Keynote: Test Intelligence?

Es ist selten genug Zeit da, um so gründlich zu testen, wie wir gerne würden. Verantwortung für Tests umfasst daher auch immer die Verantwortung für Test-Lücken. Das ist oft schmerzhaft. Gibt es Ansätze, die uns helfen können, intelligenter zu testen?

Big Data und Machine Learning versprechen Erkentnisgewinn durch die intelligente Auswertung von großen Datenmengen. In der Forschung gibt es auch tatsächlich Ansätze, die versuchen, relevante Erkenntnisse aus den Daten zu extrahieren, die bei Entwicklung und Test anfallen (z.B. Versionshistorien, Issues, Review-Kommentare, Coverage, Stack-Traces). Doch was bringen Defect Prediction, Failure Clustering, Test Impact Analysis usw. in der Praxis?

Wir selbst haben in den letzten Jahren viele der wichtigsten Ansätze implementiert und in unserer eigenen Entwicklung und bei Kunden evaluiert. In dieser Keynote stelle ich zentrale Ansätze, Forschungsergebnisse und Anekdoten, Erfolgsgeschichten und Fehlschläge vor.

There is never enough time to test as thoroughly as we would like. Responsibility for testing therefore also includes the responsibility for test gaps. This is often painful. Are there any approaches that can help us to test more intelligently?

Big data and machine learning promise to provide insights through the intelligent evaluation of large data sets. In fact, there are research approaches that specifically analyze the data generated during software development and testing (e.g., version histories, issues, review comments, coverage, stack traces). But how good are Defect Prediction, Failure Clustering, Test Impact Analysis etc. in practice? Can they help us to test more intelligently?

We have implemented many of the most important approaches ourselves and evaluated them in our own development and with customers. In this keynote, I present key approaches, research findings and anecdotes, success stories and failures.

Vorgetragen von: Elmar Juergens
Unternehmen: CQSE GmbH

Vortragssprache: Deutsch
Level: Einsteiger
Zielgruppe:

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