Wir haben in der Softwarebranche einen langen Weg hinter uns, aber es gibt immer noch Raum für weitere Innovationen. Das Aufkommen agiler Methoden und die Einführung von DevOps-Praktiken haben sich in den letzten zehn Jahren zu einem wahren Gamechanger entwickelt. Diese Veränderungen ebnen den Weg für die Einführung verschiedener Praktiken wie kontinuierliche Integration, Bereitstellung, Überwachung und – noch wichtiger – kontinuierliche Tests. Die Testautomatisierung hat diesen Wendepunkt möglich gemacht. Allerdings birgt sie auch eine ganze Reihe von Herausforderungen. Die selbstreparierende Testautomatisierung treibt die nächste Stufe der Innovation voran, indem sie für eine kürzere Entwicklungszeit und eine geringere Fehleranfälligkeit der Tests sorgt.
So hat die Testautomatisierung die Branche verändert
Die Softwareindustrie war auf der Suche nach einer Alternative zu mühsamen manuellen Tests, und so wurde die Testautomatisierung geboren. Aus verschiedenen Gründen hat sich die Testautomatisierung gegenüber dem manuellen Testen immer mehr durchgesetzt und ist nun eine der wichtigsten Triebfedern für Veränderungen und die De-facto-Testmethodik. Sie verspricht denjenigen, die sie einsetzen, eine unvergleichliche Effizienz und eine schnellere „Markteinführung“.
Zum einen kann die Testautomatisierung mit einer Fülle von Technologien durchgeführt werden, sowohl mit kommerziellen Standardprodukten (Commercial Off-the-Shelf, COTS) als auch mit Open-Source-Produkten. Bei der Automatisierung der grafischen Benutzeroberfläche (GUI) besteht das wichtigste Designprinzip für die Testautomatisierung unabhängig vom verwendeten Tool darin, die Eigenschaften der Oberflächenelemente in einem Objekt-Repository zu erfassen und zu speichern, sie dann in einem Automatisierungs-Framework zu verwenden und so Benutzeraktionen zu imitieren. Das Testskript kann also auf eine UI-Schaltfläche klicken, Werte in ein Textfeld eingeben, Werte in einem Listenfeld auswählen usw.
Der zweite Grund, warum die Testautomatisierung so beliebt geworden ist, liegt in der Integration von Teams. Die Entwicklungs- und Testteams, die früher getrennt an einem Projekt arbeiteten, sind jetzt alle Teil desselben Feature-Teams, als SDEs und SDETS, die miteinander zusammenarbeiten.
Integrierte Teams und der Schwerpunkt auf regelmäßiger Build-Erstellung und Tests bringen jedoch einige Herausforderungen mit sich. Die Teams stehen unter großem Druck, regelmäßig hochwertige Produkte zu liefern.
Das Problem wird noch verschärft, wenn sich die getesteten Anwendungen ständig weiterentwickeln und verändern. Die automatisierten Testskripte hängen von einer gültigen Eigenschaft des UI-Objekts ab, die sich häufig ändert, was zu anfälligen und fehlerhaften Tests führt. Ein Testskript bricht ab, wenn sich die Eigenschaften des UI-Objekts ändern. Ein Automatisierungsingenieur muss dann die Entwicklung eines neuen Skripts stoppen, um den Fehler zu beheben. Dieses Problem wird noch verstärkt, wenn es Hunderte von automatisierten Tests gibt, und das Automatisierungsteam kann dadurch während eines Sprints insgesamt weniger Arbeit erledigen.
Derzeit gibt es einen manuellen Prozess zur Behebung dieses Problems. Zunächst debuggen die Automatisierungstechniker die Skriptfehler manuell. Dann untersuchen sie das UI-Element und finden neue Eigenschaften, die zur Aktualisierung des Skripts oder des Objekt-Repositorys verwendet werden. Schließlich führen sie den Test erneut durch.
In den letzten Jahren hat sich im Testing ein Prinzip immer mehr durchgesetzt. Während die Tests selbst automatisiert werden, werden die Nebenaktivitäten, die zum gesamten Testlebenszyklus gehören – beispielsweise die Skriptpflege, die Auswirkungsanalyse, die Fehlersuche usw. – immer noch überwiegend manuell durchgeführt. Der Rückgriff auf manuelle Prozesse verlangsamt so den Softwareentwicklungsprozess. Daher beobachten wir jetzt einen Paradigmenwechsel in der Philosophie, der die „Testlebenszyklus-Automatisierung“ und nicht nur die „Testautomatisierung“ umfasst. Das Aufkommen von KI-/ML-Techniken in Kombination mit Programmierfähigkeiten trägt wesentlich zu dieser neuen Philosophie bei.
