Der Begriff „Null Fehler“ ist ein QA/QC-Konzept, das darauf abzielt, die Anzahl von Fehlern und Problemen in einem Prozess zu reduzieren und zu minimieren und die Dinge gleich beim ersten Mal richtig zu machen. Die Hauptidee besteht darin, Fehler zu verhindern, anstatt sie zu korrigieren, nachdem sie aufgetreten sind. Dieses Konzept wurde erstmals 1979 von Philip Crosby in seinem Buch „Quality is Free“ vorgestellt.
Bei Zero Defects geht es nicht in erster Linie darum, Perfektion zu erreichen, sondern einen Standard für die Implementierung von Mechanismen zu setzen, um diese Standards konsequent einzuhalten. Zero Defects ist kein bestimmter Prozess mit festgelegten Schritten, sondern eine Denkweise oder Entwicklungs-/Technologiekultur, die im gesamten Team/Unternehmen gelebt werden muss. Dazu gehören kontinuierliche Verbesserungsprozesse, das Erkennen der hohen Kosten von Qualitätsproblemen und proaktives Arbeiten zur Identifizierung und Behebung von Fehlern in Apps und Entwicklungsprozessen.
Das Konzept, keine Fehler zu erreichen, ist in echten Projekten eher ein Ideal als Realität. Stattdessen liegt der Fokus auf der Minimierung von Fehlern, die sich auf Unternehmen/Benutzer/Systeme auswirken, insbesondere auf Fehler, die so kritisch sind, dass sie die Funktionalität der App beeinträchtigen. Dieser Ansatz unterstreicht, wie wichtig es ist, der Qualität von Anfang an Priorität einzuräumen, um später kostspielige Fehler zu vermeiden.
Wie lassen sich hohe Qualitätsstandards erreichen?
- Führen Sie Regressionstests durch QA-Experten durch.
Sind Regressionstests wichtig?
- Ja.
Reicht das?
– Es ist ein guter Ausgangspunkt, aber es könnte noch mehr getan werden, um die Softwarequalität zu verbessern und die Prozesse effektiver zu gestalten.
Autotests/Skripte, die bei jedem neuen Build/Commit/Staging-Deployment automatisch ausgelöst werden, stellen sicher, dass Änderungen/Fixes getestet und validiert werden. Eine solche Integration führt zu einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und schneller Ergebnisse – Teams können Probleme/Fehler frühzeitig im SDLC erkennen und beheben. Es hilft, qualitativ hochwertige Software schneller bereitzustellen, indem agile Methodenprozesse eingeführt werden.
Die Sicherstellung der Verfügbarkeit vielfältiger/realistischer Testdatensätze verbessert die Testabdeckung und die Validierung von App-Funktionen. Die Verwendung von Datengenerierungstools (angepasst oder selbst geschrieben) oder verschleierten Produktdaten (von echten Benutzern) zum Testen kann die Erstellung effektiver Testszenarien verbessern. Die Verwendung von Datenmaskierung/-verschleierung schützt vertrauliche Informationen während des Tests und gewährleistet die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien.
Das Kombinieren oder Ersetzen von Regressionstests durch explorative Tests kann die Testabdeckung verbessern und ungewöhnliche Regressionsfehler aufdecken. QA-Ingenieure können ihr Fachwissen und ihre Intuition nutzen, um die App zu erkunden und „versteckte“ Probleme/Fehler zu finden, die bei Regressionstests (Autotests) möglicherweise übersehen wurden. Dieser agile kombinierte Ansatz hilft Teams, komplexe, knifflige Probleme und Sonderfälle zu finden, die bei Standard-Regressionstests leicht übersehen werden können.
Die Kombination von Leistungs- und Sicherheitstests mit funktionalen Regressionstests ist wichtig, um keine Probleme mit der Leistung und Sicherheit der App zu übersehen. Diese Tests sind Standard für Ihre Leistungs- und Sicherheitstests der App, werden jedoch als Regressionstests durchgeführt, wenn wesentliche Änderungen vorgenommen werden und die Leistung der App beeinträchtigt werden kann oder neue Schwachstellen in Ihr System eingeführt werden könnten.
