Die Bedeutung von Softwaretesting

In der Welt der Softwareentwicklung ist Softwaretesting ein unverzichtbarer Bestandteil des Entwicklungsprozesses. Es stellt sicher, dass die entwickelte Software nicht nur funktioniert, sondern auch unter erwarteten und unerwarteten Bedingungen wie beabsichtigt arbeitet. Durch das Testen können Fehler und Leistungseinbußen aufgedeckt werden, bevor sie die Benutzer erreichen. Es fordert Annahmen heraus und stellt sicher, dass Ihre Software nicht nur existiert, sondern auch den beabsichtigten Wert liefert.

Arten von Tests

Bevor wir uns mit dem Konzept des Test Operations (TestOps) befassen, ist es wichtig, einen kurzen Blick auf das Testen selbst zu werfen. Jede Softwarelösung, ob für Entwickler oder kommerziell, hat Anforderungen, die erfüllt werden müssen. Softwaretesting ist eine der Phasen im Lebenszyklus der Softwareentwicklung. Diese kritische Phase zielt darauf ab, Defekte in allen Teilen der Software zu erkennen und zu bestätigen, dass die Software unter realen Bedingungen einen Mehrwert bietet. Es prüft, ob die richtige Software entwickelt wird (Verifikation) und ob die Software richtig entwickelt wird (Validierung). Das bedeutet, Ihre Software sollte nicht nur funktionieren, sondern auch effizient und korrekt arbeiten. Es gibt verschiedene Arten von Tests, darunter:

– Unit-Tests: Überprüfung einzelner Einheiten oder Komponenten der Software, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktionieren.

– Integrationstests: Überprüfung der Interaktion zwischen Einheiten oder Komponenten, um Schnittstellenfehler zu erkennen.

– Regressionstests: Sicherstellen, dass vorhandene Softwarefunktionen weiterhin funktionieren und neue Änderungen keine Fehler einführen.

– Systemtests (End-to-End-Tests): Überprüfung der vollständigen und integrierten Software, um sicherzustellen, dass sie den spezifizierten Anforderungen entspricht.

– Akzeptanztests: Testen der Software durch Verwendung und Überprüfen, ob sie den Benutzeranforderungen entspricht.

Es gibt auch nicht-funktionale Tests wie Leistungstests, Sicherheitstests, Benutzerfreundlichkeitstests, Kompatibilitätstests und Zuverlässigkeitstests. Zusätzlich gibt es Tests, die sowohl Kernfunktionalitäten als auch die Leistung überprüfen, wie z.B. Smoke-Tests, White-Box-Tests, Black-Box-Tests und Sanity-Tests.

Flaky Tests und Test Debt

Einige Tests produzieren nicht immer das gleiche Ergebnis, selbst wenn die Kernfunktionalität gleich bleibt. Diese Art von Tests wird als "flaky test" bezeichnet. Die Ursachen für unerwartete Ergebnisse können schwer zu bestimmen und zu debuggen sein. Sie können durch externe Abhängigkeiten, nichtdeterministischen Code oder Umgebungsversionen verursacht werden. Flaky Tests sind in der Softwareentwicklung schwer zu vermeiden, aber Testkonzepte wie Mocking und Stubbing können helfen, externe Einflüsse zu isolieren und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen.

Quelle: https://www.red-gate.com/simple-talk/

Titel: Die Bedeutung von technischer Exzellenz und strategischen Prozessverbesserungen für erfolgreiche DevOps-Praktiken

Einleitung:

Unternehmen erkennen zunehmend, dass erfolgreiche DevOps-Praktiken sowohl technische Exzellenz als auch strategische Prozessverbesserungen erfordern. Diese beiden Elemente sind entscheidend für die Optimierung der Softwarebereitstellungsleistung. Mit der Integration künstlicher Intelligenz (KI) in den Softwareentwicklungslebenszyklus sehen sich Organisationen jedoch neuen Herausforderungen in Bezug auf Leistungsmessung, Compliance und betriebliche Effizienz gegenüber. Gleichzeitig hat die KI-gesteuerte Automatisierung einen Wandel in der Art und Weise bewirkt, wie Software entwickelt und bereitgestellt wird. Dies zwingt Organisationen dazu, Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit in ihren Entwicklungsprozessen zu verbessern. Dies erfordert nicht nur neue Technologien, sondern auch verfeinerte operative Strategien, um sicherzustellen, dass KI die Entwicklungsabläufe verbessert anstatt zu stören.

