Künstliche Intelligenz und Machine Learning
KI und Machine Learning werden verwendet, um Testprozesse zu optimieren, z.B. durch das Vorhersagen von Fehlern, das Erkennen von Testabdeckungs-Lücken oder die Priorisierung von Testfällen.
Intelligente Testautomatisierung: ML-Algorithmen können eingesetzt werden, um Testskripte automatisch zu generieren oder zu aktualisieren.
Shift-Left und Shift-Right Testing
Shift-Left Testing: Testaktivitäten werden immer früher im Entwicklungsprozess integriert, oft schon in der Planungs- und Entwurfsphase, um schneller Fehler zu erkennen und zu beheben.
Shift-Right Testing: Hier liegt der Fokus auf Tests nach der Bereitstellung der Software, insbesondere in Produktionsumgebungen, um Benutzererfahrungen und Performance zu überwachen und zu optimieren.
Cloudbasiertes Testen
Mit dem zunehmenden Einsatz von Cloud-Technologien verlagert sich auch das Testen in die Cloud. Dies bietet Flexibilität, Skalierbarkeit und ermöglicht den Zugriff auf eine Vielzahl von Testumgebungen und -tools.
Cloud-basierte Testplattformen ermöglichen parallele Testausführungen und eine bessere Integration in CI/CD-Pipelines.
Microservices und Container-basierte Architekturen
Microservices und Container-Technologien wie Docker und Kubernetes stellen neue Herausforderungen im Testen dar, insbesondere im Bereich der Integrationstests und End-to-End-Tests.
Service-Virtualisierung wird mehr und mehr dafür genutzt, Tests in komplexen verteilten Systemen durchzuführen.
IoT
Die rasante Verbreitung von IoT-Geräten bringt neue Testanforderungen mit sich, insbesondere im Hinblick auf Sicherheit, Konnektivität und Performance.
Testen von Echtzeitdaten, Latenz und Geräteinteroperabilität sind entscheidende Bereiche.
Sicherheitstests und Datenschutz
Mit dem wachsenden Bewusstsein für Datenschutz (z.B. durch die DSGVO) und Cybersecurity-Bedrohungen nimmt die Bedeutung von Sicherheitstests weiter zu.
Penetrationstests und Vulnerability Scanning werden immer häufiger Teil der Standard-Testprozesse.
Exploratives Testen
Trotz aller Automatisierung bleibt exploratives Testen wichtig, da es ermöglicht, ungewöhnliche Fehler zu entdecken, die durch automatisierte Tests übersehen werden könnten.
Der Einsatz von Crowdsourced Testing wächst, um Anwendungen unter realen Bedingungen testen zu lassen.
Testdatenmanagement
Die Verfügbarkeit realistischer und datenschutzkonformer Testdaten wird immer wichtiger, insbesondere im Zusammenhang mit DSGVO und anderen Datenschutzbestimmungen.
Tools und Techniken zur Testdatenanonymisierung und -generierung gewinnen an Bedeutung.
Testing in Agile und DevOps
Agile Testmethoden sind mittlerweile weit verbreitet, wobei der Schwerpunkt auf der schnellen Bereitstellung und kontinuierlichen Verbesserung der Software liegt.
Integrierte Tests in DevOps-Umgebungen stellen sicher, dass Qualitätssicherung und Testen in den gesamten Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess eingebunden sind.
Fazit
Softwaretesten wird zunehmend komplexer, technischer und immer wichtiger für den Geschäftserfolg - vor allem im SaaS Umfeld - wobei der Fokus auf Automatisierung, Effizienz und Sicherheit liegt.
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