Die selbstreparierende Testautomatisierung ist ein wichtiger Teil in diesem Unterfangen.
Was ist selbstreparierende Testautomatisierung?
Für Webanwendungen gibt es mehrere Lokatoren, die zur Identifizierung eines UI-Elements verwendet werden können: ID, Name, Xpath, CSS-Lokator, Klasse, Tag, Linktext oder Teillinktext. Je nach Situation können sich ein oder mehrere Lokatoren für ein UI-Element ändern, und die entwickelten Algorithmen sollten in der Lage sein, diese Änderungen zu verarbeiten.
Wie im Diagramm oben gezeigt, kann die selbstheilende Testautomatisierung diese Änderungen bewältigen. Wenn während der Skriptausführung eine der verwendeten Objekteigenschaften aufgrund einer Änderung in der zu testenden Anwendung fehlschlägt, wird das Automatisierungsframework die neue zu testende Anwendung (DOM-Extraktor) zur Laufzeit scrapen und versuchen, ein alternatives Element zu finden, damit die Ausführung fortgesetzt werden kann.
Der Selbstheilungsalgorithmus verwendet Informationen, die in einer Datenbank gespeichert sind, in der alle historischen Objekteigenschaften auf der Grundlage historischer Testläufe gespeichert sind. Anschließend verwendet er Algorithmen zur Bewertung der Ähnlichkeit zwischen den alten Objekten und den verfügbaren Objekten auf der Seite, um zu beurteilen, wie ähnlich die einzelnen Eigenschaften sind. Jede Eigenschaft, die mit diesem Objekt verbunden ist, wird dann mit einem Vertrauenswert versehen und je nach dem vom Automatisierungsingenieur festgelegten Schwellenwert entscheidet die Selbstheilungs-Engine, ob sie mit der Selbstheilung fortfährt oder nicht. Am Ende der Ausführung der Testsuite spiegeln die erstellten Berichte dies ebenfalls wider und informieren die Testingenieure über die selbstheilenden Testfälle.
Bei Bedarf kann dieses selbstheilende Modell durch Technologien wie Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Maschinelles Lernen (ML) weiter erweitert werden, um Tests dynamisch an Änderungen in der Benutzeroberfläche (UI) oder in Umgebungen einer Anwendung anzupassen.
Was sind die Vorteile der selbstheilenden Testautomatisierung?
Die Vorteile der selbstheilenden Automatisierung sind unbestreitbar. Diese Techniken werden den gesamten Ansatz der Testautomatisierung verändern. Dank der verringerten Fehleranfälligkeit von Tests können Automatisierungsingenieure jetzt ihre Zeit auf die Entwicklung neuer Skripte verwenden, anstatt ihre Zeit mit der Wartung von Skripten zu verschwenden.
Durch die Selbstautomatisierung verringert sich auch die Anzahl der fehlgeschlagenen Tests, mit denen sich die Automatisierungsingenieure befassen müssen, wodurch sich der Zeit- und Arbeitsaufwand des Automatisierungsteams für die Fehlersuche verringert. Noch wichtiger ist, dass es weniger Unterbrechungen im ständigen Zyklus der kontinuierlichen Integration und des Testens aufgrund von Anwendungsänderungen gibt.
Mit der zusätzlichen Automatisierung zur Selbstheilung von Tests ist die „Testlebenszyklus-Automatisierung“ eine der wichtigsten bahnbrechenden Innovationen, die die Art und Weise, wie Tests durchgeführt werden, im kommenden Jahrzehnt verändern wird.
Ajit Rajshekar
Beigeordneter Direktor - Intelligente Automatisierung
Ajit Rajshekar ist ein Testarchitekt mit mehr als 15 Jahren Erfahrung im Bereich Qualitätstechnik, hauptsächlich im Bereich Produktentwicklung (medizinische Geräte). Zu seinen Interessen gehören die Erforschung und Nutzung neuer Methoden/Werkzeuge in der Testautomatisierung und kognitive Intelligenz (KI/ML) im Test.
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