Hauptteil:

Das DevOps Research and Assessment (DORA) ist eine Organisation, die sich mit der Optimierung der Softwarebereitstellungsleistung befasst. Laut Nathen Harvey, Leiter des DORA-Teams und Entwicklungsadvokat bei Google Cloud, bietet die neueste Forschung von DORA einen umfassenden Überblick darüber, wie technologiegetriebene Teams die Softwarebereitstellungsleistung verbessern können. Die Ergebnisse betonen, dass Teams mit hoher Leistung in vier Schlüsselkennzahlen herausragend sind: Bereitstellungshäufigkeit, Zeit bis zur Änderung, Fehlerhäufigkeit bei Änderungen und Wiederherstellungszeit des Dienstes. Diese Erkenntnisse unterstreichen die Bedeutung des Ausgleichs von Geschwindigkeit und Stabilität, um optimale DevOps-Ergebnisse zu erzielen.

Um die Softwareentwicklung zu beschleunigen, müssen Organisationen laut Harvey sowohl auf Effizienz als auch auf Zuverlässigkeit achten. Die Forschung von DORA zeigt, dass Spitzenleistungen 182-mal häufiger Bereitstellungen durchführen und sich 2.293-mal schneller von fehlgeschlagenen Bereitstellungen erholen als ihre Mitbewerber. Um die Softwarebereitstellungsleistung zu verbessern, identifiziert DORA praktische Strategien, indem es Schlüsselfähigkeiten wie Änderungsgenehmigungen, Automatisierung von Compliance und Plattformtechnik untersucht. Es geht nicht nur darum, die Bereitstellungshäufigkeit zu erhöhen, sondern auch eine solide Grundlage für robuste DevOps-Praktiken zu schaffen, die langfristige Agilität und Widerstandsfähigkeit unterstützen.

Quelle: https://siliconangle.com/2025/03/21/dora-boosts-software-delivery-performance-devops-thecube/

Titel: Healthy Package von DerScanner – Ein Tool zur Sicherheitsbewertung von Open-Source-Softwarepaketen

Einleitung:

In der heutigen Zeit verlassen sich moderne Anwendungen stark auf Open-Source-Softwarepakete. Allerdings können Schwachstellen in diesen Abhängigkeiten Geschäftsunternehmen Sicherheitsrisiken aussetzen. Um solche Risiken zu minimieren, wurde das Tool "Healthy Package" von DerScanner entwickelt. Es scannt und bewertet Open-Source-Pakete, um potenzielle Bedrohungen wie veraltete Komponenten, bösartigen Code oder nicht behobene Schwachstellen zu identifizieren. Durch die Analyse von über 100 Millionen Paketen bietet es Entwicklern handlungsorientierte Erkenntnisse, um sichere Softwareumgebungen aufrechtzuerhalten. Besonders wertvoll ist dieses Tool für Unternehmen, die Lieferkettenrisiken minimieren und die Einhaltung von Sicherheitsstandards gewährleisten möchten. In diesem Blogartikel werden die Auswirkungen von Healthy Package auf die Softwarequalität und -sicherheit näher betrachtet.

Open-Source-Sicherheitsverbesserung:

Die weit verbreitete Nutzung von Open-Source-Software erfordert Tools, die Abhängigkeiten sichern und Schwachstellen identifizieren können. Healthy Package trägt dazu bei, neue Standards für die Integrität von Software zu etablieren. Es ermöglicht Entwicklern, potenzielle Bedrohungen zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Durch die Bewertung von Sicherheit und Zuverlässigkeit von Open-Source-Paketen trägt Healthy Package dazu bei, die Qualität von Software zu verbessern.

