Was sind Softwaretests?

Zu den Hauptvorteilen robuster Tests gehören die Bereitstellung hochwertiger Software durch die Identifizierung von Fehlern und die Verbesserung der Leistung.

Heutzutage ist das Testen von Software fest in modernen Entwicklungsprozessen verankert, angetrieben durch agile Transformation, DevOps und Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD)-Pipelines. Das Testen ist nicht mehr der letzte Schritt vor der Veröffentlichung – es beginnt bereits in der Entwurfsplanungsphase und wird nach der Bereitstellung fortgesetzt.

Dieser Testansatz unterstützt schnellere Releases und reduziert Risiken in sich schnell verändernden IT-Infrastrukturumgebungen.Praktiken wie Shift-Left-Tests – bei denen das Testen zu einem früheren Zeitpunkt im Entwicklungszyklus beginnt – helfen Teams, Probleme frühzeitiger zu erkennen. Shift-Right-Tests, die sich auf die Überwachung und Validierung in der Produktion konzentrieren, ermöglichen es den Teams, sich schneller an die reale Nutzung anzupassen.

Moderne Strategien für Softwaretests entwickeln sich parallel zu den Fortschritten in den Bereichen Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI) und cloudnative Architekturen wie Microservice weiter. Da Software immer komplexer wird und die Release-Zyklen immer kürzer werden, hat sich intelligentes Testen zunehmend durchgesetzt.

In einem Bericht von Fortune Business Insights wird die Größe des globalen KI-gestützten Testmarkts im Jahr 2024 auf 856,7 Mio. USD geschätzt. Es wird prognostiziert, dass er von 1.010,9 Mio. USD im Jahr 2025 bis 2032 auf 3.824,0 Mio. USD ansteigen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 20,9 % während des Forecasting-Zeitraums entspricht.¹

Das Testen von Software begann parallel zur Entwicklung der Softwaretechnik, die kurz nach dem Zweiten Weltkrieg entstand. Dem Informatiker Tom Kilburn wird das Schreiben der ersten Software zugeschrieben, die am 21. Juni 1948 an der Universität von Manchester in England vorgestellt wurde. Sie führte mathematische Berechnungen mit Hilfe grundlegender Maschinencode-Anweisungen durch.

In den Anfangsjahren war das Debugging die wichtigste Testmethode und blieb dies auch in den folgenden zwei Jahrzehnten. In den 1980er Jahren begannen die Entwicklungsteams, über die bloße Isolierung und Behebung von Softwarefehlern hinauszugehen. Sie begannen damit, Anwendungen in realen Umgebungen zu testen, um eine umfassendere Funktionalität und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Dieser Wandel markierte den Beginn einer umfassenderen Sichtweise auf das Testen, bei der die Qualitätssicherung als entscheidender Schwerpunkt im Vordergrund stand. Sie wurde zu einem integralen Bestandteil des Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) – dem strukturierten Prozess, den Teams zur Erstellung hochwertiger, kostengünstiger und sicherer Software verwenden.

In den 1990er und frühen 2000er Jahren kam es zu einem Anstieg automatisierter Tests, begleitet von neuen Praktiken wie der testgetriebenen Entwicklung (TDD). In dieser Zeit gewannen auch modulare Programmiertechniken wie die objektorientierte Programmierung (OOP) an Popularität, bei der Software in Module im Unternehmen organisiert wurde. Dieses modulare Design erleichterte das Schreiben gezielter Tests für kleine Codeabschnitte, sogenannte Unit-Tests. Die zunehmende Verbreitung von Mobil- und Webanwendungen erforderte neue Teststrategien, darunter Leistungs-, Benutzerfreundlichkeits- und Sicherheitstests.

In den letzten zehn Jahren haben Fortschritte bei flexiblen Methoden und DevOps die Art und Weise, wie Teams Software entwickeln und bereitstellen, grundlegend verändert. Das Testen erfolgt mittlerweile kontinuierlich, automatisiert und ist in jede Phase der Entwicklung und Bereitstellung integriert. Viele Unternehmen nutzen heutzutage proprietäre und Open-Source-Automatisierungstools sowie kontinuierliche Testplattformen (z. B. Katalon Studio, Playwright, Selenium), um die Qualitätssicherung zu gewährleisten. Diese Tools tragen auch dazu bei, dass sie an Geschwindigkeit und Skalierbarkeit gewinnen und das Vertrauen ihrer Kunden stärken.

In der heutigen vernetzten Welt sind die Folgen von Softwarefehlern schwerwiegender denn je. Verspätete Lieferungen oder Softwarefehler können den Ruf einer Marke schädigen und zu frustrierten und unzufriedenen Kunden führen. Im Extremfall kann ein Fehler oder Defekt zusammenhängende Systeme beeinträchtigen oder schwerwiegende Fehlfunktionen verursachen.

