5 Vorteile von Shift-Left-Testing, um Ihre Kosten heute zu senken

1. Zwei Kurven, die die Verteilung des Testaufwands zeigen:
   • Blaue durchgezogene Linie: Shift-Left-Testing-Ansatz (früheres Testen)
   • Rote gestrichelte Linie: Traditioneller Testansatz
2. Eine Zeitachse mit den Phasen des Softwareentwicklungszyklus:
   • Anforderungen
   • Entwurf
   • Entwicklung
   • Testen
   • Produktion
3. Das Diagramm zeigt, wie Shift-Left-Testing:
   • Testaktivitäten früher im Entwicklungszyklus platziert
   • Den Testaufwand gleichmäßiger verteilt
   • Die Testbelastung in den späteren Stadien reduziert
4. Eine Legende, um die beiden Ansätze zu unterscheiden.

Was ist Shift-Left-Testing?

Shift-Left-Testing bezeichnet die Praxis, Testaktivitäten bereits früh im Softwareentwicklungszyklus (SDLC) zu integrieren. Anstatt bis zum Abschluss der Entwicklungsphase zu warten, erfolgen Tests bereits in den anfänglichen Phasen von Entwurf und Programmierung. Diese frühe Einbindung ermöglicht schnelleres Feedback aus dem QA-Bereich, sodass Entwickler:innen Probleme beheben können, bevor der Code ausgeliefert wird und Nacharbeiten nötig werden.

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5 Vorteile von Shift-Left-Testing

1. Früherkennung von Fehlern: Durch die frühzeitige Identifikation von Fehlern können wir die Fehlerkosten senken, da sie schneller behoben werden. Mit herkömmlichen Ansätzen werden Fehler oft spät im Prozess entdeckt, was Nacharbeiten erforderlich macht und zu verzögerten Produkteinführungen führt. Shift-Left-Testing erkennt Fehler bereits in der Design- oder Codierungsphase und verhindert so, dass diese später zu hochpriorisierten oder gravierenden Fehlern werden.
2. Reduzierte Kosten und Zeit: Die Behebung eines Fehlers in der Anforderungs- oder Designphase ist deutlich günstiger als dessen Korrektur nach der Entwicklung oder im laufenden Betrieb. Durch die frühzeitige Identifikation von Problemen reduziert Shift-Left-Testing die Gesamtkosten der Entwicklung und beschleunigt den Release-Zyklus.
3. Verbesserte Zusammenarbeit zwischen Teams: Shift-Left-Testing fördert die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Testteams von Beginn des Projekts an. Tester beteiligen sich bereits in den Design- und Codierungsphasen, bringen ihr Fachwissen ein und tragen so zu einer robusten Produkteinführung bei.
4. Erhöhte Testabdeckung: Durch die frühzeitige Einbindung von Testern können von Anfang an umfassende Testfälle und Szenarien erstellt werden, die eine höhere Testabdeckung der Anwendung gewährleisten. Zudem werden Randfälle und Szenarien erfasst, die übersehen worden wären, wenn die QAs nicht frühzeitig eingebunden wären.
5. Unterstützung agiler und DevOps-Praktiken: Shift-Left-Testing unterstützt agile und DevOps-Methodik, bei der kontinuierliche Integration und Auslieferung schnelle Feedbackschleifen erfordern. Automatisierte Tests, die häufig Änderungen am Code benötigen, lassen sich mit dem Shift-Left-Ansatz einfach durchführen und neue Änderungen können sofort getestet werden. Insgesamt trägt es dazu bei, das Risiko zu verringern, fehlerhaften Code in den Produktivbetrieb zu integrieren.

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Wie implementiert man Shift-Left-Testing?

1. Integration von Tests bereits in der Designphase: Die Einbindung von Testern schon während der Entwurfsphase hilft, Anforderungen zu prüfen und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen, sodass die Testfälle auf die Funktionalität abgestimmt werden können. Diese Teamarbeit minimiert Unklarheiten und fördert ein gemeinsames Verständnis des Produkts.
2. Kontinuierliche Integration und kontinuierliche Auslieferung (CI/CD): Shift-Left-Testing entfaltet sein Potenzial besonders in Umgebungen mit CI/CD-Pipelines. Jeder Code-Commit löst automatisierte Tests nach dem Shift-Left-Ansatz aus und stellt sicher, dass der Code funktionsfähig ist, bevor er in den Hauptzweig übernommen wird. Dieses frühe und häufige Testen hilft Teams, Fehler schneller zu entdecken und zu beheben, was zu stabileren Releases führt. Dadurch wird die Abhängigkeit von später durchgeführten Funktionstests reduziert.
3. Einsatz von frühen Performance-Tests: Performance-Tests sollten nicht auf das Ende des Entwicklungszyklus verschoben werden. Durch die frühe Einbindung von Performance-Tests können Teams Engpässe und Skalierungsprobleme erkennen, bevor das System zu komplex wird. Dieser proaktive Ansatz hilft teure Neugestaltungen zu vermeiden und sichert, dass das Produkt von Anfang an erwartete Lasten bewältigen kann.