Risikominimierung in der Lieferkette:

Da Schwachstellen in Abhängigkeiten erhebliche Risiken darstellen, suchen Unternehmen nach innovativen Lösungen, um ihre Softwarelieferketten zu schützen und widerstandsfähige digitale Ökosysteme zu fördern. Healthy Package unterstützt Unternehmen dabei, Lieferkettenrisiken zu minimieren und die Einhaltung von Sicherheitsstandards zu gewährleisten. Durch die Identifizierung von Schwachstellen können Unternehmen ihre Softwareumgebungen absichern und so mögliche Angriffsvektoren minimieren.

Einhaltung von Sicherheitsbest Practices:

Die Beschleunigung der Einführung von Tools, die die Einhaltung von Sicherheitsprotokollen gewährleisten, hilft Organisationen, ihre Prozesse zu optimieren und gleichzeitig ihre Exposition gegenüber Cyberbedrohungen zu minimieren. Healthy Package bietet Entwicklern die Möglichkeit, Sicherheitsbest Practices zu implementieren und so die Risiken in ihrer Software zu minimieren. Durch die Verwendung dieses Tools können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Software den aktuellsten Sicherheitsstandards entspricht.

Auswirkungen auf die Branche:

Die steigende Abhängigkeit von Drittanbietercode in der Softwareentwicklung verstärkt den Bedarf an fortschrittlichen Cybersicherheitslösungen, die Schwachstellen in Open-Source-Abhängigkeiten adressieren. Healthy Package ist ein Beispiel für solch eine Lösung und trägt dazu bei, die Sicherheit von Anwendungen zu verbessern und insgesamt die Softwarequalität zu steigern.

Quelle: https://www.trendhunter.com/trends/healthy-package

Die Power von informellen Netzwerken in der Softwarequalität

In der heutigen Episode des Podcasts "Software Testing" spricht Richard Seidl mit Yuliia Pieskova, einer Organisations- und Agile Coach, über die Bedeutung von informellen Netzwerken in der Softwareentwicklung und -prüfung. Pieskova erläutert, wie solche spontanen Verbindungen die Zusammenarbeit, das Vertrauen und die Effektivität von Teams verbessern können, insbesondere in entfernten und hybriden Arbeitsumgebungen.

Informelle Netzwerke sind informelle Verbindungen zwischen Mitarbeitern, die sich außerhalb der regulären Arbeitsstrukturen bilden. Diese Verbindungen entstehen oft bei Kaffeepausen, Mittagessen oder informellen Treffen und ermöglichen den Austausch von Wissen, Ideen und Erfahrungen. Laut Pieskova spielen informelle Netzwerke eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Softwarequalität, da sie den Mitarbeitern ermöglichen, voneinander zu lernen und ihr Wissen zu teilen.

Ein wichtiger Aspekt informeller Netzwerke ist das Vertrauen. Durch den persönlichen Kontakt und den Austausch von Erfahrungen entsteht Vertrauen zwischen den Teammitgliedern. Dieses Vertrauen ist entscheidend für eine gute Zusammenarbeit und ermöglicht es den Mitarbeitern, offen und ehrlich über Probleme und Herausforderungen zu sprechen. Dadurch können Probleme schneller erkannt und gelöst werden, was zu einer höheren Softwarequalität führt.

Ein weiterer Vorteil von informellen Netzwerken ist die verbesserte Effektivität der Teams. Durch den Austausch von Wissen und Erfahrungen können die Teammitglieder voneinander lernen und ihre Fähigkeiten verbessern. Dies führt zu einer besseren Problemlösungsfähigkeit und einer höheren Effizienz bei der Entwicklung und Prüfung von Software.

