Neueste Trends in der Testautomatisierung in 2024

1. Kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD):
   Automatisierung spielt eine entscheidende Rolle in CI/CD-Pipelines. Unternehmen integrieren Tests immer stärker in den Entwicklungsprozess, um eine schnellere und zuverlässigere Bereitstellung zu ermöglichen.
   
   
2. Skriptlose Testautomatisierung:
   Skriptloses Testen oder Codeless Testing ermöglicht es Testern, Tests zu erstellen, ohne expliziten Programmiercode zu schreiben. Dies erleichtert die Beteiligung von nicht-technischen Benutzern am Testprozess.
   
   
3. Containerisierung und Orchestrierung:
   Tools wie Docker ermöglichen die Containerisierung von Anwendungen, was die Bereitstellung von Anwendungen und deren Tests vereinfacht. Orchestrierungstools wie Kubernetes bieten eine effiziente Verwaltung von Containeranwendungen.
   
   
4. API-Testautomatisierung:
   Mit der zunehmenden Bedeutung von Microservices werden API-Tests wichtiger. Automatisierte Tests von APIs helfen, die Interoperabilität und die Kommunikation zwischen verschiedenen Diensten sicherzustellen.
   
   
5. Shift-Left Testing:
   Diese Praxis beinhaltet das Einbinden von Tests in den frühen Phasen des Entwicklungszyklus. Dies hilft, Fehler frühzeitig zu erkennen und die Gesamtkosten der Fehlerbehebung zu reduzieren.
   
   
6. Mobile Testautomatisierung:
   Mit der Verbreitung von mobilen Anwendungen steigt auch die Bedeutung der Testautomatisierung für mobile Plattformen. Frameworks wie Appium und Xamarin ermöglichen die Automatisierung von Tests für verschiedene mobile Plattformen.
   
   
7. KI unterstützte Testautomatisierung
   Bei der KI unterstützten Testautomatisierung wird künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt, um die Automatisierung von Softwaretests zu verbessern. KI kann dabei helfen, Testfälle zu generieren, zu ausführen und zu analysieren.
   
   
8. Testdatenmanagement:
   Effizientes Management von Testdaten, einschließlich der Generierung realistischer Testdaten und der Minimierung von Datenschutzrisiken.
   
   
9. Mobile Testautomatisierung:
   Fortschritte in Tools und Frameworks für die Automatisierung von Tests auf verschiedenen mobilen Plattformen und Geräten.
   
   
10. Performance-Engineering:
    Verlagerung von Performance-Testing zu Performance-Engineering, um Leistungsaspekte von Anfang an in den Entwicklungsprozess zu integrieren.
    
    
11. Hyperautomation:
    Automatisierung nicht nur von Tests, sondern auch von anderen Entwicklungs- und Betriebsprozessen, um einen umfassenden Automatisierungsansatz zu erreichen.
    
    
12. Zero-Touch Automation:
    Automatisierung von Tests, die ohne menschliches Eingreifen laufen können, einschließlich automatischer Testfallerstellung, Ausführung und Fehlerberichterstattung.

• Testfallgenerierung: KI kann dazu verwendet werden, automatisch Testfälle zu generieren, indem sie das System analysiert und potenzielle Testpfade identifiziert.
• Selbstheilende Tests: KI kann Tests so gestalten, dass sie auf Änderungen im Code reagieren können. Wenn sich die Anwendung ändert, kann die KI automatisch Anpassungen an den Testfällen vornehmen.
• Priorisierung von Tests: KI kann helfen, Testfälle basierend auf verschiedenen Kriterien wie Risiko, Codeänderungen oder Geschäftsanforderungen zu priorisieren.
• Fehlerlokalisierung: Bei Auftreten von Fehlern kann KI bei der Identifizierung der genauen Ursache und Lokalisierung des Fehlers unterstützen.

• Testfallgenerierung: Die KI analysiert die Anwendung, identifiziert automatisch verschiedene Benutzerpfade und generiert automatisch Testfälle für diese Pfade.
• Selbstheilende Tests: Wenn während der Entwicklung Änderungen am Code vorgenommen werden, passt die KI automatisch die vorhandenen Testfälle an, um sicherzustellen, dass sie weiterhin gültig sind.
• Priorisierung von Tests: Die KI analysiert Änderungen im Code und priorisiert automatisch die relevantesten Testfälle, um sicherzustellen, dass die wichtigsten Funktionen intensiver getestet werden.
• Fehlerlokalisierung: Bei einem Fehler in der Anwendung kann die KI durch Analyse von Logdateien, Fehlermeldungen und anderen relevanten Informationen dabei helfen, die genaue Ursache des Fehlers zu identifizieren und zu lokalisieren.

Die KI-unterstützte Testautomatisierung trägt dazu bei, den Testprozess effizienter zu gestalten und die Testabdeckung zu verbessern, insbesondere in komplexen Anwendungen mit häufigen Änderungen.

• Die zunehmende Nutzung von Open-Source-Testautomatisierungstools
• Die wachsende Beliebtheit von cloudbasierten Testautomatisierungsplattformen
• Die Integration von Testautomatisierung mit DevOps-Praktiken