Schneller entwickeln mit DevOps: Künstliche Intelligenz in der Test-Automation

Disruptive Veränderungen kennzeichnen die digitale Transformation. Unternehmen antworten wirksam auf diese Herausforderungen mit der Anpassung von IT-Fähigkeiten und IT-Umgebung. DevOps bietet einen Ansatz, um Prozesse digitaler Innovationen schnell zu optimieren. Eine aussichtsreiche Option dabei ist der gezielte Einsatz künstlicher Intelligenz in der Test-Automation.

Schneller entwickeln mit DevOps: Künstliche Intelligenz in der Test-Automation

Mit DevOps und künstlicher Intelligenz zu besseren Prozessen

DevOps verbindet Softwareentwicklung und IT-Betrieb und dient als Ansatz für die Verbesserung von Prozessen in diesen Bereichen. Die Kombination aus Development (Dev) und Operations (Ops) steht für eine Sammlung aus Ideen und Praktiken. Sie kann die Unternehmenskultur prägen. DevOps ist gekennzeichnet durch die Zusammenarbeit und regelmäßige Kommunikation von Teams aus Entwicklung und Operation und den Einsatz smarter Werkzeuge. Über eine skalierbare Umgebung können Ressourcen dort bereitgestellt werden, wo sie benötigt werden. Mithilfe von DevOps lässt sich die Kundenzufriedenheit und die Wertschöpfung steigern. Außerdem versetzt der Ansatz Unternehmen in die Lage, neue Technologien im digitalen Bereich schnell zu integrieren

Künstliche Intelligenz bietet für die Test-Automatisierung großes Potenzial. Ihr Einfluss durchzieht sämtliche Branchen. Grundsätzlich ermöglichen es die Methoden der künstlichen Intelligenz, dass Computer Daten auswerten und daraus Schlüsse ziehen. Diese Auswertung erfolgt anhand von Algorithmen. Auf diese Weise befähigt künstliche Intelligenz zu Prozessen wie Spracherkennung oder visuelle Wahrnehmung. Für Unternehmen empfiehlt es sich, relevantes Wissen zu organisieren. Dies gelingt über die Entwicklung von Datenstrukturen bis hin zu einer Roadmap für Künstliche Intelligenz.

Anwendungen auf Basis künstlicher Intelligenz können den DevOps-Ansatz in besonderem Maße unterstützen. Denn durch diese Technologien lassen sich Daten ermitteln, auf deren Basis direkt weitere Anpassungen in der Entwicklung vorgenommen werden können. Diese Eigenschaft ergänzt den integrierten Ansatz auf effektive Weise. Denn DevOps nutzt Fehler als Grundlage für Verbesserungen. Mithilfe eines automatisierten Qualitäts-Managements können Mängel schnell erkannt werden. So gelingen Entwicklungen mit schnellen Wiederholungen bei hoher Qualität. Die Automatisierung durch Anwendungen auf Basis künstlicher Intelligenz bietet DevOps-Teams Flexibilität und Entlastung von administrativen Aufgaben und trägt damit zur Wertschöpfung bei.

Mehr Leistung durch API-Testverfahren

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Kombination mit einer API-Teststrategie ist ein wirksames Verfahren, um die Automatisierung von Testprozessen zu beschleunigen. Tests anhand der API-Programmierschnittstelle (API: Application Programming Interface) übertreffen die bislang häufig verwendeten manuellen UI-Testverfahren. Sie erlauben einfachere Testprozesse, zeichnen sich durch Wiederverwendbarkeit aus und ermöglichen es, Defekte in der Entwicklung schneller zu beseitigen.

In der Praxis zeigt sich bislang, dass viele Unternehmen das Potential von DevOps zur Prozessoptierung noch nicht nutzen, wie Amy Fenwick, Head of Product Marketing, Functional and Performance Testing, ADM bei Micro Focus erklärt: „Damit der DevOps-Ansatz Unternehmen umfassende Vorteile ermöglicht, sind automatisierte Tests für Software elementar. Studien zeigen jedoch, dass weniger als 20 Prozent der Tests in Unternehmen aktuell automatisiert sind und damit wertvolle Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen. Als Gründe für die mangelnde Automatisierung von Tests nennen die Betroffenen sich schnell wandelnde Anwendungen und auch die Menge der Szenarien, die es zu testen gilt. Die unvollständige Automatisierung der Test-Prozesse führt dazu, dass IT-Abteilungen nicht in der Geschwindigkeit arbeiten können, die die Wirtschaft voraussetzt. Im Jahr 2020 werden Unternehmen durch Werkzeuge, ausgestattet mit künstlicher Intelligenz (KI), die bestehenden Defizite im Bereich der Test-Automatisierung adressieren. Um mögliche Ansätze für die Automatisierung zu schaffen, werden sie nicht mehr länger nur für kurzfristige Lösungen mit künstlicher Intelligenz experimentieren. Vielmehr werden sie diese strategisch in die Entwicklung von automatisierten Test-Prozessen einbetten. Der Rückgriff auf KI macht Automatisierungsansätze einfach nutz- und programmierbar. So kann jeder, unabhängig von den eigenen IT-Fähigkeiten, die Vorteile von automatisierten Testumgebungen nutzen. Dies ermöglicht eine effizientere Umsetzung des DevOps-Ansatzes. Erst so können IT-Abteilungen in einem Tempo arbeiten, das dem der Wirtschaft entspricht.“

Zwar erfordert der Einsatz von KI in der Test-Automation zunächst Aufwand, da die Tools für die Entwicklung einer API-Teststrategie hohes Fachwissen erfordert. Es lohnt sich jedoch, in den Ausbau dieser Ressourcen zu investieren und die agile Entwicklung voranzubringen.

Fazit: Die Test-Automation auf Basis von künstlicher Intelligenz ist eine vielversprechende Option, den maximalen Nutzen des DevOps-Ansatzes zu erreichen.

Datum: 21 January 2020, 6:01 am   |   Autor: ED
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