Um informelle Netzwerke zu fördern, ist offene Kommunikation von entscheidender Bedeutung. Unternehmen sollten eine Kultur schaffen, in der Mitarbeiter ermutigt werden, miteinander zu sprechen und ihr Wissen zu teilen. Dies kann durch regelmäßige Teammeetings, informelle Treffen oder Online-Plattformen zur Kollaboration erreicht werden. Darüber hinaus können Unternehmen verschiedene Engagementstrategien einsetzen, um die Mitarbeiter zur aktiven Teilnahme an informellen Netzwerken zu motivieren.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass informelle Netzwerke nicht als Ersatz für formale Kommunikationskanäle dienen sollten. Formale Kommunikation, wie zum Beispiel regelmäßige Teammeetings und Projektbesprechungen, ist immer noch notwendig, um sicherzustellen, dass alle Teammitglieder über den aktuellen Stand der Projekte informiert sind und um wichtige Entscheidungen zu treffen.

Insgesamt zeigen die Diskussionen von Seidl und Pieskova, dass informelle Netzwerke eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Softwarequalität spielen können. Durch den Austausch von Wissen, den Aufbau von Vertrauen und die Förderung der Teamarbeit können Unternehmen ihre Softwareentwicklungs- und Testprozesse effektiver gestalten und letztendlich eine höhere Qualität in ihren Produkten erreichen.

Referenz:

Quelle: https://www.heise.de/blog/Software-Testing-Die-Power-von-informellen-Netzwerken-10322480.html

Untertitel: LambdaTest ermöglicht mit Playwright WebView-Tests für eine verbesserte Softwarequalität

Einleitung:

Die LambdaTest, Inc., ein führendes cloudbasiertes Testplattform-Unternehmen, hat bekannt gegeben, dass sie nun WebView-Tests mithilfe von Playwright unterstützt. Dies ermöglicht Entwicklern und QA-Ingenieuren eine nahtlose Validierung der Funktionalität von Anwendungen, die auf eingebetteten Webbrowsern basieren. Diese Verbesserung vereinfacht den Testprozess erheblich, indem sie die Komplexität reduziert, die traditionell mit WebView-Tests verbunden ist. In diesem Blogartikel werden wir genauer auf die Bedeutung von WebView-Komponenten eingehen und warum diese Integration von LambdaTest eine große Hilfe für Entwicklerteams ist.

Herausforderungen bei WebView-Tests:

WebView-Komponenten spielen eine entscheidende Rolle in modernen mobilen Anwendungen, da sie oft als Brücke zwischen nativen und webbasierten Erfahrungen dienen. Jedoch waren Tests dieser Komponenten historisch gesehen eine Herausforderung aufgrund gerätespezifischer Verhaltensweisen und Inkonsistenzen. Entwicklerteams waren gezwungen, umfangreiche lokale Setups zu verwenden, um ihre Tests auszuführen und Abhängigkeiten zu aktualisieren. Diese Prozesse waren zeitaufwändig und führten oft zu unzuverlässigen Ergebnissen.

Vorteile der Playwright-Integration:

Durch die Integration von WebView-Tests in Playwright ermöglicht LambdaTest Teams, ihre Testskripte auf cloudbasierten, realen Geräten auszuführen, was genaue und zuverlässige Ergebnisse gewährleistet. Mit dieser Unterstützung können Nutzer ihre Testumgebungen leicht konfigurieren, Abhängigkeiten aktualisieren und Tests ohne umfangreiche lokale Setups ausführen. Die Playwright-Integration ermöglicht zudem Echtzeit-Debugging und parallele Ausführung, wodurch Entwicklerteams ihre Testzyklen beschleunigen können, während sie die Leistung ihrer Anwendungen auf einem hohen Qualitätsniveau halten.

Mayank Bhola, Mitbegründer und Leiter der Produktentwicklung bei LambdaTest, erklärt: "WebView-Anwendungen zu testen, war aufgrund der unterschiedlichen Geräteverhalten und -konfigurationen schon immer eine Herausforderung. Mit dieser Playwright-Integration vereinfachen wir den Prozess, ermöglichen Teams, Probleme frühzeitig zu erkennen, verbessern die Zuverlässigkeit der Tests und liefern Anwendungen in hoher Qualität in kürzerer Zeit aus."

