einführung leistungsfähiger Grafikkarten und spezialisierter Hardware wie Tensor Processing Units (TPUs) hat die Verarbeitung großer Datenmengen beschleunigt und die Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle vorangetrieben. Parallel dazu hat das Internet der Dinge (IoT) eine Explosion an verfügbaren Daten verursacht. Ein bekanntes Beispiel ist die Nutzung von IoT in Smart Cities, wo Sensoren in Echtzeit Verkehrsströme überwachen, Energieverbrauch optimieren und die öffentliche Sicherheit erhöhen.

Zusätzlich haben Unternehmen wie OpenAI erheblich zum Hype beigetragen. OpenAI, bekannt für die Entwicklung von GPT-3 und dessen Nachfolger ChatGPT, hat die Möglichkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung auf ein neues Niveau gehoben. ChatGPT kann komplexe Anfragen verstehen und beantworten, was die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, revolutioniert hat. Diese Entwicklungen haben nicht nur gezeigt, was technologisch möglich ist, sondern auch das öffentliche Interesse und Vertrauen in KI gesteigert.

Angesichts des wachsenden Einflusses von KI-gesteuerten Testwerkzeugen auf die Softwareentwicklung lohnt es sich, einen genaueren Blick auf einige der führenden Tools in diesem Bereich zu werfen. Nachfolgend finden Sie eine Auswahl bemerkenswerter Beispiele:

Testim
Mabl
Applittools
Katalon Studio
Aqua Cloud
Digital.ai

KI-Tool - Testim:

Testim wurde 2016 im Rahmen des Accelerator-Programms von Microsoft entwickelt und im Februar 2022 von Tricentis übernommen, einem Unternehmen, das sich auf Testautomatisierung spezialisiert hat. Testim konzentriert sich auf die Automatisierung von End-to-End-Tests, um die Erstellung und Wartung von Tests zu beschleunigen und zu optimieren.

KI-Tool – Testim:

Smart Locators: Diese KI-Technologie analysiert jedes Element im Test und bewertet hunderte von Attributen. Dadurch können Tests selbst dann bestehen, wenn sich bestimmte Attribute wie IDs ändern, was die Teststabilität erheblich erhöht.
Self-Healing Tests : Testim nutzt maschinelles Lernen, um Tests automatisch an Codeänderungen anzupassen. Dies reduziert den Aufwand für die Testwartung und sorgt dafür, dass Tests auch nach Updates zuverlässig funktionieren.
Automated Test Creation : Mithilfe von KI können auch Personen ohne tiefgehende Programmierkenntnisse schnell und einfach End-to-End-Tests erstellen. Die Plattform verwendet Aufnahmefunktionen, die durch KI verbessert werden, um die Erstellung von Testfällen zu beschleunigen.
Adaptive Learning : Testim lernt kontinuierlich aus den durchgeführten Tests und dem Feedback, um die Genauigkeit und Effizienz zukünftiger Tests zu verbessern. Dies sorgt für eine kontinuierliche Optimierung der Testprozesse.
Test Impact Analysis : Diese Funktion nutzt KI, um zu bestimmen, welche Tests bei einer Änderung im Code am wichtigsten sind. Dadurch können Entwickler ihre Testressourcen effizienter einsetzen und schneller auf kritische Änderungen reagieren.

Vorteile:

Intuitive Benutzeroberfläche, die auch für Nicht-Programmierer leicht zu bedienen ist
Selbstheilende Tests, die sich an Änderungen im Code anpassen können
Umfangreiche Integrationen mit CI/CD-Pipelines

Nachteile:

Kann bei sehr komplexen Szenarien an seine Grenzen stoßen
Höhere Kosten im Vergleich zu einigen anderen Tools

KI-Tool - Mabl:

Mabl wurde 2017 von den Gründern Izzy Azeri und Dan Belcher ins Leben gerufen, mit dem Ziel, Testautomatisierung durch den Einsatz von KI zu revolutionieren. Mabl fällt als beeindruckendes Tool für die Testautomatisierung auf, das auf Leistungs-, Web- und API-Tests abzielt.

KI-Tool – Mabl:

Auto-Healing Tests: Mabl verwendet KI, um automatisch kaputte Tests zu reparieren, indem es Änderungen an der Benutzeroberfläche erkennt und sich entsprechend anpasst, was die Testwartung vereinfacht.
Test Impact Analytics: Diese Funktion analysiert, welche Tests aufgrund von Codeänderungen ausgeführt werden müssen, und hilft dabei, die Tests effizienter zu planen und durchzuführen.
Visual Testing: Mabl integriert visuelles Testen mit KI, um UI-Änderungen zu erkennen, die herkömmliche Tests möglicherweise übersehen würden. Dies stellt sicher, dass die Benutzeroberfläche konsistent und fehlerfrei bleibt.
Data-Driven Testing: Mabl nutzt KI, um Testdaten intelligent zu generieren und zu verwalten, was die Testabdeckung verbessert und die Erstellung von Testszenarien erleichtert.
Cross-Browser Testing: Die Plattform ermöglicht automatisierte Tests auf verschiedenen Browsern und Geräten, wobei KI verwendet wird, um sicherzustellen, dass die Anwendungen in allen Umgebungen konsistent funktionieren.
Performance Insights: Mabl bietet leistungsbezogene Einblicke durch KI-gestützte Analysen, die helfen, Engpässe und Performance-Probleme frühzeitig zu identifizieren und zu beheben.

Vorteile:

Automatisierte Testvorgänge mit integriertem maschinellem Lernen zur Verbesserung der Testabläufe
Benutzerfreundliche Oberfläche mit guter Dokumentation und Support
Nahtlose Integration in bestehende DevOps-Pipelines

Nachteile:

Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für spezifische Testanforderungen
Kann für kleine Teams oder Projekte kostspielig sein

KI-Tool - Applittools:

Applitools wurde 2013 gegründet, um visuelle Testautomatisierung mit modernster KI-Technologie zu revolutionieren. Das Unternehmen hat sich auf die Verbesserung der visuellen Testgenauigkeit und Effizienz spezialisiert.

KI-Features von Applittools:

Visual AI: Applitools nutzt fortschrittliche KI-Algorithmen, um visuelle Unterschiede in Benutzeroberflächen zu erkennen. Diese Technologie kann visuelle Fehler erkennen, die traditionelle Tests übersehen würden, und sorgt so für eine höhere Genauigkeit.
Ultrafast Grid: Diese Funktion beschleunigt die visuelle Testautomatisierung, indem sie Tests parallel auf mehreren Browsern und Geräten ausführt. Dies reduziert die Testdauer erheblich und erhöht die Testabdeckung.
Smart Assist: Applitools bietet eine KI-gestützte Unterstützung, die automatisch potenzielle Fehler und Anomalien in den visuellen Tests identifiziert und meldet, was die Effizienz der Fehlerbehebung verbessert.
Cross Browser Testing: Die KI von Applitools ermöglicht es, visuelle Tests über verschiedene Browser und Bildschirmgrößen hinweg durchzuführen und sicherzustellen, dass die Benutzeroberfläche konsistent und fehlerfrei ist.
Automatische Wartung: Applitools verwendet maschinelles Lernen, um die Wartung von Tests zu erleichtern, indem es wiederkehrende Probleme automatisch erkennt und behebt. Dies spart Zeit und reduziert den manuellen Wartungsaufwand.

Vorteile von Applitools:

Starke visuelle Testfunktionen, ideal für UI-Tests
KI-basierte Erkennung von visuellen Fehlern, die menschlichen Augen entgehen könnten
Unterstützung für eine Vielzahl von Programmiersprachen und Testframeworks
Nahtlose Integration in gängige Entwicklungsframeworks und Tools wie Jenkins, GitLab und Jira
Hilft Teams, den Testprozess effektiv zu verwalten und zu überwachen

Nachteile von Applitools:

Hauptsächlich auf visuelle Tests fokussiert, begrenzte Funktionalität für andere Testarten
Kosten können für umfassende Testanforderungen hoch werden
Einige Nutzer haben Bedenken hinsichtlich der benötigten Zeit für Tests
Möglicherweise langsame Ausführung von Tests

KI-Tool - Katalon Studio:

Katalon Studio wurde 2015 von der Firma KMS Technology ins Leben gerufen und hat sich seitdem als umfassende Testautomatisierungsplattform etabliert, die sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Tester geeignet ist.

KI-Features von Katalon Studio:

Smart Wait: Automatisiert die Wartezeiten zwischen Aktionen, um Timing-Probleme zu reduzieren und die Teststabilität zu verbessern.
Self-Healing Mechanism: Erkennt und repariert fehlerhafte Locator-Strategien automatisch, indem alternative Locator-Strategien genutzt werden, was den Wartungsaufwand verringert.
Visual Testing: Verwendet KI zur Erkennung von Unterschieden in der Benutzeroberfläche, um sicherzustellen, dass visuelle Elemente korrekt angezeigt werden.
Test Recommendations: Bietet KI-gestützte Empfehlungen zur Erstellung und Optimierung von Tests basierend auf bisherigen Testdaten und -mustern.
Intelligent Test Execution: Passt Testpläne dynamisch an, indem es KI-Algorithmen verwendet, um die Reihenfolge und Priorität der Testausführung basierend auf potenziellen Auswirkungen und Risiken zu bestimmen.

Vorteile:

Die Smart Wait und Self-Healing Mechanismen reduzieren manuelle Anpassungen und sparen Zeit bei der Testdurchführung und -wartung
KI-gestützte Funktionen wie Visual Testing und Self-Healing Mechanisms minimieren menschliche Fehler und erhöhen die Genauigkeit der Tests
Mit Test Recommendations und Intelligent Test Execution können Tests effizienter gestaltet und priorisiert werden, was die Testabdeckung verbessert
KI-Funktionen ermöglichen es auch weniger erfahrenen Benutzern, komplexe Testfälle zu erstellen und zu verwalten
Durch die Automatisierung und Optimierung von Testprozessen können Kosten für manuelle Tests und Fehlerbehebung gesenkt werden

Nachteile:

Die Implementierung und Anpassung von KI-gestützten Funktionen kann für Benutzer mit wenig KI-Erfahrung eine Herausforderung darstellen
Die Effektivität der KI-Funktionen hängt stark von der Qualität und Quantität der zur Verfügung stehenden Daten ab
Automatisierte Lösungen können in bestimmten Szenarien unflexibel sein, insbesondere wenn unerwartete Änderungen oder spezielle Anforderungen auftreten
Obwohl langfristig Einsparungen möglich sind, können die anfänglichen Kosten für die Implementierung und Schulung hoch sein
KI kann Muster erkennen und Prozesse automatisieren, jedoch fehlen ihr die menschliche Intuition und das Verständnis für kontextuelle Nuancen

KI-Tool - Aqua Cloud:

Aqua Cloud betritt im Jahr 2013 die Bühne. Seitdem hat sich Aqua Cloud von einer einfachen Testmanagementlösung zu einem umfassenden System für Application Lifecycle Management (ALM) entwickelt. Mit dem Eintritt in die Phase der künstlichen Intelligenz (KI) Ende 2022 erreicht Aqua Cloud eine neue Stufe der Innovation. Hinter diesem Projekt steht die erfahrene deutsche andagon-Gruppe, die seit über zwei Jahrzehnten in der IT-Beratung tätig ist.

KI-Features von Aqua Cloud:

Automatische Testgenerierung: Aqua Cloud nutzt künstliche Intelligenz, um automatisiert Testfälle basierend auf dem bestehenden Code und bisherigen Tests zu erstellen. Dies erweitert die Testabdeckung und beschleunigt die Erstellung von Tests erheblich.
Fehlerprognose: Mithilfe von maschinellem Lernen analysiert Aqua Cloud vergangene Testdaten, um potenzielle Fehlerstellen vorherzusagen. Dadurch können Entwickler proaktiv auf mögliche Probleme hingewiesen und diese rechtzeitig behoben werden.
Intelligente Testpriorisierung: Aqua Cloud priorisiert Tests basierend auf deren Wichtigkeit und der Wahrscheinlichkeit von Fehlern. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung der Testressourcen, indem kritische Bereiche zuerst getestet werden.
Self-Healing Tests: Aqua Cloud bietet die Fähigkeit, Tests automatisch zu reparieren, wenn sich die Anwendung ändert. Dies reduziert die Wartungskosten und den Aufwand für die Testpflege, indem es sicherstellt, dass Tests trotz Änderungen in der Anwendung zuverlässig bleiben.

Vorteile:

Durch automatische Testgenerierung wird die Testabdeckung deutlich erweitert, was zu einer gründlicheren Überprüfung des Quellcodes führt
Die Fehlerprognose-Funktion ermöglicht es, potenzielle Probleme frühzeitig zu identifizieren und zu beheben, was die Qualität der Software verbessert
Dank intelligenter Testpriorisierung werden Tests effizienter durchgeführt, indem wichtige und fehleranfällige Bereiche zuerst überprüft werden
Self-Healing Tests minimieren den Aufwand für die Pflege und Aktualisierung von Tests, da diese sich automatisch an Änderungen in der Anwendung anpassen
Made in Germany

Nachteile:

Die Implementierung und Nutzung der fortschrittlichen KI-Funktionen kann eine steile Lernkurve für das Team bedeuten, insbesondere für weniger erfahrene Benutzer ist die Nutzung jedoch kompliziert
Die Anschaffung und Wartung eines so leistungsfähigen Tools kann mit erheblichen Kosten verbunden sein, die für kleinere Unternehmen möglicherweise eine Hürde darstellen
Die Effektivität der KI-Funktionen hängt stark von der Qualität und Menge der verfügbaren Daten ab. Schlechte oder unzureichende Daten können die Prognose- und Priorisierungsfunktionen beeinträchtigen
Die Integration von Aqua Cloud in bestehende Entwicklungs- und Testumgebungen kann komplex sein und zusätzliche Anpassungen erfordern

KI-Tool - digital.ai

Digital.ai wurde 2019 gegründet und bietet eine umfassende Plattform für DevOps und digitale Transformation, die sich auf die Integration von KI zur Verbesserung der Softwareentwicklung und -bereitstellung konzentriert.

KI-Features von digital.ai:

Prognoseanalyse : Digital.ai nutzt maschinelles Lernen, um präzise Vorhersagen über Projektzeiten und Ergebnisse zu treffen, was eine bessere Planung und Ressourcenverwaltung ermöglicht.
Anomalieerkennung : Das Tool kann Anomalien im Entwicklungsprozess identifizieren und darauf hinweisen, um Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
Automatische Release-Orchestrierung: Mit Hilfe von KI optimiert Digital.ai die Release-Prozesse, um sicherzustellen, dass Software schnell und zuverlässig ausgeliefert wird.
Risikobewertung : Durch die Analyse historischer Daten bewertet Digital.ai das Risiko von Änderungen im Code und hilft dabei, potenzielle Probleme zu vermeiden.

Vorteile:

Die Plattform ermöglicht eine kontinuierliche und genaue Überwachung des gesamten Code- und Release-Prozesses, um Probleme frühzeitig zu identifizieren und zu beheben
Durch den Einsatz von KI werden Fehler automatisch erkannt und entsprechende Maßnahmen zur Behebung vorgeschlagen
KI-gestützte Funktionen tragen dazu bei, die Softwarequalität zu verbessern und Zeitpläne besser einzuhalten, indem sie präzise Vorhersagen und Analysen bieten
Die Plattform reduziert die Anzahl unnötiger Testläufe, indem sie zielgerichtete und relevante Tests vorschlägt, was die Effizienz erhöht
Visuelle Fehler werden automatisch korrigiert, und die Software wird an verschiedene Plattformen angepasst, um eine konsistente Benutzererfahrung zu gewährleisten
Funktionen zur Analyse von C/C++-Code helfen dabei, Fehler frühzeitig zu identifizieren und zu korrigieren
Die Plattform bietet umfassende Funktionen zur Überwachung und Bewertung von Code-Governance und Freigabeprozessen, um Compliance und Qualität sicherzustellen
Tests werden durch AI-basierte Vorschläge erweitert, um eine umfassendere und genauere Testabdeckung zu gewährleisten
Digital.ai lässt sich nahtlos in andere Entwicklungs- und Verwaltungstools sowie Plattformen integrieren, um den Workflow zu optimieren und die Zusammenarbeit zu verbessern

Nachteile:

Die komplexen Funktionen der Plattform können möglicherweise eine hohe Einarbeitungszeit erfordern, was zu einem anfänglichen Aufwand bei der Implementierung führen kann
Es besteht eine Abhängigkeit von der Qualität und Genauigkeit der KI-Algorithmen, was bedeutet, dass die Effektivität der Plattform stark von der Leistung dieser Algorithmen abhängt. Die Nutzung der Plattform kann mit erheblichen Kosten verbunden sein, insbesondere für kleinere Unternehmen
Die Integration von Digital.ai in bestehende Entwicklungsumgebungen kann komplex und zeitaufwendig sein

Fazit:

Das am besten geeignete KI-Tool für Software-Testing hängt stark von den spezifischen Anforderungen und den bestehenden Infrastrukturen eines Unternehmens ab. Jedes der besprochenen Tools hat seine eigenen Stärken:

Testim: Hervorragend für schnelle Testautomatisierung und Wartung mit intelligenten Lokatoren und selbstheilenden Tests. Besonders geeignet für Teams, die sowohl technische als auch nicht-technische Mitglieder haben.
Applitools: Ideal für visuelle Regressionstests und die Erkennung visueller Fehler. Perfekt für Unternehmen, die besonderen Wert auf das visuelle Erscheinungsbild ihrer Anwendungen legen.
Katalon Studio: Bietet eine umfassende Plattform für API-, Web- und Mobile-Testing. Es eignet sich gut für Teams, die eine All-in-One-Lösung suchen, die sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Tester geeignet ist.
Aqua Cloud: Stark in der Integration und Kollaboration, besonders nützlich für Unternehmen mit großen, verteilten Teams, die eine enge Zusammenarbeit und einen umfassenden Überblick über den Entwicklungs- und Testprozess benötigen.
Digital.ai: Effektiv in der Überwachung des Code- und Release-Prozesses mit intelligenter Fehlererkennung und Governance. Ideal für Unternehmen, die eine robuste Kontrolle und Qualitätsverbesserung ihrer Software suchen.

Katalon Studio eignet sich am besten für Unternehmen, die eine umfassende und benutzerfreundliche Plattform für das KI-gestützte Software-Testing suchen. Es bietet eine breite Palette an Testmöglichkeiten (API, Web, Mobile) und integriert sich gut in bestehende CI/CD-Pipelines. Die Kombination aus KI-Funktionen und einer benutzerfreundlichen Oberfläche macht es besonders attraktiv für Teams mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen. Zudem unterstützt es die kontinuierliche Erweiterung und Anpassung der Tests durch AI-basierte Vorschläge, was die Effizienz und Effektivität des Testprozesses erheblich steigert.

Wir von ARINNAU GmbH , nutzen seit langem die Funktionalitäten von Katalon Studio in unseren internen und Kundenprojekten. Wir helfen Ihnen dabei, das passende KI-Tool für Ihr IT-Projekt zu finden. Unsere Qualitätsexperten beraten Sie gerne unverbindlich und professionell!

Auf was wartest du? – Werde ein KI-Software Tester

Wed, 12 Jun 2024 19:36:43 GMT

Auf was wartest du? – Werde ein KI-Software Tester

In einer Welt, in der Künstliche Intelligenz (KI) immer mehr an Bedeutung gewinnt, eröffnen sich spannende Berufsfelder, die darauf warten, entdeckt zu werden. Einer dieser Berufe ist der des KI-Software Testers, der eine entscheidende Rolle bei der Qualitätssicherung von KI-Anwendungen spielt. In diesem Blogartikel geben wir dir einen umfassenden Ausblick auf diesen faszinierenden Beruf und möchten dich dazu inspirieren, eine Karriere als KI-Software Tester in Betracht zu ziehen. Erfahre, welche Fähigkeiten und Kenntnisse erforderlich sind, welche Aufgaben dich erwarten und warum dieser Beruf so zukunftsträchtig ist. Tauche ein in die Welt des KI-Software Testings und finde heraus, wie du einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung innovativer Technologien leisten kannst.

KI – wie alles begann

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit von Maschinen und Computersystemen, menschliche Intelligenz nachzubilden. Dies umfasst das Lernen aus Erfahrungen, das Verstehen und Verarbeiten natürlicher Sprache, das Erkennen von Mustern und das Treffen von Entscheidungen. Die Geschichte der KI beginnt in den 1950er Jahren, als Pioniere wie Alan Turing und John McCarthy wichtige Grundlagen schufen. Turing stellte die Frage, ob Maschinen denken können, und entwickelte den Turing-Test, um maschinelle Intelligenz zu bewerten. McCarthy prägte den Begriff „Künstliche Intelligenz“ und organisierte 1956 die Dartmouth Conference, die als Startpunkt für die KI-Forschung gilt. Seitdem hat sich die KI-Technologie enorm weiterentwickelt – von einfachen regelbasierten Systemen hin zu fortschrittlichen maschinellen Lernalgorithmen und tiefen neuronalen Netzen. Heute wird KI in vielen Bereichen eingesetzt, darunter Sprachverarbeitung, Bild- und Spracherkennung, autonome Fahrzeuge und personalisierte Empfehlungen, und hat dadurch einen tiefgreifenden Einfluss auf unser tägliches Leben und unsere Arbeitswelt, insbesondere im Berufsfeld der Software-Tester.

Welche KI-Technologien gibt es?

Es gibt eine Vielzahl von KI-Technologien, die in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Einige der bekanntesten und am weitesten verbreiteten KI-Technologien sind:

Maschinelles Lernen (ML): ML-Algorithmen ermöglichen es Computern, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Hierzu gehören Techniken wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.
Deep Learning: Deep-Learning-Algorithmen sind eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten von Neuronen verwenden, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Diese Technologie wird häufig für Bild- und Spracherkennung, Textanalyse und andere komplexe Aufgaben eingesetzt.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): NLP-Technologien ermöglichen es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Dies umfasst Aufgaben wie automatische Übersetzung, Sentimentanalyse, Chatbots und Sprachassistenten.
Computer Vision: Computer-Vision-Technologien ermöglichen es Computern, visuelle Informationen aus Bildern oder Videos zu interpretieren und zu verstehen. Sie werden in Anwendungen wie Gesichtserkennung, Objekterkennung, medizinischer Bildgebung und autonomem Fahren eingesetzt.
Robotic Process Automation (RPA): RPA-Technologien verwenden Software-Roboter, um repetitive Aufgaben in Geschäftsprozessen zu automatisieren. Dies umfasst Aufgaben wie Datenextraktion, Datenverarbeitung und einfache Entscheidungsfindung.

Wichtigste Anbieter im Vergleich

Die KI-Branche wird von einer Vielzahl von Unternehmen dominiert, die führende Technologien und Lösungen entwickeln. Einige der wichtigsten KI-Anbieter sind:

Deine Skills für KI-Software Tester - ohne Programmierkenntnisse

Du denkst, ohne Programmierkenntnisse kannst du keinen wertvollen Beitrag als KI-Software Tester leisten? Denk nochmal! Auch ohne Code zu schreiben, kannst du eine entscheidende Rolle spielen. Nehmen wir die Apple Vision Pro Brille als Beispiel. Du könntest als manueller Tester die Benutzeroberfläche und das Verhalten der KI in dieser Brille gründlich prüfen. Dabei testest du verschiedene Szenarien, wie das Erkennen von Gesten oder Sprachbefehlen, um sicherzustellen, dass die KI korrekt reagiert und intuitiv nutzbar ist. Du könntest Testfälle entwickeln, um die Funktionalität und Zuverlässigkeit der KI unter unterschiedlichen Lichtverhältnissen oder Bewegungen zu überprüfen. Wichtige Fähigkeiten umfassen ein tiefes Verständnis von Testmethoden und -prozessen sowie eine analytische Denkweise, um Fehler und Schwachstellen in KI-Systemen zu identifizieren. Du solltest vertraut sein mit grundlegenden Konzepten der Künstlichen Intelligenz und maschinellen Lernens, um die Funktionsweise der getesteten Systeme zu verstehen. Kommunikationsfähigkeiten sind entscheidend, um Testergebnisse klar und präzise an Entwickler und andere Stakeholder zu übermitteln. Darüber hinaus hilft dir ein gutes Auge für Details, um auch kleine Fehler in komplexen Systemen zu erkennen. Schließlich ist die Bereitschaft zum kontinuierlichen Lernen wichtig, da die Technologie sich schnell entwickelt und stets neue Herausforderungen und Möglichkeiten bietet.

Deine Skills für KI-Software Tester - mit Programmierkenntnissen

Als KI-Software Tester mit Programmierkenntnissen könntest du bei Unternehmen wie Google im Bereich der KI-Testautomatisierung arbeiten. Dort würdest du Testskripte entwickeln, um die Leistung und Genauigkeit von KI-Modellen zu überprüfen. Zum Beispiel könntest du bei der Validierung von Spracherkennungs-Algorithmen für den Google Assistant helfen, indem du automatisierte Tests entwirfst, um sicherzustellen, dass der Assistent richtig auf verschiedene Stimmen und Sprachbefehle reagiert. Deine Aufgabe wäre es dann, die Testergebnisse zu analysieren und an die Entwickler zu kommunizieren, um eventuelle Probleme zu verfolgen und zu dokumentieren, damit diese behoben werden können. Dein Beitrag wäre entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Systeme reibungslos funktionieren und den Nutzern eine erstklassige Erfahrung bieten.

Dein Jobeinstieg als KI-Software Tester

Es gibt verschiedene Wege, um eine Karriere als Software Tester für Künstliche Intelligenz zu starten:

Ausbildung und Studium: Ein Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Fach kann eine solide Grundlage für eine Karriere als Software Tester bieten. Während des Studiums können Kurse in Softwareentwicklung, Testen und Künstlicher Intelligenz hilfreich sein.
Berufserfahrung in der Softwareentwicklung: Erfahrung in der Softwareentwicklung, sei es durch Praktika, freiberufliche Arbeit oder eine Anstellung, kann ein guter Ausgangspunkt sein, um in den Bereich des Software Testens einzusteigen.
Zertifizierungen und Weiterbildungen: Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich Software Testing z.B.ISTQB Zertifizierungen, die deine Fähigkeiten und Kenntnisse validieren können. Zusätzliche Weiterbildungen in den Bereichen KI, Machine Learning und Testautomatisierung können deine Chancen auf eine Karriere als KI-Software Tester verbessern.
Quereinstieg und Weiterbildung: Wir von ARINNAU GmbH bieten Weiterbildungsprogramme für Quereinsteiger, Studienabbrecher, Studierende und Young Professionals an. Wir bieten eine gezielte Ausbildung im Bereich Software Testing für Künstliche Intelligenz an und vermitteln alle notwendigen Kenntnisse, um schnellstmöglich einen steilen Karrierestart für dich zu ermöglichen. Kontaktiere uns und starte gleiche deine Karriere mit uns.

Fazit

Am 10. Juni 2024 fand die Apple Worldwide Developers Conference statt, und nicht nur dort war das Thema Künstliche Intelligenz allgegenwärtig, sondern auch bei Google, Samsung und anderen Unternehmen. Die rasante Entwicklung von KI-Technologien ist unübersehbar. Die KI-Welt ist lebendiger und aufregender als je zuvor, und du stehst mitten drin! Als KI-Software Tester eröffnet sich dir eine vielversprechende Zukunft. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung von KI-Systemen werden auch deine Aufgabenfelder immer spannender und zukunftssicherer. Als KI-Software Tester spielst du eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Leistungsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Benutzbarkeit von KI-Technologien. In dieser dynamischen Landschaft stehst du im Mittelpunkt des Fortschritts und trägst dazu bei, dass Endnutzer ein optimales Benutzererlebnis genießen können, sei es mit Hardware oder ohne, und dabei Freude erleben.

German Testing Day – Frankfurt am 7. Und 8. Mai 2024

Sat, 18 May 2024 20:30:08 GMT

German Testing Day – Frankfurt am 7. Und 8. Mai 2024

Die German Testing Day Konferenz in Frankfurt bot eine Fülle von Einblicken und Erkenntnissen in die Welt des Softwaretestens und der Qualitätssicherung. Von innovativen Ansätzen in der Testautomatisierung bis hin zu herausragenden Keynote-Präsentationen erstreckte sich das breite Spektrum an Themen für alle Teilnehmer. Unsere Geschäftsführerin Karina Wagner war als Teilnehmerin bei der Konferenz dabei, und hier sind ihre persönlichen Eindrücke von den Highlights der Veranstaltung.

Der Vortrag „ Testing Around the World – Aufbau und Betrieb einer globalen Testfactory " mit Florian Fieber und Susanne Kunkel beleuchtete die Struktur und Funktionsweise einer Testfactory, in der Test-Services für Unternehmen von einem Dienstleister bereitgestellt werden. Dabei wurden sowohl die Ziele und der Umfang einer Testfactory als auch deren Aufbau und Betrieb anhand von Erfahrungen der Lufthansa Group erläutert.

Karina Wagner : „Es war faszinierend zu erfahren, wie die Zusammenarbeit zwischen der Lufthansa Group und TestSolutions in der Testfactory funktioniert und welche Herausforderungen dabei zu bewältigen sind, insbesondere im Kontext der Corona-Zeit.“

Der Vortrag „ ISTQB-Testdesign-Methoden und modellbasiertes Testen — eine erfolgreiche Symbiose “ mit Anne Kramer beleuchtete die Verbindung zwischen traditionellen Testdesign-Methoden und modellbasierten Ansätzen. Der Workshop bot einige praktische Übungen, um die Wirksamkeit dieser Kombination zu demonstrieren.

Karina Wagner : „Es war interessant zu beobachten, wie ChatGPT die Aufgaben eines Software Testers mit teilweise Bravour gemeistert hat. Der Vortrag war eher wie ein Workshop gestaltet, bei dem die Teilnehmer interaktiv mit ihren Nachbarn Testentwurfsübungen lösen konnten. Die Anne hat diesen als „leidenschaftliche Lehrerin“ toll gestaltet.“

Samuel Nitsches Keynote " Trouble in the Old Republic — a Story of Relations and Relationships " fesselte die Zuhörer mit einer Science-Fiction-inspirierten Erzählung über die Herausforderungen des Wandels in Unternehmen. Tester Sam gerät in einen Konflikt zwischen Anwendungsentwicklung und der mysteriösen DATABASE-WOOKIE, während er sich mit einer missionkritischen Anwendung auseinandersetzt. Der Vortrag verdeutlichte, wie agile Best Practices in der Praxis oft schwer umzusetzen sind, aber Sam entdeckt schließlich eine unerwartete Perspektive auf "UNICORN LAND".

Karina Wagne r: „Dieser Vortrag war zweifellos das Highlight des heutigen Tages. Der Speaker hat das Thema auf fesselnde Weise präsentiert und die Zuhörer in die Geschichte hineingezogen. Schade war nur, dass der Vortrag auf Englisch gehalten wurde; persönlich hätte ich eine deutsche Präsentation bevorzugt.“

Kristel Kruustüks Keynote " Start With Why: Discover Your Purpose in Software Testing " betonte die Bedeutung von zielgerichtetem Testen als Spielveränderer: Es geht nicht nur darum, Fehler zu finden, sondern darum, bessere Produkte und stärkere Teams aufzubauen. In ihrem Vortrag wurden gängige Missverständnisse behandelt, reale Beispiele geteilt und aufgezeigt, wie dieser Ansatz Prozesse optimieren, die Teammoral steigern und die Kundenzufriedenheit erhöhen kann. Kristel Kruustük präsentierte den Stoff mit begeisterter Leidenschaft, was ihren Vortrag besonders ansprechend machte.

Karina Wagner : „Die Speakerin hat ihren Vortrag mit viel Enthusiasmus und Leidenschaft vorgetragen. Toll gemacht, Kristel!“

Rudolf Grötz präsentierte einen faszinierenden Vortrag über „ TestOps mit Low-Code-/No-Code-Tools: Wenn die Produktverantwortlichen die Tests im Alleingang automatisieren! “, der die Paradigmen der Testautomatisierung revolutioniert. Anhand eines unkonventionellen Experiments bei der Raiffeisen Bank International wurde gezeigt, wie Produktverantwortliche ohne Programmiererfahrung in Minuten Testfälle automatisieren können. Der Vortrag lieferte wertvolle Erkenntnisse aus diesem Projekt und verdeutlichte den Paradigmenwechsel hin zu TestOps.

