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Innowise ist ein internationales Unternehmen für den vollen Zyklus der Softwareentwicklung, welches 2007 gegründet wurde. Unser Team besteht aus mehr als 1600+ IT-Experten, welche Software für mehrere Branchen und Domänen weltweit entwickeln.
Über uns
Innowise ist ein internationales Unternehmen für den vollen Zyklus der Softwareentwicklung, welches 2007 gegründet wurde. Unser Team besteht aus mehr als 1600+ IT-Experten, welche Software für mehrere Branchen und Domänen weltweit entwickeln.

AQA-Tests für Webanwendungen: 6-fache Reduzierung der Regressionszeit

Innowise hat eine umfassende Lösung für Automatisierungstests als Service in jede Phase des Entwicklungsprozesses integriert.

Der Kunde

Branche
Bildung
Region
Neuseeland
Kunde seit
2022
Unser Kunde steht an vorderster Front bei der Gestaltung von transformativen Bildungsreisen, die Einzelpersonen und Unternehmen fördern und stärken. Durch die Integration modernster Lerntechnologien und -strategien setzt er sich für den Veränderungen ein, indem er sich auf menschenzentrierte Lösungen konzentriert und so einen beispiellosen Mehrwert für Organisationen und seine Mitglieder bietet.Detaillierte Informationen über den Kunden können im Rahmen der NDA nicht offengelegt werden.

Herausforderung

Höhere Effizienz von Webanwendungen

Unser Kunde kam mit einer besonderen Herausforderung zu uns. Er benötigte gründliche UI-Tests für End-to-End-Testszenarien in verschiedenen Browsern für seinen Web Application Auditing Service. Darüber hinaus sollte die Leistung der Anwendung sowohl auf der Client- als auch auf der Serverseite verbessert werden. Neben diesen Hauptanliegen wollten sie auch ein detailliertes Berichtssystem und eine gut eingerichtete Testinfrastruktur zur Unterstützung einer Vielzahl von Testumgebungen.

Lösung

Durchführung umfassender QA-Tests für Webanwendungen

Innowise bot einen umfassenden und kontinuierlichen Testzyklus über alle Phasen des Softwareentwicklungsprozesses hinweg. Das AQS-Team formulierte die Testanforderungen und legte den Testplan mit der Teststrategie fest. Unser aktives Engagement und unser tiefgreifendes Fachwissen stellten sicher, dass der QA-Testprozess der Anwendung streng war und auf die besonderen Bedürfnisse und Ziele unseres Kunden abgestimmt war.

Effizienz durch paralleles Testen

In unserem Streben nach Optimierung QA-Prüfung von Webanwendungen haben wir einen hocheffizienten Ansatz angewendet - das parallele Testen. Bei dieser Strategie haben wir zwölf verschiedene Testblöcke gleichzeitig ausgeführt, um mögliche Zeitverluste zu vermeiden, die bei sequenziellen Tests auftreten könnten. 

Bei der parallelen Ausführung liefen die Testsuiten unabhängig voneinander. Diese optimierte und agile Testmethode beschleunigte den gesamten Testprozess erheblich und steigerte die Produktivität und Effizienz, bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der höchsten Qualitätssicherungsstandards.

Playwright für umfassende UI-Tests

Mit der zunehmenden Komplexität moderner Webanwendungen wird der Bedarf an einem robusten UI-Testing-Framework immer wichtiger. Playwright war für uns nicht einfach nur ein Tool, sondern ein bahnbrechender Faktor. Playwright bietet Unterstützung für mehrere Browser und ermöglicht native Interaktionen, wodurch Tests sichergestellt werden, die das reale Benutzerverhalten nachahmen können. 

Seine Fähigkeit, Screenshots und Videos zu erstellen und Netzwerkaktivitäten zu überwachen, machte es zu einer umfassenden Lösung. Unser Team hat eine Reihe komplizierter Testskripte erstellt, die die Möglichkeiten von Playwright voll ausnutzen und sicherstellen, dass nichts unversucht gelassen wurde.