LambdaTest bietet umfassende Lösungen für Cross-Browser- und Mobile-Tests:

Neben WebView-Tests erweitert LambdaTest kontinuierlich seine cloudbasierten Testmöglichkeiten und bietet eine breite Palette von Lösungen für Cross-Browser- und Mobile-Tests an. Diese neueste Version stärkt das Engagement von LambdaTest, Entwicklern die Tools zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um optimale Benutzererfahrungen auf verschiedenen Plattformen zu gewährleisten.

Fazit:

Quelle: https://www.globenewswire.com/news-release/2025/03/19/3045621/0/en/LambdaTest-Introduces-WebView-Testing-with-Playwright-to-Enhance-Mobile-Application-Quality.html

Metabuild, ein Unternehmen, das sich auf künstliche Intelligenz (KI) und vernetzte Middleware spezialisiert hat, liefert als Teil des KT-Konsortiums das Produkt "Connected Middleware (MESIM ESB/APIG/DATAHUB)" auf Basis seiner hybriden SaaS·sLLM-Plattform zur Entwicklung des "Digital Platform Government (DPG) Hub". Der "DPG Hub" ist ein Projekt zur Einrichtung eines "Digital Resource Registration Repository", einer "Digital Pipeline" und einer "One-Stop Easy Authentication". Es handelt sich um eine Cloud-Plattform, die eine sichere Verbindung zwischen Regierungs- und privaten Daten und Diensten herstellt, um die Entwicklung innovativer Dienste, die von der Privatwirtschaft geleitet werden, zu fördern. Der erste Service soll im Mai starten.

Metabuild ist das erste Unternehmen in Südkorea, das ein kommerzielles "Connected Middleware" mit KI-Codegenerierung und Fehlererkennungstechnologie entwickelt hat und die CSAP-Zertifizierung erhalten hat. Es unterstützt Multi-Hybrid-Umgebungen und ist bei CSP-Betreibern (KT, Naver, NHN, SDS) registriert und im Einsatz. Es sammelt, verbindet und verteilt nahtlos Daten, die von verschiedenen öffentlichen und privaten Systemen generiert werden, über eine einzige Pipeline.

Nach Fertigstellung des "DPG Hub" bis 2026 wird erwartet, dass er zu einer neuen Datenverteilungsplattform ACx wird, die eine Datenverknüpfung und -nutzung in Regierungs-, Privat- und Finanzsektoren ermöglicht.

Seit seiner Gründung im Jahr 1998 hat Metabuild modernste "KI-verbundene Middleware" entwickelt, die durch eine Forschungsorganisation mit über 150 Mitarbeitern entwickelt wurde und diese an führende Finanzinstitute wie die Kookmin Bank, Shinhan Bank, Hana Bank, Woori Bank, Nonghyup Bank, Korea Credit Guarantee Fund, Korea Technology Finance Corporation und BC Card geliefert. Es wurde auch bei großen öffentlichen Projekten wie Government 24, Administrative Information Sharing System, Digital Service Open Platform, Disaster Management 24, Next-Generation Social Security Information System, Education Administration Data Integration System, 4th Generation NICE, Next-Generation Edufine und Defense Linkage Management System eingesetzt. Darüber hinaus wurde es auch bei Unternehmen wie Incheon International Airport Corporation, Korea Railroad Corporation, Korea Electric Power Corporation, Expressway Corporation, Korea Gas Corporation, National Pension Service, Korea Workers' Compensation & Welfare Service und SK Group, Dongwon Group, GS Group, CJ Group und Aekyung Group eingesetzt.

Metabuild hat nicht nur die SP-Zertifizierung der Softwarequalität der Stufe 2 erhalten, sondern war auch als Hauptauftragnehmer an bedeutenden SI- und SM-Projekten beteiligt, die vom Ministerium für Wissenschaft und ICT, dem Ministerium für Geschlechtergleichstellung und Familie und dem Sozialversicherungsinformationsdienst in Auftrag gegeben wurden.