Karina Wagner : „Persönlich fand ich Rudolfs Vortrag und die dahinterstehende Geschichte des Experimentierens mit No-Code-Tools äußerst interessant. Sein sympathischer Wiener Dialekt trug zusätzlich zur positiven Stimmung bei.“

Der Vortrag von Michael Fischlein , " Endlich mal Intelligenz in der Qualitätssicherung! ", war eine erfrischende Perspektive auf die Integration menschlicher Intelligenz in die Qualitätssicherung und das Testdesign. Er betonte die Notwendigkeit, weniger auf Bauchgefühl und Ad-hoc-Methoden zu setzen und stattdessen auf intelligente Ansätze umzusteigen. Insbesondere hob er die Rolle von Sprachmodellen wie ChatGPT hervor und erläuterte, wie sie in der Qualitätssicherung eingesetzt werden können.

Karina Wagner : „Der Vortrag war inspirierend und bot neue Einsichten in das Thema.“

Der Vortrag " Team AI vs. Team Human " von Tugba Karakaya und Viviane Hennecke bot eine interessante Perspektive auf die Interaktion zwischen menschlicher Intelligenz und künstlicher Intelligenz. Durch ein interaktives Spiel mit dem Publikum wurde die Frage aufgeworfen, ob man eher zum Team Human oder zum Team AI gehört. Zudem wurde ein Bewertungsansatz geteilt, um potenzielle Schwächen zu identifizieren, die ChatGPT beheben könnte.

Karina Wagner : „Die Präsentation war insgesamt gut, aber es gab Raum für Verbesserungen. Trotz Mikrofon waren einige Passagen leise, und es gab einige unscheinbare Pannen während des Vortrags. Mit etwas Übung bin ich sicher, dass euer nächster Vortrag atemberaubend wird.“

Der Vortrag " Barrierefreiheit für alle — Digitalisierung ohne Hindernisse " von René Matthäi, Ilaria Sciortino, Serdal Bilir, Martin Seiffert, Aline Bergmeir, Thomas Kowalski und Markus Specker war zweifellos das Highlight der Konferenz des zweiten Tages. Die Referenten haben sich während des Vortrags in einzelne Gruppen aufgeteilt und jeweils sechs Teilnehmern, die sich nach einer Zeit wechselten, Barrierefreiheit erklärt und gezeigt. Diese organisierte und engagierte Herangehensweise ermöglichte es den Teilnehmern, auf interaktive Weise tiefer in das Thema einzutauchen und praktische Erfahrungen zu sammeln.

Karina Wagner : „Die Präsentation war äußerst fesselnd und zeigte auf eindrucksvolle Weise, wie Barrierefreiheit in verschiedenen Bereichen umgesetzt werden kann.
Die Referenten zeigten sich als äußerst kompetente und leidenschaftliche Persönlichkeiten, die das Thema mit Begeisterung vermittelten und den Teilnehmern wichtige Einblicke in die Bedeutung von Barrierefreiheit in der Softwareentwicklung bzw. Software Testing vermittelten.“

Karina Wagner : „Es kam hin und wieder mal vor, dass ich mich zwischen mehreren spannenden Vorträgen entscheiden musste, die zur gleichen Zeit stattfanden. Vielleicht habe ich die Möglichkeit, diese Vorträge an anderer Stelle zu besuchen.

"The Impostor's Guide to Tooting Your Own Horn" mit Speaker Sophie Küster.
"Continuous Performance Testing in Delivery-Pipelines (GitHub, Azure)" mit den Speakern Wilson Campero und Moritz Salein.

Fazit:

Insgesamt war die German Testing Day Konferenz in Frankfurt eine äußerst bereichernde und lehrreiche Veranstaltung, die den Teilnehmern wertvolle Einblicke in die Welt des Softwaretestens und der Qualitätssicherung bot. Von innovativen Ansätzen in der Testautomatisierung bis hin zu inspirierenden Keynote-Präsentationen erstreckte sich das breite Spektrum der behandelten Themen. Die Konferenz bot eine ausgezeichnete Gelegenheit, sich über aktuelle Trends und Entwicklungen in der Branche zu informieren und sich mit Gleichgesinnten auszutauschen.

Ein besonderer Dank gebührt dem Veranstaltungsunternehmen SIGS DATACOM GmbH für die Einladung nach Frankfurt und die tolle Organisation der German Testing Day Konferenz . Ebenfalls ein Dankeschön fürs Networking und spannende Gespräche mit Florian Fieber, Richard Seidl, Manuela Simons, Pascal Moll, Therese Kuhfuß, Susanne Kunkel, Britta Muehlenberg, Michael Pflüger und vielen mehr.

Wie Menschen und Bots zusammenarbeiten können, um Software zu testen

Sun, 28 Apr 2024 10:15:53 GMT

Wie Menschen und Bots zusammenarbeiten können, um Software zu testen

Softwaretests sind ein wichtiger Bestandteil des Entwicklungsprozesses von Software. Sie helfen sicherzustellen, dass das Endprodukt beinahe fehlerfrei und benutzerfreundlich ist. Traditionell wurden manuelle Tests durchgeführt, was zeitaufwändig und mühsam sein kann. Hier kommen Bots ins Spiel.

Bots vs. menschliche Tester

Bots, auch bekannt als Roboter oder automatisierte Programme, können dabei helfen, den Testprozess zu automatisieren und zu optimieren. Sie sind in der Lage, sich wiederholende Aufgaben schnell und effizient auszuführen, ohne die Fehlerquote zu erhöhen. Darüber hinaus können sie auch bei der Analyse von Testergebnissen helfen, indem sie Daten sammeln und analysieren, um Fehler zu identifizieren und Trends aufzudecken, die von Menschen möglicherweise übersehen werden.

Das bedeutet jedoch nicht, dass Bots den Menschen vollständig ersetzen können . In der Tat können Bots menschliche Fehler nicht vollständig ersetzen, da sie nur das tun können, was ihnen programmiert wurde. Daher ist es wichtig, dass Menschen und Bots zusammenarbeiten, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Die menschliche Komponente ist besonders wichtig, wenn es um die Gestaltung und Entwicklung von Tests geht. Menschen können Kreativität und menschliches Verständnis einbringen, um komplexe Testszenarien zu entwerfen und zu implementieren, die Bots nicht allein bewältigen können. Menschliche Tester können auch intuitiv erkennen, wo Fehler auftreten könnten, und Tests entwerfen, um diese typischen Szenarien abzudecken.

Bots – die Vorteile

Wenn es jedoch darum geht, Tests auszuführen, können Bots ihre Stärken ausspielen. Sie können Tests schneller und effizienter durchführen als Menschen, ohne dabei müde oder abgelenkt zu werden. Dies kann insbesondere bei Regressionstests von Vorteil sein, bei denen das gleiche Set von Tests wiederholt durchgeführt werden muss, um sicherzustellen, dass neue Updates oder Änderungen keine unerwarteten Fehler verursachen.

Eine weitere Stärke von Bots ist ihre Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu verarbeiten. Sie können unzählige Tests schnell durchführen und Daten sammeln, die von Menschen unmöglich in derselben Zeit verarbeitet werden können. Diese Daten können dann von Menschen verwendet werden, um die Tests zu verbessern und weitere Optimierungen durchgeführt.

Bots – die Nachteile

Es gibt jedoch auch Herausforderungen bei der Zusammenarbeit von Menschen und Bots. Einer der größten Nachteile von Bots ist ihre fehlende Flexibilität und Kreativität. Bots können nur das tun, was ihnen programmiert wurde und können nicht intuitiv auf neue Situationen reagieren. Daher ist es wichtig, dass menschliche Tester die Tests kontinuierlich anpassen und aktualisieren, um sicherzustellen, dass neue Anforderungen und Funktionen garantiert werden.

Ein weiteres Problem bei der Zusammenarbeit von Menschen und Bots ist das Risiko von Fehlalarmen. Bots können Fehler identifizieren, obwohl möglicherweise keine wirklichen Fehler sind, oder umgekehrt Fehler übersehen, obwohl von menschlichen Testern leicht erkannt worden wären. Daher ist es wichtig, dass menschliche Tester die Ergebnisse von Bot-Tests gründlich überprüfen, um sicherzustellen, dass keine falsch-positiven oder falsch-negativen Ergebnisse vorliegen.

Ein weiteres Problem kann darin bestehen, dass menschliche Tester sich auf die Arbeit von Bots verlassen und nicht genügend Zeit und Mühe in manuelle Tests investieren.

Bots als Unterstützer

Insgesamt gibt es viele Vorteile, wenn Menschen und Bots zusammenarbeiten, um Software zu testen. Bots können dazu beitragen, den Testprozess zu automatisieren und zu beschleunigen, wodurch sie sich wiederholende Aufgaben schnell und effizient ausführen. Gleichzeitig können menschliche Tester ihre Kreativität und ihr menschliches Verständnis einbringen, um komplexe Testszenarien zu entwerfen und zu implementieren, die Bots allein nicht bewältigen können.

Die beste Vorgehensweise ist es, Bots als Ergänzung zu menschlicher Arbeit zu betrachten und sicherzustellen, dass menschliche Tester weiterhin manuelle Tests durchführen und die Ergebnisse von Bot-Tests regelmäßig überprüfen. Eine Kombination aus menschlicher Intuition und Kreativität sowie der Geschwindigkeit und Effizienz von Bots kann dazu beitragen, Software fehlerfrei und benutzerfreundlich zu machen.

In der Praxis kann die Zusammenarbeit von menschlichen Testern und Bots in verschiedenen Schritten des Testprozesses erfolgen. Zu Beginn des Prozesses können menschliche Tester komplexe Testszenarien entwerfen und definieren, während Bots bei der Durchführung von Regressionstests und anderen sich wiederholenden Aufgaben unterstützen können.

Während des Testprozesses können Bots eingesetzt werden, um spezifische Tests durchzuführen und zu automatisieren, wie z.B. die Überprüfung der Benutzeroberfläche oder die Überprüfung der Datenintegrität. Dabei sollten die Bots jedoch nicht als Ersatz für menschliche Arbeit betrachtet werden, sondern als Ergänzung, um Zeit und Ressourcen zu sparen.

Nach Abschluss des Testprozesses können Bots eingesetzt werden, um automatisierte Berichte zu erstellen und Feedback an das Entwicklungsteam zu senden. Menschliche Tester können diese Berichte dann überprüfen und die Ergebnisse validieren, um sicherzustellen, dass alle gefundenen behobenen Fehler wurden und dass die Software bereit ist, an den Kunden ausgeliefert zu werden.

Fazit

Abschließend lässt sich sagen, dass die Zusammenarbeit von menschlichen Testern und Bots dazu beitragen kann, den Testprozess effektiver und effizienter zu gestalten. Menschliche Tester können ihre Kreativität und ihr Fachwissen einbringen, um komplexe Testszenarien zu definieren und die Ergebnisse von Bot-Tests zu validieren, während Bots sich wiederholende Aufgaben schnell und effizient ausführen können. Durch die richtige Kombination von menschlicher und automatisierter Arbeit können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Software fehlerfrei und benutzerfreundlich ist und somit die Kundenzufriedenheit und das Geschäftswachstum fördern.

Interessieren Sie sich mehr zu diesem Thema oder brauchen Sie Unterstützung in Ihrem aktuellen Projekt? Unsere ARINNAU-Experten stehen Ihnen dabei gerne zur Seite. Jetzt unverbindlich Kontakt aufnehmen!

Agile Methoden in der Softwareentwicklung: 6 Modelle im Vergleich

Sun, 21 Apr 2024 13:27:27 GMT

Agile Methoden in der Softwareentwicklung: 6 Modelle im Vergleich

Einleitung

Agilität ist in der Softwarebranche längst mehr als ein schnelllebiger Trend. Die meisten Teams kennen und schätzen die Vorteile agilen Arbeitens: Flexibilität, Kundenorientierung, Kosten- und Qualitätskontrolle, Transparenz und regelmäßige Outputs. Agil ist jedoch nicht gleich agil. Eine Vielzahl verschiedener Methoden versteht Agilität zum Teil sehr unterschiedlich. Welches Modell ist das richtige für welches Team? Dieser Blogartikel vergleicht sechs der bekanntesten Frameworks und erklärt, für welche Arbeitsumfelder sie besonders gut geeignet sind.

Die Vorteile agilen Arbeitens

Warum sollten Softwareteams auf agile Methoden setzen? Agilität zeichnet sich durch eine Reihe an Grundsätzen und Funktionsweisen aus, die den Teams einige Vorteile bieten:

Flache Hierarchien: Agile Teams organisieren sich in der Regel selbst.
Teaminterne Kooperation: Besonders wichtig sind eine direkte und offene Kommunikation sowie Transparenz über alle Entwicklungsstände hinweg.
Ein hohes Maß an Flexibilität: Agile Methoden können schnell auf sich verändernde Kundenwünsche reagieren.
Empirische Anwendung als Grundlage: Die Abläufe sind nicht von Anfang an perfekt, sondern werden in einem stetigen Lern- und Weiterentwicklungsprozess verbessert.
Arbeiten in Iterationen: Entwicklerteams erstellen zunächst eine funktionierende Grundversion des Codes und wiederholen den immer gleichen Prozess bis zum gewünschten Ergebnis.
Ein inkrementeller Ansatz: Das Software-Produkt entsteht nicht nach dem Wasserfall-Prinzip, sondern Schritt für Schritt.

6 agile Methoden im Vergleich

Scrum

Scrum ist die wohl bekannteste agile Methode. Sie zeichnet sich vor allem durch eine empirische Prozesssteuerung, regelmäßige Iterationen und eine inkrementelle Arbeitsweise aus. Da Softwareentwicklung komplex und oft unvorhersehbar ist, müssen agile Teams ihre Prozesse regelmäßig prüfen und anpassen. Testverfahren werden in den Prozess implementiert und der gesamte Ablauf somit kontinuierlich verbessert. Das Team entwickelt Softwareprodukte in zwei- bis vierwöchigen Zyklen, den sogenannten Sprints. Wiederkehrende Termine strukturieren den Sprint: das Planning, tägliche Meetings (Daily) und eine Endreview. In einer Retrospektive zieht das Team zudem Bilanz, um den nächsten Sprint zu optimieren.

Scrum sieht drei verschiedene Rollen vor: Der Product Owner erstellt auf der Basis der Kundenerwartungen eine sogenannte User Story, die die Vision und Richtung des Projektes abbildet. Diese abstrakte User Story wird daraufhin auf technische Aufgaben heruntergebrochen. Das Entwicklungsteam arbeitet diese Aufgaben in den jeweiligen Sprints ab. Der Scrum Manager koordiniert währenddessen die Zusammenarbeit und ist dafür verantwortlich, den Prozess kontinuierlich zu verbessern.

Dank der kurzen Entwicklungszyklen ist Scrum ideal für Projekte, die weder vollständig planbar noch vorhersehbar sind. Zudem lassen sich externe Stakeholder einfach einbeziehen. Allerdings eignet sich Scrum vor allem für kleine Teams, die autonom arbeiten können.

Kanban

Anders als Scrum folgt Kanban keinem festen Kodex. Vor allem Flexibilität und Anpassungsfähigkeit für verschiedene Arbeitsumfelder stehen bei Kanban im Fokus. Es baut auf bestehenden Workflows auf und zielt darauf ab, diese zu verbessern. Gerade wenn in einem Team noch keine agilen Techniken zum Einsatz kommen, hilft Kanban, diese langsam zu implementieren. Im Mittelpunkt dieser Methode steht die Visualisierung von Prozessen. Das wichtigstes Werkzeug hierfür ist das Kanban-Board . Das Team hält die verschiedenen Aufgaben eines Projektes auf Karten fest und verschiebt sie – je nach Arbeitsstand – zwischen mehreren Spalten des Boards. Klassischerweise gibt es drei bis vier Spalten: „das Backlog“ (unerledigte Aufgaben), „in Arbeit“, gegebenenfalls „Tests“ und „erledigt“. Innerhalb dieser Spalten priorisiert das Team die Aufgaben zusätzlich.

Die Entwickler ziehen sich ihre Aufgaben nach dem Pull-Prinzip in die nächste Spalte und müssen nicht darauf warten, dass sie ihnen zugewiesen werden. Sogenannte Work-in-Progress-Limits (kurz WiP-Limits ) legen fest, wie viele Aufgaben pro Spalte bzw. Prozessphase bearbeitet werden dürfen. Das verhindert, dass das Team zu viele Aufgaben gleichzeitig anfängt und es zu Wartezeiten kommt.

Ursprünglich stammt Kanban aus der japanischen Autoindustrie, ist aber inzwischen auf die Softwareentwicklung angepasst. Die Methode eignet sich sowohl für Einzelpersonen und Teams als auch für die Organisationsebene. Kanban ist dank seiner Flexibilität zudem dann zu empfehlen, wenn sich die Prioritäten von Aufgaben während des Prozesses verändern.

Scrumban

Wie der Name schon verrät, mischt Scrumban Elemente der beiden Modelle Scrum und Kanban. Scrumban setzt Agilität allerdings nicht als feste Methode um, sondern überlässt es jedem Team, Aspekte von Scrum und Kanban frei zu kombinieren. In der Regel enthält ein Scrumban-Prozess aber die regelmäßigen Iterationen, Sprints und Daily Meetings von Scrum. Von Kanban übernimmt die Methode die Visualisierung anhand eines Boards – in diesem Fall das Scrumban Board –, das Backlog, die WiP-Limits und das Pull-Prinzip. Dieses Framework bietet den eindeutigen Vorteil, dass es langfristige Planung zulässt (Bucket-Size-Planning) und dennoch keine konkreten Ziele oder Deadlines benötigt. Zudem löst sich Scrumban von dem werte- und prozessgebundenen Korsett von Scrum. Es ist wie Kanban flexibel und kommt ohne Hierarchien aus. Scrumban garantiert sozusagen einen geregelten Ablauf ohne zu viele Regeln . Generell ist die Methode sinnvoll, wenn ein Team bereits mit Elementen von Scrum oder Kanban arbeitet.

LeSS (Large Scale Scrum)

Large Scale Scrum (kurz: LeSS) versucht, eine andere Schwachstelle von Scrum zu umgehen. Während Scrum in der Regel auf Teamebene angewandt wird, weitet LeSS das Prinzip für mehrere Teams aus, die gemeinsam an einem Produkt arbeiten. LeSS existiert in zwei verschiedenen Modellen: Basic LeSS eignet sich für zwei bis acht Teams mit insgesamt zehn bis 50 Mitarbeitern. LeSS Huge kann Projekte mit mehr als acht Teams und insgesamt 50 bis 6000+ Personen organisieren. An sich funktioniert LeSS ähnlich wie Scrum. Allerdings arbeiten die Entwicklungsteams – hier Feature-Teams genannt – selbstständiger und enger mit den Kunden zusammen. LeSS Huge kennt zudem die Rolle des Area Product Owners, der sich auf bestimmte Aspekte des Produktes konzentriert. Zudem erweitert LeSS die Sprint-Planung um ein sogenanntes Product Backlog Refinement (PBR), das parallele Sprints mehrerer Teams koordiniert.

Trotz des großen Anwendungskontexts möchte LeSS vor allem Ressourcen sparen und Komplexität reduzieren . Die Prozesse müssen demnach nicht nur agil, sondern auch wirtschaftlich sein. LeSS einzuführen, lohnt sich besonders dann, wenn die einzelnen Teams bereits Scrum nutzen. Beliebte Anwendungsbereiche sind Trading Systeme, Telekommunikation, Investment, Privatkunden-Banking, Video-Konferenztools und Online-Gaming.

SAFe (Scaled Agile Framework)

Anders als die bisherigen Modelle ist SAFe kein Framework. Es funktioniert stattdessen wie eine Wissenssammlung mit strukturierten Leitlinien zu Rollen, Zuständigkeiten, Planung, Aufgaben und Werten des agilen Arbeitens. Ähnlich wie LeSS skaliert es agiles Arbeiten für größere Projekt-Zusammenhänge und behält die allgemeinen Business-Ziele eines Softwareunternehmens im Blick. Gleichzeitig bleibt es auch für einzelne Teams und die Langzeitplanung mehrerer Projekte einsetzbar.

SAFe basiert auf fünf Grundelementen: integrierte Qualitätssicherung, Transparenz, einem Fokus auf der Programmumsetzung, einer starken Unternehmensführung sowie der Abstimmung, Planung und Reflexion in festen Rhythmen. Der große Planungsaufwand und das Top-Down-Prinzip werfen allerdings die Frage auf, ob SAFe wirklich eine agile Methode ist.

DAD (Disciplined Agile Delivery)

Bei Disciplined Agile Delivery (DAD) handelt es sich um einen hybriden Ansatz , der ähnlich wie SAFe Praktiken verschiedener agiler Methoden kombiniert. Als Bottom-up-Ansatz ist DAD im Vergleich zu SAFe allerdings weniger hierarchisch und planungsintensiv. Es konzentriert sich vor allem auf die Verbesserung, Flexibilität und Anpassbarkeit von Prozessen . Anders als die meisten agilen Frameworks legt DAD nicht nur einen Fokus auf die Entwicklung von Software im Unternehmen, sondern kümmert sich zudem um die Initiierungs- und die Transitionsphase . In der Initiierungsphase bespricht und plant das Unternehmen das Projekt mit seinem Kunden. Während der Transitionsphase, stellt es die fertige Software-Lösung bereit. DAD legt entsprechend großen Wert darauf, externe Akteure in den Arbeitsprozess einbeziehen zu können.

Als hybrider Ansatz kennt DAD sechs verschiedene Modelle, die je nach den Bedürfnissen und Zielen der Kunden auf anderen Methoden beruhen. Soll der Prozess besonders agil sein, bildet Scrum die Basis. Muss er besonders schlank sein, stehen Aspekte von Kanban im Fokus. Wenn das Anwendungsfeld undefiniert ist, kann DAD mit einem explorativen Stil an ein Projekt herangehen: Die Planung fällt hier minimalistisch aus und die Entwicklungszyklen bleiben kurz. Auch Prozesse, die mit CI/CD-Pipelines und DevOps-Kulturen kombiniert werden sollen, kann DAD organisieren. DAD ist letztlich als Toolbox und weniger als geschlossene Methode zu verstehen. Entsprechend ist das Framework sehr breit anwendbar. Allerdings sollte das Team bereits gewisse Erfahrungen mit agilem Arbeiten mitbringen. DAD ist besonders dann empfehlenswert, wenn große Teams und viele externe Stakeholder zusammenarbeiten.

Fazit

Agiles Arbeiten begünstigt nicht nur die Flexibilität in Entwicklungsprozessen, sondern ist auch selbst sehr flexibel. Es vereint viele Grundsätze und Funktionsweisen, die nicht für jedes Softwareunternehmen gleichermaßen relevant sein müssen. Soll ein Prozess möglichst flexibel, anpassbar und hierarchiearm sein, sind Kanban, Scrumban und DAD geeignete Methoden. Benötigt ein Team hingegen eine genauere Planung und eine feste Führung, sollte es auf SAFe zurückgreifen. Auch der Zeithorizont spielt eine Rolle: Ein schlecht vorhersehbares Projekt sollte am besten mit Scrum organisiert werden, während längerfristige Planung mit Scrumban besser gelingt. Die Größe des Teams ist ein ebenso wichtiges Kriterium: Für kleine Teams ist Scrum interessant; große Projekte brauchen Frameworks wie LeSS oder SAFe. DAD kann hingegen alle Projekt-Ebenen und Kontexte abdecken. Wenn die empirische Prozessverbesserung im Fokus steht, sollten Projektteams auf Scrum oder DAD setzen. Beide Methoden erlauben es zudem, sich stark an Kundenwünschen zu orientieren und externe Stakeholder zu integrieren. Steht die Wirtschaftlichkeit von Prozessen im Fokus, können LeSS und SAFe punkten. Eine übersichtliche Visualisierung lässt sich hingegen am besten mit Kanban erreichen.

Die beste Methode, um agiles Arbeiten umzusetzen, gibt es folglich nicht. Die Wahl des richtigen Frameworks hängt vielmehr von den Bedürfnissen eines jeden Entwicklungsteams ab.

Wenn Sie Ihren Workflow auf agiles Arbeiten umstellen wollen und nach einer passenden Methode für Ihr Software-Unternehmen suchen, unterstützen wir von ARINNAU Sie gerne dabei. Unsere Qualitätsexperten beraten Sie unverbindlich und professionell.

Testautomatisierung – Chancen und Grenzen

Fri, 05 Apr 2024 09:18:25 GMT

Testautomatisierung – Chancen und Grenzen

Automatisierte Tests können die Qualitätskontrolle in IT-Teams deutlich beschleunigen. Doch wo liegen die Grenzen? Wir geben einen Überblick.

Was bedeutet Testautomatisierung?

Websites, Webshops und Apps werden auch nach dem Release fortlaufend aktualisiert und erweitert. Dadurch können sich schnell Fehler einschleichen. Auch Browser-Updates können sich beispielsweise auf die Darstellung des Endprodukts auswirken. Um Fehler zu vermeiden, sind regelmäßige Tests daher für jedes Software-Projekt unverzichtbar.

Automatisierte Tests können diesen Prozess erleichtern. Dank verschiedener Automatisierungstools müssen Softwaretester nicht alle Tests manuell durchführen. Ein Programm führt ein zuvor geschriebenes Testskript aus. Sollte ein Bug auftreten, bekommt das Team eine Meldung und kann den Fehler korrigieren. Softwareteams können dazu bereits auf dem Markt verfügbare Tools nutzen oder selbst ein Tool programmieren, das all ihre definierten Anforderungen erfüllt.

Die Vorteile automatisierter Tests

Automatisierte Tests können das Software-Testing deutlich beschleunigen. Das bedeutet: Große Datenmengen können innerhalb kürzester Zeit geprüft werden. Unternehmen sparen sich dadurch Zeit, Personal und Geld. Die hohe Testabdeckung führt zudem zu einer besseren Software-Qualität. Außerdem sind automatisierte Tests weniger fehleranfällig, denn Flüchtigkeits- und Konzentrationsfehler haben hierbei keine Chance.

Zusammengefasst bietet die Testautomatisierung Softwareteams folgende Vorteile:

Schnelligkeit
Kostenersparnis
Ressourcenersparnis
hohe Testabdeckung
geringere Fehleranfälligkeit

Wann eignen sich automatisierte Tests?

Innerhalb eines Softwareprojektes gibt es verschiedene Phasen. Folgende Phasen eignen sich für eine automatisierte Testdurchführung:

Unit-Tests

Mit Hilfe von Unit-Tests werden einzelne Komponenten und Elemente der Software getestet. Diese Art von Tests ist sehr einfach und erfolgt nah am Quell-Code. Unit-Tests lassen sich daher relativ einfach automatisieren.

Integrationstests

Integrationstests dienen hingegen dazu, das Zusammenspiel verschiedener Komponenten zu testen, beispielsweise die Interaktion mit der Datenbank. Diese Tests sind bereits komplizierter und kostspieliger, da mehrere Elemente integriert werden müssen. Jedoch eignen sich einfache Integrationstests ebenfalls zur Testautomatisierung.

Funktionstests

Auch bei Funktionstests müssen mehrere Komponenten miteinander interagieren. Die Tests konzentrieren sich allerdings ausschließlich auf die Geschäftsanforderungen einer Anwendung. Das heißt, sie überprüfen nur die Endausgabe einer Aktion, nicht aber die Zwischenzustände. Auch hierbei kann eine Automatisierung sinnvoll sein.

Die Grenzen automatisierter Tests

Auch wenn die Testautomatisierung viele Vorteile bietet, lassen sich nicht alle Tests problemlos auf diese Weise durchführen. Zudem gibt es auch bei der Automatisierung einiges zu beachten. Über folgende Herausforderungen und Grenzen sollten sich Software-Teams im Klaren sein:

Die menschliche Komponente bei Usability-Tests

Usability-Tests dienen dazu, die Nutzerfreundlichkeit eines Softwareprojekts zu testen. Finden sich die Nutzer auf einer Website problemlos zurecht? Sind alle wichtigen Inhalte schnell zu finden? Und sind alle Texte und Inhalte verständlich? All diese Fragen spielen bei Usability-Tests eine Rolle und sind abhängig von der subjektiven Wahrnehmung der User. Diese menschliche Komponente lässt sich durch automatisierte Tests nur schwer abbilden.

Vorbereitung und Testmanagement nötig

Automatisierte Tests können eine hohe Qualität nur dann sicherstellen, wenn die zuvor entwickelten Testfälle gut sind. Bevor es losgeht, ist daher häufig ein hoher Aufwand notwendig. Fachanwender müssen die Tests festlegen. Anschließend können Entwickler die Tests programmieren und ein passendes Skript schreiben.

Zudem sind auch bei automatisierten Tests erfahrene Testmanager nötig. Sie müssen beispielsweise die Anwendungen und Systeme überprüfen, die Tests koordinieren, die Ergebnisse auswerten und Reports anfertigen.

Fazit

Ob sich Tests automatisieren lassen, hängt vom Umfang und der Zielsetzung eines IT-Projektes ab. Meist ist eine Kombination aus manuellen Tests und automatisierten Tests sinnvoll. Automatisierte Tests einzurichten, ist immer mit einem hohen Aufwand verbunden. Doch es lohnt sich, Zeit und Arbeit zu investieren. Die Softwareteams können dadurch eine hohe Testabdeckung erreichen, die Qualität ihres Produkts sicherstellen und langfristig Zeit und Ressourcen sparen.

Damit dies gelingt und Fehler in IT-Projekten zuverlässig aufgedeckt werden, gibt es einiges zu beachten. Softwareteams sollten sich daher unbedingt Unterstützung holen und sich von erfahrenen Qualitätssicherungsexperten bei der Automatisierung beraten lassen.

Sie benötigen Unterstützung bei Ihrer Entscheidung oder haben Fragen zu Testautomatisierung. Gerne bieten wir Ihnen eine unverbindliche Beratung an.

Mobile App Testing – Dos & Don’ts

Sun, 24 Mar 2024 12:25:26 GMT

Mobile App Testing – Dos & Don’ts

Eine App zu entwickeln, ist herausfordernd. Damit am Ende nichts schief geht und die Kunden ein perfektes Endergebnis erhalten, sollten Qualitätssicherung und Testing-Prozesse von Anfang an eine wichtige Rolle spielen. Wir zeigen Ihnen, worauf es beim Testen einer mobilen Applikation ankommt und welche Fehlerquellen es zu vermeiden gilt.

Mobile Apps: ein Überblick

Hierbei handelt es sich um eine Anwendungssoftware, die schnell und praktisch nützliche Funktionen auf den Mobilgeräten abbildet und somit ort- und zeitunabhängig agiert. Mittlerweile gibt es für jede Situation eine App – ob im Alltag, auf der Arbeit oder auf der Reise. Dennoch unterscheiden sich die Apps voneinander. Insgesamt gibt 3 Arten von Apps:

Native Apps

Das Besondere ist, dass der Programmiercode dieser App in der jeweiligen Entwicklungssprache des iOS oder Android Betriebssystems geschrieben wird und deshalb die Darstellung und die Funktionsanordnung auf den ersten Blick unterschiedlich ausfallen. Die native App punktet mit ihrer Leistungsfähigkeit und der optimalen Zusammenarbeit einzelner Hard- und Softwarekomponenten. Wer eine native App für zwei Betriebssysteme entwickeln möchte, muss mit hohen Entwicklungskosten und doppeltem Programmieraufwand – für Java und Swift – rechnen.

Web Apps oder Progressive Web Apps (PWA)

Im Vergleich zur nativen App funktioniert die Web App, auch als Progressive Web App bekannt, auf jeder Plattform. Dafür muss nur der jeweilige Webbrowser aufgerufen werden. Auch das Layout der App – egal mit welchem Device es aufgerufen wird – bleibt immer gleich. In der Praxis lässt sich die Web App durch Push-Berichtigungen, Kamera oder GPS erweitern und führt somit zu mehr Funktionsumfang. Wer die Web App entwickelt, hat gleich den Vorteil, durch den geringen Entwicklungsaufwand und schnelleren Prozess zu profitieren. Allerdings können manche komplexen Aufgaben im Vergleich zu nativen App-Entwicklung noch nicht oder nur sehr schwer umgesetzt werden.

Hybride Apps

Hybride Anwendungen sind eine Kombination aus nativer App und Web-App und werden oft durch Frameworks wie Cordova, Ionic etc. realisiert. Die Idee dabei ist, die Vorteile aus diesen zwei Apps zu verschmelzen und die hybride App als Web-App mit nativen App-Funktionen darzustellen. Ein positiver Aspekt dabei ist, dass bei der Benutzung der App keine Internetverbindung benötigt wird. Somit können User auch im Offline-Modus darauf zugreifen. Der Entwicklungs- und Wartungsprozess gestaltet sich zudem auch günstiger. Im Vergleich zu nativen Apps können die hybriden Apps meist nicht mit hervorragender Performance punkten.