Bitte betrachten Sie den Vorfall mit Delta Air Lines im Juli 2024. Ein fehlerhaftes Software-Update des Cybersicherheitsunternehmens CrowdStrike verursachte weitreichende Systemausfälle auf Microsoft Windows-Plattformen. Delta war unter den US-Fluggesellschaften am stärksten von Betriebsbeeinträchtigungen betroffen, mit Tausenden von Flugausfällen und geschätzten Verlusten von über 500 Millionen US-Dollar.² Dieses Ereignis unterstreicht die entscheidende Bedeutung gründlicher Tests, insbesondere bei der Integration von Drittanbietersoftware in geschäftskritische Systeme.

Obwohl das Testen selbst mit Kosten verbunden ist, können Unternehmen durch die Implementierung effektiver Testverfahren und Qualitätssicherungsprozesse jährlich Millionen von Dollar in den Bereichen Entwicklung und Support einsparen. Frühzeitige Softwaretests identifizieren Probleme, bevor ein Produkt auf den Markt gebracht wird. Je früher die Entwicklungsteams das Feedback zu den Tests erhalten, desto eher können sie Probleme wie die folgenden angehen:

• Architektonische Mängel

• Schlechte Designentscheidungen

• Ungültige oder fehlerhafte Funktionalität

• Sicherheitslücken

• Probleme mit der Skalierbarkeit

Wenn die Entwicklung genügend Raum für Tests lässt, verbessert sich die Zuverlässigkeit der Software und es werden qualitativ hochwertige Anwendungen mit wenigen Fehlern geliefert. Ein System, das die Erwartungen der Kunden erfüllt oder übertrifft, kann höhere Umsätze, größere Marktanteile und eine verbesserte User Experience verursachen.

Softwaretests lassen sich im Wesentlichen in zwei große Kategorien einteilen:

• Manuelle Tests

• Automatisierte Tests

Manuelles Testen ist der Prozess, bei dem Tester Testfälle manuell und ohne die Unterstützung von Tools ausführen. Tester führen Aktionen wie das Klicken auf Schaltflächen, die Eingabe von Text und die Überprüfung von Ausgaben durch und simulieren so, wie ein Endbenutzer mit der Software interagieren würde.

Manuelles Testen wird in der Regel für exploratives Testen, Usability-Tests und in Fällen eingesetzt, in denen die Anwendung so klein ist, dass eine Automatisierung möglicherweise nicht erforderlich ist.

Beim automatisierten Testen werden Skripte und Tools verwendet, um Tests an Software automatisch auszuführen. Dieser grundlegende Ansatz ist vorteilhaft für sich wiederholende Testaufgaben und für größere Systeme, bei denen dieselben Tests mehrfach durchgeführt werden müssen.

Automatisierte Tests sorgen dafür, dass Software schneller und konsistenter getestet werden kann. Außerdem werden menschliche Fehler reduziert und die Testeffizienz im Laufe der Zeit verbessert.

Im Allgemeinen erfolgt das Testen von Software auf vier verschiedenen Ebenen – oder Phasen – innerhalb des Softwareentwicklungszyklus, wobei jede Ebene sich auf bestimmte Teile der Anwendung konzentriert:

• Komponententest

• Integration Testing

• Systemtests

• Abnahmetests

Es gibt viele verschiedene Arten von Softwaretests, die unter die zuvor beschriebenen Stufen fallen und in der Regel in zwei Hauptkategorien unterteilt werden können:

• Functional Testing überprüft, ob eine Softwareanwendung gemäß den festgelegten Anforderungen funktioniert.

• Nichtfunktionale Tests bewerten, wie sich die Software unter verschiedenen Bedingungen verhält, beispielsweise unter Last, Stress oder in unterschiedlichen Umgebungen.

Die folgenden Listen enthalten eine Übersicht über gängige Test-Typen innerhalb jeder Kategorie.

• Whitebox-Tests: Whitebox-Tests basieren auf der Kenntnis der internen Struktur, Logik und Funktionen der zu testenden Software.

• Blackbox-Tests: Beim Blackbox-Testing hat ein Tester keine Informationen über die interne Funktionsweise des Softwaresystems.

•  Ad-hoc-Tests: Bei Ad-hoc-Tests versuchen die Tester, Fehler in einer Anwendung zu beheben oder zu finden, ohne sich an vordefinierte Tests oder Dokumentationen zu halten.  

• API-Tests: API-Tests (Application Programming Interface) überprüfen, ob die Schnittstellen zwischen den Softwarekomponenten korrekt und zuverlässig funktionieren. API-Tests sind ein wesentlicher Bestandteil des API Management, der Software und der Prozesse, die den Lebenszyklus einer API unterstützen.