Quelle: https://www.venturesquare.net/961539

Leveraging LLMs for Software Testing

In der heutigen Zeit werden Software-Systeme immer komplexer, und traditionelle Testmethoden können oft nicht mit den sich schnell entwickelnden Entwicklungszyklen und den sich ändernden Benutzeranforderungen mithalten. Zum Glück bringen Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der generativen KI intelligente und anpassungsfähige Teststrategien mit sich, die die Testabdeckung verbessern und den Wartungsaufwand verringern, um den gesamten Testprozess zu beschleunigen. Dieser Artikel erläutert, wie große Sprachmodelle (LLMs) zur Prüfung eines Python-Codeprojekts eingesetzt werden können.

Vorteile von LLMs in der Testautomatisierung

LLMs können den Testprozess erheblich beschleunigen, indem sie Aufgaben wie die Generierung, Ausführung und Analyse von Testfällen automatisieren. Diese Automatisierung ermöglicht es Testteams, sich auf strategischere Aktivitäten wie exploratives Testen und Testplanung zu konzentrieren.

LLMs können die Testabdeckung verbessern, indem sie Randfälle identifizieren und Testszenarien generieren, die beim manuellen Testen übersehen werden könnten. Dadurch wird ein umfassenderer und robusterer Testprozess erreicht, der das Risiko von in die Produktion gelangenden Defekten verringert.

LLMs können Codeänderungen analysieren und Testskripte automatisch aktualisieren. Dadurch wird der manuelle Aufwand und das Fehlerpotenzial erheblich minimiert.

Generierung von Testfällen für eine Benutzerstory mit ChatGPT

Der folgende Python-Code verwendet die API von OpenAI, um Testfälle für eine gegebene Benutzerstory zu generieren. Es wird ein API-Schlüssel festgelegt, eine Funktion generate_test_case.py definiert, die eine Eingabeaufforderung für die Benutzerstory erstellt und mit dem GPT-4-Modell interagiert, um Testfälle zu generieren. Dies hilft bei der Erstellung von manuellen Testfällen.

„`python

from openai import ChatCompletion

openai.api_key = "your-api-key"

def generate_test_case(user_story):

prompt = f"Schreibe Testfälle für: '{user_story}'"

response = ChatCompletion.create(

model="gpt-4",

messages=[{"role": "user", "content": prompt}]

)

return response.choices[0].message['content']

user_story = "Als Benutzer möchte ich mein Passwort zurücksetzen, um wieder Zugriff auf mein Konto zu erhalten."

print(generate_test_case(user_story))

„`

Generierung von Pytest-Testfällen für eine Python-Funktion mit ChatGPT

Quelle: https://dzone.com/articles/leveraging-llms-for-software-testing

Software Testing: KI-Prüfung und -Zertifizierung

In der aktuellen Episode des Software Testing Podcasts spricht Richard Seidl mit Christoph Poetsch vom TÜV AI.Lab über die Klassifizierung, Prüfung und Zertifizierung von KI-Systemen. Diese Themen sind von großer Bedeutung, da Künstliche Intelligenz (KI) in immer mehr Bereichen des täglichen Lebens eingesetzt wird.

Christoph Poetsch stellt in dem Podcast die AI Assessment Matrix vor, ein systematisches Konzept zur Bewertung von KI-Systemen. Diese Matrix ermöglicht es Unternehmen und Organisationen, die Qualität und Sicherheit von KI-Systemen zu bewerten und somit Vertrauen bei den Nutzern aufzubauen.

Ein wichtiger Aspekt bei der Prüfung von KI-Systemen ist die Berücksichtigung von Sicherheits- und Innovationskriterien. KI-Systeme müssen nicht nur sicher und zuverlässig sein, sondern auch innovativ und leistungsfähig. Dies stellt die Prüfer vor große Herausforderungen, da KI-Systeme oft komplexe Algorithmen verwenden und schwer zu verstehen sind.

