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concept#Software-Engineering#Qualitätssicherung#DevOps#Observability

.NET Testing Framework

Ein konzeptueller Rahmen für Tools, Bibliotheken und Praktiken zur automatisierten Testung von .NET-Anwendungen.

Das .
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

CI-Systeme (Azure DevOps, GitHub Actions)Test-Runners (dotnet test, vstest, xUnit)Coverage-Tools (coverlet, ReportGenerator)

Prinzipien & Ziele

Tests sollen schnell, deterministisch und isoliert laufen.Klare Trennung zwischen Unit-, Integrations- und E2E-Tests.Automatisierung und Integration in CI als Norm.
Umsetzung
Team, Domäne

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Übermäßiges Vertrauen in Test-Suites kann Monitoring ersetzen.
  • Unzureichende Tests erzeugen falsche Sicherheit.
  • Langsame Tests verlangsamen Entwicklungszyklen.
  • Priorisiere kleine, deterministische Unit-Tests.
  • Ergänze Unit-Tests durch zielgerichtete Integrationstests.
  • Nutze Testparallelität und Caching in CI.

I/O & Ressourcen

  • Quellcode und Build-Artefakte
  • Testdaten und Migrationsskripte
  • CI/CD-Infrastruktur und Runner
  • Testberichte und Coverage-Metriken
  • Automatisierte Gate-Ergebnisse für Deployments
  • Fehlerberichte und reproduzierbare Szenarien

Beschreibung

Das .NET-Testing-Framework-Konzept beschreibt das Ökosystem aus Bibliotheken, Tools und Mustern zur Erstellung automatisierter Tests für .NET-Anwendungen. Es umfasst Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests und fördert Testbarkeit, Isolation sowie wartbare Test-Suites. Es unterstützt automatisierte Laufzeiten in CI und lokale Entwickler-Workflows.

✔

  • Frühe Fehlererkennung und geringere Regressionen.
  • Besseres Design durch testbare Komponenten.
  • Sicherere, automatisierte Releases mit Gate-Kriterien.

✖

  • Hoher Initialaufwand für Test-Infrastruktur.
  • Flaky Tests durch externe Abhängigkeiten möglich.
  • Pflegeaufwand für Testdaten und Mocks.

  • Testlaufzeit

    Gesamtdauer der Testsuite; beeinflusst Feedback-Zyklus.

  • Fehlerrate pro Testlauf

    Häufigkeit von fehlgeschlagenen Tests, inkl. Flaky-Rate.

  • Testabdeckung kritischer Pfade

    Prozentualer Anteil abgedeckter Geschäfts- oder Sicherheitskritischer Pfade.

Bibliothek mit umfangreichen Unit-Tests

Ein internes Utility-Paket nutzt xUnit und Mocking für 95% Coverage in kritischen Pfaden.

Microservice-Integrationstest mit Container-Setup

Integrationstests starten abhängige Dienste in Docker-Compose und validieren API-Flows.

End-to-End-Test als Pipeline-Gate

E2E-Tests in Staging verhindern Deployments bei kritischen Regressionsfehlern.

1

Evaluierung vorhandener Tests und Auswahl eines Standard-Frameworks.

2

Definition von Testkategorien, Laufzeiten und CI-Gates.

3

Einrichtung der Infrastruktur (Runner, Caching, Container).

4

Schulung des Teams und Einführung von Migrationsregeln.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Veraltete Test-APIs ohne Refactoring.
  • Unstrukturierte Testdaten und fehlende Seeds.
  • Langsame, nicht-parallele Test-Suites.
langsame Testsfehlende Testdatenexterne Abhängigkeiten
  • Hohes Coverage-Target ohne Fokus auf kritische Pfade.
  • Integrationstests direkt gegen Produktionsdaten ausführen.
  • Test-Only-Bibliotheken, die nicht gepflegt werden.
  • Ignorieren der Flaky-Test-Ursachen und nur Wiederholungen einsetzen.
  • Unzureichende Isolation führt zu nicht-deterministischen Ergebnissen.
  • Zu breite Integrationstests statt gezielter Endpunkt-Validierung.
C#/.NET-EntwicklungserfahrungKenntnisse zu Mocking und Test-DoublesCI/CD- und Container-Grundlagen
Schnelle Feedback-ZyklenDeterministische TestausführungNahtlose CI-Integration
  • • Begrenzte Ressourcen in CI (Agenten/Timeouts).
  • • Legacy-Code ohne klare Schnittstellen.
  • • Regulatorische Anforderungen an Testdaten.