Wie Sie die Auswirkungen Ihrer automatisierten Tests auf die Softwarequalität messen können

Jede Investition in ein Unternehmen wirft eine einfache Frage auf: Welche Vorteile sind zu erwarten?

Im Fall von automatisierten Tests ist die Antwort nicht immer eindeutig. Wie kann man ihre tatsächliche Auswirkung auf die Softwarequalität nachweisen? Welche Indikatoren sollten verfolgt werden, um ihre Wirksamkeit zu messen?

Dieser Artikel bietet Ihnen klare Anhaltspunkte, wie Sie die richtigen Metriken ermitteln und den Beitrag Ihrer automatisierten Tests rigoros bewerten können.

Automatisierte Tests und ihre Rolle in der Softwarequalität verstehen

Automatisierte Tests stellen einen systematischen Ansatz dar, bei dem vorab geschriebene Skripte von automatisierten Testwerkzeugen ausgeführt werden, um das Verhalten einer Anwendung zu validieren.

Diese Definition umfasst alle Verfahren, mit denen automatisch überprüft wird, ob eine Software die funktionalen und technischen Anforderungen erfüllt, ohne dass ein direkter menschlicher Eingriff erforderlich ist.

Funktionsweise von automatisierten Tests

Die Funktionsweise beruht auf der Erstellung von Testszenarien, die Benutzeraktionen simulieren und die erwarteten Ergebnisse überprüfen.

Diese Skripte werden wiederholt und einheitlich ausgeführt, wodurch eine einheitliche Validierung in jeder Iteration der Entwicklung gewährleistet wird.

Vorteile automatisierter Tests

Größere Abdeckung: Automatisierte Tests können gleichzeitig mehrere Ausführungspfade erkunden und dabei komplexe Kombinationen testen, die manuelle Tests nicht effektiv abdecken könnten.

Diese Vollständigkeit stärkt direkt die Softwarequalität, indem sie potenzielle Fehler in weniger häufig untersuchten Bereichen identifiziert.

Weniger menschliche Fehler: Jeder Test folgt exakt demselben Protokoll, wodurch Auslassungen oder Annäherungen, die bei sich wiederholenden manuellen Tests auftreten können, ausgeschlossen werden.

Beschleunigte Validierung: Teams erhalten sofortiges Feedback zur Qualität des Codes, sodass Anomalien schnell behoben werden können, bevor sie sich ausbreiten.

In agilen Umgebungen und bei kontinuierlicher Integration wird diese Geschwindigkeit entscheidend, um ein hohes Liefertempo aufrechtzuerhalten, ohne die Stabilität des Produkts zu gefährden.

Schlüsselindikatoren zur Messung der Auswirkungen von automatisierten Tests 

Um die Wirksamkeit Ihrer automatisierten Tests zu bewerten, müssen Sie über Eindrücke hinausgehen und Ihre Analysen auf objektive Metriken stützen.

Mithilfe dieser Indikatoren können Sie den Fortschritt verfolgen, Schwachstellen erkennen und den Mehrwert der Automatisierung aufzeigen.

Deckungsgrad

Die Abdeckungsrate misst den Anteil des Codes oder der Funktionen, die von Ihren automatisierten Tests ausgeführt werden.

Er gibt einen Hinweis auf den Umfang Ihrer Teststrategie, garantiert aber nicht allein, dass es keine Fehler gibt.

Eine Abdeckung von 80% bedeutet zum Beispiel, dass der Großteil des Codes beim Testen ausgeführt wird, aber die Qualität der Assertions und Szenarien bleibt entscheidend.

Erkennung von Fehlern

Dieser Indikator bewertet die Fähigkeit automatisierter Tests, Anomalien zu erkennen, bevor sie in die Produktion gehen.

Sie kann gemessen werden, indem die Anzahl der während der Entwicklungs-/Testphase entdeckten Fehler mit der Anzahl der in der Produktion entdeckten Fehler verglichen wird.

Anstatt einen festen Prozentsatz (wie 70 %) anzustreben, ist es wichtig, die Entwicklung im Laufe der Zeit zu verfolgen. Ihre automatisierten Tests sollten dazu beitragen, einen immer größeren Anteil der Fehler bereits im Vorfeld zu erkennen.

Durchschnittliche Zeit für Erkennung und Korrektur

Durch Automatisierung lässt sich oft die Zeit zwischen dem Auftreten eines Fehlers und seiner Identifizierung verkürzen.

Während eine manuelle Kampagne mehrere Tage dauern kann, kann eine automatisierte Ausführung, die bei jedem Commit oder Build ausgelöst wird, innerhalb weniger Minuten eine Anomalie melden.

In Verbindung mit einem effizienten Ticketmanagement reduziert dies auch die Gesamtzeit für Korrekturen.

Verringerung der Regressionen

Ein Rückgang der Regressionen zwischen aufeinanderfolgenden Versionen ist ein starker Indikator für den Wert Ihrer automatisierten Tests.

Indem bestehende Funktionen nach jeder Änderung schnell validiert werden, schränkt die Automatisierung die Wiedereinführung alter Fehler ein.

Jede vermiedene Regression bedeutet eine Zeitersparnis für das Team und eine direkte Verbesserung der von den Nutzern wahrgenommenen Stabilität.

Ausführungszeit der Testsuite

Eine automatisierte Suite muss schnell Ergebnisse liefern, um in einem agilen Entwicklungszyklus oder bei kontinuierlicher Integration nützlich zu sein.

Eine zu lange Ausführungszeit kann Teams verlangsamen und davon abhalten, Tests häufig durchzuführen.

Idealerweise sollte die Hauptsuite ("smoke tests" oder "critical tests") innerhalb weniger Minuten ausgeführt werden.

