Turbocharge-Regressionstests: Testfälle priorisieren wie ein Profi mit KI

Die ständige Durchführung aller Regressionstests kann unpraktisch und ineffizient sein

DevOps und Continuous Deployment stellen einen Paradigmenwechsel in der Softwareentwicklung dar und fördern Zusammenarbeit, Automatisierung und eine kontinuierliche Feedbackschleife. Diese Praktiken tragen entscheidend dazu bei, den Anforderungen eines dynamischen und wettbewerbsintensiven Marktes gerecht zu werden und ermöglichen es Unternehmen, schnell und effizient hochwertige Software bereitzustellen.

In diesem Zusammenhang hat das Testen von Software einen Wandel erfahren, um sich an das beschleunigte Tempo der Entwicklungsmethoden anzupassen, wobei die Rolle der Testautomatisierung und kontinuierlicher Testpraktiken betont wird. Mit zunehmender Komplexität der Anwendungen nimmt jedoch die Zahl der automatisierten Tests tendenziell exponentiell zu. Dieses Wachstum führt selbst bei automatisierten Tests zu längeren Ausführungszeiten, die sich manchmal über Stunden oder Tage erstrecken, was im Widerspruch zu modernen Entwicklungspraktiken steht, die schnelle Feedbackschleifen priorisieren.

Dies stellt eine einzigartige Herausforderung für Testteams dar: die Notwendigkeit , Tests aufgrund von Ressourcen- und Zeitbeschränkungen strategisch auszuwählen und zu priorisieren . Die schiere Menge an Tests kann zu einem Wendepunkt führen, an dem es unpraktisch wird, jeden Test in jedem Regressionszyklus durchzuführen.

Das Team steht dann vor der entscheidenden Aufgabe, Testfälle mit hoher Priorität zu identifizieren und sich darauf zu konzentrieren , bestimmte Priorisierungskriterien anzuwenden und die Testsuite kontinuierlich zu pflegen und zu aktualisieren, um Relevanz und Wirksamkeit im Kontext der angenommenen Kriterien sicherzustellen.

Strategien zur Auswahl und Priorisierung von Testfällen

Angesichts der Kompromisse zwischen umfassenden automatisierten Regressionstests und stärker fokussierter partieller Regression besteht die entscheidende Herausforderung darin, Testfälle innerhalb der Testsuite methodisch auszuwählen und zu priorisieren, um gleichzeitig ein empfindliches Gleichgewicht zwischen umfassender Abdeckung und der Effektivität des Testprozesses zu finden unter Berücksichtigung der Ressourcenbeschränkungen.

In der folgenden Liste finden Sie verschiedene Methoden zur Priorisierung von Testfällen, die alle darauf abzielen, ein Gleichgewicht zwischen umfassender Abdeckung und kürzerer Ausführungszeit zu finden. Beachten Sie, dass diese Liste keinen Anspruch auf Vollständigkeit erhebt:

In diesem Artikel möchten wir untersuchen , wie die Integration von Geschäftsauswirkungen und Nutzungsfrequenzmethoden zu einem umfassenderen Ansatz zur Testpriorisierung führen kann . Durch die Zusammenführung dieser Ansätze können Testteams einen priorisierten Testplan entwickeln, der die Wirksamkeit ihrer Testbemühungen optimiert und die Gesamtqualität der getesteten Anwendung verbessert.

Kombinieren Sie die Geschäftsauswirkungen und die Häufigkeit der Nutzung, um Testfälle zu priorisieren

Oft stehen Teams vor der Herausforderung, die geschäftlichen Auswirkungen und die Häufigkeit der Nutzung zu quantifizieren und dabei auf einen intuitiven und subjektiven Ansatz zurückzugreifen. Um das Vertrauen zu erhöhen, ist es für Teams unerlässlich, auf eine stärker formalisierte Methodik umzusteigen.

Dazu gehört die Entwicklung eines systematischen Bewertungssystems , das sowohl die Geschäftsauswirkungen als auch die Nutzungshäufigkeit der Funktionalität der Anwendung berücksichtigt. Dieser formalisierte Ansatz ermöglicht es Teams, Testfälle anhand dieser entscheidenden Faktoren effektiver zu priorisieren und so die Abhängigkeit von Vermutungen zu minimieren.

Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Priorisierung von Tests anhand dieser Faktoren:

• Identifizieren Sie kritische Geschäftsanforderungen und -funktionen: Überprüfen Sie die Geschäftsanforderungen und -funktionen Ihrer Anwendung oder Ihres Systems. Identifizieren Sie diejenigen, die den größten Einfluss auf den Geschäftsbetrieb, die Kundenzufriedenheit oder den Umsatz haben.
• Bewerten Sie die Nutzungshäufigkeit: Analysieren Sie Nutzungsdaten oder sammeln Sie Feedback von Stakeholdern, um die am häufigsten verwendeten Features oder Funktionalitäten in der Produktion zu ermitteln.
• Erstellen Sie eine Priorisierungsmatrix: Entwickeln Sie eine Matrix, die sowohl die Geschäftsauswirkungen als auch die Häufigkeit der Nutzung berücksichtigt. Weisen Sie Gewichtungen oder Bewertungen basierend auf ihrer relativen Bedeutung für Ihr Unternehmen zu.
• Priorisieren Sie Testfälle: Ordnen Sie Ihre Testfälle den entsprechenden Anforderungen oder Funktionen zu. Berechnen Sie eine Prioritätsbewertung für jeden Testfall, indem Sie die Bewertungen oder Gewichtungen kombinieren, die den Geschäftsauswirkungen und den Nutzungshäufigkeitsfaktoren zugewiesen sind.

Wenn Sie diesem Ansatz folgen, können Sie Ihre Testbemühungen auf die geschäftskritischsten und am häufigsten verwendeten Aspekte Ihrer Anwendung oder Ihres Systems konzentrieren und gleichzeitig eine umfassende Testabdeckung sicherstellen.

Schwerkraft: Anwendung von KI zur Priorisierung von Testfällen

Gravity führt eine KI-gestützte Testfall-Gewichtungs- und Bewertungs-Engine ein, die dabei hilft, bestehende Testsuiten zu optimieren, indem Testfälle basierend auf den Geschäftsauswirkungen und der Häufigkeit der Verwendung in den getesteten Seiten und Abläufen, die von diesen Testfällen abgedeckt werden, priorisiert werden. Dies ermöglicht eine datengesteuerte Priorisierung von Testfällen und konzentriert die Testabdeckung auf Bereiche mit großer Auswirkung, die sich direkt auf das Endbenutzererlebnis auswirken.

Es korreliert nahtlos mehrere Dimensionen, einschließlich Testabdeckung, Geschäftsauswirkungen und Nutzungshäufigkeit. Dies ermöglicht die Erstellung leicht verständlicher Berichte und Erkenntnisse und versetzt Testteams in die Lage, Tests auf der Grundlage konkreter Daten zu priorisieren, anstatt sich auf Vermutungen zu verlassen.

Die Fähigkeit von Gravity , die Nutzung innerhalb der Produktions- und Testumgebungen zu überwachen, ermöglicht die Generierung umfassender Qualitätsanalysen durch die Verarbeitung der aufgenommenen Daten durch maschinelle Lernalgorithmen. Dazu gehört die Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse mithilfe von Techniken wie Mustererkennung, Trend- und Korrelationsanalyse, Anomalie- und Ausreißererkennung und mehr.

Es hebt Informationen hervor, die es Testteams ermöglichen, Lücken in der Abdeckung zu identifizieren , Funktionen zu lokalisieren, die möglicherweise zu stark oder zu wenig getestet wurden, und redundante Testanstrengungen in weniger kritischen Bereichen zu erkennen.

Wenn Sie mehr über Gravity erfahren möchten, können Sie hier eine Demo buchen: Demo buchen

Abschluss

Um die Testressourcen zu optimieren, die Markteinführungszeit zu verkürzen und die Gesamtqualität der Software zu steigern, ist ein fokussierter und selektiver Ansatz zur Priorisierung von Testfällen von entscheidender Bedeutung. Indem Testteams ihre Anstrengungen auf Bereiche mit hohem Risiko in der Anwendung richten, können sie die frühzeitige Erkennung kritischer Probleme sicherstellen.

Darüber hinaus bietet die Einführung eines formalisierten Bewertungssystems zur Priorisierung relevanter Testfälle einen erheblichen Vorteil für Testteams. Diese systematische Methode stellt eine deutliche Verbesserung gegenüber der alleinigen Abhängigkeit von subjektiven Meinungen und den Erfahrungen anderer dar. Durch den Einsatz einer objektiveren und datengesteuerten Methodik können Testteams ihre Testpraktiken erheblich verbessern und so einen strengeren und effektiveren Ansatz zur Identifizierung und Behebung kritischer Probleme gewährleisten.

Autor: Cristiano Caetano

Leiter Wachstum bei Smartesting

Autorität für Softwaretests mit zwei Jahrzehnten Erfahrung auf diesem Gebiet. Der gebürtige Brasilianer ist seit sechs Jahren in London zu Hause. Ich bin stolzer Gründer von Zephyr Scale, der führenden Testmanagement-Anwendung im Atlassian-Ökosystem. In den letzten zehn Jahren spielte meine Rolle eine entscheidende Rolle dabei, Testunternehmen dabei zu unterstützen, innovative Testtools zu entwickeln und auf den Markt zu bringen. Derzeit bin ich Head of Growth bei Smartesting, einem Testunternehmen, das sich der Entwicklung KI-gestützter Testtools widmet.