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method#Software‑Engineering#Qualitätssicherung#DevOps

Automatisiertes Testen

Automatisiertes Testen nutzt Skripte und Werkzeuge, um Testfälle repetitiv und zuverlässig auszuführen und schnelle Rückmeldung über Funktionalität und Regressionen zu liefern.

Automatisiertes Testen ist eine Methode, Softwaretests mit minimalem menschlichem Eingriff durch Skripte und Werkzeuge auszuführen, um Funktionalität, Regressionen und Integration zu prüfen.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Technisch
  • Design
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

CI-Systeme (Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI)Testdaten-Management-ToolsMonitoring- und Fehlerreporting-Plattformen

Prinzipien & Ziele

Tests sollten deterministisch und unabhängig sein.Testautomatisierung muss wartbar und gut versioniert sein.Schnelles Feedback hat Priorität vor vollständiger Abdeckung.
Umsetzung
Team, Domäne

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Flaky Tests führen zu Vertrauensverlust in Ergebnisse.
  • Falsche Priorisierung kann zu hoher Wartungslast führen.
  • Übermäßige Abhängigkeit von Tools kann Flexibilität einschränken.
  • Tests kurz und deterministisch halten.
  • Testdaten isolieren und kontrolliert bereitstellen.
  • Regelmäßige Pflege und Refactoring der Test-Suite einplanen.

I/O & Ressourcen

  • Quellcode und Build-Artefakte
  • Testframeworks und Bibliotheken
  • Definierte Testfälle und Akzeptanzkriterien
  • Testreports und Metriken
  • Frühzeitige Defektidentifikation
  • Regressionstestsuite zur kontinuierlichen Ausführung

Beschreibung

Automatisiertes Testen ist eine Methode, Softwaretests mit minimalem menschlichem Eingriff durch Skripte und Werkzeuge auszuführen, um Funktionalität, Regressionen und Integration zu prüfen. Es beschleunigt Feedback, erhöht Reproduzierbarkeit und unterstützt Continuous-Delivery-Pipelines. Es erstreckt sich über Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests und erfordert Pflege und gutes Testdesign.

✔

  • Schnellere Rückmeldung zu Regressionen und Fehlern.
  • Erhöhte Konsistenz und Reproduzierbarkeit von Tests.
  • Skalierbarkeit von Testläufen in CI/CD-Pipelines.

✖

  • Initialer Aufbau erfordert Aufwand und Fachwissen.
  • Wartungskosten steigen mit Testumfang und Systemänderungen.
  • Nicht alle Tests lassen sich zuverlässig automatisieren (z. B. UX).

  • Testabdeckung (Coverage)

    Messung des Anteils des Codes, der durch automatisierte Tests ausgeführt wird.

  • Mean Time to Detect (MTTD)

    Durchschnittliche Zeit, bis ein Regressionstest einen Defekt meldet.

  • Flakiness-Rate

    Anteil intermittierender Tests, die ohne Codeänderung unterschiedlich ausfallen.

Unit-Tests für Backend-Service

Ein Microservice nutzt Unit-Tests zur Validierung von Business-Logik bei jedem Commit.

Selenium-basiertes UI-Testing

End-to-End-Tests automatisieren Benutzerflüsse über Selenium in einer staging-Umgebung.

API-Contract-Tests

Automatisierte Verträglichkeitstests stellen sicher, dass API-Änderungen nicht brechen.

1

Priorisieren von Testfällen nach Risiko und Feedbackbedarf.

2

Auswahl passender Tools und Integration in CI.

3

Automatisches Ausführen, Monitoring und kontinuierliche Wartung der Tests.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Veraltete Testskripte ohne Refactoring.
  • Monolithische Test-Suites mit langen Laufzeiten.
  • Unstrukturierte Testdaten und fehlende Maskierung.
Flaky-TestsTestdatenbereitstellungLange Testlaufzeiten
  • Automatisierte UI-Tests als einzigen Qualitätsnachweis verwenden.
  • Unbegrenzt wachsende Test-Suites ohne Laufzeitoptimierung.
  • Keine Wartung der Tests nach größeren Refactorings.
  • Fehlinterpretation von Flaky-Tests als Codefehler.
  • Zu späte Einbindung von Testautomatisierung im Projektzyklus.
  • Unzureichende Testdaten führen zu falschem Vertrauen.
Testautomatisierungs-Skripting und Framework-KenntnisseKenntnis von CI/CD und InfrastrukturautomatisierungTestdesign und Fehleranalyse
Schnelles Feedback für Continuous DeliveryTestisolierung und deterministische AusführungWiederholbare Testumgebungen (Infrastructure as Code)
  • • Begrenzte Testumgebungen für realistische Integrationstests
  • • Budget für Infrastruktur und Test-Tools
  • • Regulatorische Anforderungen an Testdaten/Maskierung