Mithilfe von Cross-Browser-Tests (plattform-/geräteübergreifend) können QA-Ingenieure die Funktionalität und das Layout von Apps über verschiedene Browser, Versionen, Betriebssysteme, Geräte (Hardware) und Bildschirmauflösungen hinweg validieren. Es ist wichtig, den angemessenen Umfang zu verstehen und nur die erforderlichen Tests durchzuführen, da diese Art von Tests zeitaufwändig sein kann, aber durch die Verwendung von Plattformen wie BrowserStack oder Ihrer eigenen Gerätefarm + Automatisierung schneller sein kann. Allerdings sind dafür mehr Ressourcen erforderlich als beispielsweise API-Regressions- oder funktionale Regressionstests. Seien Sie also vorsichtig und optimieren Sie den Umfang entsprechend den vorgenommenen Änderungen und nachgewiesenen Risiken.
Identifizieren Sie potenzielle Regressionsrisiken und planen Sie Regressionstests in den frühen Phasen von Funktionsimplementierungen/Codeänderungen. Diese frühzeitige Einbindung fördert die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und QA-Teams, minimiert Nacharbeit, Fehlerbehebung, Anzahl der Testiterationen, zusätzliche Regressionstests und beschleunigt die Markteinführungszeit.
Gibt es sonst noch etwas, das nützlich sein könnte?
- Natürlich! Es gibt immer etwas anderes oder Neues, das Sie verwenden können, um Ihren Ansatz und Ihre Produktqualität zu verbessern, selbst wenn Sie die besten Praktiken anwenden. Alle Ansätze müssen an Ihr jeweiliges Projekt, Team und Ihre Situation angepasst und optimiert werden.
Es stammt aus dem Bereich der verteilten Systeme. Dabei wird absichtlich kontrolliertes Chaos in ein System eingeführt, um Schwächen und Fehler aufzudecken. Traditionell wird es für Belastbarkeitstests verwendet, aber Chaos Engineering kann für Regressionstests angepasst werden.
Beim Regressionstest wird die Software beim Chaos Engineering unvorhersehbaren und unterschiedlichen Bedingungen/Datensätzen ausgesetzt, die denen in Produktionsumgebungen ähneln. Durch die absichtliche Unterbrechung/Änderung einiger Komponenten, wie Netzwerkverbindungen, Abhängigkeiten oder Infrastruktur, können Tester/Entwickler sehen, wie die App auf unerwartete Eingaben reagiert.
Die Integration von Chaos Engineering in Regressionstestprozesse bietet zusätzliche Möglichkeiten, potenzielle Regressionsrisiken/-fehler zu identifizieren und zu beheben, bevor sie sich in späteren Phasen auf Endbenutzer oder den Testprozess auswirken.
Mutationstests sind eine Technik, bei der kleine Änderungen am Quellcode vorgenommen werden, um potenzielle Fehler zu simulieren. Indem sie beurteilen, wie gut die Checklisten/Testfälle diese Änderungen/Fehler erkennen, können QA-Ingenieure die Wirksamkeit ihrer Regressionstests beurteilen. Dieser Ansatz liefert Informationen zur Wirksamkeit der Testsuite und zeigt Fälle/Bereiche auf, in denen zusätzliche Änderungen erforderlich sind.
Tools, die maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um die zugrunde liegenden Ursachen von Regressionsfehlern zu identifizieren, können für Regressionsteststrategien sehr nützlich sein. Durch die Analyse von Codeänderungen, Testergebnissen und Systemprotokollen können diese Tools die Quelle von Regressionen aufzeigen. Dieser Ansatz beschleunigt die Fehlerprävention und -behebung und reduziert den Zeitaufwand für die Untersuchung, was die Gesamtproduktivität und die Markteinführungszeit verbessert. KI-basierte Tools/Algorithmen können auch Codeänderungen und Testergebnisse (Statistiken) analysieren, um die relevantesten Tests für die Ausführung zu identifizieren.
Denken Sie immer daran, dass Sie die Risiken verstehen und Ihre Statistiken zu Regressionsfehlern kennen müssen. In einem Produktteam, in dem alle Teammitglieder (Entwickler, Qualitätssicherung, PMs, PdM/PO/FO, DevOps usw.) zusammenarbeiten, können Sie potenzielle Risiken effektiv einschätzen und Regressionsbereiche auf ein Minimum eingrenzen. Es ist auch wichtig, ein gewisses Maß an Risiko zu akzeptieren, um schneller liefern zu können (Regressionsfehler in selten verwendeten oder nicht kritischen Funktionen können akzeptabel sein und später behoben werden).
Vermeiden Sie übermäßige Tests nur im Interesse einer „idealen Qualität“ oder des Null-Fehler-Konzepts.