Development

KI-Tools wie ChatGPT, GitHub Copilot oder Claude Code sind in vielen Entwicklerteams bereits Alltag; die Softwareentwicklung zählt zu den Bereichen mit der höchsten KI-Adaption. Gleichzeitig haben zahlreiche Unternehmen den Einsatz solcher Werkzeuge noch nicht offiziell freigegeben – meist aus nachvollziehbaren Gründen rund um Vertraulichkeit, Datenschutz, Security und Compliance. Dieser Artikel o..

Kubernetes ist der De-facto-Standard für Container-Orchestrierung – doch zwischen lokalem Testcluster und produktionsreifer Enterprise-Plattform liegen Welten. Von Architektur-Entscheidungen über Werkzeuge bis hin zu den wichtigsten Lektionen aus der Praxis: Wie ein kleines Team innerhalb von drei Monaten eine gewachsene Azure-Infrastruktur vollständig modernisierte.

Flaky Tests gehören zu den häufigsten und zugleich unterschätzten Problemen in der Testautomatisierung. Der Beitrag zeigt praxisnah, wie eine instabile UI-Test-Suite in einem dynamischen Webumfeld systematisch analysiert und nachhaltig stabilisiert wurde. Im Fokus stehen typische Ursachen wie fragile XPath-Konstruktionen ohne stabile Attribute, unzureichende Synchronisation bei reaktiven Frontends..

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.

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..