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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.

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Wenn ein System wächst, wird auch die Anzahl der automatisierten Tests größer. Das hat zur Folge, dass die Tests länger brauchen. Wir sehen in der Praxis zunehmend öfter Test-Suiten, die mehrere Stunden bis Tage laufen. Dadurch müssen Entwickler immer länger auf Feedback warten. Das erschwert die Lokalisierung der Ursachen von Testfehlschlägen und mindert dadurch den Wert der Tests.

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.

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Softwareentwicklung soll möglichst schnell vonstattengehen und gleichzeitig auch qualitativ möglichst hochwertige Software produzieren. Code Reviews sind schon lange ein ausgereiftes Konzept zur Qualitätssicherung im Softwareentwicklungsprozess. Trotzdem beobachten wir, dass sie oft nicht eingesetzt werden, da sie als zu zeitaufwendig oder irrelevant gelten. Aber sind sie das wirklich? Was leisten Code Reviews? Welche Probleme decken sie auf? Wir haben mehr als 16 Jahre Code-Review-Historie aus der Entwicklung unseres Produkts Teamscale unter die Lupe genommen. In diesem Vortrag teilen wir unsere Erkenntnisse aus dieser Analyse.