Development

Testautomatisierung klingt in der Theorie geradlinig. In der Praxis zeigt sie schnell ihre Grenzen: Mocks, die mehr Pflege brauchen als der Code selbst, UI-Tests, die kaum stabil laufen, und Pipelines, die ständig kippen. Dieser Artikel schildert offen, was in realen Projekten schiefgelaufen ist, was geholfen hat und warum die Testpyramide trotzdem das richtige Leitmodell bleibt, wenn man sie nich..

Viele gängige Verfahren aus dem Testdatenmanagement stellen Testdaten für Tests bereit. Diese Testdaten sind aber typischerweise nicht auf die konkreten, spezifischen Bedürfnisse der einzelnen Tests abgestimmt. Dies führt insbesondere im Umfeld von Testautomatisierung und CI/CD-Pipelines zu diversen Problemen, die ein radikaler Testdaten-Engineering-Ansatz weitgehend entschärfen kann.

Large Language Models stellen Tester vor besondere Herausforderung, denn LLMs sind keine klassische Software im herkömmlichen Sinn. Sie liefern keine strikt deterministischen Antworten, sondern generieren Wahrscheinlichkeiten in Textform. Gleicher Input kann unterschiedliche Outputs erzeugen. Antworten können korrekt, teilweise korrekt, stilistisch überzeugend, aber faktisch falsch sein. Genau hie..

Testautomatisierung ist mehr als UI- oder API-Tests. Auch statische Prüfungen wie Codeanalysen, Linting oder Security-Scans sowie automatische Performance-, Security- und Accessibility-Tests gehören zur automatischen Qualitätssicherung. Doch wer trägt dafür die Verantwortung? Wie Governance für diese oft dezentralen Aktivitäten in DevOps-Strukturen gestaltet werden kann, stellt dieser Artikel dar.

Enterprise Software unterstützt Fachleute in vielen Organisationen nicht so wirksam in ihrer täglichen Arbeit, wie es ihr Anspruch und ihre zentrale Rolle vermuten lassen. Statt Produktivität spürbar zu steigern, erzeugt sie häufig Mehraufwand und strukturelle Effizienzverluste. Der Artikel zeigt, warum diese Diskrepanz kein primär technisches Problem ist, sondern aus organisatorischen und strateg..