Anwendungsleistungstests: Lighthouse und k6

Während die Benutzeroberfläche eine zentrale Rolle bei der Benutzerbindung spielt, fungiert die Leistung als stiller Wächter, der ein nahtloses Benutzererlebnis gewährleistet. LightHouse und k6 wurden zu unseren bevorzugten Werkzeugen. LightHouse, ein automatisiertes Open-Source-Tool, verbesserte die Zugänglichkeit deutlich von 69 auf beeindruckende 95. Die Ergebnisse von LightHouse lieferten eine Vielzahl von Empfehlungen, die als wertvoller Leitfaden für Verbesserungen dienten. Die Front-End-Entwickler nutzten dieses Erkenntnisse, indem sie die gezielten Angebote von LightHouse als Grundlage für die Verfeinerung verwendeten. Dieser Ansatz hat nicht nur den Entwicklungsprozess rationalisiert, sondern auch die Messlatte für die Qualität und die Benutzerfreundlichkeit der Anwendung deutlich angehoben.

Die moderne Architektur von k6 ermöglichte es uns, eine hohe Last auf der Serverseite zu erzeugen und so die realen Bedingungen zu simulieren, um eine ganzheitliche Bewertung zu erhalten. Durch die Identifizierung von Engpässen und anderen potenziellen Fallstricken konnten wir sicherstellen, dass die Anwendung auch unter Zwang agil bleibt.

Überbrückung von Lücken durch API E2E-Tests

Während sich unsere UI-Tests in erster Linie auf Benutzerinteraktionen konzentrierten, erkannten wir die entscheidende Rolle des Datenflusses und der Serverantworten. Um ein nahtloses Benutzererlebnis zu gewährleisten, haben wir API End-to-End-Tests eingeführt, die tief in den Kern der Anwendung eindringen.

Diese Tests fungierten als wichtiges Bindeglied, das die Interaktionen zwischen Front-End-Benutzern und Back-End- Datenprozesse harmonisierte. Sie überprüften die Datenintegrität und die Antwortzeiten, indem sie reale Szenarien nachstellten. Wir haben die Zuverlässigkeit der Daten sorgfältig bewertet, Unstimmigkeiten sofort erkannt und die Antwortzeiten validiert, um eine hohe Reaktionsfähigkeit der Benutzer zu gewährleisten.

Unser umfassender Ansatz sah eine ganzheitliche Bewertung der Webanwendung vor, die es uns ermöglichte, potenzielle Engpässe zu identifizieren und zu beheben, um den unterbrechungsfreien Betrieb der Anwendung bei gleichzeitiger Wahrung der Datenintegrität und Reaktionsfähigkeit zu gewährleisten.

Umfassende Berichterstattung und Schulung

Eine solide Teststrategie ist ohne einen klaren Berichtsmechanismus unvollständig. Es ist wichtig, die Feinheiten jedes Testlaufs zu verstehen, wiederkehrende Probleme zu identifizieren und umsetzbare Strategien zu formulieren. Die HTML-Berichte von Playwright, die für ihre Granularität bekannt sind, ermöglichten Mikroeinblicke in einzelne Testszenarien. In Kombination mit der umfassenden Übersicht des Berichtsportals verwandelten sie Rohdaten in umsetzbare Informationen. 

Unsere Bemühungen gingen jedoch über die Bereitstellung von Erkenntnissen hinaus. Wir organisierten umfangreiche Schulungen, um sicherzustellen, dass das Testteam des Kunden mit den AQA-Aufgaben vertraut war und diese auch beherrschte. Dazu gehörten die Durchführung von Tests, die Fehler aufspüren, und die Navigation durch den Fehlerlebenszyklus, insbesondere im Zusammenhang mit der Automatisierung. Durch Workshops, praktische Übungen und Fragerunden befähigten wir den Kunden, die Zügel in die Hand zu nehmen und mit Zuversicht voranzuschreiten.