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Wie KI Shift-Left-Testing unterstützt

KI-gestützte Testautomatisierungs-Tools wie Tosca Vision AI, Testim und Applitools generieren Test-Locators direkt aus UI-Mockups, Whiteboard-Diagrammen oder Design-Dateien (z. B. Sketch, Figma oder Adobe XD). Diese Tools analysieren das Mockup und erkennen automatisch wichtige UI-Komponenten wie Buttons, Formulare und Bilder und generieren stabile Locators für diese Elemente.

Vorteile der KI-basierten Locator-Generierung

1. Frühe Testautomatisierung mit UI-Mockups: Einer der mächtigsten Anwendungsfälle der KI-gestützten Testautomatisierung ist die Fähigkeit, Testskripte anhand von UI-Mockups zu erstellen, bevor das Entwicklungsteam die eigentliche Codierung der Webanwendung abgeschlossen hat. Dieser Ansatz ermöglicht:
   • Parallele Entwicklung und Testen: Testskripte können erstellt und ausgeführt werden, sobald das UI-Design finalisiert ist, sodass QA-Teams mit dem Testen beginnen können, bevor das Endprodukt fertig ist.
   • Schnellere Markteinführung: Da Testskripte früher vorbereitet werden, können QA-Teams rasch Feedback zum Design der Anwendung geben und so die Markteinführungszeit verkürzen.
2. Testautomatisierung in Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD): In einer CI/CD-Pipeline ist Testautomatisierung für kontinuierliches Testen unverzichtbar. KI-gestützte Werkzeuge können Locator dynamisch generieren, was es erleichtert, mit häufigen Codeänderungen und UI-Updates Schritt zu halten. Dies ist besonders vorteilhaft in agilen Entwicklungsumgebungen, in denen:
   • Häufige UI-Änderungen: Herkömmliche Testautomatisierungsskripte können brechen, da UI-Elemente sich in agilen Entwicklungsumgebungen häufig ändern. KI-generierte Locator machen Testskripte widerstandsfähiger gegenüber diesen Änderungen.
   • Reduzierter Wartungsaufwand für Tests: Da KI-Tools Locator anhand visueller Erkennung anpassen können, verringert sich der Wartungsaufwand für die Aktualisierung von Testskripten bei kleinen Änderungen an der Benutzeroberfläche.

3. Cross-Browser- und Cross-Device-Testing: Webanwendungen müssen nahtlos in verschiedenen Browsern und auf unterschiedlichen Geräten funktionieren. KI-gestützte Tools stellen sicher, dass aus Mockups generierte Locator konsistent auf verschiedenen Plattformen funktionieren, ohne dass für jeden Browser oder jedes Gerät eigene Skripte erforderlich sind.

Wie funktioniert es?

1. UI-Mockup eingeben: Tester stellen ein Mockup oder eine Design-Datei bereit, die die Benutzeroberfläche der Webseite oder Anwendung visuell abbildet.
2. KI-gestützte Analyse: Die KI-Engine analysiert das Mockup und identifiziert die visuellen Elemente – Buttons, Textfelder, Dropdowns, Bilder etc. – mithilfe von Bilderkennung und maschinellen Lernalgorithmen.
3. Generierung von Locators: Basierend auf der Analyse erzeugt das KI-Tool automatisch Locator (XPath, CSS-Selektoren) für jedes Webelement.
4. Automatisierte Testskripte erstellen: Sobald die Locator erstellt wurden, kann das KI-Tool entweder ein vollständiges Testskript generieren oder den Testern ermöglichen, die Locator in bestehende Automatisierungs-Frameworks zu integrieren.

Herausforderungen der KI-gestützten Locator-Generierung

Obwohl die KI-gestützte Locator-Generierung zahlreiche Vorteile bietet, sind einige Herausforderungen zu beachten:

• Komplexe UIs: Es ist schwierig, für Testautomatisierung die benötigten Web-Locator auf dynamischen Benutzeroberflächen für KI-Werkzeuge zu identifizieren. Meist ist manuelles Nacharbeiten notwendig, um Locator zu verfeinern.
• Begrenzungen beim Trainingsdatensatz: Die Genauigkeit der KI-Modelle hängt von Qualität und Menge der Trainingsdaten ab; je mehr Trainingsdaten vorhanden sind, desto besser ist die Modellgenauigkeit. 
• Falsch Positive/Negative: KI-Tools können falsche Locator erzeugen, was zu Fehlalarmen führt und manuelle Eingriffe zur Gewährleistung der Genauigkeit erforderlich macht.

Fazit

Shift-Left-Testing ist der transformative Ansatz, um heute die Softwarequalität zu verbessern und Defektkosten zu reduzieren. Durch Integration von Testaktivitäten in früheren Phasen des SDLC können Teams Fehler früher erkennen und beheben, effektiver zusammenarbeiten und so verlässlichere Software an Anwender ausliefern.

Die Methode ist besonders geeignet für moderne Entwicklungsansätze wie Agile und DevOps, bei denen kontinuierliches Testen und schnelles Feedback essenziell sind. Auch KI-gestützte Testautomatisierungstools, die Webelement-Locator aus Mockups generieren, sind äußerst nützlich für die Shift-Left-Testing-Strategie. 

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