Transition zu Open Source Testautomatisierung - Nikolaus Rieder

Software Testing - Qualität, Testautomatisierung & Agilität

Vom Monolithen zum flexiblen Framework

"Und dann ist das Ding (Framework) leider einfach zu schnell gewachsen, was wahrscheinlich auch zu diesem monolithischen Aufbau geführt hat. (…) Und nach und nach hat man wirklich Schicht für Schicht drauf gelegt, bis das ganze nur noch ein Jenga Tower war" - Nikolaus Rieder

Der Übergang von einem alten Testautomatisierungs-Framework zu einer neuen Implementierung kann eine echte Herausforderung sein. Nikolaus Rieder, Test Automation Engineer bei Schrack Seconet AG, hat diesen Prozess durchlaufen und dabei wertvolle Erfahrungen gesammelt. Durch Geduld, strategische Planung und den offenen Blick für externe Ressourcen konnte er manuelle Justierungen und Copy-Paste-Arbeiten hinter sich lassen und das Robot Framework einführen. Diese Modernisierung hat die Effizienz der Testautomatisierung erheblich gesteigert und zeigt, wie wichtig es ist, alte Systeme zeitgemäß anzupassen und externe Lösungen zu nutzen, um Fortschritte zu erzielen.

Nikolaus Rieder hat über 7 Jahre Erfahrung in der Qualitätssicherung, spezialisiert auf Test Automation und manuelle Systemtests. Nach Anfängen im technischen Außendienst und Support, fokussierte er sich auf die Automatisierung von Testprozessen. Aktuell erforscht er in seiner Bachelorarbeit Machine Learning Modelle zur UI-Testunterstützung.

Themen im Podcast:

• Monolithisch gewachsene Testautomatisierung - ein häufiges Problem
• Wo beginnt man mit dem Aufräumen?
• Eine Strategie, das System zu transformieren
• Wieviel wird jetzt eingespart?
• Learnings aus dem Projekt für die Zukunft

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Credits:

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Разделы

1. Willkommen (00:00:00)

2. Die Herausforderung der alten Implementierung (00:03:07)

3. Entscheidung für ein neues Framework (00:13:30)

4. Implementierung des neuen Frameworks (00:15:11)

5. Parallele Nutzung und Transition (00:20:49)

6. Abschluss der Umstellung (00:25:58)

7. Quantifizierung des Erfolgs (00:28:42)

8. Persönliche Lernergebnisse (00:31:47)

9. Aufruf zur Community-Unterstützung (00:33:57)