Herausforderungen beim Mobile App Testing

Bildschirmgröße : Sowohl für die Smartphones als auch für die Tablet existieren sehr viele unterschiedliche Bildschirmgrößen. Ein Software Tester hat in der Regel nicht die Zeit dazu, alle vorhandenen Endgeräte zu testen. Es ist daher ratsam, sich auf bestimmte Geräte und OS-Versionen zu konzentrieren.
Betriebssystem : Die Anforderungen an die mobilen Geräte steigen und somit auch die Erwartungen an kommende iOS und Android Systeme. Bereits jetzt gibt es sehr viele Betriebssysteme mit zahlreichen Versionen auf dem Markt, die beim Testen der mobilen App berücksichtigt werden müssen.
Usability : Ein hervorragendes Benutzererlebnis ist heutzutage ein Muss. Die mobile App muss nicht nur einfach zu bedienen sein, sondern mit ihren Funktionen auch den höchsten Wert der Benutzerzufriedenheit bieten. Die App muss auf allen Endgeräten und unterschiedlichen Betriebssystemen gleich gut funktionieren.
Simulatoren/Emulatoren : Während der App-Entwicklung sind Simulatoren bzw. Emulatoren sicherlich sehr hilfreich und kaum mehr wegzudenken. In der Realität kann sich die echte Hardware jedoch komplett anders verhalten und somit die gefundenen Fehler via Simulatoren bzw. Emulatoren hinfällig machen.

Dos bei Mobilen Apps

Cloudbasierte Frameworks verwenden : In Zusammenhang mit der Test-Automatisierung eignen sich cloudbasierte Frameworks bestens, um eine Umgebung zu schaffen, in der mobile Apps effizient geprüft werden können. Solche Frameworks ermöglichen es, die Testfallausführung schneller und übersichtlicher auf einer Vielzahl von Smartphones und Tablets zu gestalten und die Probleme mit der Software zeitnah zu identifizieren.
So viel wie möglich automatisieren : Um die Vorteile von Testskripten, Smoke- und Regressionstests effizient im Softwareprojekt nutzen zu können, müssen die Tester die Testfälle automatisieren. Unter verschiedenen Bedingungen können innerhalb der kurzen Zeit viel mehr automatische Testfälle ausgeführt werden und somit zur schnellen Fehlerentdeckung und der Transparenz im Softwareprojekt führen.
Agiles Projektmanagement : Diese Methodik hat den Vorteil, dass in relativ kurzen Abständen die funktionierende Software geliefert wird. Kundenfeedback und Änderungswünsche werden ebenfalls regelmäßig erfragt und eingearbeitet. Die Aufgaben im Backlog werden in priorisierter Reihenfolge in einzelnen Sprints abgearbeitet, was den höchsten Mehrwert für den Endkunden bringt.
Wartung der Testskripte : Die Wartung beginnt bereits zur Laufzeit und nicht erst nach Projektende. Die Schwierigkeit dabei ist es, die Änderungen im Programmiercode der Entwickler zu identifizieren und die fehlgeschlagenen Testskripte schnellstmöglich zum Laufen zu bringen.

Don’ts bei Mobilen Apps

Komplexe Tools: Ein Automatisierungstool sollte verständlich und leicht zu bedienen sein. Teams sollten daher eine Toolevaluation durchführen, um die optimale Auswahl für Ihr Softwareprojekt zu treffen.
Keine Automatisierung der explorativen Tests : Auch wenn explorative Tests in regelmäßigen Zeitabständen durchzuführen sind, sollten Sie diese nicht automatisieren. Auch die menschliche Wahrnehmung oder intuitive Bedienung der mobilen App lässt sich nicht automatisieren. Denn es handelt sich nicht um systematische Testfälle, die nach einer bestimmten Reihenfolge abgespielt werden.
Keine real mobile Device: Wer einen Emulator oder Simulator einsetzt, sollte die System- und Abnahmetests nur auf echten Geräten prüfen. Die Emulatoren oder Simulatoren sind nicht in der Lage die Benutzerfreundlichkeit einer mobilen App richtig einzuschätzen und zu bewerten.

Fazit:

Bereits in der Projektplanung sollten Softwareteams eine geeignete Teststrategie und das passende Testverfahren für ihre mobile Applikation erarbeiten. Dabei sollten die Vor- und Nachteile der jeweiligen App – nativ, web oder hybrid – auch beim Testen der Software berücksichtigt werden.

Sie benötigen Unterstützung bei Ihrer Entscheidung oder haben Fragen zu Mobile App Testing. Gerne bieten wir Ihnen eine unverbindliche Beratung an.

Qualitätssicherung in der Softwareentwicklung: eine Definition

Sun, 10 Mar 2024 09:08:25 GMT

Qualitätssicherung in der Softwareentwicklung: eine Definition

Wie können Software-Teams sicherstellen, dass ihr Endprodukt die Erwartungen der Kundinnen und Kunden erfüllt? Qualitätssicherung ist in jedem IT-Projekt ein Muss. Was dahintersteckt, welche Rolle Software-Tests spielen und warum Projektteams eine individuelle Strategie entwickeln müssen, zeigt dieser Blogartikel.

Qualitätssicherung vs. Qualitätskontrolle

Selbst in erfahrenen Entwicklungsteams schleichen sich schnell einmal Fehler ein. In der IT werden diese meist Bugs genannt. Um diese Schwachstellen aufzudecken, sind regelmäßige Tests unverzichtbar.

Doch damit nicht genug: Um Kundinnen und Kunden zu begeistern, sind weitere Faktoren entscheidend. Dazu gehören zum Beispiel eine einfache Bedienbarkeit, schnelle Ladezeiten und eine intuitive Navigation. Um diese zu garantieren, setzen Software-Teams auf professionelle Qualitätssicherung und Qualitätskontrolle.

Qualitätssicherung in Software-Projekten: Definition

Qualitätssicherung (englisch: Quality Assurance (QA)) bezeichnet ein Verfahren, das garantieren soll, dass ein Team die bestmöglichen Ergebnisse liefert. Standardisierte Prozesse sollen sicherstellen, dass die Qualität gleichbleibend gut ist und mit den vordefinierten Zielen des Projektes übereinstimmt. Zudem werden bestimmte Kriterien festgelegt, die die Produkte und Services erfüllen müssen, bevor sie veröffentlicht werden.

Die Qualitätssicherung verfolgt folgendes Ziel: Prozesse eines IT-Projektes so zu optimieren, dass Fehler und Risiken von vornherein vermieden und die Bedürfnisse der Zielgruppe erfüllt werden.

Qualitätskontrolle in der Softwareentwicklung: Definition

Auch die Qualitätskontrolle soll sicherstellen, dass die Produkte und Services den Erwartungen der Kundinnen und Kunden gerecht werden. Im Fokus stehen die Endergebnisse, die vielfach getestet und erprobt werden. Das Ziel: Fehler und Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben, bevor ein Produkt auf den Markt kommt.

Im Gegensatz zur Qualitätssicherung ist die Qualitätskontrolle weniger prozessorientiert. Sie konzentriert sich auf das Endprodukt und dessen Schwachstellen.

Qualitätssicherung in der Softwareentwicklung – So läuft sie ab

Qualitätssicherung in agilen Teams

In der Vergangenheit fand Qualitätssicherung bzw. Qualitätskontrolle meist am Ende eines Softwareprojektes statt. Ein typischer Wasserfall-Prozess sieht folgendermaßen aus: Ein Softwareprojekt wird erst vollständig entwickelt, bevor ein QA-Team abschließend testet und Fehler identifiziert. Die Bugs zu fixen, ist dann meist aufwendig und kann zu Verzögerungen führen.

Heute bevorzugen die meisten IT-Teams agile Methoden: Alle Teams arbeiten von Anfang an eng zusammen und stimmen sich ab. Ergebnisse und Prozesse werden kontinuierlich getestet, optimiert und angepasst.

Mehr als die Suche nach Fehlern: ein rundum perfektes Kundenerlebnis

Bei der Qualitätskontrolle kommt meist eine Vielzahl an Methoden, Testpersonen und Szenarien zum Einsatz. Dabei sollen jedoch nicht nur Bugs und Schwachstellen erkannt werden. QA-Testing konzentriert sich vielmehr auf alle Aspekte, die einen Einfluss auf das Endkunden-Erlebnis haben. Elemente wie Verständlichkeit, Bedienbarkeit und Übersichtlichkeit spielen ebenso eine Rolle wie zum Beispiel schnelle Ladezeiten.

Die Teams benötigen ein tiefes Verständnis dafür, was die Kundinnen und Kunden tatsächlich brauchen und wünschen. Im Vorfeld müssen daher spezifische Kriterien entwickelt werden, die die Produkte erfüllen sollen. Nur so wissen die Testerinnen und Tester, auf welche Aspekte sie achten müssen und welche Anpassungen nötig sind.

Eine individuelle Strategie entwickeln

Jedes Softwareprodukt ist individuell und auch die Wünsche und Bedürfnisse der Zielgruppe können sich unterscheiden. Es ist daher eine wesentliche Aufgabe der Qualitätssicherung, eine individuelle Strategie zu entwickeln, die zu den Zielen des Projektes passt.

Folgende Fragen sollten dabei bedacht werden:

Welche Testmethoden eignen sich (manuell, automatisiert oder eine Kombination aus beidem)?
Welche Aspekte werden getestet?
Wie sehen ein passendes Setting und eine geeignete Testumgebung aus?
Wie oft und wann wird getestet?
Wie werden die Ergebnisse ausgewertet und dokumentiert?
Welche Personen und Teams sind involviert?

Natürlich sollte auch diese Strategie kontinuierlich evaluiert und optimiert werden.

Fazit

Die Qualitätssicherung ist ein wichtiger Bestandteil jedes Softwareprojektes. Sie geht über die eigentliche Testroutine hinaus. Vielmehr werden hierbei Standards und Prozesse definiert, die für das spätere Software Testing entscheidend sind. Das Ziel: Fehler von vornherein zu vermeiden und eine gleichbleibend hohe Qualität zu erreichen.

Als Experten unterstützen wir von ARINNAU sie gerne dabei.

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Testdaten generieren – ein Überblick

Sat, 02 Mar 2024 13:46:37 GMT

Testdaten generieren – ein Überblick

Damit Softwaretests gelingen und Fehler frühzeitig erkannt werden, braucht es vor allem eines: valide Testdaten. Sie ermöglichen es, die Software in einer Testumgebung auf Schwachstellen zu prüfen. Was zeichnet hochwertige Testdaten aus? Und wie lassen sich diese bereitstellen? Wir geben einen Überblick.

Echtdaten vs. synthetische Daten

Für Softwaretest können verschiedene Arten von Testdaten herangezogen werden. Echtdaten – auch Live-Daten oder Originaldaten genannt – stammen aus der Interaktion mit realen Personen, zum Beispiel Kundinnen und Kunden, Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Der Datenschutz verbietet es jedoch, diese Daten für Softwaretests zu verwenden. Sie müssen zuvor verfremdet werden.

Die Alternative sind sogenannte „synthetische Daten“. Es handelt sich dabei um künstliche Daten, die entweder manuell oder automatisch generiert werden. Sie können zum Beispiel in folgender Form vorliegen: „Vorname1, Nachname1, Strasse1“.

Synthetische Daten werden auf verschiedene Arten generiert. Die einfachste Methode ist eine manuelle Erstellung. Regelbasierte Methoden bedienen sich hingegen an bereits bestehenden Datenbanken. Am wertvollsten sind Testdaten jedoch dann, wenn sie tatsächlich neu erstellt werden.

Synthetische Testdaten erstellen: Die Vorteile

Datenschutz : Künstliche Daten verfügen über keinerlei Verbindung zu den Live-Daten. Es lassen sich daher keine Rückschlüsse auf Personen und ihre Angaben ziehen. Synthetische Daten können daher problemlos für Softwaretests verwendet werden.
Große Anzahl an Daten : Häufig scheitern Tests daran, dass zu wenig Testdaten vorliegen. Ist die Generierung erst einmal aufgesetzt, ist es relativ einfach, in kurzer Zeit große Mengen an Testdaten bereitzustellen. So können Teams auch kurzfristig auf neue Anforderungen reagieren.
Varianz der Daten : Ist ein Modell zu sehr an einen Testdatensatz angepasst, spricht man von „Overfitting“. Die Testergebnisse sind dadurch verzerrt. Synthetische Datengenerierung ermöglicht hingegen eine höhere Varianz. Dies stellt sicher, dass sich die Testergebnisse auch auf eine Grundgesamtheit übertragen lassen.

Testdaten erstellen und verwalten – mit Hilfe praktischer Tools

Daten zu generieren, erfordert Zeit und Aufwand. Erleichtert wird dieser Prozess durch den Einsatz diverser Softwaretools. Vorab sei gesagt: Ein Tool, das fertige Daten liefert, gibt es nicht. Die Tools verfügen jedoch über eine Reihe hilfreicher Funktionen. Beispielsweise können Sie dabei unterstützen, Echtdaten zu anonymisieren, Testdaten zu verwalten und den Überblick über die einzelnen Prozessschritte zu behalten.

Auswahl eines Softwaretools

Wer Tools für den Umgang mit Testdaten nutzen möchte, sollte frühzeitig eine Auswahl treffen. Auf diese Weise lassen sich die Programme von Beginn an in das Gesamtkonzept integrieren.

Folgende Faktoren spielen für die Auswahl der Tools eine wichtige Rolle:

Bedienbarkeit :

Das Programm sollte einfach zu bedienen sein und Daten beispielsweise automatisch laden. Das bedeutet: Das Tool extrahiert die Daten, konvertiert sie bei Bedarf in ein anderes Format (zum Beispiel CSV) und überträgt sie in die Datenbank. Für solche Vorgänge dürfen keine Programmiersprachenkenntnisse nötig sein.

Flexibilität :

Das Tool sollten den Usern eine Vielzahl an Funktionen bieten. Wichtige Funktionen sind zum Beispiel die Multiplizierung und Skalierung von Testdaten, eine Nummerierung, vielfältige Berechnungsmöglichkeiten sowie die Datierung von Buchungen. Projektteams sollten die Chance haben, die Daten jederzeit ohne großen Aufwand anzupassen oder neue Daten zu ergänzen.

Kompatibilität :

Zudem sollte das Programm die Testdaten vor dem Laden validieren. Eine technische Prüfung beispielsweise kann verhindern, dass invalide Daten in der Datenbank landen.

Planungsphase: Mit gutem Konzept punkten

Damit Softwaretests gelingen, müssen die Testdaten in ausreichender Menge vorliegen und genau zu den Anforderungen des jeweiligen Projektes passen. Je früher diese Anforderungen bekannt sind, desto einfacher ist es, die nötigen Daten zu generieren.

Um Hindernisse zu vermeiden, sollten folgende Fragen bereits in der Planungsphase geklärt werden:

Welche Kriterien müssen die Testdaten erfüllen?
Echtdaten oder synthetische Daten – was passt besser zum jeweiligen Projekt?
Wer sich für Echtdaten entscheidet: Wie kann der Datenschutz sichergestellt werden?
Fällt die Wahl auf synthetische Daten: Welche Methode ist die richtige, um die Daten zu generieren?
Sind Softwaretools sinnvoll? Wenn ja: Welche passen zum Projekt?
Wie werden die erstellten Daten gespeichert und verwaltet?
Welche gesetzlichen Vorschriften sind zu beachten?

Die Konzeptionierung kann einige Zeit in Anspruch nehmen. Doch der Aufwand lohnt sich. In der Testphase können die Teams dadurch wertvolle Ressourcen sparen, Verzögerungen vermeiden und die Qualität der Ergebnisse sicherstellen.

Fazit

Valide Daten sind die Basis für erfolgreiche Softwaretests. Schließlich möchten die IT-Teams sichergehen, dass die Kundinnen und Kunden später mit dem Produkt zufrieden sind. Wer Fehlerquellen vermeiden und hochwertige, passgenaue Testdaten generieren möchte, sollte sich daher professionelle Beratung und Unterstützung holen.

Testautomatisierungs-Tools: 6 Alternativen zu Selenium

Tue, 27 Feb 2024 17:11:13 GMT

Testautomatisierungs-Tools: 6 Alternativen zu Selenium

Selenium ist das wohl beliebteste und bekannteste Tool, um Software-Tests zu automatisieren. Auf dem Markt ist allerdings eine Vielzahl weiterer Werkzeuge verfügbar. Sechs Alternativen zu Selenium stellen wir in diesem Blogartikel vor.

Selenium – Die Vor- und Nachteile

Das kostenlose Open-Source-Tool bietet diverse Vorteile:

Selenium ist mit fast allen Browsern und Betriebssystemen kompatibel.
Es lässt sich mit zahlreichen Programmiersprachen bedienen, unter anderem Python, Java, C#, Perl oder Rub.
Es ist lokal und remote verwendbar.
Es eignet sich für parallele sowie browser- und plattformübergreifende Anwendungen.
Es ist nicht nur ein Testautomatisierungstool, sondern ein ganzes Framework.
Es bildet die Basis für viele Testing-Werkzeuge wie Watir, Robot Framework, Katalon Studio und Protractor.
Es ist kompatibel mit anderen Frameworks wie JUnit und NUnit oder CI/CD-Tools (Continuous Integration/Continuous Delivery).
Es eignet sich für funktionale Tests und Regressionstests.

Nachteile sind hingegen:

Selenium ist nur für für Webanwendungen verfügbar, nicht für mobile oder Desktop-gestützte Applikationen.
Es erfordert fortgeschrittenes Know-How im Programmieren und Skripten.
Es ist aufwendig und anspruchsvoll in der Wartung.
Es funktioniert nur auf UI-Ebene (User Interface).

Um diese Nachteile zu umgehen, können IT-Teams alternative Tools für ihre automatisierten Testverfahren nutzen. Wir haben sechs Anbieter miteinander verglichen und zeigen, welche Alternativen zu Selenium sich wirklich lohnen. Weitere Infos: Mehr über Selenium erfahren Sie auch in unserem Blogartikel Selenium 4.0 – Die neuen Features.

6 Alternativen zu Selenium

Cypress

Cypress ist eines der bekanntesten Konkurrenzprodukte zu Selenium. Es handelt sich hierbei ebenso um ein Open-Source Framework, das sich für die Testautomatierung von Webapplikationen eignet. Cypress kann sowohl End-to-end-Tests, als auch Unit Tests, Integrationstests und API Tests durchführen. Wichtig zu wissen ist: Cypress unterstützt ausschließlich JavaScript. Deshalb sind Vorkenntnisse in dieser Programmiersprache notwendig.

Vorteile von Cypress sind die hohe Teststabilität und Geschwindigkeit, da die Tests innerhalb eines Browsers laufen. Dadurch sind browserübergreifende Tests allerdings nur eingeschränkt möglich. Im Gegensatz zu Selenium lässt sich Cypress einfach einrichten und bedienen. Eine automatisierte Testaufzeichnung vereinfacht beispielsweise die Fehleranalyse. Zudem lässt sich Cypress auch in gängige CI/CD-Tools integrieren.

Cypress ist als kostenlose Version verfügbar, bietet aber auch Abonnements für Teams (70 Euro im Monat) oder Unternehmen (281 Euro im Monat) an.

Katalon Studio

Katalon Studio ist ein professionelles und dennoch kostenfreies Tool, das wesentlich einfacher zu bedienen ist als Selenium. Katalon Studio ist selbst keine Bibliothek, sondern baut auf den Bibliotheken von Appium und Selenium auf. Es ist daher mit zahlreichen anderen Frameworks und CI/CD Tools kompatibel. Die Integrationsmöglichkeiten übersteigen sogar jene von Selenium. Katalon Studio kann Systemtests sowohl für Web-Anwendungen als auch für mobile und Desktop-Applikationen durchführen. Da für den Einstieg keine Programmierkenntnisse notwendig sind, spricht das Tool zahlreiche Kunden an. Besonders benutzerfreundlich ist die Auswahl an Templates und vorprogrammierten Testskripts. Ohne Code kommt Katalon Studio allerdings nicht aus: Diesen generiert das Tool auf Basis der Kundeneingaben. Der Nachteil dabei: Es ist schwierig, mögliche Fehler auszumerzen.

Neben der kostenlosen Version bietet Katalon Studio auch Abonnements an, beispielsweise eine Unternehmensversion für ca. 1800 Euro im Jahr.

Soap UI

Mit Soap UI ist eine ganze Bandbreite an automatisierten funktionalen Testverfahren möglich: Performance-, Regressions-, Sicherheits- und Lasttests. Außerdem lassen sich Schnittstellen-Integrationstests für zahlreiche gängige Protokolle (vor allem SOAP und REST) durchführen. Wie Selenium deckt das Tool nur Webanwendungen ab, besticht gegenüber dem Konkurrenten allerdings durch seine Schlankheit, Robustheit und Stabilität. Das macht die Anwendbarkeit anfangs sehr einstiegsfreundlich. So lassen sich beispielsweise per Drag-and-Drop einfache Tests für komplexe Szenarien erstellen. Vorteilhaft ist auch, dass Anwender Testskripts relativ simpel wiederverwenden können. Soap UI basiert zwar auf Java, braucht in den Basisanwendungen jedoch kein Skript. Da es auf die APIs von Drittanbietern zurückgreift, sind keine tieferen Programmierkenntnisse notwendig. Für komplexere Anwendungen können diese allerdings dennoch erforderlich sein, beispielsweise für das Erstellen von Testplänen.

Da es neben der Open-Source-Version auch mehrere kommerzielle Versionen mit weiteren Funktionsfeldern gibt, fehlen bei Soap UI gewisse Anwendungen, zum Beispiel Skript-Bibliotheken oder die Integration in CI/CD-Tools. Preislich beginnen diese erweiterten Versionen bei 755 Euro im Jahr (Ready API).

Appium

Appium ist ein Tool für UI Systemtests und End-to-end-Tests an mobilen Anwendungen. Da es auf dem WebDriver von Selenium basiert, eignet es sich als Ergänzung zu dessen Testmöglichkeiten für den Web-Bereich. Appium übersetzt letztlich Selenium-Befehle für iOS, Android und Windows. Das Tool lässt sich aber auch problemlos in andere Frameworks und CI/CD-Tools integrieren. Da Anwender mit Appium plattformübergreifendes Testing betreiben können, sind die Skripts und Codes unabhängig vom Zielsystem mehrfach verwendbar. Appium unterstützt die gängigen Skriptsprachen wie Java, C#, Python, JavaScript, Ruby, PHP oder Perl. Wie bei Selenium brauchen die Anwender daher allerdings Programmierkenntnisse. Ein Vorteil von Appium ist die Möglichkeit, grafische Applikationen zu testen. Wie bei Selenium sind jedoch ausschließlich UI Tests möglich.

Cucumber

Cucumber ist für Web-Applikationen gedacht. Anders als Selenium wurde es aber für Behavior-driven development (BDD) geschrieben. Während Selenium UI Tests durchführt, ist Cucumber für Akzeptanztest ausgelegt, die oftmals direkt vom Kunden im einem realistischen Testumfeld durchgeführt werden. Ein besonderer Vorteil für dieses Anwendungsfeld: Mit Cucumber lassen sich Tests in der einfachen, auf Englisch basierenden Skript-Sprache Gherkins erstellen. Daher ist auch keine Testing-Erfahrung für die Anwendung von Cucumber notwendig. Geschrieben wurde Cucumber in Ruby. Es unterstützt inzwischen allerdings alle gängigen Programmiersprachen. Das Tool lässt sich einfach in CI/CD Umfelder integrieren. Ein Nachteil: Das Tool ist teilweise instabil. Der Grund dafür ist die inhaltsbasierte Analyse.

JMeter

JMeter eignet sich für nicht-funktionale Performance-Tests vor allem im Web-Bereich. Dazu gehören Stress- und Last-Tests. Es lassen sich aber auch funktionale API Tests durchführen. JMeter hat ein benutzerfreundliches Interface, setzt als Java-basiertes Tool allerdings gewisse Programmierkenntnisse voraus. Im Mittelpunkt von JMeter steht die Testplanung: Mit dem Tool lassen sich wirklichkeitsnahe Szenarien nachbilden. Auch die Aufnahme von Tests ist möglich. JMeter ist gut in gängige CI/CD-Tools integrierbar. Es eignet sich für eine große Bandbreite an Servern, Anwendungen und Protokoll-Typen. Darüber hinaus funktioniert es plattformunabhängig. Nachteilig sind allerdings der hohe Ressourcenverbrauch und es besteht das Risiko an Leistung zu verlieren.

Fazit

Der Markt bietet eine ganze Reihe an Alternativen zum beliebten Tool Selenium. Vor allem Katalon Studio, Soap UI und Cucumber bestechen durch ihre Benutzerfreundlichkeit. Für den Einstieg sind keine oder nur geringfügige Programmierkenntnisse nötig. Cypress ist ebenfalls einfach zu bedienen und punktet mit einer hohen Teststabilität und Geschwindigkeit.
Das Tool Selenium ist auf Web-Anwendungen limitiert. Wem das nicht ausreicht, sollte sich Katalon Studio ansehen. Im mobilen Bereich empfiehlt es sich auch, ergänzend zu Selenium auf Appium zu setzen. Steht hingegen die Planung von Tests im Fokus, ist das Tool JMeter der Spitzenreiter.

Um herauszufinden, welches Tool am besten zu Ihnen und Ihren Projektzielen passt, lassen Sie sich am besten professionell beraten. Unsere ARINNAU-Experten stehen Ihnen dabei gerne zur Seite. Jetzt unverbindlich Kontakt aufnehmen!

Testautomatisierung mit Python – Für wen eignet sich diese Programmiersprache?

Mon, 19 Feb 2024 17:30:00 GMT

Testautomatisierung mit Python – Für wen eignet sich diese Programmiersprache?

Python wird derzeit weitreichend diskutiert und genießt eine enorme Aufmerksamkeit in der IT-Landschaft. Zahlreiche Schlagzeilen zeugen von der Relevanz dieser modernen Skriptsprache, die laut verschiedenen Quellen nach JavaScript die zweithäufigste Programmiersprache ist. Häufig wird Python im Zusammenhang mit Softwareentwicklung erwähnt und für seine herausragenden Merkmale in Bereichen wie künstliche Intelligenz und Webentwicklung gepriesen. Jedoch möchte dieser Artikel den Blickwinkel eines Softwaretesters bzw. eines Testautomatisierers einnehmen, um Python aus dieser spezifischen Perspektive zu beleuchten und zu erklären.

Was ist Python?

Python wurde von Guido van Rossum in den späten 1980er Jahren entwickelt und hat sich seitdem zu einer der beliebtesten Programmiersprachen weltweit entwickelt. Aufgrund seiner einfachen und klaren Syntax eignet sich Python sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler bzw. Testautomatisierer. Python ist eine objektorientierte, interpretierte Skriptsprache. Dies bedeutet, dass sie grundlegende Konzepte der Objektorientierung wie Klassen und Objekte unterstützt und der Code zur Laufzeit, Zeile für Zeile, interpretiert wird, ohne vorab in Maschinencode umgewandelt zu werden. Es wird in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt, darunter Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz, wissenschaftliches Rechnen und vieles mehr. Python ist plattformunabhängig, was bedeutet, dass der gleiche Code auf verschiedenen Betriebssystemen ausgeführt werden kann, was seine Vielseitigkeit weiter erhöht.

Besonderheit von Python

Eine bemerkenswerte Eigenschaft von Python ist seine Benutzerfreundlichkeit. Die Syntax ist äußerst klar und verständlich, was das Erlernen der Sprache besonders einfach macht. Im Gegensatz zu einigen anderen Programmiersprachen entfällt die Notwendigkeit, am Ende jeder Zeile Semikolons oder ähnliche syntaktische Elemente hinzuzufügen. Dies trägt dazu bei, dass das Schreiben von Python-Code eine entspannte und stressfreie Erfahrung ist.

Die benutzerfreundliche Syntax von Python trägt nicht nur dazu bei, das Programmieren angenehmer zu gestalten, sondern auch effizienter. Diese Einfachheit erstreckt sich auch auf das Verfassen von Testautomatisierungsskripten, wodurch Zeit und Ressourcen eingespart werden können. Durch die klare und intuitive Struktur von Python können Testautomatisierer sich auf das Wesentliche konzentrieren und komplexe Aufgaben auf eine klarere und schnellere Weise lösen. Dies trägt nicht nur zur Effizienz, sondern auch zur Qualität der entwickelten Software bei.

Python ist in der Fachwelt für seine ausgezeichnete Lesbarkeit bekannt, was bedeutet, dass Programme eine übersichtliche und strukturierte Form aufweisen. Die intuitive Natur der Sprache ermöglicht es Testautomatisierern, sich schnell in den Code und die Testfälle einzuarbeiten. Diese Lesbarkeit erleichtert nicht nur die Entwicklung, sondern fördert auch die Zusammenarbeit im Team und trägt insgesamt zu einem reibungsloseren Entwicklungsprozess bei.

Des Weiteren zeichnet sich Python als Open-Source-Plattform aus, die frei zugänglich ist. Durch seine weitreichende Popularität verfügt Python über eine umfangreiche und aktive Community. Diese Community bietet Entwicklern eine Vielzahl von Bibliotheken und Hilfestellungen, um auftretende Probleme zu lösen. Die Verfügbarkeit dieser Ressourcen ist von entscheidender Bedeutung, da Entwickler stets auf Unterstützung zurückgreifen können, unabhängig von der Art des aufgetretenen Problems. Somit ermöglicht die Python-Community einen effizienten Wissensaustausch und trägt maßgeblich zur Kontinuität und Lösungsorientierung in Entwicklungsprojekten bei.

Herausforderungen von Python

In vielen Anwendungsbereichen nimmt die Performance einen zentralen Stellenwert ein. Im Vergleich zu Sprachen wie C oder sogar C++ zeigt Python einen höheren Bedarf an Speicher- und Prozessorressourcen. Dies resultiert aus dem Umstand, dass Python-Code während der Laufzeit von einem Interpreter in Maschinencode umgewandelt wird. Diese zusätzliche Umwandlungsebene führt dazu, dass Python-Anwendungen im Vergleich zu Sprachen wie C, die direkt in Maschinencode kompiliert werden können, langsamer laufen und mehr Speicher in Anspruch nehmen.

Trotz der Vielseitigkeit von Python stoßen Testautomatisierer gelegentlich auf Einschränkungen, die durch die Syntax und die verfügbaren Funktionen der Sprache bedingt sind. Im Gegensatz zu Sprachen wie C# kann Python in einigen Aspekten begrenzt sein. Insbesondere zeichnet sich C# durch seine umfassende Funktionalität und Flexibilität aus, insbesondere im Bereich der plattformübergreifenden Entwicklung und der Erstellung von Anwendungen mit grafischer Benutzeroberfläche. Obwohl Python über zahlreiche Bibliotheken und Frameworks verfügt, um eine Vielzahl von Aufgaben zu bewältigen, kann es in komplexen Szenarien, die spezifische Funktionalitäten erfordern, gelegentlich an seine Grenzen stoßen.

Beim Automatisieren von Tests mit Programmiersprachen ist es wichtig zu berücksichtigen, dass die Testskripte im Vergleich zu den von erfahrenen Testautomatisierern verfassten Programmen möglicherweise weniger gründlich und detailliert sind. Die Testskripte werden in der Regel einfacher gestaltet. Jedoch sind die zuvor erwähnten Herausforderungen von Python beim Testen und beim Schreiben automatisierter Tests tatsächlich vernachlässigbar. Es ist in der Regel nicht erforderlich, hochkomplexen Code zu schreiben, und die Leistung der Sprache beeinflusst nicht unmittelbar die Leistung der Tests.

Tools für Python Development

Daher können sich Testautomatisierer vollkommen auf die Vorteile konzentrieren, die Python insbesondere für die Automatisierung bietet. Aus diesem Grund wird Python häufig in der Automatisierung eingesetzt. Einige namhafte Akteure in diesem Bereich sind beispielsweise JetBrains mit PyCharm , das die Automatisierung mit der Selenium-Bibliothek unterstützt, oder auch das Open-Source-Projekt von Microsoft, Playwright .

Playwright ist ein äußerst leistungsfähiges und relativ neues Tool für die Automatisierung, das nicht nur mit C# und JavaScript , sondern auch mit Python verwendet werden kann.

In den durchgeführten Tests wird ein einfacher und erfolgreicher Login überprüft:

Im "Arrange"-Abschnitt werden zunächst zwei Elemente identifiziert: das Feld "Benutzername eingeben" und das Feld "Passwort eingeben". Anschließend werden diese Felder mit den entsprechenden Daten befüllt.
Im "Act"-Abschnitt wird das Identifizieren und Anklicken des "Login"-Buttons durchgeführt.
Im "Assert"-Abschnitt wird abschließend auf der Willkommensseite überprüft, ob der erwartete Willkommensgruß korrekt angezeigt wird.