• Exploratives Testen: Exploratives Testen unterstützt Software-Tester dabei, schwer vorhersehbare Szenarien und Situationen aufzudecken, die Softwarefehler verursachen können.

• Regressionstests: Regressionstests überprüfen, ob neue Funktionen bestehende Funktionen Breaks oder deren Qualität mindern. Sie stellen sicher, dass durch kürzlich vorgenommene Änderungen keine neuen Fehler entstanden sind.

• Sanity-Test: Der Sanity-Test überprüft, ob bestimmte Funktionen wie erwartet funktionieren. Tester können mit ihm Menüs, Funktionen und Befehle auf oberflächlicher Ebene überprüfen, wenn keine Zeit für einen vollständigen Regressionstest vorhanden ist.

• Smoketests: Smoketests sind vorläufige Softwaretests, bei denen überprüft wird, ob die Grundfunktionen einer Anwendung korrekt funktionieren. Sie tragen dazu bei, sicherzustellen, dass die Build-Version stabil genug für weitere Tests ist.

• Benutzerakzeptanztests (UAT): Benutzerakzeptanztests (UAT) sind eine spezielle Art von Abnahmetests, die von den Endbenutzern durchgeführt werden, um zu bestätigen, dass das System ihre Bedürfnisse erfüllt und in realen Szenarien funktioniert.

• Recovery-Testing: Beim Recovery-Test wird überprüft, wie die Software auf Ausfälle reagiert und diese behebt, um sicherzustellen, dass Daten und Prozesse korrekt wiederhergestellt werden.

• Leistungstests: Leistungstests beziehen sich darauf, wie die Software unter verschiedenen Workloads ausgeführt wird.

• Lasttests: Lasttests – eine Art von Leistungstests – bewerten die Leistung unter realen Bedingungen der Lastverteilung.

• Stresstests: Stresstests untersuchen, wie viel Belastung das System aushalten kann, bevor es ausfällt.

• Sicherheitstests: Sicherheitstests überprüfen, ob Software für Hacker oder andere böswillige Typen anfällig ist.

• Usability-Tests: Usability-Tests überprüfen, wie gut ein Kunde die Benutzeroberfläche eines Systems nutzen kann, um eine Aufgabe effizient und intuitiv zu erledigen.

• Kompatibilitätstests: Bei einer Kompatibilitätsprüfung wird überprüft, ob eine Softwareanwendung auf verschiedenen Geräten, Betriebssystemen, Browsern und in Netzwerkumgebungen wie erwartet funktioniert.

Effektives Softwaretesten beginnt mit einem soliden Testplan, der den Umfang, den Ansatz und die Ressourcen umreißt, die zur Validierung der Software über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg erforderlich sind.

Um in komplexen Umgebungen skalieren und sich anpassen zu können, sind Testteams auf ein robustes Framework angewiesen – eine Struktur, die die Automatisierung unterstützt, sich in CI/CD-Pipelines integrieren lässt und eine kontinuierliche Validierung über Plattformen und Umgebungen hinweg ermöglicht. Solche Frameworks unterstützen alle Testphasen, einschließlich Testdesign, Testdurchführung und Ergebnisanalyse, und helfen Teams dabei, Probleme früher zu erkennen, Risiken zu reduzieren und die Zeit bis zur Veröffentlichung zu verkürzen. Code-Reviews spielen ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der Qualitätssicherung, da sie es Teams ermöglichen, Fehler frühzeitig zu erkennen und Codierungsstandards durchzusetzen, noch bevor die Tests beginnen.

Das Testen kann zeitaufwändig sein. Für kleine Builds können manuelle Tests oder Ad-hoc-Tests ausreichend sein. Bei größeren Systemen werden jedoch häufig Tools zur Automatisierung von Aufgaben eingesetzt. Automatisierte Tests helfen Teams, verschiedene Szenarien zu implementieren, Differenzierungsmerkmale zu testen (z. B. das Verschieben von Komponenten in eine Cloud-Umgebung) und schnell Feedback darüber zu erhalten, was funktioniert und was nicht.

Ein guter Testansatz umfasst die Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), die Benutzeroberfläche und die Systemebene. Je mehr Tests automatisiert sind und frühzeitig ausgeführt werden, desto besser. Einige Teams entwickeln interne Tools zur Testautomatisierung. Die Lösungen der Anbieter bieten jedoch Funktionen, mit denen sich wichtige Aufgaben der Testverwaltung rationalisieren lassen, z. B.:

• Kontinuierliches Testen: Beim kontinuierlichen Testen testen Projektteams jeden Build, sobald er verfügbar ist. Diese Art der Softwaretests basiert auf einer Testautomatisierung, die in den Bereitstellungsprozess integriert ist, häufig als Teil einer kontinuierlichen Bereitstellung. Dadurch kann Software früher im Entwicklungsprozess in realistischen Testumgebungen validiert werden, was das Design verbessert und Risiken reduziert.

