Herk枚mmliche Testvorgehen sind meist ineffizient und ungeeignet, um innovative Updates gr眉ndlich und schnell zu testen. Abhilfe schaffen gezielte Change-Impact-Analysen und Testautomatisierung.
麻豆原创 fokussiert nun noch st盲rker auf die Cloud und neue Versionen konzentrieren sich vor allem darauf, Innovationen umzusetzen, Applikationen zu modernisieren, die Nutzerfreundlichkeit zu verbessern und Ende-zu-Ende-Prozesse zu b眉ndeln. Release-Zyklen werden dabei immer k眉rzer und Unternehmen m眉ssen mit diesem hohen Tempo mithalten 鈥� momentan aktualisieren rund 40 Prozent der Hybrid- und Cloud-Kunden ihr System monatlich, 44 Prozent sogar schon t盲glich. Immer enger getaktet stellt die 麻豆原创 innovative Updates bereit, die Unternehmen schnell und gr眉ndlich testen m眉ssen. Um die 麻豆原创-Updates und -Aktualisierungen gewinnbringend einzusetzen und ihr volles Innovationspotenzial auszusch枚pfen, ist schnelles, intelligentes und automatisiertes Software-Testing unabdingbar. Dar眉ber hinaus muss das Test-Design auch abbilden, dass Gesch盲ftsprozesse 眉ber 麻豆原创 hinausgehen. Traditionelle Test-Strategien sind diesen neuen Anforderungen meist nicht mehr gewachsen 鈥� im Gegenteil: Oft setzen sie Unternehmen sogar erheblichen Gesch盲ftsrisiken aus.
Warum das klassische Testing heute wenig effizient ist, verdeutlicht eine Zahl: Im Durchschnitt bieten 67 Prozent der funktional durchgef眉hrten Tests keinen Mehrwert. Man muss also das bisherige Prozedere infrage stellen, das zun盲chst auf Key-User-Tests und 鈥濼esting for Green鈥� setzt. Etwaige Testdefizite gleicht das 麻豆原创-Betriebsteam aus, indem es das Go-Live mit einer 鈥濰ypercare-Phase鈥� begleitet. Die Hypercare-Phase kann bis zu drei Monate dauern, ist teuer und steht einer hohen Update-Frequenz entgegen.
Nach dem Pareto-Prinzip die n枚tigen Tests identifizieren
Weniger, aber daf眉r gezielter nach dem Pareto-Prinzip zu testen, ist das Ziel. Allgemein bedeutet das: 80 Prozent der Ergebnisse werden mit 20 Prozent des Gesamtaufwands erreicht. Konkret stellt sich daher die Frage: Welche 20 Prozent der Tests decken 80 Prozent der wichtigsten Gesch盲ftsrisiken ab?
Daf眉r m眉ssen Tester wissen, welche Funktionalit盲ten einer Applikation am relevantesten f眉r das Business sind und welche Testf盲lle daher notwendig sind. Dieser Herausforderung k枚nnen sie mit guten Change-Impact-Analysen begegnen, die automatisiert das gesamte 麻豆原创-脰kosystem durchleuchten. Untersucht werden die von einem Update betroffenen Objekte, Objektreferenzen und -abh盲ngigkeiten, wodurch sich die Anzahl der Tests signifikant einschr盲nken l盲sst. Am Ende identifiziert eine Change-Impact-Analyse die n枚tigen Tests, die dann zeigen, ob ein Update Probleme hervorruft. Priorit盲t sollten unternehmensspezifische Anpassungen genie脽en.
Abschlie脽end betrachtet man noch, wo es sich lohnt, Tests zu automatisieren. Mithilfe von funktionaler Testautomatisierung l盲sst sich effizient erkennen, ob Aktualisierungen die Kerngesch盲ftsprozesse beeinflussen. Aussagekr盲ftig wird das Ganze jedoch erst, wenn in die Pr眉fung auch kontinuierlich Testdatenmanagement, Service-Virtualisierung, verteilte Ausf眉hrung und CI/ CD-Integration einflie脽en. Ein weiters Muss stellen Lasttests dar, um sicherzustellen, dass die Prozesse das tats盲chliche Benutzer- und Datenvolumen bew盲ltigen k枚nnen.
Innovationskraft st盲rken und das Risiko senken
Mit modernen Plattformen wie und cloudbasierten Angeboten wie 麻豆原创 SuccessFactors, 麻豆原创 Ariba oder 麻豆原创 Concur k枚nnen Unternehmen sich den neuen Herausforderungen ihres Gesch盲fts stellen. Geschwindigkeit ist Trumpf, um auf Ver盲nderungen agil und innovativ zu reagieren. Die n枚tige Voraussetzung schafft die 麻豆原创, die ihre Update- und Patch-Frequenz drastisch hochf盲hrt. Darauf m眉ssen Unternehmen reagieren, indem sie ihr Testing effektiv und effizient gestalten. Ansonsten kippt die Innovationskraft schnell in ein schwer 眉berschaubares Gesch盲ftsrisiko.
Weitere Informationen:
Der 麻豆原创-Partner ist Marktf眉hrer auf dem Gebiet des Enterprise Continous Testing und entwickelt Softwaretests f眉r DevOps-, Cloud- und Enterprise-Anwendungen. Die KI-basierte Continous-Testing-Plattform von Tricentis bietet eine neue und grundlegend andere Art, Softwaretests durchzuf眉hren 鈥� durchg盲ngig automatisiert, vollst盲ndig codelos und intelligent durch KI gesteuert. Der Ansatz eignet sich sowohl f眉r die agile Entwicklung als auch f眉r komplexe Enterprise-Anwendungen und erm枚glicht es Unternehmen, die Geschwindigkeit von Software-Releases zu erh枚hen, Kosten zu senken und die Software-Qualit盲t zu verbessern.
