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method#Qualitätssicherung#Integration#Beobachtbarkeit#Sicherheit

API-Testing

Methode zur systematischen Prüfung von APIs mittels automatisierter und manueller Tests zur Validierung von Contract, Fehlerbehandlung, Performance und Sicherheit.

API-Testing ist eine strukturierte Methode zur Prüfung von Schnittstellen durch automatisierte und manuelle Tests.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Technisch
  • Design
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

CI-Systeme (z. B. GitHub Actions, Jenkins)Test-Frameworks (z. B. Rest Assured, pytest)Mocking- und Service-Virtualisierung (z. B. WireMock)

Prinzipien & Ziele

Verträge explizit spezifizieren und versionieren.Automatisierung priorisieren: früh und kontinuierlich ausführen.Isolierte Tests (Mocks) und geprüfte Integration kombinieren.
Umsetzung
Team, Domäne

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Falsche Sicherheitsannahmen bei unvollständigen Tests.
  • Hoher Wartungsaufwand bei schnellen API-Änderungen.
  • Falsche Ruhe nach grünen Tests ohne Produktionsüberwachung.
  • Verwende Contract-First-Entwicklung und automatische Validierung.
  • Trenne isolierte Unit-/Mock-Tests von End-to-End-Checks.
  • Integriere Testergebnisse in Monitoring und Postmortems.

I/O & Ressourcen

  • API-Spezifikation (z. B. OpenAPI)
  • Testdaten und Testkonten
  • Zugriff auf Test- und Staging-Umgebungen
  • Automatisierte Testberichte (Pass/Fail)
  • Fehlertickets mit Reproduktionsschritten
  • Regressions-Suite für CI/CD

Beschreibung

API-Testing ist eine strukturierte Methode zur Prüfung von Schnittstellen durch automatisierte und manuelle Tests. Es validiert Contract, Fehlerfälle, Performance und Sicherheit von APIs während Entwicklung und CI/CD. Das Verfahren umfasst Testdatenmanagement, Mocks, Load-Szenarien und Integration in Pipelines.

✔

  • Frühe Fehlererkennung entlang der Entwicklungspipeline.
  • Stabilere Integrationen und klarere API-Verträge.
  • Automatisierte Regressionen reduzieren manuelle Prüfaufwände.

✖

  • Mock-basierte Tests können realen Produktionszustand unterschätzen.
  • Aufwand für Testdatenmanagement und Umgebungsbereitstellung.
  • Komplexe End-to-End-Szenarien benötigen zusätzliche Infrastruktur.

  • Testabdeckungsgrad (API-Endpunkte)

    Anteil der Endpunkte, die durch automatisierte Tests abgedeckt sind.

  • Durchschnittliche Laufzeit der Test-Suite

    Mittlere Dauer eines vollständigen Testlaufs in CI.

  • Fehlerentdeckungsrate pro Release

    Anzahl gefundener Fehler durch API-Tests pro Release.

Microservice-Architektur mit OpenAPI-Verträgen

Teams nutzen automatisierte API-Tests gegen OpenAPI-Spezifikationen zur Sicherstellung kompatibler Integrationen.

Regressionstests in CI für Zahlungs-API

Automatisierte Regressionen verhindern Regressionen in kritischen Zahlungsflows nach Änderungen.

Security-Checks für Authentifizierungsendpunkte

Spezielle Tests validieren Token-Handling, Scope-Checks und Rate-Limits.

1

Spezifikation (OpenAPI) erfassen und versionieren.

2

Automatisierte Tests für Contract-, Fehler- und Performancefälle schreiben.

3

Tests in CI/CD integrieren und Gate-Kriterien definieren.

4

Mocks, Testdaten und synthetische Lastszenarien bereitstellen.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Unstrukturierter Test-Code ohne Wartungsrichtlinien.
  • Veraltete Mocks, die Produktionsverhalten nicht abbilden.
  • Fehlende Testdatenstrategie für reproduzierbare Runs.
TestdatenaufbereitungExterne DrittservicesRate-Limits und Quotas
  • API-Tests nur punktuell vor Release ausführen.
  • Mocks als einzige Verifikation kritischer Flows verwenden.
  • Tests ohne klar definierte Akzeptanzkriterien schreiben.
  • Testdaten nicht isoliert; Tests beeinflussen sich gegenseitig.
  • Fehlende Authentifizierungsdaten blockieren automatisierte Runs.
  • Übermäßige Abhängigkeit von instabilen Drittservices.
Verständnis von HTTP, REST und API-KonzeptenKenntnisse in Testautomatisierung und CIScripting und Umgang mit Test-Frameworks
Explizite API-Verträge (Contract-First)Automatisierbare Testpipelines und CI-IntegrationBeobachtbarkeit und Monitoring zur Validierung
  • • Beschränkte Verfügbarkeit realer Testumgebungen
  • • Notwendigkeit von gültigen Authentifizierungsdaten
  • • Kosten für Last- und Integrationsumgebungen