• Konfigurationsmanagement: Unternehmen verwalten Test-Assets zentral und verfolgen, welche Software-Builds getestet werden. Teams erhalten Zugriff auf Assets wie Code, Anforderungen, Designdokumente, Modelle, Testskripte und Testergebnisse. Solide Systeme umfassen Benutzerauthentifizierung und Prüfpfade, damit Teams Compliance-Anforderungen mit minimalem Verwaltungsaufwand erfüllen können. 

• Servicevirtualisierung: Testumgebungen sind möglicherweise nicht verfügbar, insbesondere zu Beginn der Codeentwicklung. Die Service-Virtualisierung simuliert die Dienste und Systeme, die noch fehlen oder noch nicht fertiggestellt sind, und ermöglicht es den Teams, Abhängigkeiten zu reduzieren und früher zu testen. Sie können eine Konfiguration wiederverwenden, bereitstellen und ändern, um verschiedene Szenarien zu testen, ohne die ursprüngliche Umgebung ändern zu müssen.

• Fehler- oder Bug-Tracking: Die Überwachung von Fehlern und das Bug-Tracking sind sowohl für Test- als auch für Entwicklungsteams von entscheidender Bedeutung, da sie ihnen ermöglichen, die Softwarequalität zu messen und zu verbessern. Mit automatisierten Tools können Teams Fehler verfolgen, ihren Umfang und ihre Auswirkungen messen und damit verbundene Probleme aufdecken.

• Metriken und Berichterstellung: Berichte und Analysen ermöglichen den Teammitgliedern den Austausch von Status, Zielen und Testergebnissen Fortschrittliche Testtools integrieren Projektmetriken und präsentieren die Ergebnisse in einem Dashboard. Teams sehen schnell den allgemeinen Zustand eines Projekts und können Beziehungen zwischen Test-, Entwicklungs- und anderen Projektelementen überwachen.

Da sich die Softwareentwicklung immer schneller vollzieht und die Systeme immer komplexer werden, entwickelt sich auch das Testen von Software entsprechend weiter. Hier sind einige wichtige Trends, die die Zukunft des Testens prägen werden.

Da Low-Code- und No-Code-Plattformen immer beliebter werden und fortfahren, kommen neue Tools für Softwaretests auf den Markt, die sich an technisch nicht versierte Benutzer richten. Diese Tools vereinfachen Testprozesse und ermöglichen es Geschäftsanwendern, auf einfache Weise Tests für die von ihnen entwickelten Anwendungen zu erstellen und durchzuführen. Diese Funktion beschleunigt die Markteinführung, ohne dass technisches Fachwissen erforderlich ist.

Die schnelle Verbreitung von Geräten im Internet der Dinge (IoT) stellt besondere Herausforderungen dar, was das Testen von Konnektivität, Sicherheit und Leistung unter realen Bedingungen angeht. Da immer mehr Geräte auf Edge-Computing setzen, müssen Testtools verschiedene Umgebungen simulieren, um sicherzustellen, dass Software unter unterschiedlichen Netzwerkbedingungen zuverlässig funktioniert.

Seit der Einführung von 5G erfordern Anwendungen, die eine extrem niedrige Latenzzeit benötigen, wie autonome Fahrzeuge und Fernmedizin, spezielle Tests. Die Validierung der Leistung unter Bedingungen mit hoher Geschwindigkeit und geringer Latenz ist für mobile und Edge-basierte Anwendungen von entscheidender Bedeutung geworden.

KI-gestützte Systeme mit automatischer Fehlerbehebung erkennen kleinere Probleme und beheben sie automatisch, wodurch Ausfallzeiten reduziert werden. Prädiktive Tests, die auf maschinellem Lernen (ML) basieren, ermöglichen es Teams, potenzielle Fehler vorherzusehen und sie zu beheben, bevor sie die Produktion stören, was wiederum die Software widerstandsfähiger und zuverlässiger macht.

Generative KI hat sich als leistungsstarkes Tool im Bereich Softwaretests etabliert. Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens können generative KI-Modelle dynamische Testfälle auf der Grundlage des Softwareverhaltens erstellen. Diese Modelle generieren automatisch neue Szenarien, die von menschlichen Testern möglicherweise übersehen werden, und verbessern so letztlich die Testabdeckung und die Zuverlässigkeit der Software.