Fazit

Python bietet eine ausgezeichnete Plattform für die Automatisierung von Tests und birgt zahlreiche Vorteile, die die Arbeit von Testern erheblich vereinfachen. Die Verwendung von Python ermöglicht eine effizientere und schnellere Erstellung von Tests. Die Tests sind durch die klare Strukturierung leicht zu überblicken und zu warten, was die Gesamteffizienz steigert. Zudem können sich neue Teammitglieder dank der einfachen Syntax schnell in die Testskripte einarbeiten, wodurch Zeit, Geld und Ressourcen eingespart werden.

Wollen Sie Python Programmiersprache in Ihrem IT-Projekt einführen oder brauchen Sie Unterstützung in Ihrem aktuellen Projekt? Unsere ARINNAU-Experten stehen Ihnen dabei gerne zur Seite. Jetzt unverbindlich Kontakt aufnehmen!

ARINNAU als ISTQB® Gold Partner ausgezeichnet

Sun, 18 Feb 2024 11:30:37 GMT

ARINNAU GmbH ist ISTQB® Gold Partner

ARINNAU GmbH hat sich einen Namen als vertrauenswürdiger Partner im Bereich Software-Testing gemacht. Wir sind stolz darauf, bekannt zu geben, dass wir offiziell ein anerkannter Partner des International Software Testing Qualifications Board (ISTQB®) sind.

ISTQB® Definition

Die ISTQB®-Zertifizierung ist eine weltweit anerkannte Auszeichnung für Fachleute im Bereich Software-Testing. Als Partner von ISTQB® haben wir Zugang zu den neuesten Standards, Methoden und Ressourcen im Bereich Software-Testing. Dies ermöglicht es uns, unseren Kunden erstklassige Dienstleistungen anzubieten und sicherzustellen, dass ihre Softwareprodukte von höchster Qualität sind.

ARINNAU Mitarbeitende ISTQB® zertifiziert

Unser Engagement für Exzellenz im Software-Testing spiegelt sich in unserem Team von hochqualifizierten Fachleuten wider, die alle über ISTQB®-Zertifizierungen verfügen.

Unser Streben nach herausragender Leistung im Bereich Software-Testing geht über die bloße Zertifizierung hinaus. Wir setzen uns leidenschaftlich dafür ein, innovative Lösungen zur Testingprozessen zu entwickeln und unsere Kunden bei ihren individuellen Anforderungen zu unterstützen. Durch kontinuierliche Schulungen und Weiterbildungen halten wir uns stets auf dem neuesten Stand der Entwicklungen und Trends in der Branche. Unser Team besteht aus erfahrenen Experten, die nicht nur über fundiertes Fachwissen verfügen, sondern auch die Fähigkeit besitzen, komplexe Probleme zu lösen und maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln.

ISTQB® Partner Programm

Wir sind stolz darauf, Teil des globalen Netzwerks von ISTQB®-Partnern zu sein und freuen uns darauf, unseren Kunden weiterhin erstklassige Software-Testing-Dienstleistungen anzubieten.

Mehr zu ISTQB®-Partner Programm finden Sie hier: ISTQB®-Partner Programm

Wenn Sie nach einem vertrauenswürdigen und kompetenten Partner im Bereich Software-Testing suchen, sind Sie bei der ARINNAU GmbH genau richtig. Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr darüber zu erfahren, wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen und Ihre IT-Projekte voranzubringen. Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören und Sie auf Ihrem Weg zum Erfolg zu unterstützen.

Effektive Testautomatisierung mit Ranorex Studio: Eine umfassende Einführung

Sun, 04 Feb 2024 20:19:35 GMT

Effektive Testautomatisierung mit Ranorex Studio:

Eine umfassende Einführung

Ranorex Studio ist seit seiner Markteinführung im Jahr 2007 ein etabliertes Werkzeug für die Testautomatisierung. Ursprünglich entwickelt in Österreich, hat es sich zu einer weltweit anerkannten Lösung für die Automatisierung von Softwaretests entwickelt. Das Tool kann Ihnen bei Desktop,- Web- und Mobile-App-Testing behilflich sein. Testautomatisierer*innen profitieren von Ranorex Studio durch seine vielfältigen Funktionen wie Cross-Browser- und Cross-Device-Tests, die seit mehr als einem Jahrzehnt kontinuierlich weiterentwickelt wurden, um die Effizienz und Qualität von Testprozessen zu verbessern.

Hauptkomponenten von Ranorex Studio

Ranorex Studio besteht aus mehreren Hauptkomponenten, die es zu einem umfassenden Werkzeug für Testautomatisierung machen:

Recorder

Der Recorder ist eine benutzerfreundliche Funktion von Ranorex Studio, die es ermöglicht, Tests einfach aufzuzeichnen. Mit dem Recorder können Testautomatisierer*innen Aktionen durchführen und Szenarien aufzeichnen, ohne dabei auf komplexe Programmierung angewiesen zu sein. Dies erleichtert die schnelle Erstellung von automatisierten Tests.

Code-Editor

Der Code-Editor in Ranorex Studio ermöglicht fortgeschrittenen Benutzern die detaillierte Anpassung und Bearbeitung von Testskripten. Hier können Entwickler*innen und Testautomatisierer*innen präzise Anpassungen vornehmen, komplexe Testlogik implementieren und vorhandenen Code optimieren. Die Kombination aus Recorder und Code-Editor bietet eine flexible und effiziente Testautomatisierungsumgebung.

Ranorex Spy

Ranorex Spy ist eine Komponente, die es Testautomatisierer*innen ermöglicht, das User Interface (UI) von Anwendungen zu analysieren und zu inspizieren. Mit Ranorex Spy können Benutzer Elemente in der Anwendung identifizieren, deren Eigenschaften überprüfen und relevante Informationen extrahieren. Dies ist besonders nützlich bei der Erstellung von zuverlässigen Testskripten, da es eine genaue Identifikation von UI-Elementen ermöglicht.

Ranorex Objekt-Repository

Das Ranorex Objekt-Repository ist ein entscheidender Bestandteil von Ranorex Studio und spielt eine zentrale Rolle bei der Testautomatisierung. Es fungiert als eine Art Verwaltungszentrale für alle identifizierten UI-Elemente, die in den aufgezeichneten oder erstellten Testskripten verwendet werden. Hier sind weitere Details über das Ranorex Objekt-Repository:

Verwaltung von UI-Elementen: Im Objekt-Repository werden sämtliche UI-Elemente, die im Rahmen der Testautomatisierung identifiziert wurden, strukturiert organisiert. Diese Elemente können Buttons, Textfelder, Dropdown-Listen und andere Komponenten einer Benutzeroberfläche sein.
Hierarchische Struktur: Das Repository organisiert die UI-Elemente in einer hierarchischen Struktur, die dem Aufbau der Anwendung entspricht. Dies ermöglicht eine intuitive Navigation und erleichtert die Zuordnung von Elementen zu verschiedenen Ebenen der Anwendungsarchitektur.
Eindeutige Identifikation: Jedes UI-Element im Repository wird durch eindeutige Merkmale und Eigenschaften identifiziert. Dies stellt sicher, dass die Testskripte präzise und zuverlässig auf die gewünschten Elemente zugreifen können, selbst wenn sich die Anwendung ändert.
Dynamische Aktualisierung: Das Objekt-Repository wird dynamisch aktualisiert, wenn Änderungen an der Benutzeroberfläche vorgenommen werden. Dies ermöglicht eine automatische Anpassung der Testskripte, wenn sich die Anwendung im Laufe der Zeit entwickelt oder verändert.
Wiederverwendbarkeit: Testautomatisierer*innen können auf das Objekt-Repository zugreifen, um bereits identifizierte UI-Elemente in verschiedenen Testszenarien wiederzuverwenden. Dies fördert die Effizienz und reduziert den Wartungsaufwand bei Änderungen an der Anwendung.
Zentrale Verwaltung: Das Objekt-Repository dient als zentrale Verwaltungsstelle für alle Elemente, was die Organisation und Pflege der Testskripte erleichtert. Testautomatisierer*innen können hier neue Elemente hinzufügen, bestehende aktualisieren oder entfernen.

Ranorex Studio Lizenzmodelle

Ranorex bietet ein klares und verständliches Preismodell an. Die Kosten für eine Lizenz beginnen bei ($ 890).

Ranorex bietet verschiedene Lizenzoptionen an:

Einzellizenz „Studio“ für eine physische Maschine ($ 2.990)
Mehrfachlizenz „Enterprise“ für physische Maschine und virtuelle Maschinen ($ 4.990)
Tests auf zusätzlichen Endpunkten mit „Runtime“ ($ 890)

Ranorex Studio bietet eine kostenlose und voll funktionsfähige Testversion. Für 30 Tage können Testautomatisierer*innen, Entwickler*innen oder andere Projektemitglieder diese unverbindlich testen.

Betriebssysteme

Ursprünglich wurde Ranorex Studio für das Windows-Betriebssystem entwickelt. Auf einem Intel-basierten Mac können Sie Ranorex Studio mühelos über das von Apple bereitgestellte BootCamp-Programm mit Windows 10 installieren. Derzeit wird das Ranorex Studio nicht direkt auf Linux-Betriebssystemen unterstützt. Jedoch kann eine virtuelle Windows-Maschine, auf der Ranorex Studio ausgeführt wird, als Lösung dienen.

Add-ons und Plugins

Ranorex Studio bietet eine Vielzahl von Add-ons und Plugins, die die Testautomatisierungsumgebung erweitern und anpassen. Einige herausragende Add-ons und Plugins sind:

Ranorex Remote

Dieses Add-on ermöglicht es, Tests auf Remote-Geräten und -Maschinen auszuführen. Es erleichtert die verteilte Testausführung, was besonders nützlich ist, wenn verschiedene Endpunkte getestet werden müssen.

Jenkins Integration

Ranorex bietet eine Integration mit Jenkins, einem weit verbreiteten Continuous Integration (CI)-Tool. Dies ermöglicht die nahtlose Einbindung von Ranorex-Tests in den CI/CD-Pipeline-Prozess.

JIRA Integration

Das JIRA-Plugin ermöglicht die direkte Verknüpfung von Testfällen und -ergebnissen mit JIRA-Tickets. Diese Integration verbessert die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Testteams.

Git Integration

Die Integration mit Git, einem Versionskontrollsystem, ermöglicht es, Testskripte effizient zu verwalten, zu versionieren und zu teilen. Diese Funktion fördert die Zusammenarbeit im Team.

Ranorex Studio Agent

Der Ranorex Studio Agent erweitert die Testausführung auf nicht unterstützte Plattformen, indem er als Proxy fungiert. Dies ist besonders nützlich für die Testausführung auf mobilen Geräten, die möglicherweise nicht direkt mit Ranorex Studio verbunden sind.

Browser Plugins

Ranorex bietet Plugins für verschiedene Webbrowser, einschließlich Chrome und Firefox. Diese Plugins ermöglichen die einfache Aufzeichnung von Web-Tests direkt im Browser.

Selenium WebDriver Integration

Die Integration mit Selenium WebDriver ermöglicht es, Selenium-Tests in Ranorex Studio auszuführen. Dies erweitert die Kompatibilität und Flexibilität bei der Automatisierung von Webanwendungen.

Ranorex Studio weitere Links und nützliche Informationen

Ranorex Studio Benutzerhandbuch finden Sie hier
Ranorex Studio YouTube Kanal finden Sie hier
Ranorex Studio FAQ finden Sie hier
Ranorex Studio Webinare finden Sie hier

Fazit

Insgesamt bietet Ranorex Studio eine umfassende und leistungsstarke Testautomatisierungslösung für Entwickler*innen und Testautomatisierer*innen. Die benutzerfreundliche Oberfläche, die Möglichkeit der Aufzeichnung von Testszenarien sowie der detaillierte Code-Editor machen es sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Entwickler*innen und Testautomatisierer*innen attraktiv. Das transparente Lizenzmodell ermöglicht eine individuelle Anpassung an die Bedürfnisse unterschiedlicher Anwender. Mit Add-ons und Plugins wie der Integration in Jenkins, JIRA und Git erweitert Ranorex Studio seine Funktionalitäten, um eine nahtlose Integration in moderne Entwicklungs- und Testumgebungen zu ermöglichen. Die Unterstützung verschiedener Plattformen und die Möglichkeit, Tests auf Remote-Geräten auszuführen, machen es zu einer flexiblen Lösung für die Testautomatisierung. Insgesamt bietet Ranorex Studio effektive Werkzeuge und Funktionen, um die Qualität von Softwareprodukten durch zuverlässige und effiziente Testprozesse zu steigern.

Wollen Sie Ranorex Studio in Ihrem IT-Projekt einführen oder brauchen Sie Unterstützung in Ihrem aktuellen Projekt?

Unsere ARINNAU-Experten stehen Ihnen dabei gerne zur Seite. Jetzt unverbindlich Kontakt aufnehmen!

Selenium 4.0 – Die neuen Features

Mon, 15 Jan 2024 13:01:42 GMT

Selenium 4.0 – Die neuen Features

In diesem Blogartikel stellen wir die wichtigsten Funktionen von Selenium 4.0 vor und beantworten die Frage: Wie sinnvoll ist es, auf Selenium 4.0 umzusteigen?

Selenium – Umfrage

Selenium ist eines der bekanntesten und beliebtesten Open-Source-Tools für die Testautomatisierung von Webanwendungen. Das zeigt auch eine Umfrage unserer Geschäftsführerin Karina Wagner bei LinkedIn. Die Ergebnisse sind mehr als eindeutig: Die Mehrheit der Teilnehmer:innen – 15 von 18 Personen – hat mit dem Tool Selenium die besten Erfahrungen gesammelt.

Selenium – Überblick

Doch was macht Selenium so beliebt? Selenium ist nicht nur ein Tool, sondern beinhaltet eine Reihe unterschiedlicher Komponenten für jedes Bedürfnis. Selenium unterstützt alle gängigen Browser, Betriebssysteme und mehrere Programmiersprachen wie C#, Java oder Python. Veröffentlicht wurde Selenium 1.0 im Jahr 2004. Damals bestand es aus folgenden Komponenten:

Selenium IDE, Selenium RC und Selenium Grid .

Selenium IDE (Integrated Development Environment)

Am leichtesten zu bedienen, ist die Selenium die. Sie steht als Firefox oder Chrome-Add-on zur Verfügung und gestattet es, die Testfälle auch ohne Programmierkenntnisse zu automatisieren. Mit dem Tool können die Benutzeraktionen ohne Probleme aufgezeichnet und wiedergegeben werden.

Selenium RC (Remote Control)

Selenium RC ist die Komponente für die Fernsteuerung und erlaubt es, die Testfälle in beliebiger Programmiersprache und für jede HTTP Website zu automatisieren.

Selenium Grid

Selenium Grid ermöglicht es, unterschiedliche Testfälle, auf unterschiedlichen Betriebssystemen und unterschiedlicher Hardware auszuführen.

Selenium WebDriver

In der Selenium 2.0 Version kam Selenium WebDriver hinzu mit dem Ziel, eine entscheidende Schnittstelle für die Simulation von User-Interaktionen in verschiedenen Browser zu schaffen. In der Version Selenium 3.0 verschwand Selenium RC. Der WebDriver wurde optimiert.

Selenium 4.0 – Neue Funktionalitäten

Am 13. Oktober 2021 erschien die lang erwartete, erste stabile Version von Selenium 4.0. Das sind die wichtigsten Neuerungen:

W3C Standardisierung

Bisher war die Kommunikation zwischen dem Selenium WebDriver und den eigentlichen Webbrowser durch Client-Server-Architektur als «Request» und «Response» Schnittschnellte mit zusätzlichem JSON-Drahtprotokoll verankert. Dieses Protokoll verschlüsselt und entschlüsselt die gesamte Kommunikation zwischen Selenium und Webbrowser. In der neuen Version ist diese Kommunikation nun viel einfacher und schneller, denn das Protokoll ist jetzt überflüssig und wird nicht angewandt. In der Praxis bedeutet das, dass jede Anwendung, die W3C Standardisierung verfolgt, direkt integriert werden kann. Die aktuellen Webbrowser der verschiedenen Hersteller haben bereits diese W3C-Standard-Konformität.

Relative Locators

Wer bereits einmal einen automatischen Testscript geschrieben hat, weiß genau, dass das Auffinden bestimmter GUI-Elemente viel Zeit in Anspruch nimmt. Sobald diese identifiziert wurden, gibt es dennoch keine Garantie, dass die Automatisierung jedes Mal erfolgreich verläuft. Es ist die Aufgabe der Test-Automatisiererin oder des Test-Automatisierers, die Locators über das gesamte Softwareprojekt hinweg zu verwalten und zu pflegen.

Um einen Locator in Selenium zu identifizieren, müsste der User die hierarchischen Baumknoten im DOM anhand von XPath bzw. CSS-Selektor festlegen. An dieser Stelle kommen die «Relative Locators» ins Spiel: Diese ermöglichen es, die GUI-Elemente basierend auf ihrer tatsächlichen Position zu identifizieren. Zu den bereits bestehenden acht Locator-Strategien kommen in der neuen Version zusätzliche Locators hinzu, die Elemente bezüglich ihrer Nachbarelemente lokalisieren können.

Mehrere Fenster inkl. Registerkarten

Nun ist es möglich, für einen einzigen Testdurchlauf mehrere Fenster oder ein Fenster mit Registerkarte durch diese beiden Methoden zu öffnen:

drive.switchTo().newWindow(WindowType.WINDOW);

öffne neues Fenster und wechsle dorthin

drive.switchTo().newWindow(WindowType.TAB);

öffne neue Registerkarte und wechsle dorthin

Verbesserung an Selenium IDE

Neben der optimierten Benutzeroberfläche wurden in der neusten Selenium IDE Version auch die Exportfunktion, CLI-Runner und Reporting verbessert. Testautomatisiererinnen und -automatisierer können nun den Code der Programmiersprachen «Java», «Python», «JavaScript», «.Net» und «Ruby» schnell und effizient exportieren. Mit dem CLI-Runner sind die Wiedergabe sowie parallele Runs auf mehreren Webbrowsern möglich. Das Reporting beinhaltet nun Details zur Gesamtanzahl der erfolgreichen und fehlgeschlagenen Testfälle und zur Zeit der Ausführung. Zudem wurden die Stabilität und die Zuverlässigkeit des Selenium IDEs verbessert.

Die Klasse «action class» wird in Selenium IDE benötigt, um Eingabe-Aktionen einer Maus oder einer Tastatur auf Webelementen z.B. «left click» , «right click» , «double click» zu simulieren.

Klick auf Webelement
Alt: moveToElement(onElement).click()
Neu: click(WebElement)
Klick auf Webelement ohne Klick auszulösen
Alt: moveToElement(onElement).clickAndHold()
Neu: clickAndHold(WebElement)
Rechtsklick
Alt: moveToElement(onElement).contextClick()
Neu: contextClick(WebElement)

Chrome-Entwicklungstools

Ab sofort unterstützt der Chrome Browser die «Chrome DevTools-Protokolle» – sprich die Entwicklungstools – und ermöglicht dem Benutzer, Profiler, Netzwerk, Leistungen, Sicherheit, Ressourcen, Cache, CDP-Domänen etc. abzurufen. Diese Entwicklungstools wurden direkt in den Chrome Browser eingebaut und ermöglichen den Usern, die Probleme mit dem Testscript effizienter zu überprüfen. Neu ist auch die Klasse «ChromiumDriver class», die zwei Methoden inkludiert, die den Zugang zu Chrome-Entwicklungstools ermöglichen:

getDevTools()
executeCdpCommand()

Selenium Grid’s Optimierung

In der Vergangenheit war die Bedienung von Selenium Grid alles andere als selbstverständlich und einfach. Das hat sich nun geändert: Nun gibt es eine benutzerfreundliche GUI, die Informationen zu Laufzeit und Sitzungskapazität übersichtlich darstellt.

Auch die Probleme aus der vorherigen Version wurden komplett beseitigt. Sie betreffen vor allem die Installation an sich und die Konnektivität zwischen Knoten und dem Hub. Knoten dienen dazu, die Steuerung der Testfälle auf den jeweiligen Endsystemen auszuführen. Diese können jetzt mehrfach verwendet werden. Der Startprozess ermöglicht es, das Tool einfach zu bedienen und Hub und Knoten parallel zu starten.

Anstatt komplizierte «Virtual Machines» einzurichten, können nun Docker eingesetzt werden. Selenium Grid ist außerdem sehr hilfreich beim DevOps-Prozess und erlaubt die Integration unter anderem mit den Tools AWS oder Azure.

Fazit

Viele interessante Funktionen wurden überarbeitet bzw. optimiert und laufen in der aktuellen Version viel stabiler und flüssiger. Es macht Spaß, die Testfälle mit Selenium 4.0 zu automatisieren und die neue Benutzeroberfläche auszuführen. Eine Empfehlung unsererseits: Überzeugen Sie sich einfach selbst von Selenium 4.0.

Wenn Sie weitere Fragen zu Selenium haben oder eine Beratung zur Test Automatisierung wünschen, nehmen Sie unverbindlich Kontakt mit uns auf.

MEET THE TEAM - Fabian Schultes

Wed, 03 Jan 2024 10:05:50 GMT

MEET THE TEAM - Fabian Schultes

Wer bin ich?

Mein Name ist Fabian Schultes und ich bin 31 Jahre alt. Ich komme ursprünglich vom schönen Niederrhein, bin jedoch für mein Studium nach Bochum gezogen, wo ich noch immer wohnhaft bin.

Wie sieht mein beruflicher Werdegang aus?

Anders als mein Jobtitel „Junior Sales Manager“ vermuten lässt, habe ich weder Studium noch Ausbildung in diesem Bereich absolviert, sondern in der Fachrichtung Biologie. Wie bereits erwähnt, bin ich für mein Studium ins schöne Bochum gezogen, wo ich an der Ruhr-Universität ein Studium der Biologie begann.

Nach erfolgreich abgeschlossenem Bachelor- und Master of Science Studiengang in Biologie begann ich 2019 meine Promotion im Bereich der mikrobiellen Biotechnologie, welche voraussichtlich 2024 abgeschlossen wird. Während meines Studiums hatte ich, neben der Bearbeitung verschiedener Projekte, Gelegenheiten unterschiedlichste Aufgaben zu übernehmen, von Kursleitungen über Betreuung von Abschlussarbeiten zu technischen und vertrieblichen Austauschen mit externen Vertretern.

Nach Fertigstellung meiner Dissertation hatte ich das Glück als Quereinsteiger bei der ARINNAU GmbH im Bereich Sales anfangen zu dürfen.

Was ist deine Funktion bei ARINNAU?

Bei ARINNAU bin ich wie bereits oben erwähnt als Junior Sales Manager tätig. Hierbei umfasst meine Hauptaufgabe die Vermittlung unserer Experten zu passenden Projekten und die Mediation der Kontakte zwischen Mitarbeitern und Kunden. Außerdem habe ich das Glück, dass mein Job sehr abwechslungs- und facettenreich ist, sodass ich auch in vielen anderen Bereichen mitarbeiten kann.

Warum Startup und nicht Mittelstand oder Konzern?

Eine solche Möglichkeit als Quereinsteiger in einem komplett anderen Gebiet anzufangen, bietet sich selten bei größeren Konzernen. Durch die Agilität des Teams und der gesamten Firma ist es hier möglich schnell eingearbeitet zu werden. Weiterhin gefällt mir sehr, dass mir verschiedene Aufgaben anvertraut werden, sodass der Job abwechslungsreich und spannend bleibt. Die familiäre Atmosphäre und die enge Zusammenarbeit mit allen gefällt mir hier besonders gut.

Was ist der Unterschied zwischen Shift Left und Shift Right?

Tue, 19 Dec 2023 12:29:00 GMT

Was ist der Unterschied zwischen Shift Left und Shift Right?

Wann ist eigentlich der richtige Zeitpunkt, um Software-Code zu testen? Antworten auf diese Frage liefern die beiden Ansätze Shift-Left und Shift-Right. Im folgenden Blogartikel stellen wir sie näher vor.

Was bedeutet Shift Left und Shift Right?

Fehler und Schwächen im Code möglichst frühzeitig zu identifizieren und zu beheben, ist für jedes Software-Projekt essenziell. Doch wann ist der richtige Zeitpunkt, den Code zu testen? Die beiden Ansätze Shift Left und Shift Right beschreiben zwei unterschiedliche Herangehensweisen.

Am besten lassen sich die Richtungsangaben „links“ und „rechts“ nachvollziehen, indem wir einen Blick auf den DevOps-Zyklus werfen. Die einzelnen Schritte in einem Softwareprojekt sind dabei eng miteinander verzahnt. Am besten lässt sich DevOps durch eine endlose Schleife visualisieren. Erhalten die Teams Feedback, setzt sich der Prozess erneut in Gang.

Gut zu wissen: Mehr über DevOps erfahren Sie auch in unserem Blogartikel „DevOps – was ist das eigentlich? “ .

Shift Left

Shift Left zielt darauf ab, das Testen als Teil der Softwareentwicklung zu etablieren und Code möglichst frühzeitig und häufig zu testen. Testing rückt damit auf die linke Seite des DevOps-Prozesses.

Vor allem in jüngster Zeit hat Shift-Left zunehmend an Bedeutung gewonnen. IT-Teams müssen Software immer schneller und gleichzeitig in hoher Qualität bereitstellen. Dadurch steigt der Druck. Shift-Left kann dabei helfen, Kosten und Zeit zu sparen, indem Fehler möglichst zu Beginn entdeckt und behoben werden.

Shift Right

Shift Right verschiebt das Testing hingegen weiter nach rechts, sprich ans Ende des Prozesses. Das bedeutet: Die Software wird erst zu einem späteren Zeitpunkt getestet, wenn der Entwicklungsprozess bereits vollständig abgeschlossen ist.

Die Vorteile von Shift Left

frühzeitiges Erkennen von Fehler durch den Einsatz von Shift Left:

Desto früher Teams mit dem Testen beginnen, desto schneller können sie Fehler und Schwächen in der Software beheben und damit Folgefehler vermeiden.

geringere Kosten durch den Einsatz von Shift Left:

Fehler können gleich zu Beginn beseitigt werden. Dafür ist meist ein geringer Aufwand nötig. Das spart nicht nur Zeit, sondern auch Geld.

verlässliche Tests durch den Einsatz von Shift Left:

Das Entwicklungsteam und das Qualitätssicherungsteam arbeiten von Anfang an eng zusammen. Das ermöglicht es, verlässliche Tests zu entwickeln, die alle nötigen Anforderungen erfüllen.

beschleunigte Auslieferung durch den Einsatz von Shift Left:

Indem regelmäßig getestet wird, sind lange Testphasen am Ende der finalen Entwicklung meist überflüssig.

5 Tipps um Shift Left in die Praxis umsetzen

Damit Shift Left auch in der Praxis gelingt, sind einige Vorbereitungen im Team nötig. Essenziell ist dabei, die passenden Strukturen zu schaffen, die eine frühzeitige Qualitätssicherung ermöglichen. Folgende Tipps können dabei helfen:

Kommunikation im Team

Nur wenn alle am gleichen Strang ziehen und sich für die Qualität eines Softwareprojektes verantwortlich fühlen, können Erfolge erzielt werden. Daher ist es wichtig, dass alle im Team verstehen, warum der Shift-Left-Ansatz sinnvoll ist. Alle Teammitglieder sollten daher frühzeitig in den Prozess miteingebunden werden.

Agile Frameworks nutzen

Der Shift-Left-Ansatz lässt sich am besten in einem agilen Arbeitsumfeld umsetzen. In regelmäßigen Abständen werden hierbei neue Features entwickelt und bereitgestellt, die parallel getestet werden.

Tests automatisieren

Testfälle zu automatisieren, ist eine wesentliche Voraussetzung dafür, dass die Umstellung zu SHIFT-LEFT gelingt. Das Testing kann somit beschleunigt und in regelmäßigen Abständen wiederholt werden, ohne das Personal aufgestockt werden muss. Die Entwickler erhalten dadurch wiederum schnelles Feedback, das sie bereits in kurzer Zeit umsetzen können.

Implementierung eine CI/CD-Pipeline

Eine CI/CD-Pipeline ermöglicht es, regelmäßige Tests automatisch in den Prozess einzuplanen. Der Vorteil: Die Teammitglieder sparen Ressourcen und können sich auf die wesentlichen Aufgaben konzentrieren.

Verschiedene Testarten integrieren

Um die Qualität sicherzustellen und unterschiedliche Funktionen abzudecken, sollten die Teams auf verschiedene Testarten setzen. Beispiele sind Unit-Tests, Code-Tests und funktionale Tests. Idealerweise sollten diese Tests automatisiert werden.

Warum sollte Shift Right dennoch nicht vernachlässigt werden?

Shift Left bietet viele Vorteile. Fehler können schnell und zuverlässig erkannt und folglich frühzeitig behoben werden. Dennoch ist auch der Shift-Right-Ansatz keineswegs verzichtbar. In einer Entwicklungsumgebung zu testen (Shift Left), bedeutet auch, dass manche Faktoren noch überhaupt nicht berücksichtigt werden können. Bei Shift-Right wird die Software hingegen unter reellen Bedingungen getestet. Das Verhalten der Nutzer kann dabei zum Beispiel betrachtet und miteinbezogen werden. Das ermöglicht es dem Team, neue unerwartete Schwächen aufzudecken.

Fazit

Wann ist der richtige Zeitpunkt, um Software zu testen? Shift Left bietet hierfür eine klare Antwort: So früh und so häufig wie möglich. Diese Vorgehensweise stellt sicher, dass Schwächen in der Software frühzeitig identifiziert und ausgemerzt werden. Shift Left spielt daher vor allem im DevOps-Zyklus eine wichtige Rolle.

Auf den ersten Blick scheinen sich Shift Left und Shift-Right grundlegend voneinander zu unterscheiden. Verzichtbar ist jedoch keine der beiden Strategien. Denn nur in Kombination können diese beiden Herangehensweisen sicherstellen, dass das Softwareprodukt am Ende die Qualitätsansprüche erfüllt. Wichtige Voraussetzungen dafür: das passende Mindset, die richtige Organisation im Team und eine fundierte Teststrategie.

Wir helfen Ihnen dabei, Shift Left und Shift Right erfolgreich in Ihrem Softwareprojekt zu etablieren. Gerne beraten unsere Qualitätsexperten Sie unverbindlich und professionell!

DevOps – was ist das eigentlich?

Thu, 30 Nov 2023 08:29:55 GMT

DevOps – was ist das eigentlich?

Entwicklung und Operations in einem Ansatz vereint: DevOps rückt die einzelnen Teams in der IT näher zusammen. Doch wie genau funktioniert DevOps? Und was unterscheidet diesen Ansatz von anderen? Wir geben einen Überblick.

Was bedeutet DevOps?

Die Bezeichnung „DevOps“ setzt sich zusammen aus den Begriffen „Development“ und „Operations“. In der Vergangenheit arbeiteten Entwicklungs- und Operations-Teams in der IT strikt getrennt voneinander und brachten meist wenig Verständnis füreinander auf. Langwierige Übergaben, Barrieren und Bürokratie erschwerten daher den Erfolg.

DevOps zielt darauf ab, diese Barrieren abzubauen und die Zusammenarbeit der einzelnen Teams zu verbessern. Dabei kommen verschiedene Methoden und Tools zum Einsatz. Längst beschränkt sich DevOps nicht mehr nur auf Entwicklungs- und Operations-Teams, sondern ist in sämtliche Unternehmensbereiche vorgedrungen.

Wie funktioniert DevOps?

DevOps lässt sich am besten durch eine endlose Schleife veranschaulichen. Die einzelnen Schritte sind miteinander verknüpft und die verschiedenen Teams arbeiten eng zusammen. Erhalten die Teams Feedback, setzt sich der Prozess erneut in Gang.