Stabilität und Zuverlässigkeit der Tests (instabile oder flaky Tests) 

Instabile Tests liefern variable Ergebnisse (erfolgreich/nicht erfolgreich), ohne den getesteten Code zu verändern.

Eine hohe Rate an Flaky-Tests schadet dem Vertrauen in die Automatisierung, da sie zu Fehlalarmen und Zeitverlust bei der Überprüfung führt.

Diese Rate zu verfolgen und zu senken ist entscheidend für die Aufrechterhaltung einer glaubwürdigen Testsuite.

Kosten für die Wartung der Suite

Ein nützlicher Indikator ist die Zeit, die Teams für die Wartung automatisierter Tests aufwenden, im Vergleich zu der Zeit, die sie in deren Durchführung und Analyse investieren.

Eine gute Strategie sollte ein Gleichgewicht zwischen breiter Abdeckung und Wartbarkeit anstreben.

Anteil der fehlgeschlagenen Tests, die nicht auf echte Fehler zurückzuführen sind

Ein Test kann aus externen Gründen (unstabile Daten, nicht verfügbare Abhängigkeiten, falsche Konfiguration) fehlschlagen.

Die Messung des Anteils dieser "falsch positiven" Ergebnisse ermöglicht es, die Relevanz und Robustheit der Testsuite zu bewerten.

Eine geringe Rate an falsch positiven Ergebnissen stärkt das Vertrauen der Entwickler in die Ergebnisse.

Zusätzliche Messungen zur Bewertung der Gesamtleistung automatisierter Tests

Über die klassischen Metriken hinaus, die sich auf die Fehlererkennung konzentrieren, gewinnt die Bewertung der Automatisierung an Relevanz, wenn sie wirtschaftliche, betriebliche und menschliche Indikatoren mit einbezieht.

Sie sind es, die den wahren Mehrwert der Testautomatisierung zum Ausdruck bringen.

Eingesparte Ressourcen

Einer der greifbarsten Vorteile liegt in der Verringerung der menschlichen Zeit, die für sich wiederholende Validierungen aufgewendet werden muss.

Durch die Automatisierung von Regressionstests können Teams einen erheblichen Teil ihrer Anstrengungen auf Aktivitäten mit höherem Mehrwert (Exploration, Design, Innovation) verlagern.

Häufig sind erhebliche Einsparungen bei der Testzeit und den Kosten für die späte Behebung von Fehlern zu beobachten, auch wenn die Gewinne je nach Kontext und Reifegrad der Automatisierung stark variieren.

Häufigkeit der Durchführung von Tests

Die Regelmäßigkeit der Ausführung ist ein weiterer Schlüsselindikator.

Automatisierte Tests, die täglich oder in einer CI/CD-Kette sogar bei jedem Commit durchgeführt werden, ermöglichen eine sehr frühe Erkennung von Problemen, während sich bei häufigeren Validierungen (z. B. wöchentlich) Risiken anhäufen.

Damit dieses Tempo wirklich vorteilhaft ist, muss die Testfolge schnell und stabil genug sein, um das Entwicklungstempo nicht zu bremsen.

Zufriedenheit der Teams

Eine wertvolle qualitative Ergänzung ist die Wahrnehmung des Wertes der Automatisierung durch die Entwickler und Tester.

Regelmäßige Umfragen können messen :

• Vertrauen in automatisierte Ergebnisse,
• die Benutzerfreundlichkeit der Werkzeuge,
• die wahrgenommenen Auswirkungen auf den täglichen Arbeitsablauf.
  

Eine nachhaltige Einführung erfordert Teams, die vom Nutzen der automatisierten Suite überzeugt sind.

Die Bedeutung eines kombinierten Ansatzes mit manuellen Tests

Automatisierung und manuelles Testen sind keine Gegensätze! Sie ergänzen sich.

Die Automatisierung bietet Schnelligkeit, Reproduzierbarkeit und eine breite Abdeckung, die ideal ist, um technische Regressionen und sich wiederholende Szenarien zu überprüfen.

Manuelle Tests sind nach wie vor unerlässlich, um komplexe Szenarien zu erforschen, die Ergonomie zu bewerten, den Fluss einer Benutzerreise zu beurteilen oder ästhetische und kontextuelle Aspekte zu analysieren, die ein Skript nicht erfassen kann.

Dieser hybride Ansatz nutzt das Beste aus beiden Welten:

• automatisierte Tests gewährleisten eine kontinuierliche und systematische Validierung,
• manuelle Tests bieten eine qualitative Analyse und die unerlässliche Flexibilität.
  

Die Messung der Gesamtauswirkung muss daher diese Zusammenarbeit widerspiegeln und Metriken aus beiden Praktiken berücksichtigen.

Analyse der Auswirkungen von Änderungen auf die Abdeckung und Wirksamkeit von Tests

Der Code entwickelt sich ständig weiter, und jede Änderung kann die Relevanz der Testsuite beeinträchtigen.

Neue Funktionen, Refactoring oder sogar kleinere Korrekturen können zu nicht abgedeckten Bereichen führen oder bestimmte Tests überflüssig machen.

Bei der Testauswirkungsanalyse (test impact analysis) geht es darum, schnell zu erkennen, welche Teile des Codes von einer Änderung betroffen sind und welche Tests angepasst oder hinzugefügt werden müssen.

Durch den Vergleich der Abdeckung vor und nach jeder Entwicklung werden Relevanzverluste erkannt und potenzielle Regressionen antizipiert.

Diese proaktive Wartung (Aktualisierung der Assertions, Hinzufügen neuer Fälle, Entfernen unnötig gewordener Tests) ist unerlässlich, damit die automatisierte Suite im Laufe der Zeit ihren Wert behält.

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