Ein weiterer wichtiger Punkt, den Christoph Poetsch anspricht, ist die Notwendigkeit menschlicher Kompetenzen im Prüfprozess. Obwohl KI-Systeme dazu entwickelt werden, menschenähnliche Aufgaben auszuführen, ist es immer noch wichtig, dass menschliche Prüfer die Ergebnisse überprüfen und bewerten. Menschliche Intuition und Erfahrung sind nach wie vor unverzichtbar, um die Qualität von KI-Systemen zu gewährleisten.

Christoph Poetsch betont auch die gesellschaftliche Verantwortung und ethische Aspekte bei der Prüfung von KI-Systemen. Fairness und Datenschutz sind besonders wichtige Themen, da KI-Systeme oft große Mengen an Daten verarbeiten und Entscheidungen treffen, die weitreichende Auswirkungen haben können. Es ist daher wichtig, dass KI-Systeme transparent und nachvollziehbar sind, um mögliche Diskriminierung oder Ungerechtigkeiten zu vermeiden.

Die Prüfung und Zertifizierung von KI-Systemen ist von großer Bedeutung für die Softwarequalität. Durch eine unabhängige Bewertung können Unternehmen und Organisationen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme den höchsten Qualitätsstandards entsprechen und den Anforderungen der Nutzer gerecht werden. Dies trägt dazu bei, das Vertrauen in KI-Systeme zu stärken und die Akzeptanz in der Gesellschaft zu fördern.

Quelle: https://www.heise.de/blog/Software-Testing-KI-Pruefung-und-Zertifizierung-10301481.html

Software Testing Strategies ist ein Buch, das entwickelt wurde, um Lesern dabei zu helfen, die Grundlagen des Softwaretestens zu verstehen und praktische Einblicke und zukunftsweisende Perspektiven zu bieten. Es beschäftigt sich mit den Kernprinzipien des Softwaretestens und seiner wichtigen Rolle als Risikomanagementfunktion, die die Zuverlässigkeit und Qualität von Softwaresystemen sicherstellt.

Das Buch behandelt verschiedene Themen, wie zum Beispiel den Aufbau effektiver Teststrategien für verschiedene Projekttypen. Es werden verschiedene Testtechniken wie Leistungs-, Sicherheits- und Benutzbarkeitstests behandelt. Darüber hinaus wird erklärt, wie man effektive Testumgebungen entwirft, aufbaut und verwaltet.

Ethikaspekte, schlanke Testpraktiken und die Anwendung von Teststrategien in verschiedenen Entwicklungsphasen werden hervorgehoben, um einen ganzheitlichen Ansatz zur Qualitätssicherung von Software zu fördern. Es werden auch Themen wie Testumgebungseinrichtung, Leistungsoptimierung und datengetriebene Entscheidungsfindung behandelt, um dem Leser die Werkzeuge zur Bewältigung komplexer Testherausforderungen zur Verfügung zu stellen.

Das Buch deckt auch die aufkommenden Trends und zukünftigen Richtungen im Bereich des Softwaretestens ab, einschließlich der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz (AI), dem Internet der Dinge (IoT) und der Blockchain. Es betont auch die wachsende Bedeutung des kontinuierlichen Lernens in diesem Bereich.

Am Ende des Buches wird der Leser ein selbstbewusster und kompetenter Softwaretestexperte sein, der in der Lage ist, die Qualität und Zuverlässigkeit von Anwendungen zu gewährleisten.

Der Autor des Buches betont die Bedeutung von kontinuierlichem Testen und Integration. Continuous Testing und Integration helfen dabei, die Geschwindigkeit der Softwarebereitstellung zu beschleunigen und sicherzustellen, dass Software von hoher Qualität geliefert wird. Es wird erklärt, dass kontinuierliches Testen und Integration dazu beitragen, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben, was zu einer verbesserten Softwarequalität führt.