Diese Phasen sind Teil des DevOps-Prozesses:

Continuous Development: Zu dieser Phase gehören die Planung und die Codierung. Planung bedeutet, eine Vision für das Projekt sowie einen konkreten Maßnahmenplan zu entwickeln.
Continuous Integration : Kommt eine neue Funktion hinzu, muss auch der Code geändert werden. Unit Testing Tools, Code Review und Integration Testing tragen in dieser Phase dazu bei, Fehler in der Software möglichst früh aufzudecken und zu beheben.
Continuous Testing : Die Software wird kontinuierlich getestet. Um Zeit und Ressourcen zu sparen, kommen meist Automatisierungstools ins Spiel.
Continuous Feedback : In einer Beta-Umgebung geben die Nutzer der Anwendung kontinuierlich Feedback, das die Entwickler anschließend umsetzen können.
Continuous Monitoring : Das Monitoring ist einer der wichtigsten Bestandteile, um eine effiziente Software zu entwickeln. Häufig tauchen Fehler auf, die die Entwicklungsteams beheben müssen.
Continuous Deployment : Regelmäßige Updates sind nötig, um neue Funktionen zu integrieren. Sobald ein Code veröffentlicht ist, lädt das Team ihn auch auf dem Server hoch. Somit werden die Updates auch auf den einzelnen Endgeräten durchgeführt. Container-Tools unterstützen diesen kontinuierlichen Deployment-Prozess.
Continuous Operations : Operations-Teams sind dafür verantwortlich, nach jeder neuen Veröffentlichung regelmäßige Updates sicherzustellen.

Um die Software zu verbessern, kommunizieren die Teams regelmäßig miteinander. Vertreter des Operations-Teams nehmen beispielsweise an Design-Meetings teil und bringen dort ihre Erfahrungen ein. Auch auf anderen Ebenen tauschen sich die Spezialisten aus. Die Teams denken Veränderungen und Neuheiten mit und greifen regelmäßiges Feedback auf. Entwickler arbeiten stets an kleinen Updates, die unabhängig voneinander live gehen. Nur so können die Teams sichergehen, dass die Software die Erwartungen der Kunden und Stakeholder bestmöglich erfüllt.

DevOps: Vorteile und Herausforderungen

Der DevOps-Ansatz bietet IT-Teams viele Vorteile

verbesserte Kommunikation
regelmäßiges Feedback
schnelle Fortschritte
kürzere Zeiten bis zum Release
automatisierte Prozesse

Darüber hinaus müssen Teams jedoch ein paar Herausforderungen im Blick behalten

Neue Kompetenzen und Jobrollen sind erforderlich.
Teams müssen mit hohen Kosten für Tools und Plattformen rechnen.
Hinzu kommen Ausgaben für Training und Support.
Die gewünschte Schnelligkeit kann zu Risiken und Fehlern führen.
Der Ansatz muss auf mehrere Projekte und Teams ausgerollt werden.

DevOps im Vergleich zu anderen Ansätzen

Um DevOps noch besser zu verstehen, ist es sinnvoll, den Ansatz mit anderen zu vergleichen. In den folgenden Abschnitten zeigen wir Gemeinsamkeiten und Unterschiede zur Wasserfall-Methode und der agilen Arbeitsweise auf und stellen die beiden Weiterentwicklungen CloudOps und DataOps vor.

DevOps vs. Wasserfall

Wasserfall ist eine traditionelle Methode und beschreibt eine lineare Vorgehensweise in der Software-Entwicklung. Das Modell beinhaltet verschiedene Phasen, zum Beispiel Erfassung der Anforderungen, Analyse, Design, Coding, Testing, Operation, Deployment und Wartung. Diese sind strikt voneinander getrennt. Ist eine Phase abgeschlossen, folgt die nächste. Softwaretester prüfen den Code in einer isolierten QA-Umgebung. Sind alle Anforderungen erfüllt, wird der Code dem Operations-Team zur Verfügung gestellt und in der Produktion getestet.

In einem Wasserfall-Modell dauert es meist lange, eine Software zu veröffentlichen. Entwicklung und Operation arbeiten getrennt voneinander. Das bedeutet zum Beispiel, dass Software-Entwickler sich den Anforderungen der anderen Teams oft überhaupt nicht bewusst sind. Aufgrund dieser isolierten Arbeitsweise ist das Wasserfall-Modell nur wenig dynamisch und anpassungsfähig. Feedback lässt sich nur schwer umsetzen.

Der DevOps-Ansatz versucht hingegen, diese Barrieren abzubauen. Die einzelnen Schritte laufen hierbei nicht getrennt voneinander ab. Vielmehr handelt es sich um einen kontinuierlichen Prozess, in dem die Teams stetig entwickeln, integrieren, testen und optimieren. Alle Teams haben die Möglichkeit, Feedback zu geben. Dieses wird kontinuierlich umgesetzt.

DevOps vs. Agile

Agile ist ein Ansatz aus der Softwareentwicklung. Eine erste Definition findet sich im Agile Manifesto. Agile Teams fokussieren sich darauf, Codes schnell und innerhalb eines definierten Zeitrums umzusetzen und bereitzustellen. Diese Zeiträume heißen „Sprints”. In jedem Sprint entwickelt und optimiert das Team weiter. Dieser Prozess stellt sicher, dass das Software-Projekt flexibel bleibt und sich den Veränderungen anpassen kann.

DevOps basiert auf der Agilen Arbeitsweise und deren Erkenntnis, dass Softwareentwicklung schnell und anpassungsfähig sein muss. Im Gegensatz zu DevOps-Teams arbeiten Entwickler und Operations in agilen Teams getrennt voneinander. DevOps und Agile lassen sich jedoch miteinander kombinieren.

Dann arbeiten Entwicklungs- und Operations-Teams zusammen, um eine optimale Software bereitzustellen. Was die beiden Ansätze noch unterscheidet:

Agile ist ein Softwareentwicklungs-Ansatz. DevOps hingegen fokussiert sich darauf, eine End-to-end-Lösung bereitzustellen.
Der agile Workflow basiert auf einem Framework, meist Scrum. Dazu gehören eine Reihe an definierten Terminen wie Sprint Planning, Sprint Review und weitere. DevOps hingegen hat kein festes Framework. Wichtige Bestandteile sind jedoch die kontinuierliche Entwicklung, Testing und Feedback.
DevOps bezieht häufig große Teams mit ein. Agile Teams sind meist kleiner.

CloudOps

Unternehmen verlagern ihre digitale Infrastruktur nach und nach in die Cloud. Hier setzt CloudOps an und transportiert den DevOps-Ansatz in Plattformen wie Amazon Web Services, Google Cloud und Azure. Cloud-basierte Plattformen sind ortsunabhängig. Teams können von überall auf sie zugreifen. CloudOps kann Prozesse daher beschleunigen und effizienter gestalten. Der Ansatz garantiert zudem Sicherheit. Daten können in der Cloud nicht verloren gehen und sind sogar dann verfügbar, wenn die Hardware beschädigt ist.

DataOps

Auch DataOps basiert auf DevOps-Prinzipien und nutzt den technologischen Fortschritt, um die Qualität zu verbessern, Prozesse zu beschleunigen und die Zusammenarbeit zu optimieren. Dies gelingt nur, indem die Teams so viele Prozesse wie möglich automatisieren.

Während CloudOps den DevOps-Ansatz in die Cloud verlagert, basiert DataOps auf Data Analytics. Das DataOps Manifesto gibt eine Reihe an Prinzipien vor, wie Daten genutzt, ausgewertet, visualisiert und verwaltet werden. Diese sollen sicherstellen, dass persönliche und vertrauliche Informationen geschützt werden. Darüber hinaus formuliert das Manifesto, Rollen und Karrierepfade innerhalb von Organisationen.

Fazit:

DevOps ist ein relativ neuer Ansatz in der IT, genau wie die beiden Adaptionen CloudOps und DataOps. Diese Ansätze umzusetzen, kann sich für Softwareprojekte durchaus lohnen. Vor allem hilft DevOps dabei, die Kommunikation und Zusammenarbeit der einzelnen Teams zu stärken und somit folglich die Qualität im Team zu erhöhen. Dennoch lauern auf dem Weg dahin einige Stolperfallen. Um diesen Ansatz auf Teams und Projekte auszurollen, ist daher eine durchdachte Strategie und einige Vorbereitung nötig.

Wir unterstützen Sie gerne dabei und helfen Ihnen, DevOps erfolgreich in Ihrem Team einzuführen und umzusetzen. Lassen Sie sich von unseren Qualitätssicherungsexperten professionell und unverbindlich beraten!

Wie kann ChatGPT beim Testmanagement unterstützen?

Tue, 14 Nov 2023 12:30:00 GMT

Wie kann ChatGPT beim Testmanagement unterstützen?

Einleitung:

Für die Sicherstellung höchster Qualitätsstandards in der Softwareentwicklung spielt das Testmanagement eine Schlüsselrolle. Es sind fundierte Entscheidungen über geeignete Techniken, Ansätze und Methoden zu treffen, um Testfälle zu entwerfen, die Tests durchzuführen und diese zu Koordinieren. Das notwendige Fachwissen und Hintergrundinformationen sind oft in der Weite des Internets oder in Fachbüchern verstreut. Daher ergibt sich die Fragestellung, ob ChatGPT ein innovatives Tool sein kann, bei dieser Informationsbeschaffung zu unterstützen und den Aufwand für das Testmanagement insgesamt zu reduzieren. Dieser Artikel geht dieser Frage nach und untersucht die Möglichkeiten von ChatGPT als unterstützendes Instrument im Bereich der Testmanagements.

Was ist Testmanagement?

Das Testmanagement umfasst die Planung, Organisation, Durchführung, Überwachung und Kontrolle von Testaktivitäten im Rahmen eines Softwareentwicklungsprojekts. Hierbei soll das Testmanagement die Qualität und Zuverlässigkeit der entwickelten Software sicherstellen, indem diese gründlich getestet wird, um Fehler zu identifizieren und zu beheben, bevor die Software in die Produktion geht. Ein effektives Testmanagement hilft dabei, die Kosten zu reduzieren, die Entwicklungszeit zu verkürzen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Folgende konkrete Aufgaben behandelt das Testmanagement:

Testplanung : Die Testplanung ist der erste Schritt zur Strukturierung des Testprozesses. Während der Testplanung werden Testziele, Teststrategie, Umfang und Ressourcen spezifiziert. Zusätzlich wird auch die zeitliche Dimension des Testprojekts definiert. Ein sorgfältig ausgearbeiteter Testplan legt den Grundstein für eine effektive Testdurchführung und ermöglicht eine präzise Koordination der Testaktivitäten.
Testüberwachung und -steuerung : Die kontinuierliche Überwachung der Testaktivitäten während der Testausführung ist von elementarer Bedeutung. Dies beinhaltet nicht nur das Sammeln von Testergebnissen, sondern auch das Erkennen möglicher Engpässe oder Verzögerungen. Die Befähigung, in Echtzeit Änderungen zu antizieren und den Testplan bei Bedarf zu ändern, trägt wesentlich zur Anpassungsfähigkeit des gesamten Testprozesses bei.
Testmetriken und Berichterstattung : Das Sammeln und Analysieren von Testmetriken gewährt Einblick in den Fortschritt und die Wirksamkeit von Testaktivitäten. Basierend auf diesen Informationen werden umfassende Testberichte erstellt, welche für das interne Team und die Stakeholder äußerst wertvoll sind. Klare und verständliche Berichte ermöglichen die Kommunikation über den Teststatus, potenzielle Risiken und die nächsten Schritte.
Testdokumentation : Von elementarer Bedeutung für die Transparenz und Nachvollziehbarkeit des Testprozesses ist die Erstellung einer umfassenden Testdokumentation. Beginnend mit detaillierten Testplänen über detaillierte Testskripte bis hin zu detaillierten Testberichten ermöglicht die Testdokumentation nicht nur eine klare Dokumentation der Testergebnisse, sondern auch die Iteration und Wiederholung von Tests in späteren Phasen.
Risikomanagement : Die Minimierung potenzieller Hindernisse für den Testprozess obliegt der Fähigkeit Risiken frühzeitig zu Erkennen und zu Bewerten. Dies befähigt den Testmanager Risiken systematisch zu identifizieren und präventive und reaktive Maßnahmen zu entwickeln, die zur Stabilität und Vorhersehbarkeit des Testprojekts beitragen.
Testautomatisierung : Die Festlegung, welche Tests automatisiert werden sollen, ermöglicht eine effizientere und wiederholbare Testausführung. Die sorgfältige Auswahl von Testfällen für die Automatisierung, die Erstellung geeigneter Skripte und die nahtlose Integration automatisierter Tests in den Entwicklungsprozess führen zu schnelleren Testzyklen und erhöhter Effizienz.

Was ist ChatGPT?

ChatGPT wurde von OpenAI entwickelt und ist eine fortschrittliche Form der künstlichen Intelligenz, die auf der GPT 3.5-Architektur („Generative Pre-Trained Transformer 3.5“) basiert. Seine schnelle Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu generieren und auf menschliche Fragen zu antworten, eröffnet ein breites Anwendungsspektrum. ChatGPT dient auch als Informationsquelle und bietet Informationen, Faktenprüfungen und detaillierte Antworten auf bestimmte Fragen.

Testplanung: Strukturierte Roadmaps für erfolgreiche Tests: Die Testplanung ist ein komplexer Baustein im Bereich des Testmanagements, der die Basis für den gesamten Testprozess legt. Hierbei bietet ChatGPT unschätzbarem Nutzen, indem es nicht nur vorgefertigte Testplanstrukturen bereitstellt, sondern auch tiefgreifende Einblicke in die einzelnen Phasen der Tests gewährt. Hierbei bietet ChatGPT zudem wertvolle Perspektiven zu potenziellen Teststrategien. Dies ermöglicht den Testmanagern individuell angepasste Testpläne zu definieren, die sämtliche relevanten Gesichtspunkte berücksichtigen und den gesamten Entwicklungszyklus effektiv begleiten.
Fehlerbeschreibungen : Präzise Defektreports für effektive Fehlerbehebung Im Bereich des Testmanagements spielt das Fehlermanagement eine zentrale Rolle, bei dem klare und vollständig umfassende Fehlerbeschreibungen von enormer Bedeutung sind. In diesem Fall leistet ChatGPT enorme Unterstützung bei der Verfassung von makellosen Fehlerreports. Es befähigt die Tester präzise Fehlerberichte zu erstellen, die nicht nur die Symptome eines Fehlers erfassen, sondern auch den Kontext, die erwartete Funktionalität und mögliche Auswirkungen umfassend darlegen. Dadurch wird das Entwicklungsteam in die Lage versetzt Fehler effizienter zu identifizieren, zu analysieren und zu beheben.
Teststrategien : Intelligentes Entscheidungsmanagement für optimale Testabdeckung Die Definition und Auswahl der passenden Teststrategie hat eine fundamentale Bedeutung, für die Sicherstellung, dass sämtliche relevante Aspekte der Software gründlich überprüft werden. ChatGPT kann in diesem Kontext helfen, die optimalen Testarten (wie beispielsweise Unit-Tests, Integrationstests, Systemtests oder Akzeptanztests) für Ihr individuelles Projekt zu identifizieren. Dadurch wird eine effiziente Qualitätssicherheit gewährleistet, die die Stabilität, Funktionalität und Leistung Ihrer Software sicherstellt.
Testautomatisierung : Aufbau effizienter Testautomatisierung mit Expertenwissen Die Testautomatisierung bietet eine Möglichkeit, Testprozesse effizienter und effektiver zu gestalten. ChatGPT liefert in diesem Zusammenhang wertvolles Wissen über gängige Toollandschaft zur Testautomatisierung, bewährte Praktiken und den gesamten Automatisierungsprozess.
Testdokumentation : Klar formulierte Inhalte für transparente Ergebnisse ChatGPT unterstützt die Dokumentation von Testergebnissen, indem es bei der Formulierung von Testprotokollen, Berichten und Metriken unterstützt. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um Transparenz und Nachvollziehbarkeit im Testprozess sicherzustellen. Die klare und verständliche Darstellung der Testergebnisse verbessert die Kommunikation im Team. Zudem können die Stakeholder die Fortschritte und den Status des Projekts leichter nachvollziehen.
Testmanagement-Tools : Optimale Organisation und Verwaltung mit Expertenrat Die Definition und Implementierung geeigneter Testmanagement-Tools kann eine Herausforderung sein. ChatGPT stellt Informationen über die verschiedenen Tools bereit, die bei der effizienten Organisation, Verwaltung und Überwachung von Testaktivitäten helfen können. Die Entscheidung für die richtigen Tools, die den Anforderungen Ihres Projekts am besten entsprechen, wird dadurch erleichtert.
Bewährte Verfahren : Qualitätssicherung durch bewährte Methoden und Ansätze Bewährte Methoden im Bereich des Testmanagement können eine wesentlich effektivere und effizientere Arbeitsweise ermöglichen. ChatGPT kann bewährte Praktiken finden, die die Qualität Ihrer Software sicherstellen und zum Erfolg Ihrer Testaktivitäten beitragen. Von bewährten Teststrategien bis hin zu bewährten Verfahren bei der Fehlerbehebung bietet das Modell Einblicke, die auf langjähriger Expertise und bewährten Ansätzen basieren.

Obwohl ChatGPT eine beeindruckende Unterstützung für das Testmanagement bietet, gibt es auch einige Bereiche, in denen es noch nicht so gut performen kann:

Menschliche Intuition und Kontext: Die vollständige Erfassung menschlicher Intuition und des Kontextes einer Situation, kann ChatGPT vor Schwierigkeiten stellen. Das kann zu Missverständnissen aber auch zu ungenauen Empfehlungen in komplexen Testmanagement-Szenarien, die ein tiefes Verständnis menschlicher Erwartungen und Einschätzungen erfordern, führen.
Individuelle Unternehmenskultur und -prozesse: Die Berücksichtigung der spezifischen Unternehmenskultur und individueller Prozesse innerhalb des Projektes oder Unternehmens, kann eine Herausforderung für ChatGPT darstellen. Unternehmen haben ihre eigenen Abläufe, Richtlinien und Präferenzen, die möglicherweise nicht vollständig von einem generischen Modell erfasst werden können.
Kritische Entscheidungen und Haftung : Bei kritischen Entscheidungen, die erhebliche Auswirkungen auf den Testprozess oder die Softwarequalität haben, ist menschliche Expertise und Verantwortung nach wie vor unerlässlich. ChatGPT kann unterstützende Informationen liefern, sollte jedoch nicht als alleinige Entscheidungsquelle für wichtige Angelegenheiten dienen.
Komplexe technische Probleme: Bei hochtechnischen oder äußerst komplexen Test-Herausforderungen kann die Analyse und Lösung komplexer technischer Probleme über die Fähigkeiten von ChatGPT hinausgehen. Tiefes Fachwissen und Expertise sind hier oft erforderlich. ChatGPT kann hier notwendige Informationen für Lösungswege bereitstellen.
Interaktion mit Stakeholdern : ChatGPT kann möglicherweise Schwierigkeiten haben, die Dynamik und Bedürfnisse unterschiedlicher Stakeholder angemessen zu erfassen. Die Interaktion mit Stakeholdern erfordert oft emotionale Intelligenz und Einfühlungsvermögen, die über die Fähigkeiten eines KI-Modells hinausgehen.
Ethische und rechtliche Aspekte : ChatGPT kann unter Umständen nicht die volle Bandbreite ethischer und rechtlicher Implikationen im Testmanagement berücksichtigen. Hier ist menschliches Urteilsvermögen erforderlich, um sicherzustellen, dass alle Entscheidungen im Einklang mit relevanten Standards und Vorschriften stehen.

Fazit:

Alles in allem ist ChatGPT eine unglaublich wertvolle Ressource für Testmanager, die nach effizienten Möglichkeiten suchen, die Komplexität des Testmanagements zu bewältigen. Die Fähigkeit von ChatGPT, Informationen zu Test- und Prozesssteuerung schnell und genau darzustellen, eröffnet neue Dimensionen der Effizienz und Genauigkeit in der täglichen Arbeit. Dieses Tool bietet Testmanagern die einzigartige Möglichkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen und maßgeschneiderte Ansätze für den Testprozess zu entwickeln.

Durch die rasche Bereitstellung relevanter Hintergrundinformationen beschleunigt ChatGPT den Entscheidungsfindungsprozess und gewährleistet gleichzeitig die Berücksichtigung wichtiger Aspekte. Es ermöglicht eine umfassende und dennoch strukturierte Präsentation von Teststrategien, wodurch es dem Test-Manager erleichtert wird, klare Richtlinien und Schritte für das gesamte Testprojekt zu definieren. Ferner optimiert ChatGPT den Workflow im Testmanagement, indem es Informationen auf eine klare und leicht verständliche Weise darstellt. Dies trägt zur Verbesserung der Teamkommunikation bei und stellt sicher, dass alle relevanten Stakeholder gut informiert sind.

Dennoch ist zu bedenken, dass ChatGPT, obwohl es eine wertvolle Ergänzung im Testmanagement darstellt, nicht die menschliche Expertise und das Urteilsvermögen ersetzen kann. Insbesondere in Situationen, die eine tiefgreifende Interpretation, individuelles Ermessen oder zwischenmenschliche Interaktion erfordern, bleibt die menschliche Rolle unersetzlich.

Insgesamt bietet ChatGPT im Testmanagement eine effektive Möglichkeit, komplexe Aufgaben zu bewältigen, fundierte Entscheidungen zu treffen und den Testprozess zu optimieren. Die Nutzung dieser künstlichen Intelligenz-Plattform ermöglicht es Test-Managern, ihre Arbeit auf eine neue Ebene der Effizienz und Genauigkeit zu bringen, während sie weiterhin ihre fachliche Expertise und Führungskompetenz einsetzen, um die Qualität der Software sicherzustellen. Für eine vertiefte Auseinandersetzung mit diesem Thema stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung. Das Team von ARINNAU unterstützt Sie gerne mit fachkundiger und unverbindlicher Beratung durch unsere Experten für Qualitätssicherung.

E-Bike-Leasing bei ARINNAU: Unsere nachhaltige Initiative für Mitarbeiter und Umwelt

Sun, 12 Nov 2023 17:32:56 GMT

E-Bike-Leasing bei ARINNAU: Unsere nachhaltige Initiative für Mitarbeiter und Umwelt

Liebe Leserinnen und Leser,

bei ARINNAU sind wir stolz darauf, eine Initiative vorstellen zu können, die nicht nur das Leben unserer Mitarbeiter bereichert, sondern auch unsere Umwelt positiv beeinflusst. In den letzten Monaten hatten einige unserer Mitarbeiter die Gelegenheit, ein E-Bike über unser Unternehmensleasing-Programm zu nutzen. Das Programm hat sich als ein Weg erwiesen, wie wir gleichzeitig die Mobilität unserer Mitarbeiter fördern und unseren ökologischen Fußabdruck verringern können. Hier sind einige Gründe, warum wir so stolz auf unser E-Bike-Leasing-Programm bei ARINNAU sind:

Nachhaltigkeit : Das E-Bike ermöglicht unseren Mitarbeitern eine umweltfreundliche Fortbewegung und trägt dazu bei, unseren ökologischen Fußabdruck zu reduzieren. Wir sind fest davon überzeugt, dass kleine Schritte wie diese großen Veränderungen bewirken können.

Gesundheit und Wohlbefinden : Das Radfahren fördert nicht nur die körperliche Fitness unserer Mitarbeiter, sondern stärkt auch ihre geistige Gesundheit. Es bietet eine willkommene Abwechslung zum stressigen Arbeitsalltag und hilft dabei, den Kopf freizubekommen.

Zeitersparnis : Unsere Mitarbeiter haben festgestellt, dass sie mit dem E-Bike oft schneller unterwegs sind als mit dem Auto oder den öffentlichen Verkehrsmitteln. Dies bedeutet mehr Zeit für sie und weniger Zeit im Stau oder auf überfüllten Bahnsteigen.

Vorbildwirkung : Indem unsere Mitarbeiter das E-Bike nutzen, hoffen wir, dass sie Familie, Freunde und Kollegen inspirieren, ebenfalls umweltbewusste Entscheidungen zu treffen.

Unser Mitarbeiter Christopher bei einem Ausflug am Phönixsee. Wir möchten unseren Mitarbeitern für ihre Teilnahme an diesem Programm und ihr Engagement für Nachhaltigkeit und Gesundheit danken.

Lasst uns gemeinsam an einer nachhaltigen Zukunft arbeiten und die Vorteile des E-Bike-Leasings teilen!

Teamwork und Rätselspaß: Unser ARINNAU Teamtreffen in München

Tue, 10 Oct 2023 10:06:37 GMT

Teamwork, Rätselspaß, leckeres Essen und Getränke: Unser Teamtreffen in München

Liebe Leserinnen und Leser,

bei ARINNAU legen wir nicht nur Wert auf berufliche Entwicklung, sondern auch auf ein starkes Teamgefühl. Deshalb war unser Teamevent in München eine großartige Gelegenheit, um die Bindungen unter unseren Mitarbeitern zu stärken und gleichzeitig jede Menge Spaß zu haben.

Am ersten Tag unseres Teamevents stand ein aufregendes Abenteuer auf dem Programm: Ein Besuch im Escape Room "The Da Vinci Code". Schon im Voraus hatten wir gehört, dass dieser Escape Room zu den schwierigsten gehört. Doch wir ließen uns nicht abschrecken und traten die Herausforderung an.

Die Rätsel und Hinweise in "The Da Vinci Code" erwiesen sich tatsächlich als äußerst anspruchsvoll. Doch hier zeigte sich die Stärke unseres Teams. Jeder brachte seine eigenen Fähigkeiten und Ideen ein, und wir arbeiteten eng zusammen, um den Raum Schritt für Schritt zu lösen. Es war großartig zu sehen, wie die Kommunikation und der Zusammenhalt unseres Teams dazu beitrugen, die schwierigsten Aufgaben zu bewältigen.

Nachdem wir schließlich aus dem Escape Room entkommen waren, belohnten wir uns mit einem köstlichen Abendessen bei Gigi Trattoria. Wir genossen die köstlichen italienischen Speisen und selbstverständlich tranken wir das ein oder andere Bier.

Der zweite Tag unseres Teamevents war dem Arbeitsbereich gewidmet. Wir kehrten in unser Büro in München zurück und nutzten die Gelegenheit, um in einem gemeinsamen Workshop Ideen auszutauschen und neue Projekte zu planen. Dieser Tag bot uns die Möglichkeit, die Energie und das Engagement, die wir im Escape Room erlebt hatten, in unsere berufliche Arbeit zu integrieren. Wir haben neue Perspektiven gewonnen und sind motiviert, unsere Ziele zu erreichen.

Unser Teamevent war ein voller Erfolg. Es zeigte uns, wie wichtig Teamarbeit und Kommunikation sind, nicht nur im Büro, sondern auch in herausfordernden Situationen außerhalb des Arbeitsplatzes. Wir sind stolz auf unsere Leistungen und freuen uns auf weitere Abenteuer und Erfolge, die uns in der Zukunft erwarten.

Vielen Dank an alle anwesenden Mitarbeiter von ARINNAU, die zu diesem gelungenen Teamevent beigetragen haben. Zusammen können wir Großartiges erreichen!

Bis zum nächsten Abenteuer!

UNIT-Test: Der Baustein für zuverlässigen Programmiercode

Fri, 11 Aug 2023 15:29:01 GMT

UNIT-Test: Der Baustein für zuverlässigen Programmiercode

In der dynamischen und schnelllebigen Welt der Softwareentwicklung gibt es einen bedeutenden Testansatz, der das Fundament für stabile und zuverlässige Software bildet: Die Rede ist von den „Komponenten-Tests“ oder auch genannt „Unit-Tests“. Sowohl Softwareentwickler als auch Softwaretester sollten schon über diese Begriffe gestoßen sein. Mit den Unit-Tests stellen die Softwareentwickler sicher, dass die einzelnen Komponenten der entwickelten Software einwandfrei funktionieren. In dem folgenden Artikel werden wir uns gemeinsam in die spannende Welt der „Unit-Tests“ begeben. Dieser Blog-Beitrag ist für alle interessierten Personen ohne weitgehende Erfahrung in der Softwareentwicklung als auch für Profis im Bereich der Softwareentwicklung und dem Bereich Softwaretesting bestimmt.

Was sind eigentlich Unit-Tests (Komponenten-Tests)?

Das Programmieren von Unit-Tests ist ein wichtiger Testansatz, um den Ursprung der Softwareentwicklung auf deren Korrektheit zu überprüfen. Es werden einzelne Komponenten in einem für sich isolierten Kontext überprüft. Diese Komponenten können sowohl Funktionen, Klassen, Methoden oder auch Module sein. In der Softwareentwicklung gibt es ein strukturiertes und phasenbasiertes V-Modell, das darauf abzielt, die Qualität von IT-Projekten zu verbessern. Der Entwicklungsprozess wird durch einen klaren und strukturierten Ansatz für die Vision, Planung, Verwirklichung und den Test definiert. Die linke Seite stellt die verschiedenen Phasen des Entwicklungsprozesses dar, während die rechte Seite die Verifikations- und Validierungsaktivitäten darstellt. Die Unit-Tests werden den Komponententests zugewiesen, welche auf der untersten Ebene der Testphase von einzelnen Entwicklern abgedeckt werden. In der Praxis werden die einzelnen Komponenten bzw. die Bausteine der Software isoliert getestet, um deren Funktion zu gewährleisten. Am Ende bilden die Komponententests die Basis für Integrations- und Systemtests.

Wie werden Unit-Tests geschrieben?

Bevor mit der Programmierung der Unit-Tests begonnen werden kann, ist es entscheidend ein tiefes Verständnis für die zu testende Komponente zu entwickeln. Es ist entscheidend zu verstehen, wie die Komponente arbeiten soll und welche Eingabe- und welche Ausgabewerte erwartet werden. Sobald man ein tiefes Verständnis für die zu testenden Komponenten entwickelt hat, sollte man ein passendes Test-Framework auswählen. Bekannte Test-Frameworks sind zum Beispiel Junit (für Java), NUnit (für .NET) und Pytest (für Python). Natürlich gibt es eine Reihe weiterer Test-Frameworks, um sämtliche Programmiersprachen und Gegebenheiten abzudecken. Die verschiedenen Test-Frameworks bieten Strukturen und Funktionen, um Tests zu organisieren und durchzuführen.

Sobald das passende Test-Framework ausgewählt wurde, kann der eigentliche Unit-Test implementiert werden. In den meisten Test-Frameworks beginnt der Methodenname mit „test“, gefolgt von einer beschreibenden Bezeichnung, um die verschiedenen Tests zuzuordnen. Innerhalb des Tests werden passende Eingaben an die Testeinheit gegeben, und die Ausgabe wird mit den erwarteten Ergebnissen verglichen. Das geschieht mit sogenannten „Assertions“ die sicherstellen, dass die Bedingungen erfüllt sind.

Welche Vorteile bringen die Unit-Tests mit sich?

Frühzeitige Fehlererkennung

Einer der entscheidenden Vorteile der Unit-Tests ist, dass die Fehler in der ersten Stufe des Softwareentwicklungsprozess gefunden werden, und somit am kostengünstigsten behoben werden können. Umso weiter ein Fehler in den Softwareentwicklungsprozess aufsteigt, desto teurer wird die anschließende Fehlerbehebung. Mehr zu dem Thema „Kostensteigerung von Bugs nach Softwareentwicklungsphase“ erläutern wir in einem der nächsten Blogbeiträge. Um diesen Blogbeitrag nicht zu verpassen, füllen sie gerne unser Kontaktformular aus.

Refaktorisierung (Refactoring):

Unit-Tests erlauben es den Softwareentwicklern, den Code zu überarbeiten oder zu optimieren, ohne die Integrität der bestehenden Funktionen zu gefährden. Es wird gewährleistet, dass nach dem Refactoring alles wie beabsichtigt funktioniert.

Steigerung der Codequalität:

Durch die Durchführung von Unit-Tests sollte die Code Qualität in fast allen Fällen gesteigert werden. Voraussetzung für die Steigerung der Codequalität ist, dass die Unit-Tests korrekt implementiert werden. Unit-Tests helfen dem Softwareentwickler, vor der eigentlichen Programmierung, über seinen Code nachzudenken. Die Unit-Tests werden ja nach Softwareentwicklungsart meist vor der eigentlichen Softwareentwicklung programmiert. Für die Programmierung von Unit-Tests ist in erster Linie der Softwareentwickler selbst verantwortlich und nicht der Testautomatisierer bzw. der Softwaretester.

Vertrauen in den Code und Wartbarkeit des Codes:

Unit-Tests tragen einen wichtigen Teil zur Wartbarkeit bei, da sie sicherstellen, dass Änderungen am Code oder Erweiterungen keine unerwünschten Nebenwirkungen haben. Diese Wartbarkeit verleiht den Entwicklern das notwendige Vertrauen in den von ihnen entwickelten Code. Dies gewinnt besondere Bedeutung angesichts der häufigen Weiterentwicklung und Aktualisierung von Software im Verlauf der Zeit. Dies stellt sicher, dass die häufigen Änderungen an der Software keine schwerwiegenden Defekte im Gesamtsystem oder in seinen Teilen hervorrufen. Langfristig betrachtet trägt dies ebenfalls zur Stabilität und Qualität des Codes bei.