KI-basierter Berichtsmechanismus

Wir haben den Berichtsprozess durch die Integration einer KI-gesteuerten Lösung um Testfehler und Inkonsistenzen zu erkennen und zu kategorisieren. In der ersten Phase wurde das KI-System anhand von Daten aus früheren Testfehlern, bei denen der Status manuell zugewiesen wurde, sorgfältig trainiert. Diese grundlegende Phase ermöglichte es der KI, aus einer Vielzahl von Ergebnissen zu lernen und die Nuancen der verschiedenen Testergebnisse genau zu verstehen. 

In der zweiten Phase, nach der Schulung, schlug das System potenzielle Status für neu nicht bestandene Prüfungen vor. Diese Vorschläge, die der AQA vor Ort zur Verfügung gestellt wurden, konnten bei Bedarf überprüft und genehmigt werden. Die KI wurde darauf trainiert, eine Vielzahl von Status zu identifizieren, darunter Fehler, Automatisierungsprobleme und Infrastrukturprobleme, wodurch der Prozess der Testanalyse beschleunigt und die Effizienz und Genauigkeit der Berichtsmechanismen verbessert wurde.

Technologien

Front-end

TypeScript, React Native, Redux, react-navigation

Back-end

Python, Django, Celery, Celery Beat

AQA

TypeScript/JavaScript, Playwright, Lighthouse, K6, Grafana, Report Portal

VCS

Git, Bitbucket

Cloud

Elastic Beanstalk, DynamoDB, AWS Grafana IAM, SNS, SQS, KMS, RDS (PostgreSQL), S3, Lambda, SES, KVS

DevOps

Bitbucket Pipelines, DataDog, Nginx, Docker, Docker Compose

Prozess

Unser AQA-Team verwendete den Agile Scrum-Ansatz während QA-Tests für Anwendungen was für die Anpassung an die sich ändernden Bedürfnisse des Kunden unerlässlich war. Dieser Ansatz ermöglichte es uns, wichtige Elemente wie das Vision- und Scope-Dokument nach der Erkundung schnell zu liefern und während der UI/UX-Design Phase eine Customer Journey Map mit einem interaktiven Prototyp zu präsentieren.

Wir nutzten Bitbucket CI, um Aufgaben effektiv zu verwalten, und konzentrierten uns auf eine offene Kommunikation, um sicherzustellen, dass alle auf derselben Seite standen. Diese unkomplizierte Strategie verbesserte unsere Teamarbeit, reduzierte Hindernisse und stellte sicher, dass wir die Erwartungen des Kunden stets erfüllten oder übertrafen.

Team

1
Project Manager
3
Back-end Entwickler
2
Front-end Entwickler
2
AQA
1
DevOps
3
Manuelle QA
team-innowise

Ergebnisse

6-fache Reduzierung der Regressionszeit und 3-fache Steigerung der Fehleridentifikation pro Sprint.

Wir haben ein umfassendes Test-Framework für UI, API und Leistungsprüfung von Webanwendungen und erreichten eine 100%-Abdeckung der bereits verfügbaren Funktionen. Um die Qualität aufrechtzuerhalten, haben wir nächtliche End-to-End-Regressionstests und einsatzbasierte Regressionstests durchgeführt, wobei wir 2000 Tests in nur 25 Minuten abschließen konnten.

Darüber hinaus haben wir die Berichterstattung durch den Einsatz von KI vereinfacht, um fehlgeschlagene und inkonsistente Tests zu identifizieren. Wir haben ein einfaches E-Mail-basiertes System zur Verteilung von Berichten eingeführt, um alle Beteiligten auf dem Laufenden zu halten. Außerdem führten wir visuelle Regressionstests für kritische Szenarien ein, um das Vertrauen in den Testprozess zu stärken. 

Dauer des Projekts
  • Mai 2022 - Dezember 2022

6x

Verkürzung der Regressionszeit

3x

Steigerung der Fehlererkennung pro Sprint

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    3

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