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Mit einem Software-System wächst auch die Anzahl automatisierter Tests. Wir sehen immer öfter Test-Suites, die Stunden oder Tage laufen. Das ist lähmend langsam. Um trotzdem sehr schnelles Feedback für die meisten neuen Fehler zu bekommen, kann man einen Teil der Tests häufiger ausführen. Wenn diese Teilmenge gut gewählt ist, findet sie einen Großteil der Fehler in sehr kurzer Zeit.

Wie Test Intelligence dazu beitragen kann, das Testen auf Basis der eigenen Daten effektiver und effizienter zu gestalten, erläutert Elmar Jürgens in dieser Folge des Agile-Test.Bar Podcasts von Cytera.

Test suites grow over time. We see many test suites that take hours or days to execute. This is painfully slow.Test-Impact-Analysis automatically selects those tests that find new bugs quickly. This helps to get rapid feedback even for slow test suites. In the talk, I present both research foundations and practical examples for the Robot Framework.

Wenn ein System wächst, wird auch die Anzahl der automatisierten Tests größer. Wir sehen in der Praxis zunehmend öfter automatisierte Test-Suites, die mehrere Stunden, Tage oder sogar Wochen lang laufen. Das erschwert die Untersuchung von Testfehlschlägen und mindert den Wert der Tests. Wenn die Ausführung aller Tests zu lange dauert, kann man einen Teil der Tests häufiger ausführen als den Rest. Der Schlüssel ist, diese Teilmenge so zu wählen, dass sie in einem Bruchteil der Zeit einen Großteil der Fehler findet.

Most errors in long-lived software occur in code areas that change a lot. To do things right, you have to make sure that no important changes go live untested. Test Gap analysis helps us to find untested changes.

Durch immer kürzere Release-Zyklen erfolgen Test und Entwicklung immer häufiger parallel. In der Praxis führt das sowohl zu Test-Lücken, wenn geänderter Code ungetestet ausgeliefert wird, als auch zu nutzlosen Tests von Bereichen, die sich nicht verändert haben und daher keine neuen Fehler enthalten können. In diesem Solution-Workshop stellen wir Change-Driven Testing vor, um Test und Entwicklung präziser aufeinander abzustimmen und diese Probleme zu vermeiden.

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Manuelle Tests wirken altmodisch, aufwändig und langsam. Trotzdem spielen sie in vielen wichtigen Softwaresystemen eine zentrale Rolle, auch langfristig. In diesem Vortrag werden Analysetechniken vorgestellt, die den Aufwand und die Durchführungszeit von manuellen Tests optimieren. Diese Techniken sind ursprünglich für automatisierte Tests entwickelt worden, lassen sich aber für manuelle Tests adaptieren, oft sogar mit besseren Ergebnissen.

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Stefan Winkler und sein Team entwickeln fertigungsnahe Produktionssysteme für die Stahlproduktion der Salzgitter AG. Anders als die Domäne vielleicht vermuten lässt, setzen sie dabei auf einen top-modernen Technologie-Stack und eine ausgefeilte DevOps-Infrastruktur für qualitativ hochwertige mobile Applikationen. Erfahren Sie im Talk, wie die Modernisierung erfolgreich gelungen ist!

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Viele Entwicklungsteams stehen vor der Herausforderung, immer mehr Software in immer weniger Zeit testen zu müssen, weil erfolgreiche Software wächst und Release-Zyklen immer kürzer werden. Risikobasiertes Testen hilft hier, limitierte Testressourcen effektiv(er) und effizient(er) einzusetzen. Dieser Vortrag stellt risikoorientierte Analysen und Methoden vor, um Transparenz über Testfortschritt und -risiken zu schaffen, Tests zu beschleunigen und beschränkte Testressourcen effizient einzusetzen.

As software systems grow, so does the number of their tests. As a result, we increasingly often encounter test suites that run hours or days, which is painfully slow. To get fast feedback about new bugs despite slow tests, we can run a subset of all tests more frequently. If this subset is chosen well, these tests identify most bugs very quickly.