Fazit

In der sich ständig weiterentwickelnden und schnelllebigen Welt der Softwareentwicklung sind Unit-Tests zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden, um eine stabile Grundlage für zuverlässige Anwendungen zu schaffen. Diese Unit-Tests sind sowohl für erfahrene Softwareentwickler als auch für Neulinge auf dem Gebiet der Softwareentwicklung von großer Bedeutung.

Unit-Tests stellen sicher, dass einzelne Komponenten einer Software, sei es eine Funktion, Klasse, Methode oder Modul, in einem isolierten Kontext korrekt funktionieren. Dies ermöglicht eine frühzeitige Fehlererkennung und Behebung, was wiederum die Kosten für die Fehlerbehebung minimiert. Die Verwendung von Test-Frameworks erleichtern die Organisation und Durchführung von Tests.

Die Erstellung von Unit-Tests erfordert ein tiefgreifendes Verständnis der zu testenden Komponenten. Sie fördern eine vorausschauende Denkweise der Softwareentwickler und ermöglichen eine sorgenfreie Refaktorisierung und Optimierung des Codes. Durch Unit-Tests steigt die Codequalität deutlich, da sie die einzelnen Funktionen auf deren Korrektheit überprüft und somit wird das Vertrauen der Softwareentwickler in den eigenen Code gestärkt.

In einer Zeit, in der Softwareentwicklung an viel Bedeutung in unserem täglichen Leben gewonnen hat, sind Unit-Tests ein unverzichtbarer Baustein für die Gewährleistung von qualitativ hochwertiger, verlässlicher und leicht wartbarer Software. Daher sollten sowohl Softwareentwickler als auch Softwaretester die Welt der Unit-Tests erkunden, um die Leistungsfähigkeit und Stabilität ihrer Anwendungen zu steigern.

Für eine vertiefte Auseinandersetzung mit diesem Thema stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung. Das Team von ARINNAU unterstützt Sie gerne mit fachkundiger und unverbindlicher Beratung durch unsere Experten für Qualitätssicherung.

MEET THE TEAM - MARCO KUNKEL

Mon, 07 Aug 2023 07:37:05 GMT

Meet the Team - Marco Kunkel

Wer bin ich?

Mein Name ist Marco Alexander Kunkel, ich bin 37 Jahre alt und wurde in Rosenheim geboren. In meiner Freizeit verbringe ich gerne Zeit mit meiner Familie, meinen Hunden, fahre Fahrrad und gehe gerne Campen.

Wie sieht dein beruflicher Werdegang aus?

Im Jahr 2009 begann ich meine zweite Lehre als Milchtechnologe (Nahrungsmitteltechniker). Mir gefiel die Arbeit in der Firma sehr gut, und ich fand mich schnell in die Unternehmensstruktur ein.

Die letzten Jahre kam ich allerdings immer öfter mit dem Thema Softwaretesting in Berührung, da mein bester Freund in diesem Bereich tätig ist und er mich in das Thema eingeführt und eingelernt hat. Nach einiger Zeit erwarb ich mein ISTQB-Zertifikat und begann nebenberuflich als Tester zu arbeiten. Schließlich entschied ich mich im Jahr 2022 dazu, mich hauptberuflich als Softwaretester bei verschiedenen Firmen zu bewerben, um mein Hobby wirklich zum Beruf zu machen. Dabei stieß ich auf ARINNAU und hatte ab Tag 1 ein gutes Gefühl, dass ich hier richtig gefördert werde und das ich mich zu einem echten Experten im Thema Softwaretesting entwicklen kann.

Was ist deine Funktion bei ARINNAU?

Bei ARINNAU bin ich als Softwaretester tätig. Meine Hauptaufgabe umfasst das Testen von Apps, Webseiten, verschiedener Hardware in Kombination mit Software und mehr. Ich arbeite sowohl bei unseren Kunden vor Ort als auch von Zuhause aus. Zudem stehe ich meinen Kollegen bei ARINNAU gerne mit Rat und Tat zur Seite, wann immer sie Unterstützung benötigen.

Warum StartUp und nicht Mittelstand oder Konzern?

Obwohl ich bereits in einem großen mittelständischen Konzern gearbeitet habe, habe ich mich bewusst für ein Startup wie ARINNAU entschieden. Bei einem Startup kann ich hautnah an der Entwicklung des Unternehmens teilhaben, die Vision miterleben und mich aktiv einbringen. Hier habe ich die Möglichkeit, die Firma wachsen zu sehen und meinen eigenen Beitrag zum Erfolg zu leisten, was mich persönlich sehr motiviert.

Bessere Software durch die Testautomatisierung

Mon, 13 Mar 2023 13:42:09 GMT

Bessere Software durch die Einführung der Testautomatisierung

Was verstehet man unter der Testautomatisierung?

In der Entwicklung von Software ist die Software-Qualitätssicherung von essenzieller Bedeutung, um die Zuverlässigkeit und Funktionsfähigkeit der Software zu gewährleisten. In diesem Blog-Beitrag gehen wir näher auf die Grundlagen, Arten und die Vorteile der Testautomatisierung ein.

Was sollte bei der Testautomatisierung beachtet werden?

Auswahl der richtigen Testautomatisierungswerkzeuge

Die Auswahl der richtigen Werkzeuge für die Testautomatisierung hängt von den Anforderungen des Projekts ab.

Erstellung von Testskripten für die Testautomatisierung

Testskripte können manuell erstellt werden oder durch die Aufzeichnung von Interaktionen mit der Benutzeroberfläche erzeugt werden.

Integration der Testautomatisierung in den Softwareentwicklungsprozess

Es ist wichtig, dass die Testautomatisierung in den Softwareentwicklungsprozess integriert wird. Eine geeignete Möglichkeit, dies zu erreichen, ist Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD). Sie wollen mehr zu dem Thema Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD) erfahren, dann sichern Sie sich unser kostenloses Whitepaper .

Festlegen von Testzielen und Testfällen für die Testautomatisierung

Um strukturiert an der Testautomatisierung zu arbeiten, ist es wichtig das vorab Testziele und daraus abgeleitet Testfälle erstellt werden. Die Testfälle sollten so erfasst sein, dass sie die erwarteten Ergebnisse definieren und gleichzeitig genügend Flexibilität bieten, um unerwartete Ergebnisse zu berücksichtigen.

Wartung der Testskripte für die Testautomatisierung

Um die Korrektheit der Testskripte zu gewährleisten, müssen diese regelmäßig gewartet werden. Softwaretests sollten während des gesamten Lebenszyklus des Systems laufend aktualisiert und erweitert werden. So kann sichergestellt werden, dass sie den neuesten Anforderungen und Erwartungen entsprechen.

Bewertung des Testautomatisierungsprozesses

Der Testautomatisierungsprozess sollte regelmäßig bewertet werden, um sicherzustellen, dass der Prozess effektiv ist und den Anforderungen und Erwartungen entspricht. Es sollten Metriken wie die Testabdeckung, Anzahl der fehlgeschlagenen Softwaretests und Testdurchlaufzeiten verwendet werden, um die Effektivität der Prozesse festzustellen und gegebenenfalls Verbesserungen vorzunehmen.

Arten von Softwaretests die automatisiert werden können:

Es gibt viele verschiedene Arten von Softwaretests, die automatisiert werden können. Im folgenden Abschnitt erklären wir die wichtigsten Arten, um Ihnen einen guten Überblick zu geben:

Unit-Tests: Unit Tests überprüfen einzelne Codeeinheiten wie zum Beispiel Funktionen oder Klassen auf ihre korrekte Funktionalität. Für die Automatisierung von Unit-Tests stehen Test-Frameworks wie zum Beispiel JUnit oder NUnit zur Verfügung.
Integrationstests: Integrationstests überprüfen die korrekte Funktionalität verschiedener Codeeinheiten, die miteinander interagieren. Für die Automatisierung von Integrationstests stehen Test-Frameworks wie zum Beispiel Selenium oder Appium zur Verfügung.
Funktionale Tests: Funktionale Tests testen die korrekte Funktionalität der Software aus der End-to-End Sicht. Das bedeutet, dass die erstellte Software von Anfang bis Ende betrachtet und getestet wird. Für die Automatisierung von Funktionalen Tests stehen Test-Frameworks wie Cucumber, FitNesse oder Robot Framework zur Verfügung.
Leistungs- und Lasttests: Leistungs- und Lasttests testen die Performance und die Belastbarkeit der zu testenden Software unter verschiedenen Lastbedingungen. Für die Automatisierung von Leistungs- und Lasttests stehen Test-Frameworks wie JMeter, Gatling oder LoadRunner zur Verfügung.
Sicherheitstests: Sicherheitstests überprüfen die Sicherheit der Software gegen verschiedene Arten von Angriffen. Für die Automatisierung von Sicherheitstests stehen Test-Frameworks wie ZED Attact Proxy (ZAP) oder Burp Suite zur Verfügung.

Vorteile der Testautomatisierung:

Die Testautomatisierung bietet für die Unternehmen einen klaren Mehrwert, da sie Zeit und Ressourcen spart und die Qualität der Software erhöht. Weitere Vorteile der Testautomatisierung sind:

Effizienzsteigerung durch die Testautomatisierung: Die Durchführung von automatisierten Softwaretests kann schneller und zuverlässiger gewährleistet werden als durch manuelle Softwaretests.
Skalierbarkeit durch die Testautomatisierung: Automatisierte Softwaretests können deutlich leichter skaliert werden, um große Anwendungen mit vielen verschiedenen Testfällen zu testen.
Wiederholbarkeit durch die Testautomatisierung: Automatisierte Softwaretests können beliebig oft wiederholt werden. Somit kann auf einfache Art und Weiße sichergestellt werden, dass die Software bei Änderungen wie gewünscht funktioniert.
Frühzeitige Fehlererkennung durch die Testautomatisierung: Automatisierte Softwaretests sorgen dafür, dass Fehler früher im Softwareentwicklungsprozess erkannt werden.
Höhere Testabdeckung durch die Testautomatisierung: Die Testautomatisierung sorgt dafür, dass eine größere Anzahl von Testfällen durchgeführt werden kann, um eine umfassendere Testabdeckung zu gewährleisten.
Rückverfolgbarkeit durch die Testautomatisierung: Die Testautomatisierung bietet eine gute Rückverfolgbarkeit. Dies hat zum Vorteil, dass Testergebnisse und Fehlermeldungen einfach und schnell verfolgt werden und Probleme können schneller behoben werden.

Fazit:

Die Einführung der Testautomatisierung macht aufgrund der Effizienzsteigerung, Skalierbarkeit und der meist frühzeitigen Fehlererkennung Sinn. Allerdings sollten nicht alle Softwaretests automatisiert werden, sondern auch manuelle Softwaretests durchgeführt werden. Die Entscheidung, ob manuell oder automatisierte Softwaretests, hängt von Einzelfällen ab. Fragen Sie uns gerne.

Wir hoffen, dass wir Ihnen einen guten Überblick über die Grundlagen, Arten und Vorteile der Testautomatisierung geben konnten.

Unsere ARINNAU-Qualitätsexperten beraten sie professionell und unverbindlich.

MEET THE TEAM - CHRISTOPHER SCHOEFFL

Fri, 20 Jan 2023 08:04:23 GMT

Meet the Team - Christopher Schöffl

Wer bin ich?

Mein Name ist Christopher Schöffl und ich bin 31 Jahre alt. Anders als mein Nachname vermuten lässt, komme ich nicht aus Bayern, sondern ursprünglich vom Niederrhein. Für mein BWL-Studium bin ich allerdings ins schöne Bochum gezogen, wo ich aktuell weiterhin wohne.

Wie sieht dein beruflicher Werdegang aus?

Wie eben bereits erwähnt, bin ich am Niederrhein aufgewachsen. Die nächste Universität lag tatsächlich nicht in Deutschland, sondern in Venlo, weshalb ich mich für ein Studium in International Marketing in den Niederlanden entschied. Da mir der Studiengang allerdings zu wenig generalistisch aufgestellt war, entschied ich mich über einen Umweg (Diplom Sport- und Fitnesstrainer) zu einem klassischen Studium der Betriebswirtschaftslehre.

Im Hauptstudium entschied ich mich dann meinen Fokus auf die Fächer Personal- und Innovationsmanagement sowie Organisationslehre zu legen. Zeitgleich konnte ich mich in einem Assessment Center für eine Vakanz als freiberuflicher Honorardozent für Personalentwicklung und Erwachsenbildung beweisen. Ich coachte ALG-1 und ALG-2 Empfänger für Job Speed Datings, welche ich mitorganisierte. So war ich sehr nah am Arbeits- und Bewerbermarkt und konnte wichtige psychologische Erkenntnisse aus dem engen Verhältnis zu meinen Kandidaten sammeln. Diese Erfahrung hilft mir noch heute bei meiner Arbeit als Recruiter.

Nebenbei gab ich in meinem Studiengang Nachhilfe für die Klausur in Wirtschaftsinformatik. Hier ging es vor allem um das Programmieren von einfachen Funktionen in Visual Basic Editor (VBA) sowie ein wenig SQL. Aufgrund meiner Leidenschaft für IT und Recruiting absolvierte ich meine Praxisphase bei einem der größten Cyber Security Anbieter der Welt im Tech-Recruiting-Team. Konkludenter weise verfasste ich schließlich sogar meine Thesis zu dem Thema „Die besonderen

Herausforderungen in der Rekrutierung von Talenten und Fachkräften in der IT-Branche“.

Nach dem Studium arbeitete ich als Personalberater, wo ich mich auf die Besetzung von Positionen aus den Bereichen Cloud, Data Science, Softwareentwicklung, ML usw. spezialisiert habe.

Ich freue mich sehr, dass ich seit dem 01.01.2023 ARINNAU als Inhouse Recruiter unterstützen darf.

Warum Startup und nicht Mittelstand oder Konzern?

Bereits mein vorheriger Arbeitgeber war ein Start-Up, sodass ich sehr gut einschätzen kann, was mich erwartet. Es hat mir viel Spaß gemacht, das Unternehmen aktiv mit aufzubauen und wachsen zu sehen. Außerdem finde ich schnelle Entscheidungswege und eine kleine familiäre Atmosphäre sehr gut.

Software Testing Trends 2023

Tue, 20 Dec 2022 07:20:22 GMT

Software Testing Trends 2023

Kaum eine Branche ist so schnelllebig wie die IT. Auch Software Testing muss daher flexibel bleiben und sich neuen Entwicklungen stetig anpassen. Wir verraten Ihnen, welche Software Testing Trends 2023 prägen werden.

Trend 1: Big-Data-Testing

Big Data bezeichnet die enorme Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten. Traditionelle Speichersysteme können diese längst nicht mehr auffangen und auch bisherige Testing-Methoden sind nicht ausreichend, um mit dieser Menge an Daten umzugehen. Gefragt sind daher large-scale Tools, Techniken und Frameworks, die speziell für Big Data entwickelt wurden. Die wichtigsten Testverfahren im Zusammenhang mit Big Data sind Quality Testing, Performance Testing und funktionales Testing.

Big-Data-Systeme stellen einige Anforderungen an Softwaretester:

Mehrere Informationsquellen: Big-Data-Systeme sollten mit Daten aus verschiedenen Quellen arbeiten. End-to-end Testing überprüft dann, wie sicher diese Datenquellen und die Integratoren sind

Schnelles Sammeln und Anwenden von Daten: In Big-Data-Systemen müssen Prozesse simultan ablaufen, um effizient zu sein. Hierbei kontrolliert Testing, ob alle Daten schnell verfügbar sind

Anpassungsfähigkeit in Echtzeit: Big-Data-Applikationen zeichnen sich dadurch aus, dass sie leicht anzupassen sind und eine breite Palette an Fähigkeiten für verschiedene Einsatzfelder besitzen. Regelmäßige Tests stellen sicher, dass die Datenauswahl, Techniken und Skills in unterschiedlichen Umgebungen effizient bleiben

In der Praxis folgt Big-Data-Testing drei Schritten: Als erstes verifiziert es die Daten aus den verschiedenen Quellen. Ziel ist es, dass nur korrekte Daten im Verwaltungszentrum eines Big-Data-Systems landen. Das System vergleicht die neu importierten Daten mit den vorhandenen Daten. Diese doppelte Verifikation gewährleistet, dass das System nachfolgend auch wirklich nur korrekte Daten verwendet.

In einem zweiten Schritt wird getestet, ob Map-Reduce funktioniert. Map-Reduce ist ein Verfahren, um Daten parallel auf mehreren Rechnern zu verarbeiten.

Der letzte Schritt beschäftigt sich mit der Integrität der Daten, nachdem das System sie verarbeitet hat. Dabei liegt das Augenmerk des Testverfahrens auf der Anwendung der Transformationsregeln. Zudem wird überprüft, ob das System des Unternehmens die Daten erfolgreich integriert.

Allerdings hat Big Data Testing auch mit einigen Herausforderung zu kämpfen:

Big Data setzt ein großes Maß an Automatisierung voraus

Es können beträchtliche Kosten anfallen

Probleme können bei der Datenintegration aus verschiedenen Quellen auftreten

Es ist eine hohe technische Expertise nötig

Big-Data-Systeme müssen trotz ihrer Komplexität schnell arbeiten

2023 wird es die Aufgabe der Softwaretester sein, diese Herausforderungen zu meistern.

Trend 2: IoT-Sicherheit

2023 wird es weltweit 35 Milliarden vernetzte Geräte geben, prognostiziert Angela Nicoara, Informatikprofessorin an der Hochschule Luzern, in einem Interview mit der Netzwoche . Fast jeder nutzt inzwischen das Internet of Things (IoT). Geräte wie Fitness-Uhren, intelligente Thermostate oder smarte Küchengeräte sind aus dem Alltag vieler Menschen nicht mehr wegzudenken. Im IoT tauschen die Geräte ständig Daten untereinander und mit Servern aus. Das macht es allerdings umso wichtiger, dass sie richtig und sicher funktionieren.

Sicherheit hat im Internet of Things einen besonders hohen Stellenwert: Weist ein Gerät Schwachstellen auf, kann sich das auf die Sicherheit des gesamten Netzwerks auswirken. Ein Trend 2023 wird daher sein, dass die Tests für IoT-Geräte und ihre Software besser werden. Testing ist hier besonders anspruchsvoll, da die Bereiche und Komponenten des IoT so vielseitig sind: Sensorik, Hardware, Netzwerke, Software, Apps etc. Tests müssen prüfen, ob die IoT-Geräte möglichst leistungsstark sind, richtig funktionieren und Daten sicher übertragen. Um das zu gewährleisten, eignen sich vor allem Datenintegritäts-, Verlässlichkeits-, Skalierbarkeits-, Kompatibilitäts- und Usability Tests.

Mehr Details erfahren Sie auch in unserem Blogartikel „IoT Software Testing“ .

Trend 3: IT-Security-Testing

Nicht nur im Internet of Things dreht sich alles um Sicherheit. Politische und wirtschaftliche Turbulenzen weltweit machen Sicherheit im Jahr 2023 zu einem Trendthema für die gesamte Software-Branche. Da immer mehr Firmen in Clouds arbeiten, sind Daten von Nutzern, Stakeholdern und Partnern so gefährdet wie noch nie. Unternehmen müssen ihre Software vor Hackern und Viren schützen. IT-Security-Testing erkennt vulnerable Bereiche frühzeitig und schließt Sicherheitslücken, bevor Hacker sie ausnutzen können.

Dafür benötigen Security Tester ein fundiertes Verständnis, wie Anwendungen, Websites oder Software funktionieren. Deshalb werden gut ausgebildete Testing-Experten 2023 gefragter sein denn je. Unternehmen sollten sich spätestens zur Jahreswende Gedanken machen, wie sie die Sicherheit ihrer Systeme aufrechterhalten wollen: Entweder bilden sie interne Teams oder sie setzen auf externe Sicherheitstester.

Mehr zu diesem Trendthema erfahren Sie auch in unseren Blogartikeln "IT-Security-Testing - ein Überblick" und "IT-Security-Testing: 12 Best Practices" .

Trend 4: Blockchain-Testing

Die Blockchain und damit auch Blockchain-Testing gehören zu den wichtigsten Software Testing Trends 2023. Basierend auf einer Distributed-Ledger-Technologie bestehen Blockchains aus aneinandergereihten Blöcken duplizierter Daten. Neue Daten lassen sich mithilfe bestimmter kryptografischer Verfahren einfach an diese Ketten anhängen. Die Technologie ermöglicht es, Daten sicher zu speichern, ihre Authentizität sicherzustellen und den Zugang zu ihnen zu regeln. Vor allem die Automatisierungsmöglichkeiten der Blockchain sind enorm. Blockchain-Technologie ist inzwischen weit verbreitet und vor allem in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und Entertainment beliebt.

Da Blockchain eine recht neue Technologie ist, mangelt es derzeit noch an hochwertigen Testing-Tools und Best Practices. Hierin liegt die große Herausforderung für 2023. Beim Blockchain-Testing stehen verständlicherweise erneut die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Systemen im Fokus. Insbesondere die Verbindungsstellen und Knotenpunkte zwischen den einzelnen Blöcken sind anfällig für Sicherheitsrisiken. Neben der Sicherheit überprüft Blockchain-Testing auch die Kapazität und Skalierbarkeit der Datenbanken. Das Ziel ist es, ein System mit mehreren Qualitätsstufen zu etablieren: von Performancetests bis zu Tests einzelner Blockchain-Applikationen.

Fazit

2023 hält einige Herausforderungen für die Software Testing Branche bereit. Vor allem das Thema Sicherheit wird die Branche im kommenden Jahr beschäftigen – allen voran in vulnerablen Anwendungsfeldern wie dem Internet of Things oder der Blockchain. Zudem wird Software Testing sowie die gesamte IT-Branche an Komplexität gewinnen. Entwicklungen wie Big Data legen den Grundstein dafür.

Um mit den Software Testing Trends 2023 Schritt zu halten und alle Herausforderungen zu meistern, benötigen Unternehmen professionelle Unterstützung.

Unsere ARINNAU-Qualitätsexperten helfen Ihnen dabei, Ihr Software Testing fit für die Zukunft zu machen.

MEET THE TEAM - KARINA WAGNER

Tue, 13 Dec 2022 09:21:57 GMT

Meet the Team - Karina Wagner

Wer bin ich?

Mein Name ist Karina Wagner. Ich komme aus der wunderschönen Domstadt in Regensburg und bin stolze Gründerin und Geschäftsführerin von IT-Unternehmen ARINNAU GmbH.

Wie sieht dein beruflicher Werdegang aus?

Ich habe den klassischen Weg gewählt. Nach dem Fachabitur an der Regensburger Fachoberschule stand der Umzug nach Deggendorf (Niederbayern) an. In den darauffolgenden 4 Jahren habe ich mein Wirtschaftsinformatik-Studium begonnen und erfolgreich abgeschlossen. Nach erfolgreichem Abschluss meines Studiums stand erneut ein Umzug in eine neue Stadt an. Meine neue Herausforderung war München.

Meine ersten beruflichen Schritte absolvierte ich im Bereich IT-Controlling und in einer Projektmanagement-Abteilung.

Relativ schnell merkte ich, dass mir in meiner neuen Rolle was fehlt und somit entwickelte ich mich in Richtung Software Testing weiter. 4 Jahre und einige IT-Projekten später, bin ich aus beruflichen Gründen ein drittes Mal umgezogen, und zwar in die wunderschöne Schweiz.

Dort habe ich in den vergangenen Jahren enorm viel an Berufserfahrung als Testmanagerin, Testautomatisiererin, Test Analystin und Lehrlingsfachkraft für Software Testing sammeln dürfen. Durch den vierten Umzug zurück nach Deutschland konnte ich meinen Traum am 16.Februar 2022 verwirklichen. Das war die Geburtsstunde der ARINNAU GmbH.

Wieso hast du den sicheren Job in der Schweiz aufgegeben und hast dich mit deinem Startup in München selbstständig gemacht?

Ich verspürte den Drang nach mehr Herausforderung, mehr Selbstständigkeit und mehr Entscheidungsfreiheit. Mein MBA-Studium mit Schwerpunkt Unternehmensführung, dass ich letztes Jahr neben meiner Beruf erfolgreich absolviert habe, hat dazu beigetragen, dass mir diese Entscheidung einfach gefallen ist.

War für dich immer klar, dass du deine Zukunft in der IT-Branche findest?

Vor meinem Studium habe ich eher wenig mit Informatik zu tun gehabt. Ich war davor eher künstlerisch geprägt und stand in meiner Freizeit regelmäßig mit Tanz-, Gesang- und Theaterauftritten auf der Bühne. Durch meinem Umzug nach Deggendorf konnte ich mein Hobby leider nur noch sehr selten betreiben und somit wurde mein Beruf in der IT-Branche mein neues Hobby.

Was machst du mit der ARINNAU GmbH anders als eure (Startup-)Wettbewerber?

Wenn ich sage: „ich baue mein Startup sehr familiär auf“ ist das nichts neues auf dem Markt. Für mich ist ein wichtiges Kriterium, dass meine Mitarbeiter:innen sehr gerne bei ARINNAU GmbH arbeiten und Spaß an der Arbeit haben und jeden Tag gerne zur Arbeit kommen. Mir ist es außerdem wichtig, dass meine Mitarbieter:innen viel Entscheidungsfreiheit genießen um eigenständiger und effizienter arbeiten zu können. Mir ist es außerdem sehr wichtig, dass wir uns alle auf einer Augenhöhe begegnen, egal welche Rolle wir bei der ARINNAU GmbH ausführen.

Mobile App Security: Die besten Testing Tools 2022

Tue, 06 Dec 2022 09:16:18 GMT

Mobile App Security: Die besten Testing Tools 2022

Das App-Geschäft ist ein riesiger Markt: 2021 gab es laut State of Mobile 2022 Report 230 Milliarden App-Downloads weltweit. Um sich im Wettbewerb zu halten, sind die Entwicklerfirmen darauf angewiesen, dass ihre Apps funktionieren und sicher sind. Eine Vielzahl an Testing.-Tools soll das gewährleisten. Doch welches ist das richtige? Dieser Blogartikel stellt zehn der besten Mobile App Security Testing Tools 2022 vor.

Warum Mobile App Security Testing so wichtig ist

Mobile App Security Testing, kurz MAST, bezeichnet eine spezielle Form des IT-Security-Testings, das die Sicherheit von Apps gewährleisten soll. 67 Prozent der Apps bearbeiten Kundendaten, die nicht in die Hände von Unbefugten geraten sollten. Das ergab eine Umfrage des französisch-amerikanischen Security-Software-Anbieters Pradeo. Die gleiche Studie fand allerdings auch heraus, dass 25 Prozent der befragten Anbieter ihre Apps nicht selbst sichern. Das passende Testing Tool kann diese Lücke schließen.

Die besten Mobile App Security Testing Tools

Wir stellen Ihnen sechs kostenlose und vier kostenpflichtige Tools vor, mit denen Sie die Sicherheit mobiler Apps überprüfen können.

Quick Android Review Kit (QARK)

Das von LinkedIn entwickelte Quick Android Review Kit, kurz QARK, ist eines der beliebtesten Testing Tools für Android-Apps. Die statischen Analysen arbeiten mit dem Quellcode einer App und suchen darin nach Sicherheitslücken. Dafür kommuniziert das Tool direkt mit den Gefahrenbereichen der untersuchten Apps. QARK generiert umfang- und detailreiche Informationen zu den Sicherheitsrisiken einer App sowie Vorschläge, wie sich diese beheben lassen. Dabei legt es einen besonderen Fokus auf die spezifischen Probleme von Android-Versionen. Generell gibt es bei QARK Lösungen für zahlreiche Bereiche von Cybersicherheit, wie Tapjacking, Abhör-Techniken oder veraltete APIs. Ein großer Vorteil von QARK: Es ist ein Open-Source-Tool und damit kostenlos. Dafür ist es allerdings nicht ganz einfach einzurichten und hat keinen professionellen Support.

Mobile Security Framework (MobSF)

Bei MobSF handelt es sich um ein automatisiertes Sicherheitstesting-Framework für Android, iOS und Windows. Das kostenlose Open-Source-Programm kann sowohl statische als auch dynamische Sicherheitsanalysen ausführen. Hauptfeatures sind Malware-Analysen, Pentests, Sicherheitsbewertungen und Web API Sicherheitstests. MobSF unterstützt binären und verschlüsselten Quellcode. Anwender können mit dem Tool schon in der Entwicklungsphase Schwachstellen einer App aufdecken. MobSF ist auch selbst sicher: Es arbeitet in der lokalen Infrastruktur des Nutzers, sodass es keine sensiblen Daten in eine Cloud schicken muss. Das Tool lässt sich außerdem in DevSecOps-Kulturen und CI/CD-Pipelines integrieren.

Zed Attack Proxy

Zed Attack Proxy (ZAP) ist das Flaggschiff der Open Web Application Security Project (OWASP) Foundation. Das Tool wurde ursprünglich für Web-Applikationen entwickelt, ist jedoch heute bei vielen MAST-Testern beliebt. Gleichzeitig bleibt es auch für Nutzer mit weniger professionellen Testing-Kenntnissen ohne Weiteres anwendbar. ZAP ist Open Source, einfach installierbar und in 20 Sprachen verfügbar. Dank einer großen Community können Anwender auf ein aktives Support-Team zurückgreifen. ZAP arbeitet mit automatisierten Pentests, ist aber auch für manuelle Tests geeignet.

AppSweep

Die Open-Source-Lösung AppSweep basiert auf dem Java-Optimierer von Guardsquare. Obwohl das Tool kostenlos ist, enthält es eine ganze Bandbreite an Funktionen: Zum Beispiel kann es Redundanzen aufdecken oder Namen entschlüsseln. Besonders hervorzuheben sind die umfangreichen Berichte zu Fehlern im Code und wie diese zusammenhängen. Darüber hinaus empfiehlt AppSweep, wie erkannte Probleme am besten zu lösen sind. Nutzer können das Tool zu jedem Zeitpunkt des Entwicklungsprozesses benutzen und in bereits vorhandene DevOps-Kulturen integrieren. Allerdings eignet sich AppSweep ausschließlich für Android-Apps.

App Ray

App Ray hingegen ist für iOS- und Android-Apps anwendbar. Das Tool scannt Datenflüsse und den Netzwerkverkehr auf Sicherheitsprobleme. Es kann mehr als 80 verschiedene Schwachstellen in wenigen Minuten prüfen, ohne dabei auf den Quellcode zurückgreifen zu müssen. Die automatischen Sicherheitsscans produzieren eine Liste an Empfehlungen, um die Sicherheit des App-Systems zu stärken. App Ray ist individualisierbar. So lassen sich die für den Anwender dringendsten Sicherheitsprobleme priorisieren. Das Tool erkennt Bedrohungen, bevor ein Nutzer schädliche Apps installiert, lässt sich aber auch bereits in die Entwicklungsphase integrieren. App Ray ist kostenlos und bietet zahlreiche Testoptionen an: Tester können das Tool in der eigenen Infrastruktur oder in der Cloud nutzen. Es ermöglicht Analysen sowohl von Netzwerkverkehr als auch von verschlüsselten Daten. Dabei wendet App Ray statische, dynamische und verhaltensbasierte Verfahren an.

Drozer

Drozer ist ein Open-Source-Framework der Beratungsfirma für Cybersicherheit MWR InfoSecurity. Es funktioniert lediglich für Android-Geräte und Emulatoren. Allerdings arbeitet es dank Automatisierungen sehr schnell. Wenn Drozer eine Gefahrenzone erkannt hat, kommuniziert das Tool direkt mit diesem Bereich in der App. Ein großer Vorteil von Drozer liegt in dieser direkten Interaktion mit Apps auf dem Android-Gerät. Dafür agiert das Framework selbst in der Rolle einer App und nutzt die internen Mechanismen von Android zur Prozesskommunikation. Ein praktischer Hinweis: Der Tester installiert das Programm auf seiner Workstation und eröffnet auf dem zu testenden Android-Gerät eine Drozer-Session. Ein weiterer Pluspunkt des Frameworks: Drozer kann alle Bereiche der Cybersicherheit abdecken, da es sich für verschiedene Bedrohungsszenarien erweitern lässt.

