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Durch Tests möchten wir Fehler finden, bevor diese in Produktion gelangen. Leider gelingt das nicht immer. Studien zeigen, dass die meisten Feldfehler dort auftreten, wo viel geändert, aber wenig getestet wurde. Seit 2012 setzen wir deshalb mit unseren Kunden Test-Gap-Analyse ein, wodurch solche ungetesteten Änderungen bereits während der Entwicklung vollautomatisch identifiziert werden, damit Entwickler und Tester frühzeitig und kontinuierlich reagieren können.

Im Test möchten wir Fehler finden, bevor diese in Produktion gelangen. Trotzdem gelingt dies nicht immer zu 100 Prozent. Dr. Stefan Staudt (TRUMPF Werkzeugmaschinen) gibt einen Einblick in die Hintergründe zur Einführung der Test-Gap-Analyse bei TRUMPF und berichtet von Erfahrungen bei deren Einsatz insbesondere auch im Hinblick auf die Instrumentierung von C++-Anwendungen, um die Testausführung zu messen.

Grown software systems often contain code that is not necessary anymore. To study the feasibility and usefulness of our approach, we conducted a study involving 14 open-source and closed-source software systems.

Many software development processes rely on quality gates. However, these quality gates often do not work as expected since they are heavyweight and provide feedback too late. As a result, quality gates fail to assure quality and cannot stop the quality erosion of software. In this talk, I explain how recent developments in the area of code collaboration platforms (Github, Gitlab, Bitbucket, …) support a more lightweight and more effective type of quality gates: These “quality doors” enable ultra short feedback cycles to an extent that would have been inconceivable a few years ago.

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Bei langlebiger Software treten die meisten Fehler dort auf, wo viel geändert wird. Wenn wir richtig testen wollen, müssen wir daher sicherstellen, dass keine wichtigen Änderungen ungetestet bleiben. Hierbei hilft uns Test-Gap-Analyse, ein Analyseverfahren, das ungetestete Änderungen vollautomatisch ermittelt. In diesem Vortrag zeigen wir den Einsatz der Test-Gap-Analyse mit unserem Analysewerkzeug Teamscale. Wir zeigen einerseits, wie Test-Gaps auf Gesamtsystemebene betrachtet werden könnten, um beispielsweise die Testqualität über alle Teststufen für ein Software-Release zu bewerten. Außerdem demonstrieren wir, wie sich Test-Gaps auf die Ebene einzelner Issues herunterbrechen lassen,

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Machine Learning hat uns im privaten Bereich längst erreicht: Amazon schlägt mir Produkte vor, Netflix Filme. Oft treffen sie dabei sogar meinen Geschmack. Warum gibt es keine Software, die mir fundiert vorschlägt, was ich testen soll?

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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.

Im Vortrag stelle ich Change-Driven Testing vor, um Test und Entwicklung präziser aufeinander abzustimmen und diese Probleme zu vermeiden.

Speaker: Andreas Göb, Sven Amann

Title: Erfahrungen aus 8 Jahren Test-Gap-Analyse im Praxiseinsatz

Date: 2020-05-07

Coordinates

Speaker: Sven Amann

Conference: SE’20

When: Thursday, Februar 27, 2020, 14:30 - 15:00

Where: Testing 1, Seminarraum 8, Hotel Grauer Bär, Innsbruck

Sprecher: Elmar Jürgens

Konferenz: SE’20

Datum: Donnerstag, 27. Februar 2020, 09:00 - 10:00 Uhr

Ort: Seminarraum 6, Hotel Grauer Bär, Innsbruck