Es werden auch verschiedene Testtechniken behandelt, darunter Leistungs-, Sicherheits- und Benutzbarkeitstests. Diese Techniken helfen dabei, verschiedene Aspekte der Softwarequalität zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Software den Anforderungen und Erwartungen der Benutzer entspricht.

Das Buch betont auch die Bedeutung einer effektiven Testumgebung. Eine gut gestaltete und verwaltete Testumgebung trägt dazu bei, dass Tests effizient und effektiv durchgeführt werden können. Es wird erklärt, wie man eine Testumgebung einrichtet und optimiert, um die Testabdeckung zu maximieren und gleichzeitig die Ressourcen zu optimieren.

Ethikaspekte werden ebenfalls behandelt. Es wird betont, dass Softwaretests ethisch verantwortungsvoll durchgeführt werden sollten und dass Testergebnisse ehrlich und transparent kommuniziert werden sollten. Dies trägt dazu bei, das Vertrauen der Benutzer in die Software zu stärken und sicherzustellen, dass die Software den Anforderungen der Benutzer entspricht.

Quelle: https://www.wowebook.org/software-testing-strategies-2/

Breaking Up with On-Call

In diesem Blogartikel geht es um die Problematik des On-Call-Dienstes bei großen Technologieunternehmen und wie sich Softwarequalität dadurch beeinflusst wird. Ich werde meine Erfahrungen teilen und erklären, warum kleinere Unternehmen diese Probleme besser lösen. Außerdem werde ich auf die Auswirkungen von AI (künstliche Intelligenz) auf den On-Call-Dienst eingehen.

Startups

In einem meiner früheren Jobs bei einem Startup war der On-Call-Dienst während der Arbeitszeit. Ein Mitarbeiter war dafür zuständig, Kundenfragen zu beantworten, frühere Gespräche nachzuverfolgen und bei Bedarf interne Fehlerberichte zu erstellen. Dieser Dienst wurde aufgrund begrenzter Ressourcen eingeführt, was meiner Meinung nach eine schlechte Entscheidung des Managements war und die Moral der Ingenieure beeinflusste. Es ging jedoch nie darum, die Software ständig zu überwachen und den Kunden aufzufordern, den Dienst neu zu starten oder dies selbst aus der Ferne zu tun.

FAANG, MAANG, SCHMANG

In großen Technologieunternehmen ist der On-Call-Dienst jedoch weit verbreitet und wird als normal angesehen. Meine Erfahrung in solchen Unternehmen kann mit einem Wort beschrieben werden: Reibung. Jede neue Funktion oder Fehlerbehebung erforderte eine gründliche Dokumentation und Überzeugungsarbeit bei den Entscheidungsträgern. Die Entscheidungen wurden oft von persönlichen Anreizen und Prinzipien geleitet, die nicht unbedingt mit dem eigentlichen Ziel des Problemlösens oder der Kundenzufriedenheit übereinstimmten.

Die Beförderungsanreize

In großen Technologieunternehmen gibt es keine Anreize, Software ohne Fehler zu entwickeln. Das mag arrogant klingen, aber es ist möglich. In den meisten Fällen erforderte die von mir geschriebene Software keine ständige Überwachung oder Korrekturen, es sei denn, die Anforderungen hatten sich geändert. Dies erfordert eine proaktive Herangehensweise und die Bereitschaft, Code zu verbessern. Auf lange Sicht zahlt sich diese Herangehensweise aus.

Das Silberkugel-Management

In großen Technologieunternehmen herrscht oft ein hoher Druck auf die Manager, was zu einer Hektik führt. Gute Manager fungieren als Puffer und wehren Anfragen ab, wenn das Team bereits ausgelastet ist. Schlechte Manager geben den Druck von oben an die Mitarbeiter weiter. Beide Arten von Managern sind jedoch damit beschäftigt, Brände zu löschen. Die Manager werden anhand der Menge an Projekten und Initiativen gemessen, die sie vorantreiben, und nicht daran, wie viele technische Probleme sie gelöst haben.

AI

Quelle: https://reflector.dev/articles/breaking-up-with-on-call/