ImmuniWeb MobileSuite

Die ImmuniWeb Mobile Suite kombiniert Mobile App Testing mit Backend-Testing in einer Cloud. Das Tool bietet statische und dynamische Tests an und liefert umsetzungsorientierte Berichte. Anders als andere Scanner basiert die ImmuniWeb Mobile Suite auf Künstlicher Intelligenz: Mithilfe von Maschine Learning testet sie alle möglichen Optionen, eine App zu verwenden, und sucht dabei nach Fehlern. Dank eines Rund-um-die-Uhr-Kundensupports können auch Anwender mit weniger umfangreichen Software- und KI-Kenntnissen das Tool nutzen. Die ImmuniWeb Mobile Suite ist kostenpflichtig. Allerdings kann der Nutzer flexible und individuelle Pakete buchen. Somit zahlt er nur für die Sicherheitstests, die er wirklich braucht. Eines dieser Pakete ist beispielsweise speziell auf Pentests ausgerichtet.

Datatheorem von Mobile Security

Datatheorem von Mobile Security ist ein kontinuierliches Monitoring-Tool für iOS und Android. Sein Engine Analyser kann statische und dynamische Tests, Backend-API-Sicherheitsanalysen und eine automatisierte Triage von Problemen vornehmen. Datatheorem erstellt Berichte mit Handlungsempfehlungen und sendet Nachrichten, wenn Probleme sofortiges Handeln bedürfen. Auch ohne Zugriff auf den Quellcode können Nutzer drei Profilarten anlegen: Manager, Sicherheit und Entwickler. Das Tool ist zwar kostenpflichtig, bietet aber eine kostenlose Testversion an.

NowSecure-Plattform

Die NowSecure-Plattform führt Securityscans nach den gängigen Standards wie OWASP, GDPR, CCPA, oder PCI aus. Nutzer können Android- und iOS-Apps während und nach der Entwicklung testen. Insgesamt lassen sich mit der NowSecure-Plattform bis zu 80 Prozent des mobilen Sicherheitstests automatisieren. Das Tool testet kontinuierlich: statisch, dynamisch und interaktiv. Es ist in der Infrastruktur des Kunden, als Cloud-Version, Web-Applikation, API oder in einer CI/CD-Pipeline nutzbar. Die Sicherheitsberichte und Checklisten mit Empfehlungen lassen sich exportieren. NowSecure ist kostenpflichtig, dafür aber niederschwellig und einfach anzuwenden.

Micro Focus

Micro Focus bietet vor allem Firmenlösungen in den Bereichen Sicherheits- und Risiko-Management, DevOps und hybrider IT an. Das Tool beinhaltet End-to-End-Security-Tests für mobile Apps auf diversen Geräten, Plattformen, Netzwerken und Servern sowie vier Betriebssystemen (Android, Windows, iOS und Blackberry). Anwender können mit Micro Focus statische Analysen und planmäßige automatische Sicherheitsscans ausführen. Mit dem Zusatz-Tool Fortify lassen sich zudem mobile Apps testen, bevor Kunden sie auf einem Gerät installieren. Einen zusätzlichen Service durch Mitarbeiter gibt es bei Fortify on demand: In Form eines Prepaid-Systems kauft der Nutzer ein Paket mit Credits. Für diese Credits führen professionelle Pentester die Sicherheitstests manuell durch.

Fazit

Entwickler finden auf dem Markt ein breites Angebot an Security Testing Tools, mit denen sie die Sicherheit von Mobile Apps regelmäßig überprüfen können. Die Tools verfügen über unterschiedliche Vorteile.

Wer beispielsweise effiziente Tools für Android-Apps sucht, ist mit QARK, Drozer oder AppSweep gut beraten

Soll das Tool für verschiedene Betriebssysteme zum Einsatz kommen, sind unter anderem Micro Focus und MobSF geeignet

Besonders einfach anzuwenden sind ZAP, ImmuniWeb und NowSecure. Sie bieten zudem einen guten Support

Möchte oder kann ein Anwender den Quellcode von Apps nicht herausgeben, eignen sich App Ray und Datatheorem

MobSF, AppSweep und NowSecure sind hingegen ideal, um sie in DevOps-Kulturen oder CI/CD-Pipelines zu integrieren

Legt ein Nutzer großen Wert darauf, das Testing Tool individuell anzupassen, treten besonders App Ray und ImmuniWeb hervor. Letzteres besticht zudem mit einem innovativen KI-Ansatz

Möchten auch Sie die Sicherheit Ihrer Apps im Auge behalten? Unsere ARINNAU-Qualitätsexperten unterstützen Sie bei der Auswahl des richtigen Mobile App Security Testing Tools.

MEET THE TEAM - ANDREY KOSHEVAROV

Tue, 29 Nov 2022 09:03:11 GMT

Meet the Team - Andrey Koshevarov

Wer bin ich?

Mein Name ist Andrey Koshevarov. Ich bin 47 Jahre alt. Ich wohne in Waldkraiburg. Ich habe 3 Kinder.

Wie sieht dein beruflicher Werdegang aus?

Meine Karriere im IT-Bereich begann 1987. Keine Angst, so alt bin ich gar nicht �� Es ist nur so, dass mein Vater mir in diesem Jahr meinen ersten Heimcomputer gekauft hat. 1999 begann ich meine Karriere in der IT-Branche als Entwickler. Später im Jahr 2000 kam ich im Rahmen eines Vertrags als Testautomatisierer nach Deutschland. Während dieser 22 Jahre habe ich viele interessante Projekte durchgeführt.

Was ist deine Funktion bei ARINNAU?

Bei ARINNAU bin ich als Experte für die Testautomatisierung tätig.

Warum Startup und nicht Mittelstand oder Konzern?

Die Mitarbeit in einem Startup-Unternehmen ist eine sehr interessante Möglichkeit, Einfluss auf die Zusammensetzung meines Teams zu nehmen und an der Entwicklung gemeinsamer Konzepte für die Organisation der Zusammenarbeit mitzuwirken. Ein Startup-Unternehmen ist immer interessant und sehr nützlich für das Selbstwertgefühl eines jeden Profis! In einem Startup-Unternehmen gibt es nicht die angesammelte Bürokratie von Großunternehmen, sondern eine horizontale Hierarchie und kurze Entscheidungswege.

IT-Security-Testing: 12 Best Practices

Tue, 22 Nov 2022 08:36:11 GMT

IT-Security-Testing: 12 Best Practices

Die Gefahren, die von Hackern und Viren ausgehen, nehmen jährlich zu. Für Unternehmen ist Software Testen im Bereich der IT-Security daher unverzichtbar. Inzwischen gibt es eine Vielzahl an Ansätzen, Methoden und Tools. Die passende Sicherheitsstruktur zu etablieren, ist daher nicht einfach. Wir helfen Ihnen den Überblick zu behalten und zeigen Ihnen in diesem Blogartikel die zwölf wichtigsten Best Practices, mit denen Sie ein effektives IT-Security-Testing aufbauen können.

IT-Security-Testing:

Cyberattacken treten immer häufiger auf und verursachen jährlich Milliardenschäden in den betroffenen Unternehmen. Dabei werden die Täter immer professioneller: Laut einer Studie im Auftrag des Digitalverbandes Bitcom stammt mehr als die Hälfte der Angriffe aus dem Bereich des organisierten Verbrechens. Sich zu schützen, ist daher eine wichtige Aufgabe. IT-Security-Testing identifiziert und kalkuliert Sicherheitsrisiken für die IT-Systeme. Im Idealfall kann es die Sicherheitslücken sogar beheben und die Software dadurch vor potenziellen Angriffen schützen.

Tipp: Einen Überblick über die zahlreichen Ansätze, Strategien und Tools geben wir bereits in unserem Blogartikel "IT- Security -Testing – ein Überblick" .

Best Practices für IT-Security-Testing

IT-Security-Testing ist sehr komplex. Unternehmen tun sich daher oft schwer, die richtige Herangehensweise zu finden. Die folgenden zwölf Best Practices sollen dabei helfen:

Verschiedene Testverfahren kombinieren: Ohne an dieser Stelle auf die vielen verschiedenen Ansätze des Security-Testings eingehen zu wollen, können wir dennoch eines festhalten: Inzwischen gibt es für so gut wie jedes Sicherheitsproblem auch ein entsprechendes Testverfahren. Jedoch können die wenigsten Teststrategien oder Tools alle Schwachstellen auf einmal erkennen und beheben. Daher sollten Tester verschiedene Verfahren parallel anwenden, um ein möglichst großes Spektrum abzudecken. Beispielsweise können sich statische und dynamische Testverfahren optimal ergänzen: Statisches Testen punktet mit Schnelligkeit, da es mit dem ruhenden Quellcode und den Applikationsdaten arbeitet. Dynamisches Testen ist hingegen sehr präzise und kann unbekannte Unsicherheitsfaktoren identifizieren, indem es die laufende Software untersucht.

Interne und externe Bedrohungen betrachten: IT-Sicherheit bedeutet nicht nur, klassische Hackerangriffe abzuwehren. Auch interne Bedrohungen dürfen beim IT-Security-Testing nicht zu kurz kommen. Ein sogenanntes Zero-Trust-Modell unterzieht Daten innerhalb des Systems einer eingehenden Sicherheitsprüfung. Dieser Ansatz soll verhindern, dass Dritte über gehackte Accounts Zugriff auf firmeninterne Informationen erhalten oder das System steuern können. Zum Bereich der internen Sicherheit gehört es ebenso, in der Belegschaft ein Bewusstsein für Cybersicherheit zu schaffen – beispielsweise mit Hilfe von Schulungen oder Security-Guidelines.

Zugangs- und Zugriffsrechte regulieren: Ein besonderes Augenmerk sollten Unternehmen auch darauf legen, welche Personen Zugang zu internen Informationen erhalten. Firmen müssen zunächst entscheiden, wer Zugriff erhält und welche Rechte damit verbunden sind (Autorisierung). Hierbei sollten sie nicht nach dem Gießkannenprinzip vorgehen, sondern genau prüfen, wer welche Lizenzen oder Informationen wirklich braucht und für welchen Zeitraum. In vielen Fällen reicht es aus, den Zugang zu bestimmten Daten auf die Laufzeit des entsprechenden Projekts zu begrenzen. Eine andere Option wäre es, Time-out-Funktionen einzurichten, die einen User automatisch aus der Anwendung oder dem Ordner mit sensiblen Daten abmelden. Die Tester sind dafür zuständig, dass all das in der Praxis funktioniert: Dafür entwickeln sie Anmeldemechanismen oder überprüfen bestehende Identifikationsverfahren. Dazu gehören sichere Benutzernamen und Passwörter sowie weitere Sicherheitschecks, zum Beispiel persönliche Fragen oder die Eingabe von Codes (Authentifizierung).

Zugangspunkte kontrollieren: Code von Dritten in die eigene Software einzubinden, scheint verlockend, da es Zeit und Kosten spart. Dennoch müssen Unternehmen hierbei vorsichtig sein: Vor allem Open-Access-Schnittstellen haben Schwachstellen, über die Hacker ins System gelangen können. Unternehmen sollten Code aus dritter Hand daher penibel überprüfen lassen. Dabei ist wichtig, regelmäßige Updates des verwendeten Codes zu implementieren, diesen mit Hilfe von Monitoring-Tools kontinuierlich zu prüfen und Notfallpläne zu entwickeln. Nichts ist ärgerlicher, als wenn die eigene Software nicht mehr funktioniert, weil die externen Codeteile fehlerhaft sind oder Hacker sie mutwillig beschädigt haben.

Auf bösartige Skripte untersuchen: Über reguläre Eingabefelder können Hacker bösartiger Skripte ins System einschleusen, beispielsweise um die Software zu steuern, zu manipulieren oder außer Betrieb zu setzen. IT-Security-Testing überprüft beispielsweise, wie lang ein Input sein darf, den ein User auf einer Webseite eingeben darf. Begrenzt man diesen Input, können Hacker ein bösartiges Skript weniger leicht einschleusen. Neben dieser präventiven Maßnahme sind auch Tests nötig, die erkennen, ob sich bösartige Skripte bereits im System befinden. Außerdem sollten Unternehmen sicherstellen, dass ihre Systeme im Ernstfall gewappnet sind. Dafür sind in der Regel manuelle Pentests notwendig.

Datensicherheit überwachen: IT-Security-Testing sollte sich vor allem auf die Sicherheit der Daten im System fokussieren. Das umfasst drei Bereiche: Erstens sind Tests notwendig, die prüfen, welche und wie viele Daten für User mit verschiedenen Nutzerrollen sichtbar sind. So lässt sich feststellen und steuern, welche Informationen nach außen dringen sollen. Zweitens muss Security-Testing betrachten, wie ein Unternehmen Daten speichert und lagert. An dieser Stelle liegt ein beliebter Angriffspunkt für Hacker. Drittens müssen Tester sicherstellen, dass die Daten ausreichend verschlüsselt sind. Das betrifft sowohl den Datenverkehr als auch ruhende Daten und sensible Teile des Quellcodes. Eine besonders vulnerable Schwachstelle bleibt der Datenverkehr. Insbesondere Identifikationsdaten dürfen niemals als unverschlüsselter Rohtext im Datennetz unterwegs sein. Denn hier kann es zu sogenannten Man-in-the-Middle-Attacken (MITM-Attacken) kommen. Dabei schaltet sich ein Hacker zwischen den User und den Server und greift die Zugangsdaten ab. Beim Datenverkehr sollte ein System mindestens SSL-Protokolle mit einem aktuellen Zertifikat verwenden.

Fehlercodes prüfen: Wenn eine Webseite Fehler generiert – beispielsweise 400, 404 oder 408 – landen User auf Fehlerseiten. Diese Seiten können allerdings für Hacker relevante Informationen enthalten. IT Security Testing soll dies verhindern, indem es zum Beispiel Stacktraces überprüft. Mit Hilfe dieser Stacktraces lassen sich alle Schritte eines Programms zurückverfolgen, die dazu geführt haben, dass es abstürzt. Sie dürfen auf Fehlerseiten nicht für Dritte sichtbar sein, denn sie enthalten wertvolle Informationen darüber, wie ein System Daten verarbeitet.

Ein Session Management etablieren: Ein Session Management organisiert die einzelnen Sessions eines Users mit einer Webapplikation. Eine Session beginnt zum Beispiel, wenn sich ein User mit seinen Benutzerdaten einloggt. Sie endet, wenn er sich wieder ausloggt. Im Lauf einer Session greift das System stetig auf diese Anmeldedaten zurück. Dadurch bleibt der User identifiziert. Die eingegebenen Informationen – zum Beispiel Produkte im Warenkorb – gehen nicht verloren. All diese Daten muss IT-Security-Testing sichern. Um Session Management sicherer zu gestalten, können Unternehmen beispielsweise automatische Logout-Zeiten festlegen. Das ist besonders bei Anwendungen mit hochsensiblen Daten wichtig, beispielsweise beim Online-Banking. Session Management kümmert sich darüber hinaus auch um die Transaktionszeiten der Daten, um MITM-Attacken vorzubeugen.

Kundenfunktionen checken: Funktionen, bei denen User aktiv Daten mit einer Anwendung austauschen, sind ein Einfalltor für Hacker. Besondere Vorsicht ist zum Beispiel bei Zahlfunktionen oder beim Upload von Dateien geboten. Eine Aufgabe des IT-Security-Testings ist es zum Beispiel, verdächtige Dateien oder Ordner sofort zu löschen.

Ein Sicherheitsmanagement aufstellen: Um dauerhaft die Sicherheit der Systeme zu garantieren, braucht ein Unternehmen eine Cybersicherheitspolitik, die zu den Bedürfnissen der Firma passt. Dafür sollte das Unternehmen einen professionellen IT-Security-Tester hinzuziehen. Zunächst analysiert der Tester zusammen mit seinem Kunden dessen Software-Infrastruktur und den bestehenden Sicherheitsstatus. Diese Erkenntnisse sind die Basis dafür, das System dauerhaft und effektiv schützen zu können. In einem zweiten Schritt entwickelt der Experte einen Testplan, der genau auf die bestehende Infrastruktur und die Sicherheitsanforderungen des Unternehmens zugeschnitten ist. Darin sollten auch Pläne für regelmäßige Updates und Patches enthalten sein.

Automatisch und regelmäßig testen: Gewisse IT-Security-Tests müssen Tester manuell ausführen, zum Beispiel Pentests und Security-Audits. Einfache Sicherheitstests lassen sich jedoch problemlos automatisieren. Das funktioniert am besten mit Hilfe statischer Testing-Tools. Der Vorteil: Sie können regelmäßiger testen als manuelle Verfahren. Zudem können sie immer dann durchlaufen, wenn sich eine App oder die Computerinfrastruktur verändert, beispielsweise nach Updates. Da diese nicht immer zu den Arbeitszeiten der Tester online gehen, braucht es automatische Tests, die auch nachts die Sicherheit des Systems garantieren. Automatische Sicherheitstests sind außerdem unverzichtbar, wenn ein Unternehmen oder eine Organisation mit DevOps-Strukturen arbeitet.

DevSecOps einführen: Wenn Entwickler, Security-Tester und Operationsteams eng zusammenarbeiten, lassen sich Sicherheitstests früh in den Entwicklungsprozess implementieren. DevOps-Kulturen werden dann zu DevSecOps-Kulturen, auch Shift-Left-Ansatz genannt. Frühzeitige Security-Tests ermöglichen es, Sicherheitslücken auf allen Ebenen des Entwicklungsprozesses zu erkennen. Tester und Entwickler können auf diese Weise viele Schwachstellen bereits beheben, bevor eine Software auf dem Markt oder beim Kunden ankommt. Doch auch wenn Probleme im Betrieb auftreten, können DevSecOps-Teams diese einfach beheben, da die Entwicklungszyklen kurz sind und die Kommunikationskanäle bereits bestehen. Innerhalb einer DevSecOps-Kultur lernen Entwickler selbst mehr über Sicherheitsprobleme und können Best Practices bereits beim Coden einfließen lassen. Sie sollten IT-Security-Tester allerdings nicht ersetzen, sondern ein eigenes Sicherheitstraining erhalten, das auf ihre Rolle angepasst ist. Zu einer sicheren DevSecOps-Kultur gehört ein Secure Software Development Life Cycle (SSDLC). Dieser zielt darauf ab, den Lebenskreislauf eines Produkts sicher zu gestalten: Professionelle Mitarbeiter entwickeln und warten das Produkt in risikoarmen Prozessen und bringen es sicher zum Kunden. Dort angekommen agiert das IT-Produkt ebenfalls in einem gesicherten Umfeld.

Fazit

Diese Best Practices sollen Sie dabei unterstützen, ein solides Grundgerüst für Ihre IT-Security-Testing-Strategie zu entwickeln. Dazu gehören nicht nur konkrete Ansatzpunkte wie Datensicherheit, Zugangsrechte und Session Management, sondern auch umfassende Sicherheitskonzepte wie ein Securitymanagement, automatisiertes Testen und DevSecOps-Kulturen. Dennoch kann IT-Security-Testing je nach Umfeld, Branche und Software-Produkt ganz unterschiedlich ablaufen. Deshalb ist es wichtig, sich professionelle Experten an die Seite zu holen.

Wir von ARINNAU stehen Ihnen gerne zur Seite. Unsere ARINNAU-Qualitätsexperten finden gemeinsam mit Ihnen eine Testing-Strategie, die zu Ihrem Unternehmen passt.

MEET THE TEAM - MICHAEL DEYERLING

Fri, 11 Nov 2022 12:20:16 GMT

Meet the Team - Michael Deyerling

Wer bin ich?

Mein Name ist Michael Deyerling, ich bin 29 Jahre alt und in Regensburg geboren. In meiner Freizeit spiele ich gerne Fussball, gehe ins Fitnessstudio und koche leidenschaftlich gerne.

Wie sieht dein beruflicher Werdegang aus?

Im Jahr 2011 hat alles angefangen – meine Ausbildung zum Groß- und Außenhandelskaufmann bei einem mittelständischen Elektrogroßhändler aus Regensburg.

Nach der Ausbildung habe ich nebenberuflich den Wirtschaftsfachwirt in der Abendschule angefangen und erfolgreich abgeschlossen. Nach erfolgreich bestandenem Wirtschaftsfachwirt habe ich den Entschluss gefasst, meinen Job bei dem Elektrogroßhandel zu kündigen und den Betriebswirt auf Vollzeit zu beginnen.

Nachdem ich diesen erfolgreich abgeschlossen habe, habe ich bei einem Weltkonzern in der Baubranche im Vertriebsaußendienst begonnen. Dort verbrachte ich 3 ½ großartige Jahre, in denen ich mich persönlich und beruflich stark weiterentwickeln konnte.

Dennoch habe ich für meine persönliche und berufliche Weiterentwicklung beschlossen, einen Neuanfang in einer neuen Stadt zu wagen. Aufgrund verschiedener Einflussfaktoren ist die Wahl schnell auf München gefallen. Ich habe mich auf Jobsuche gemacht und wurde auf ein Startup in der IT-Branche in München – Freimann aufmerksam. Die Gespräche liefen super und daher habe ich mich für diesen Schritt entschieden. Ich hatte über ein Jahr eine ereignisreiche Zeit in diesem Startup. Dennoch sind wir hier und jetzt und meine neue Aufgabe heißt ARINNAU.

Warum hast du dich nach einem Jahr in deinem ersten Startup für die Herausforderung in einem neuen Startup entschieden?

Die Gründerin von ARINNAU, Karina und ich haben uns zufällig kennengelernt. Wir hatten von Anfang einen super Austausch. Wir haben ein paar Gespräche geführt und schnell wurde mir klar – das passt. Die Vision und die Mission von ARINNAU haben mich von der ersten Minute an überzeugt und auch jetzt bin ich der festen Überzeugung, dass ich bin den richtigen Schritt gegangen bin. ARINNAU ist sehr mitarbeiterfreundlich und dennoch höchst kundenorientiert – das sind für mich persönlich 2 sehr wichtige Faktoren für eine erfolgreiche Zukunft.

Was ist deine Funktion bei ARINNAU?

Meine Hauptaufgabe ist hauptsächlich den Vertrieb bei ARINNAU voranzutreiben. Wie es in einem Startup üblich ist, kümmere ich mich aber auch noch um andere Angelegenheiten, wie das Marketing und Personal. Im Personal bekommen wir ab Januar allerdings Unterstützung und treiben somit unser Wachstum voran.

Warum Startup und nicht Mittelstand oder Konzern?

Ich stellte mir in der Vergangenheit ständig die Frage: Hey Michi, willst du für immer ein kleines Rädchen in einem großen Konzern sein? Schnell habe ich eine Antwort gefunden: Nein, ich will meine Ideen selbst einbringen und diese umsetzen. Bei ARINNAU ist dies ausnahmslos möglich.

KI-Testautomatisierung: Was bedeutet künstliche Intelligenz im Thema Softwaretest

Mon, 07 Nov 2022 14:22:02 GMT

Künstliche Intelligenz in der Testautomatisierung

Der World Quality Report 2020-21 zeigt: Künstliche Intelligenz ist einer der am stärksten wachsenden Bereiche innerhalb der Qualitätssicherung. Testautomatisierung und DevOps haben unter anderem dazu beigetragen, dass Entwicklungszyklen in der Softwarebranche immer kürzer werden. Automatisierte Prozesse reichen daher oft nicht mehr aus, um mit dem Tempo in der Softwareentwicklung Schritt halten zu können. IT-Teams setzen daher zunehmend auf Künstliche Intelligenz (KI). Doch wie sieht KI-Testautomatisierung in der Praxis aus? Dieser Blogartikel gibt einen Überblick über die wichtigsten Funktionen, Methoden und Tools.

Wie funktioniert die Künstliche Intelligenz in der Testautomatisierung

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt die Fähigkeit eines Programms, zu lernen und zu denken. „Lernen“ bedeutet in diesem Zusammenhang, Daten zu sammeln und auszuwerten. Beim „Denken“ leitet die KI aus den gesammelten Daten neue Erkenntnisse für das eigene Verhalten ab und kann selbstständig Entscheidungen in neuen Anwendungsszenarien treffen. Ein wichtiger Teilbereich der KI ist Maschine Learning (ML). Dieser Teilbereich kommt in Softwaretests am häufigsten zum Einsatz. Hinter Machine Learning verbirgt sich eine Technologie, die Muster in Daten erkennt und diese Muster nutzt, um Vorhersagen für Verhaltenstrends in der Zukunft zu treffen.

Da sich Software heut immer schneller verändert und Kunden diese Veränderungen bestenfalls nicht mitbekommen sollen, müssen Testingenieure auch automatische Tests ständig anpassen und überwachen. Hier können KI und ML das automatisierte Testen vereinfachen und effektiver gestalten.

KI-Testautomatisierung lässt sich in drei Schritte zusammenfassen:

Zuerst müssen Tester die KI mit Daten für das konkrete Testobjekt trainieren. Diese Daten umfassen zum Beispiel den Quellcode der Software, das User Interface, Logs oder bereits vorhandene Testdaten. Inzwischen gibt es vortrainierte KI-Modelle, die Erlerntes generalisieren und auf verschiedene Testfälle anwenden können. In einem Zwischenschritt analysiert die KI, ob die bisherigen Tests den Code abdecken, vollständig sind und akkurat arbeiten.
In einem zweiten Schritt generiert die KI Testfälle – basierend auf den Erkenntnissen der vorhandenen Daten – und führt diese Tests selbstständig aus. An dieser Stelle müssen Tester die Ergebnisse in der Regel noch manuell überprüfen.
Zuletzt speist die KI die Ergebnisse der Tests wieder ins System ein, um die eigenen Tests kontinuierlich zu verbessern und an das konkrete Testobjekt anzupassen.

Die Vorteile der Künstlichen Intelligenz in der Testautomatisierung

KI-Testautomatisierung hält einige Vorteile bereit, die das Software-Testing grundlegend verändern könnten:

Permanentes Monitoring: Eine KI kann Tests rund um die Uhr überwachen und eingreifen, wenn es zu Problemen kommt. Sie hat damit einen entscheidenden Vorteil gegenüber menschlichen Testern, die sich an Arbeitszeiten halten müssen.
Zuverlässigere und qualitativ hochwertigere Tests: Schon kleinste Fehler oder Veränderungen im Code – beispielsweise ein neuer Name für eine Feld-ID – können dazu führen, dass Tests nicht mehr zuverlässig funktionieren. Künstliche Intelligenz erkennt solche Veränderungen am Code schneller und besser als das menschliche Auge.
Zeit- und Kostenersparnis: Künstliche Intelligenz überprüft, welche Tests im konkreten Fall überhaupt notwendig sind. Laufen nur diejenigen Tests, die es wirklich braucht, spart das Zeit und Geld.
Tester entlasten: Besonders das Anpassen von Tests an verschiedene Testszenarien nimmt viel Zeit in Anspruch. KI könnte in Zukunft 80 bis 85 Prozent des Workloads von Testern übernehmen. Diese haben dann mehr Zeit für andere Aufgaben, die menschliches Eingreifen erfordern.
Abhängigkeiten zu anderen Modulen reduzieren: Während eines Tests muss das System mit Servern oder anderen Modulen kommunizieren. Das ist zeitintensiv. Eine KI zeichnet die Antworten von Servern über einen längeren Testzeitraum auf. Sind genügend Daten vorhanden, kann die KI beim nächsten Test auf ihre interne Datenbank an Serverantworten zurückgreifen und muss nicht mehr auf die Reaktion des Servers selbst warten.
Testen ohne Code: Viele KI-basierte Testing-Tools funktionieren ohne Programmiersprache oder erfordern nur geringe Coding-Kenntnisse. Das ist für Anfänger in der Testautomatisierung eine große Erleichterung.
Vereinfachte Systemmigration oder -umstellung: Wenn ein User sein System auf eine neue Version umstellen oder eine Cloudlösung einführen möchte, darf er die Software-Tests nicht vergessen. KI kann Tests sehr präzise und schnell an die neuen Umstände anpassen.

Die Herausforderungen der Testautomatisierung in Verbindung mit künstlicher Intelligenz

Um die Potenziale der Künstlichen Intelligenz für Softwaretests nutzen zu können, müssen Anwender allerdings einige Hürden überwinden:

Daten und Rechenleistung: Um eine KI einzulernen, werden große Datenmengen benötigt – vor allem wenn die KI Tests ausführen und die Ergebnisse analysieren soll. Nicht immer stehen ausreichend Daten zur Verfügung. Falls doch, erfordert die Datenspeicherung eine große Rechenleistung.
Hohe Initialkosten: Eine Künstliche Intelligenz einzulernen, kostet Zeit und Geld.
Plattformübergreifendes Testen: Software muss auf vielen verschiedenen Plattformen, Betriebssystemen und Geräten funktionieren. Noch ist fraglich, ob KI damit umgehen kann.
Sprachbarrieren: Software-Entwickler können für die gleichen Testschritte unterschiedliche Begriffe im Code verwenden. Doch bereits Sprachassistenten zeigen, dass Künstliche Intelligenz individuelle Ausdrucksweisen nur schwer erkennt.
Multi-Label-Problem: Nicht nur die Programmiersprache kann zum Problem werden. Oft liegen den einzelnen Testschritten komplett unterschiedliche Skripte zugrunde.
Angst um Arbeitsplätze: KI kann Testteams viel Arbeit abnehmen und diese teilweise sogar besser ausführen. Noch steckt KI-Testautomatisierung in den Kinderschuhen. Je häufiger sie Einzug in die Branche hält, desto mehr sorgen sich Testingenieure jedoch um die Zukunft ihrer Arbeitsplätze.

Methoden zur Einbindung der künstlichen Intelligenz in die Testautomatisierung

Künstliche Intelligenz birgt großes Potenzial für das automatisierte Testen. Im folgenden Abschnitt beschreiben wir, wie KI in der Praxis zum Einsatz kommt.

Verschiedene Ansätze des KI-basierten Testens

Zunächst gibt es vier grundsätzliche Herangehensweisen, KI-Testautomatisierung umzusetzen.

Differenzierendes Testen: KI vergleicht hierbei Software- oder App-Versionen und stellt die Unterschiede fest. Sie analysiert diese Unterschiede in Hinblick auf codebasierte Probleme und Sicherheitslücken. Vor allem Code-Scanning und Unit Tests gehen differenzierend vor.

Visuelles Testen: Dieser Ansatz beruht auf bild-basiertem Lernen. Die KI vergleicht Software-Anwendungen auf optischer Ebene. Hier stechen die Fähigkeiten von KI besonders hervor.

Deklaratives Testen: Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, repetitive und fehleranfällige Tests zu automatisieren. Dafür identifiziert sie, was ein Test bezwecken möchte, und berechnet, wie wahrscheinlich es ist, dass er fehlschlägt. Auf dieser Grundlage entscheidet die KI dann selbstständig, ob sie den Test im konkreten Fall ausführt. Dieses Verfahren steigert die Produktivität und Stabilität von automatischem Testen erheblich.

Selbstheilende Automatisierung: Hierbei handelt es sich letztlich um eine KI-basierte Autokorrektur von fehlerhaften Tests. Die „Selbstheilungskräfte“ von KI machen Testautomatisierung berechenbarer, zuverlässiger und pflegeleichter.

Funktionen der künstlichen Intelligenz in automatischen Tests

Künstliche Intelligenz kann innerhalb des automatisierten Testens folgende Aufgaben und Funktionen übernehmen:

Tests überprüfen: Über einen gewissen Zeitraum hinweg beobachtet die KI laufende automatisierte Tests und stellt fest, welche stabil laufen und welche nicht. Sie liefert daraufhin zum Beispiel einen ausführlichen Bericht oder behebt die Fehler in den Tests selbst. Sie kann beispielsweise Testskripte anpassen. KI kann Tests auch proaktiv fixen, be vor sie überhaupt fehlschlagen.

Managen von mehreren Testskripten: Nach Updates oder Codeänderungen ändert sich auch das Testskript. Dabei können redundante oder überflüssige Tests zurückbleiben. KI identifiziert solche Tests und sortiert sie aus.

Unit Tests generieren und updaten: Um Testskripte aktuell zu halten, müssen Testingenieure sie immer wieder an neue Szenarien anpassen. Dafür nutzen sie vor allem Unit Tests. Insbesondere in CI/CD-Pipelines müssen Tester solche Unit Tests sehr häufig neu schreiben. Das kann eine KI übernehmen. Sie entwickelt Testfälle basierend auf den Daten, mit denen sie geschult worden ist. An dieser Stelle generiert KI tatsächlich neuen Code. Da sie zunächst nur auf Grundlage der vorhandenen Systemdaten arbeitet, tut sie sich allerdings schwer, mit unerwartetem Verhalten umzugehen.

User Interface (UI) Tests: Bei UI Tests sucht die KI nach visuellen Fehlern. Dazu vergleicht sie das User Interface vor und nach Updates. Sind alle Elemente an der richtigen Stelle? Haben sie die richtige Farbe, Größe und Form? Überlappen sich Elemente? KI-basierte Bilderkennungstechnologie arbeitet präziser und schneller als das menschliche Auge.

