Abstracts

Hinter jedem erfolgreichen Softwareprojekt steht eine starke Testsuite. Wächst unser Projekt, wächst auch unsere Testsuite - und das ist auch gut so.

Aber es gibt auch zu viel des Guten. Störend wird die Größe der Testsuite nämlich, wenn die Arbeit mit ihr schwerfällig wird. Oft denken wir dabei nur an die Laufzeit der Testsuite, weil wir diese im Alltag ständig spüren. Es gibt allerdings auch noch eine andere Seite: Die Wartung der Suite.
Das betrifft sowohl Anpassungen aufgrund von Änderungen im Softwaresystem, als auch größere Umbauarbeiten. Die meisten von uns kennen das: Eigentlich wollten wir schon lange die manuelle Testsuite automatisieren, aber womit starten wir am besten? Eigentlich wollten wir schon lange von dem teuren und unflexiblen Testautomatisierungs-Tool weg, aber wer hat die Zeit und Nerven, tausende Tests zu migrieren?

Für diese Herausforderung hat die Forschung passende Werkzeuge gefunden. Diese zielen auf die Redundanz ab, die in den meisten großen, historisch gewachsenen Testsuites vorhanden ist. Die Idee: Wenn wir es schaffen, gezielt einen Teil der redundanten Tests loszuwerden, bekommen wir eine kleinere, nach Relevanz sortierte Testsuite, die immer noch die meisten Bugs findet. Diese minimierte Testsuite können wir dann mit deutlich weniger Aufwand automatisieren oder zu anderen Testautomatisierungs-Tools migrieren.

Im Vortrag schauen wir uns zusammen an, wie die Ansätze funktionieren, für welche Arten von Tests sie funktionieren und welche Erfahrungen wir beim Einsatz dieser Werkzeuge in verschiedenen Projekten gemacht haben. Im Fokus stehen dabei neue, AI-basierte Verfahren. Verglichen mit traditionellen Ansätzen, die Code Coverage benötigen und damit im Setup aufwändiger sind, können sie sehr schnell zum Einsatz gebracht werden und liefern dabei sehr gute Ergebnisse.