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Viele Teams müssen immer mehr Funktionalität in immer weniger Zeit testen. Immer mehr Funktionalität, weil erfolgreiche Software wächst, und damit von Release zu Release mehr und mehr Features getestet werden müssen. Paradoxerweise erhalten wir dafür aber immer weniger Zeit, da Release-Zyklen kürzer werden. Dadurch steigt in vielen Teams der Druck. Ich bin davon überzeugt, dass wir das nur schaffen, wenn wir uns passend zum Konferenzmotto „Reinventing Quality“ als Disziplin weiterentwickeln und dabei gleichzeitig effektiver und effizienter werden.

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Ein gute Continuous Integration läuft weniger als 10min － etwa die Zeit, um einen neuen Kaffee zu holen. Oft sprengt die Laufzeit der (automatisierten) Tests jedoch diesen Rahmen. Ein Lösungsansatz ist, eine Teilmenge der Tests für schnelles Feedback direkt auszuführen und die übrigen Tests in nachgelagerte Test-Builds (z.B. nightly) auszulagern, die auch länger brauchen dürfen. Die Test-Impact-Analyse verfolgt genau diese Idee.

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Viele historisch gewachsene Systeme sammeln über die Jahre Code an, den niemand mehr braucht und der deshalb nutzlos ist. Ein Grund dafür ist beispielsweise, dass bereits implementierte Anforderungen obsolet werden und der Code, der diese Anforderungen implementiert, in der Codebasis verbleibt. Da meist unbekannt ist, welcher Code nutzlos ist, verursacht er oft Kosten ohne Wert zu stiften: Er erhöht Wartungsaufwände, da er bei querschnittlichen Änderungen unnötig mitgewartet wird. Und er verteuert Migrationen, wenn er migriert, aber nicht gebraucht wird. Deshalb ist es wünschenswert, nutzlosen Code zu kennen und diese unnützen Aufwände einzusparen. In diesem Vortrag stellen wir drei statische und dynamische Analyseansätze vor, die wir in den letzten Jahren bei der Analyse von Kundensystemen und im Rahmen von Forschungsarbeiten entwickelt haben.

Many Teams must test more and more functionality in less and less time. We can only cope with this as testers, if we become both more efficient and effective by using modern analyses on our own data.

As software systems grow, so does the number of their automated 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.

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In den letzten Jahrzehnten wurden viele Werkzeuge zur statischen Analyse entwickelt. Passend konfiguriert schaffen diese Transparenz über technische Schulden und Qualitätsdefizite. Allerdings verbessert ein solches Werkzeug nicht eine einzige Codezeile. Deshalb hat eine bloße Einführung von statischer Analyse häufig keinen oder nur einen kurzfristigen Effekt. Dieser Vortrag stellt Praxiserfahrungen aus der Einführung von statischen Analysewerkzeugen vor, die wir in den letzten Jahren in dutzenden Kundenprojekten gemacht haben – unter anderem bei der Munich Re.

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Software-Qualitätssicherung ist eine Feedback-Schleife: Entwickler arbeiten an einem Software-System und dieses System durchläuft eine Qualitätsbewertung, deren Ergebnisse dann wiederum die Entwickler bei ihrer Arbeit unterstützt. Häufig funktionieren Quality-Gates in der Praxis nicht wie gewünscht: Ihr Feedback kommt viel zu spät im Entwicklungsprozess, sodass der Schmerz dann zu groß ist, um wegen scheinbar wenig kritischer Qualitätsprobleme das ganze System zurück in die Entwicklung zu schieben.

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Viele Teams müssen immer mehr Funktionalität in immer weniger Zeit testen. Historisch gewachsene Test-Suites stoßen dabei oft an ihre Grenzen, da sie gleichzeitig Zuviel und Zuwenig testen. Zuviel, da sie Tests enthalten, die Kosten erzeugen, aber kaum Mehrwert gegenüber ähnlichen Tests bieten. Zuwenig, da trotzdem wichtige Funktionalität ungetestet bleibt. Im Vortrag stelle ich Analysetechniken vor, um diese Probleme im eigenen System aufzuzeigen.

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.

Many test suites test both too much and too little. Too much, since some tests are redundant (but still expensive to execute and maintain). Too little, since important functionality remains untested. In this talk, I present test intelligence analyses that harness data from the development process to help you optimize your Robot Framework tests.