API Tests: Programmierschnittstellen (kurz: APIs) zu überprüfen, ist eine herausfordernde Aufgabe, vor allem wenn die notwendigen Coding-Skills fehlen. Tester müssen APIs verstehen und eine sehr große Breite und Tiefe an Testszenarien entwickeln. KI kann die Aktivitäten von APIs aufzeichnen, Muster aufdecken und daraufhin neue Tests generieren. Im Bereich der API-Tests ist es vor allem für Anfänger zu empfehlen, sich von Künstlicher Intelligenz unterstützen zu lassen. Allerdings gibt es noch nicht viele Tools, die das können.

Spidering: Dieses differenzierende Verfahren nimmt sich Tests vor, die sich regelmäßig wiederholen. Es vergleicht die Ergebnisse mehrerer Testdurchläufe und erstellt Berichte über Abweichungen. Gleichzeitig sammelt die KI immer weiter Testdaten. KI-basierte Testdaten können die Datensets zum Testen erweitern.

KI-basierte Testing-Tools

Inzwischen gibt es zahlreiche Tools, die mithilfe Künstlicher Intelligenz das automatisierte Testen verbessern.

Applitools ist eine Plattform für visuelles Testen und Monitoring, die vor allem auf Qualitätsanalysen, DevOps und digitale Transformation ausgelegt ist. Sie eignet sich vor allem, um höhere Testabdeckungen zu erreichen und den Aufwand zu reduzieren, um Testskripte aktuell zu halten. Das Tool funktioniert browser- und geräteübergreifend. Zudem ist es mit vielen Automatisierungstools und Frameworks wie Selenium, Appium oder Cypress kombinierbar. Applitools kann mit einem einzeiligen Code einen ganzen App-Bildschirm analysieren, was es besonders attraktiv für Einsteiger macht.

Functionize ist ein cloud-basiertes Tool für funktionale Tests, Performancetest und Lasttests. Es arbeitet mit dem deklarativen Verfahren, indem es Tests generiert, Fehler diagnostiziert und die Skripte wartet. Die Vorteile von Functionize: Es ist sehr schnell und kann mit normalem Englisch bedient werden.

Bei Mabl handelt es sich um eine übersichtliche Automatisierungsplattform für UI-Tests, die mit Selbstkorrektur arbeitet. Das Tool passt Tests automatisch an Veränderungen der UI an, ohne dass ein Tester eingreifen muss. Mabl ist cloudbasiert und erfordert keine tiefgreifenden Coding-Erfahrungen. Die Plattform ist ideal, um sie in CI/CD-Pipelines und DevOps-Strukturen zu integrieren.

Auch Testim.io arbeitet mit selbstheilenden Mechanismen. Das Tool in ist der Lage, mehrere funktionale und visuelle Tests parallel laufen zu lassen. Dadurch kann es Tests wesentlich schneller einleiten, ausführen und warten als herkömmliche Automatisierungstools. Außerdem liefert das Tool ausführliche Fehlerberichte, ist in CI/CD-Pipelines integrierbar und auf verschiedenen Browsern und Plattformen anwendbar.

TestCraft ist eine Plattform für Regressionstests und Continuous Testing, die auf Selenium aufbaut. Auch TestCraft ist ein selbstheilendes Tool. Es hilft Testern dabei, automatisch visuelle Tests über ein Drag and Drop Interface zu kreieren. TestCraft kann Webapplikationen überwachen, während Entwickler Veränderungen einspeisen. Nutzer brauchen keine Coding-Skills, um das Tool zu verwenden.

Best Practices

Um KI erfolgreich in die eigenen Prozesse der Testautomatisierung zu integrieren, sollten Software-Teams sich an einigen Best Practices orientieren:

Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen: Künstliche Intelligenz soll Tester entlasten, sie aber nicht ersetzen. Im Idealfall lernen Menschen und Programme voneinander und stehen nicht in Konkurrenz zueinander. Das sollten Firmen oder Organisationen auch so an ihr Testing-Team kommunizieren. Im Idealfall kann KI sogar neue Jobs schaffen, da es geschulte Entwickler braucht, um die KI zu überwachen.

Künstliche Intelligenz als Teil eines modularen Toolkastens: Anwender sollten KI als ein Werkzeug unter vielen verstehen. Manuelle Tests, Automatisierungstools und bekannte Frameworks werden durch KI nicht überflüssig.

Künstliche Intelligenz für Routinetests: KI ist vor allem dann sinnvoll, wenn sich die immer gleichen Tests wiederholen. Testingenieure sollten ihre Kapazitäten für anspruchsvollere Aufgaben nutzen.

Testplan und Testmanagement: Eine künstliche Intelligenz in bestehende Teststrukturen zu integrieren, ist nicht einfach. Am besten holen sich Unternehmen oder Organisationen Spezialisten dazu, die die Umstellung vorbereiten, einen Testplan entwickeln und überprüfen, ob alle Systeme miteinander kompatibel sind.

Ziele des KI-basierten Testens definieren: Künstliche Intelligenz soll automatisiertes Testen verbessern. Daher sollten Anwender zuvor festlegen, welche Ziele sie mit dem Einsatz von KI verfolgen. Nur so können sie nach einer gewissen Zeit überprüfen, ob ihre Herangehensweise überhaupt einen Fortschritt gebracht hat.

Geduld bei der Einführung: Anwender müssen KI-basierte Testingtools in der Regel erst einmal auf die zu testende Software anlernen. Deshalb kann es dauern, bis ein Team wirklich von KI profitiert. Die langfristigen Zeit- und Kostenersparnissen können diesen hohen Initialaufwand allerdings aufwiegen.

DevTestOps-Strukturen aufbauen: Viele KI-basierte Testing-Tools sind darauf ausgelegt, in CI/CD-Pipelines und DevOps zum Einsatz zu kommen. Diesen Vorteil sollten Anwender ausnutzen, wenn sie bereits mit diesen Strukturen arbeiten. Ist das nicht der Fall, sollten sie in Erwägung ziehen, Künstliche Intelligenz zusammen mit einer DevTestOps-Kultur einzuführen.

Fazit

Wie Künstliche Intelligenz in der Zukunft die Welt automatisierter Tests revolutionieren wird, ist heute noch gar nicht abzusehen. Dennoch birgt sie bereits jetzt zahlreiche Möglichkeiten. Insbesondere die Funktionen von Machine Learning helfen Software-Teams, wiederkehrende Testszenarien effizienter zu verarbeiten. Die Fähigkeit zur „Selbstheilung“ macht es wesentlich einfacher, Testskripte zu warten und zu aktualisieren – eine Aufgabe, die Tester in immer schnelleren Entwicklungszyklen kaum bewältigen können.

Denken Sie nun darüber nach, KI-Testautomatisierungen in Ihrem Unternehmen zu implementieren?

ARINNAU unterstützt Sie gerne bei diesem Schritt in Richtung Zukunft. Unsere Qualitätsexperten beraten sie professionell und unverbindlich.

Securitytest - ein Überblick

Wed, 26 Oct 2022 07:13:13 GMT

IT-Security-Testing - ein Überblick

Datendiebstahl, Spionage oder Sabotage verursachten 2021 einen Schaden von rund 223 Milliarden Euro in der deutschen Wirtschaft. IT-Security-Testing ist daher für jedes Unternehmen unverzichtbar. Dieser Blogartikel bietet einen umfassenden Überblick über die Ansätze, Strategien, Tools und Best Practices im IT-Security Testing.

Was ist IT-Security-Testing?

IT-Security Testing ist eine Form des Software Testings. Dabei werden Gefahren, Risiken und Schwachstellen von IT-Systemen identifiziert und bewertet, die sonst signifikante Schäden für Unternehmen oder andere Nutzer verursachen könnten. IT-Security-Testing ist eine essenzielle Phase im Entwicklungszyklus einer Software und sorgt dafür, dass diese in der Praxis sicher und ausfallfrei funktioniert. Das kann manuell oder mit Hilfe automatisierter Testtools geschehen.

Warum ist IT-Security-Testing so wichtig?

Eine Studie im Auftrag des Digitalverbandes Bitcom zeigt, dass die wirtschaftlichen Schäden durch IT-Angriffe immer größer werden: 2018/2019 betrugen die Verluste deutschlandweit gut 100 Mrd. Euro, im Rekordjahr 2021 waren es bereits 223 Mrd. Euro. Von den mehr als 1.000 befragten Unternehmen gaben 84 Prozent an, Opfer von Cyberattacken gewesen zu sein.

Betroffene Unternehmen haben nicht nur mit den wirtschaftlichen Folgen von Systemausfällen zu kämpfen. Gerade wenn es um Kundendaten geht, schaden Cyberattacken vor allem dem Ansehen von Firmen. IT-Security-Testing kann die Risiken solcher Angriffe früh erkennen, sie beheben und damit die Wirtschafts- und Reputationsschäden senken. Daher sollten Entwicklerteams bereits mit dem IT-Security-Testing beginnen, während sie die Software entwickeln. Ebenso bedarf es aber einer langfristigen Teststrategie, denn das Sicherheitsumfeld für Software ändert sich kontinuierlich.

Wie lauten die Prinzipien des IT-Security-Testing?

IT-Security-Testing folgt einer Reihe an Prinzipien, die jede Software erfüllen sollte:

Vertrauliche Kundeninformationen: Unternehmen und Individuen sind dazu verpflichtet, Kundendaten geheim zu halten und vor dem Zugriff durch Unbefugte zu schützen

Unveränderliche Benutzerdaten: Für Dritte muss es ausgeschlossen sein, Daten im System zu verändern. Das betrifft zum Beispiel Benutzerrechte, Lizenzen oder Gruppenzugehörigkeiten

User authentifizieren: Viele Systeme brauchen Sicherheitsprozeduren, die die Identität der Benutzer verifizieren, zum Beispiel mit Hilfe von Passwortrichtlinien oder Sicherheitsfragen

Zugriffsrechte einschränken: Sicherheitsmechanismen autorisieren, über welche Zugriffsrechte ein Benutzer zum Beispiel auf Systemressourcen, Services, Programme, Daten und Features verfügt

Ständig verfügbare Daten: Benutzer sollen konstant auf die für sie wichtigen Informationen zurückgreifen können. Sicherheitslücken können allerdings zu einer Downtime führen. Unternehmen brauchen daher einen Plan, wie Daten im Falle eines Angriffs verfügbar bleiben

Nachweisbare Identität: Eine Firma muss darauf vertrauen können, dass externe Mitteilungen und Transaktionen von vertrauenswürdigen und realen Personen stammen. Ein Sicherheitssystem sollte daher zum Beispiel gescheiterte Anmeldeversuche nachverfolgen

Was sind die Ziele des IT-Security-Testing?

Unternehmen verfolgen mit Sicherheitstests gleich mehrere Ziele:

Tests identifizieren Bedrohungen innerhalb des IT-Systems

Sie helfen, die potenziellen Schwachstellen des Systems nach außen abzuschätzen

Sicherheitstests kalkulieren darüber hinaus die Wahrscheinlichkeit und die möglichen Schäden von Attacken

Die identifizierten Sicherheitsrisiken werden im Hinblick auf Sicherheitspläne und -investitionen priorisiert

Tester bieten Lösungen für die identifizierten Sicherheitslücken an

Welche Ansätze gibt es im IT-Security-Testing?

Im IT-Security-Testing gibt es verschiedene Herangehensweisen, um die Sicherheit von Systemen zu überprüfen:

Black Box, Grey Box oder White Box

Black Box Testing:

Beim Black Box Testing haben Tester keinerlei Informationen über den zu testenden Code oder interne Sicherheitsmechanismen. Sie versuchen, die Software mit allen möglichen Methoden zu knacken, die auch außenstehende Hacker verwenden würden. Dadurch sind die Testszenarien sehr realistisch, aber zeitintensiv. Zudem können Tester nur den Input und den Output, nicht aber die Mechanismen innerhalb des Systems beurteilen.

Grey Box Testing:

Bei diesem kombinierten Ansatz können Tester eingeschränkt auf Systeminformationen zugreifen. Ziel ist es, ein halb-transparentes Testobjekt fokussiert und effizient zu beurteilen.

White Box Testing:

Hierbei entwickeln Tester Verfahren basierend auf dem Quellcode einer Software. Das heißt, sie kennen die Struktur des Systems und können seine Funktionsweise während der Tests beobachten. Das ermöglicht sehr präzise und gezielte Kontrollen. Zudem können die Tests interne Schwachstellen des Systems aufdecken. Tester müssen hierfür allerdings umfangreich auf firmeninterne Informationen zurückgreifen können.

Dynamisches und statisches Testing:

Dynamic Application Security Testing (DAST)

Dynamische Tests simulieren eine ganze Bandbreite an möglichen Bedrohungen, während die Software läuft. Die Tester analysieren, wie das System auf diese Inputs reagiert. In der Regel kommt hier Black Box Testing zu Einsatz

Static Application Security Testing (SAST)

Statische Tests arbeiten hingegen mit dem Quellcode und den Applikationsdaten, während die Software ruht. Automatisierte Testtools suchen nach Konfigurationsfehlern und defekten Codeteilen. Das geht zwar schneller als dynamisches Testen, jedoch werden weniger und ausschließlich bekannte Unsicherheitsfaktoren identifiziert. Hierbei handelt es sich um einen White-Box-Ansatz.

Interactive Application Security Testing (IAST)

IAST kombiniert die Vorteile dynamischer und statischer Tests. Es analysiert den Code, während er läuft. Interaktives Testen zielt darauf ab, herauszufinden, ob Hacker bekannte Sicherheitslücken in der Praxis wirklich ausnutzen.

Welche Teststrategien werden beim IT-Security-Testing verwendet?

In der Praxis setzen Tester diese Ansätze in vielfältigen Strategien um, die sich auf unterschiedliche Sicherheitsprobleme konzentrieren

Verwundbarkeits-Scans sind automatisierte und tool-basierte Verfahren, die potenzielle Sicherheitsrisiken und systemische Schwachstellen aufdecken, bevor Hacker sie ausnutzen können. Unternehmen sollten solche Scans regelmäßig durchführen, da sich das Sicherheitsumfeld ständig ändert. Zudem sollten sie immer mehrere Tools verwenden, da ein Tool meist nicht alle potenziellen Sicherheitslücken abdeckt

Sicherheitsscans zeigen Schwachstellen und Fehlkonfigurationen in Systemen und Netzwerken auf. Dabei orientieren sich die Tester an etablierten Best Practices. Zudem bieten sie Maßnahmen an, um den erkannten Risiken entgegenzuwirken. Tools können solche Sicherheitsscans automatisieren

Ethisches Hacken simuliert realitätsnahe Hackerangriffe, ohne dabei dem System zu schaden. Eine beliebte Methode sind Penetrationstests (kurz: Pentests). Dabei untersuchen die Tester, wie existierende Sicherheitsmaßnahmen auf vermeintlich echte Attacken reagieren und können so unbekannte Schwachstellen identifizieren. Inzwischen können Tool diese Aufgabe übernehmen, was günstigere und regelmäßigere Pentests ermöglicht. Beim Red Teaming versucht ein Sicherheitsteam des Unternehmens, einen Testangriff abzuwehren, ohne zu wissen, wie dieser genau aussehen wird. Beim Purple Teaming läuft eine vorab festgelegte Angriffs- und Verteidigungsstrategie ab

Risikoschätzungen analysieren Sicherheitslücken innerhalb des Unternehmens. Dabei identifizieren die Tester nicht nur die Risiken, sondern schätzen zudem ein, wie wahrscheinlich sie sind, welche Ausmaße sie annehmen können und welche wirtschaftlichen Kosten eine Attacke haben könnte. Danach priorisieren sie die Sicherheitsrisiken und stellen Lösungsansätze zusammen, um die Risiken zu minimieren. Das hilft Unternehmen, einen gezielten Sicherheitsplan und ein entsprechendes Budget für notwendige Maßnahmen aufzustellen

Eine Sicherheitsrevision testet IT- Systeme in Hinblick auf Standards, Vorgaben und eine geltende Unternehmenspolitik. Tester orientieren sich vornehmlich am Quellcode und protokollieren die dort identifizierten Sicherheitslücken. • Einen ganzheitlichen Ansatz bietet das sogenannte Posture Assessment : Es kombiniert Ethisches Hacking, Sicherheitsscans und Risikoschätzungen. Damit eignet sich diese Methode nicht nur, um Schwachstellen aufzudecken, sondern auch um zu prüfen, wie effektiv die aktuellen Sicherheitskontrollen sind

Das Application Security Testing ist ein spezielles Verfahren für Apps. Seine Besonderheit: Es testet, analysiert und dokumentiert den Sicherheitsstatus von Apps während des gesamten Entwicklungszyklus. Application Security Testing kann somit Schwachstellen oft schon identifizieren, bevor die App auf den Markt kommt. Dadurch entsteht von Anfang an ein robusterer Quellcode.

Welche Tools werden im IT-Security-Testing eingesetzt?

Viele Tester nutzen inzwischen Tools, die IT-Security-Testing automatisieren. Ein paar der beliebtesten Tools stellen wir im Folgenden kurz vor:

Web Application Attack and Audit Framework (W3AF)

Web Application Attack and Audit Framework (W3AF) deckt mehr als 200 Sicherheitsprobleme ab und ist durch verschiedene Module erweiterbar. W3AF ist sowohl automatisch als auch manuell einsetzbar. Mit seiner intuitiven und niederschwelligen Funktionsweise eignet sich das Tool besonders für IT-Einsteiger.

SonarQube

Mit Hilfe statischer Analysen überprüft SonarQube den Code kontinuierlich auf Fehler und Sicherheitslücken und liefert dazu detaillierte Reports. Nutzer können vorab Bedingungen festlegen, die der Code bestehen soll. SonarQube funktioniert mit mehr als 20 Programmiersprachen. Darüber hinaus lässt es sich mit CI/CD-Tool verbinden und ist in Dev-Ops-Kulturen integrierbar.

NMAP

NMAP ist ein Open-Source Network Administration Tool, das vor allem Netzwerkbedingungen betrachtet. Es eignet sich für schnelle Sicherheitsanalysen großer IT-Netzwerke. NMAP führt hauptsächlich Pentests, Vulnerability Assessments und Network Discovery durch.

Wireshark

Dieses kostenlose Open-Source-Tool überprüft ebenfalls Netzwerke. Bei Wireshark geht es allerdings vornehmlich um den Datenverkehr in Netzwerken, zum Beispiel via Bluetooth oder Token Ring.

ZED Attact Proxy (ZAP)

Auch diese Multiplattform ist ein Open-Source-Tool. Es arbeitet mit automatisierten Sicherheitsscans während der Entwicklungs- und Testphase. Pentests lassen sich automatisch oder manuell ausführen. ZAP basiert auf Java. Das Tool eignet sich für Einsteiger und Experten.

Wapiti

Dieser Open-Source-Scanner testet Webapplikationen mit der Black Box Methode. Wapiti generiert ausführliche Reports und nutzt verschiedene Methoden, um User zu authentifizieren. Für dieses Tool brauchen Nutzer allerdings gewisse Coding-Erfahrungen.

SQLMap

Best Practices

Tester können sich an folgenden Best Practices orientieren:

Statisches und dynamisches Testen kombinieren: Statisches und dynamisches Testen haben jeweils ihre Vor- und Nachteile. Daher sollte eine Teststrategie das Beste aus beiden Welten enthalten

Zugangs- und Zugriffsrechte vergeben: Besonderes Augenmerk sollte auf der Authentifizierung und Autorisierung liegen. Firmen müssen zunächst entscheiden, wer Zugang erhält und welche Rechte damit verbunden sind. Tester überprüfen dann, ob die Authentifizierungsmechanismen funktionieren

Datensicherheit kontrollieren: IT-Security-Testing sollte sich prüfen, wie ein System Daten speichert, welche Daten für User sichtbar sind und wie gut der Datenverkehr verschlüsselt ist

Zugangspunkte testen: Vor allem bei Open-Access-Anwendungen können schnell Lücken entstehen, über die Hacker ins System gelangen. Eine Maßnahme wäre, konsequent die IP-Adressen von Usern zu überprüfen

Fehlercodes prüfen: Wenn eine Webseite Fehler generiert – wie zum Beispiel die Fehler 400, 404 oder 408 – dürfen die angezeigten Seiten keine relevanten Informationen für Hacker enthalten

Auf bösartige Scripts untersuchen: Hacker können solche Scripts ins System einschleusen, um die Software zu steuern oder zu manipulieren. Tester können beispielsweise überprüfen, wie lang der Input sein darf, den ein User auf einer Webseite eingeben kann. Begrenzt man diesen Input, können Hacker ein bösartiges Script weniger leicht einschleusen

Session Management: Hierbei kontrollieren Tester Transaktionszeiten oder die Zeit, bis das System einen User automatisch ausgeloggt

Kundenfunktionen checken: Das können zum Beispiel Zahlfunktionen oder der Upload von Daten durch User sein

Interne und externe Bedrohungen betrachten: In der Vorstellung vieler geht es bei IT-Sicherheit darum, einen klassischen Hackerangriff abzuwehren. Interne Bedrohungen dürfen beim IT-Security-Testing allerdings nicht zu kurz kommen. Dazu gehört es zum Beispiel, in der Belegschaft ein Bewusstsein für Cybersicherheit zu schaffen

Ein Sicherheitsmanagement aufstellen: Um dauerhaft die Sicherheit von Systemen zu garantieren, bedarf es einer Cybersicherheitspolitik und einem Testplan, die auf die Bedürfnisse der Firma angepasst sind. Generell sollten Unternehmen eine Testinfrastruktur haben, die automatisch und regelmäßig testet

DevSecOps: Wenn Entwickler, Security-Tester und Operationsteams eng zusammenarbeiten, lassen sich Sicherheitstests früh in den Entwicklungsprozess implementieren. In CI/CD-Pipelines sollte IT-Security-Testing daher immer einen prominenten Platz einnehmen

Fazit

Die Sicherheit von IT-Systemen zu garantieren, ist keine einfache Aufgabe. IT-Security-Testing darf daher in keiner Branche fehlen. Jedes Unternehmen braucht individuelle Lösungen, um sich vor den Gefahren im Netz zu schützen. Mittlerweile gibt es allerdings zahlreiche Methoden, Ansätze und Tools, so dass Firmen nur selten in der Lage sind, selbst für die Sicherheit ihrer Systeme zu sorgen. Für die meisten Unternehmen ist es daher sinnvoll, externe IT-Sicherheitsexperten hinzuzuziehen. Unsere ARINNAU-Qualitätsexperten beraten sie professionell und unverbindlich.

IoT Software Testing: die größten Herausforderungen

Wed, 05 Oct 2022 07:31:09 GMT

Iot Software Testing: die größten Herausforderungen

Digital steuerbare Jalousien, smarte Waschmaschinen oder intelligente Backöfen – das Internet of Things (IoT) hält in immer mehr Haushalten Einzug. Was wir früher manuell bedienen mussten, ist inzwischen Teil eines Netzwerks, das Geräte und Objekte über das Internet miteinander verbindet. Der Nachteil: Die umfängliche Vernetzung macht die Dinge des alltäglichen Bedarfs anfälliger für Fehler. Testing spielt daher bei der Entwicklung von IoT-Geräten eine zentrale Rolle. Mit welchen Herausforderungen müssen Projektteams beim IoT Software Testing rechnen? Und welche Lösungsansätze können helfen? Dieser Blogartikel gibt einen ausführlichen Einblick.

Internet of Things (IoT) - eine Branche im Wachstum

Dass IoT-Geräte immer beliebter werden, spiegelt sich auch in den Zahlen der Branche wider: Die Europäische Kommission geht davon aus, dass 2030 mit dem Internet of Things für Verbraucher weltweit mehr als 400 Mrd. Euro eingenommen werden. 2019 waren es etwas mehr als 100 Mrd. Eine Studie der Magazine Computerwoche und CIO , dass 51 Prozent der befragten Firmen in der DACH-Region bereits IoT-Projekte umsetzen oder kurz davorstehen. Unterschiedliche Marktforschungsstudien gehen für die Branche von einer Wachstumsrate von 25 Prozent in den kommenden Jahren aus.

Das Internet of Things – oder auch Internet der Dinge – wird immer relevanter für die Wirtschaft und für die Verbraucher. Umso wichtiger ist jedoch, dass der smarte Kühlschrank, die Fitnesswatch und das elektronische Türschloss auch wirklich funktionieren. Hier liegt oftmals das Problem: Immer wieder müssen Hersteller defekte Geräte aufgrund von Softwareschäden zurückrufen. Das bedeutet nicht nur Verluste für die Unternehmen und ein Ärgernis für die betroffenen Kunden, sondern schadet auch dem Vertrauen in diese zukunftsweisende Branche. Um das zu verhindern, müssen Software-Tester einige Herausforderungen meistern.

Die größten Herausforderungen im IoT Testing

Interoperabilität und Offenheit von Systemen

Jeder Hersteller von IoT-Geräten hat inzwischen seine eigene App. Hinzu kommen zig verschiedene Betriebssysteme von Smartphones und ebenso viele Sprachassistenten, mit denen Kunden ihr Smarthome steuern können. Es ist daher nicht verwunderlich, dass Probleme bei der Interusability zwischen all diesen Systemen auftreten können.

Um sich von der Konkurrenz abzuheben, entwerfen viele Hersteller zudem bewusst Systeme, die inkompatibel zu anderen Anbietern sind. In der Regel besitzen Kunden jedoch meist Geräte von unterschiedlichen Herstellern. Die Steuerungsapps sollten daher in der Lage sein, die Hard- und Software verschiedener Anbieter zu vereinen. Auch die Interoperabilität mit Cloudlösungen, verschiedenen Hard- und Softwareversionen sowie der manuellen Steuerbarkeit von IoT-Geräten kann zum Problem werden. Beispielsweise muss gewährleistet sein, dass ein smartes Beleuchtungssystem funktioniert, wenn Kunden es gleichzeitig per App und per manuellem Lichtschalter steuern.

In der Realität ist es kaum möglich, dass Software-Tester die schier unendliche Zahl an Kombinationsmöglichkeiten von Soft- und Hardwarelösungen auf ihre Funktionsfähigkeit überprüfen. Daher sollten sie im Vorfeld Informationen sammeln, welche Geräte und Softwareversionen die Kunden am meisten nutzen. So wissen die Tester, auf welche Kombinationsmöglichkeiten sie sich besonders konzentrieren müssen. Die Tests brauchen eine ausreichende Bandbreite und Flexibilität hinsichtlich der verschiedenen Systeme, dürfen gleichzeitig aber nicht an Detailtiefe verlieren. Hilfreich sind an dieser Stelle funktionale und plattformübergreifende Tests, die weitgehend automatisiert ablaufen. Für die restlichen Kombinationen reichen dann einfache Integrationstests.

Eine Vielzahl an Kommunikationsprotokollen

Die Geräte nutzen verschiedene Protokolle, um untereinander und mit den Servern zu kommunizieren. Zu den beliebtesten Protokollen zählen Queuing Telemetry Transport (MQTT), Extensible Messaging and Presence Protocol (XMPP) und Constrained Application Protocol (CoAP). Diese unterschiedlichen Protokolle sind notwendig, da die Geräte oftmals in ihrer Qualität und Leistungsfähigkeit variieren. Um die Interaktion mit den Geräten zu vereinfachen, legen Softwareentwickler oftmals noch zusätzlich ein Application Programming Interface (API) über das Kommunikationsprotokoll. Testing-Tools müssen daher viele verschiedene Protokolle und APIs unterstützen können.

Datensicherheit

Eine US-amerikanischen Studie aus dem Jahr 2020 zeigte, dass 57 Prozent der untersuchten IoT-Geräte anfällig für Hackerangriffe mittlerer oder starker Reichweite sind. Der Grund dafür: 98 Prozent des Datenverkehrs findet unverschlüsselt statt. Software-Tester sollten daher besonders großen Wert auf mögliche Sicherheitslücken legen, insbesondere in Bereichen, die die körperliche Unversehrtheit von Nutzern betreffen. Beispiele hierfür sind das autonome Fahren oder elektronische Schlösser. Eine mögliche Lösung wäre, Passwortrichtlinien regelmäßig zu überprüfen. Zudem sollten Tests von Grund auf neukonzipiert werden. Sicherheitschecks müsse IoT-Software aus der Perspektive von Hackern betrachten und Worst-Case-Szenarien sowie Notfallprotokolle enthalten.

Konnektivität und Datenaustausch

Auch schwankende Netzwerkbedingungen können IoT Software Testing zur Herausforderung machen. Der schnelle und hohe Datenaustausch belastet die WLAN-, Bluetooth- und Internet-Netzwerke stark. Diese sind zum Teil ohnehin bereits schwach, langsam oder unzuverlässig, insbesondere in ländlichen Regionen. Vor allem wenn sich IoT-Objekte wie Smartwatches oder autonome Fahrzeuge bewegen und das Netz wechseln, können Probleme auftauchen. Neben der schwankenden Netzqualität sollten Tester noch weitere Umweltfaktoren wie Wärme und Kälte, die Landschaft (Wald, Gebirge etc.), Innen- und Außenanwendung, In- und Ausland etc. mitdenken.

Zudem müssen System- oder Komponentenausfälle überbrückt werden können, gerade wenn das Internet of Things in sicherheitsrelevanten Bereichen wie dem Verkehr oder der kritischen Infrastruktur zum Einsatz kommt. Für Kunden sind in erster Linie die Lade- und Reaktionszeiten alltäglicher Geräte von Bedeutung: Wenn eine Webseite oder ein Download mehrere Sekunden lädt, tolerieren Kunden dies vielleicht noch. Bei einem Türschloss oder der Deckenleuchte, die manuell schnell reagieren, sieht das anders aus.

Auch hier sollten Tester ein besonderes Augenmerk auf Backup-Lösungen legen und umfassende Performancetests unter verschiedenen Netzwerkbedingungen ausführen.

Anwendungs- und Nutzerorientierung

Bei IoT-Geräten müssen die Anwendung und die Bedürfnisse von Kunden im Fokus stehen. Wenn das Internet der Dinge ehemals analoge Geräte digitalisiert, sollten Unternehmen von Anfang an ganz anders auf die Nutzungsgewohnheiten von Kunden achten als bei komplett neuen Softwarelösungen. Nutzer stellen andere Anforderungen an einen Kühlschrank als an eine Smartwatch. Klassische Zielgruppenanalysen sollen dabei helfen, bereits bei der Entwicklung von IoT-Software die Nutzersicht zu beachten. Das gilt genauso für Tests, die sensibel für Kundenbedürfnisse und -verhalten sein müssen. Ein beliebtes Beispiel stellen Sprachassistenten dar, die eine Schnittstelle zwischen vielen anderen IoT-Geräten bilden. Sowohl die Entwicklung als auch das Testing müssen berücksichtigen, dass Kunden beispielsweise mit Akzenten und Dialekten sprechen oder die gleichen Befehle unterschiedlich formulieren.

Um die langfristige Funktionsfähigkeit und Praktikabilität von IoT-Geräten zu gewährleisten, reichen klassische Integrationstests nicht aus. Es braucht realitätsnahe Laufzeit-, Feld- und Nutzungstests, die nicht nur in Simulationen stattfinden, sondern auch Kundenerfahrungen einbeziehen. Dafür eignet sich eine Kombination aus explorativen Tests in realen Umgebungen (zum Beispiel mithilfe von Crowdtestern oder Nutzertagebüchern) und flexibel automatisierten Tests, die auf den Ergebnissen der Anwendung beruhen.

Fazit

IoT Software Testing steht von einigen Herausforderungen, die sich nur mit einer umfassenden Teststrategie bewältigen lassen. Zudem müssen auch die Gerätehersteller dazu beitragen, branchenübergreifende Standards zu etablieren. Solange jedoch die unternehmerische Bereitschaft fehlt, an der Interoperabilität und den Sicherheitsstandards von Geräten zu arbeiten, müssen Softwareentwickler und -tester die Brücken schlagen. Das gelingt nur, wenn sie funktional, plattformübergreifend und flexibel in Bezug auf Systeme, Protokolle und Anwendungsfälle testen.

Auch Alltagstauglichkeit und Benutzerfreundlichkeit spielen beim Internet of Things eine wichtige Rolle. Smarte Geräte sollten selbsterklärend sein und auf bekannten manuellen Mechanismen aufbauen. Um das sicher zu stellen, braucht es realitätsnahe Performance-Tests unter unterschiedlichen und schwierigen Testbedingungen. Nutzer sollten die Geräte außerdem über einen längeren Zeitraum auf Usability testen.

Die Tests müssen zudem eine hohe Bandbreite sowie Tiefe sicherstellen. Unternehmen sollten daher auf eine möglichst weitreichende Automatisierung von IoT Software Testing setzten.

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