NCDiff Testmanagement leicht gemacht

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Andrea Glöckner
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1 Testmanagement leicht gemacht Nagler & Company Thomas Gebhard & Anton Garra

2 Complexity Die stetige Anpassung an neue Anforderungen der IT und das Bestreben Marktgegebenheiten zu folgen oder voraus zu sein, führt zu einer permanenten Notwendigkeit der Neuerung Technisch und fachlich motivierte Prozesse führen zu einer Veränderung von Daten und Datenströmen Nicht gewollte Abweichungen sind bei der bestehenden Komplexität und Volumen an Änderungen schwierig festzustellen Seite 2

fachlich motivierte Prozesse führen zu einer Veränderung von Daten und Datenströmen Nicht gewollte

3 Complexity Reduction Im Sinne einer qualitativ gesicherten Systemlandschaft ergibt sich die Anforderung das Verhalten fortlaufend zu prüfen Mit hat Nagler & Company ein Werkzeug für diesen Zweck ausgelegt: automatisiert den Wertevergleich von spaltenbasierten Dateien Seite 3

fortlaufend zu prüfen Mit hat Nagler & Company ein Werkzeug für

4 Complexity Reduction ist einem normalen Vergleichsprogramm überlegen, da es die Werte der einzelnen Zellen erkennt und vergleicht A B kann entsprechend konfiguriert werden, bei Vergleichen vordefinierte Toleranzen zu berücksichtigen Resultat führt einen automatisierten Vergleich aus und ist somit für den Einsatz im Regressionstest hervorragend geeignet Seite 4

Vergleichen vordefinierte Toleranzen zu berücksichtigen Resultat führt einen

5 Complexity Reduction Change Einfache Einbindung als eigenständiger Prozess Einfache Handhabung und Wartbarkeit Einfache Konfiguration des Vergleichsprozesses Einfache Erweiterbarkeit mit weiteren Testfällen Ständige Wiederholbarkeit des Vergleichsvorganges A Resultat Analyse B Konfiguration Statistik Bug Report pass Seite 5

Vergleichsprozesses Einfache Erweiterbarkeit mit weiteren Testfällen Ständige

6 Complexity Reduction Der Einsatz von führt zu Vorteilen: Höherer Automatisierungsgrad Einbindung in Regressionstestverfahren Kontinuierliche Kontrolle des Systems Reduktion des operationellen Risikos Verringerte Ressourcenbindung Kostenersparnis Automatisierte Dokumentation von Testläufen Seite 6

Kontinuierliche Kontrolle des Systems Reduktion des operationellen Risikos

7 Kerndaten Kerndaten Python Entwicklung Plattform unabhängig Erweiterbar Source Code von N&C Durch Python auf allen Plattformen einsetzbar Schnittstelle mit übeschreibbaren Funktionen Objekt Orientiertes Design Windows, Solaris, Linux Factory Functions Seite 7

Plattformen einsetzbar Schnittstelle mit übeschreibbaren

8 Kerndaten Kerndaten Out of the Box Input Formate Output Formate Default- Konfiguration XLS XLS CSV CSV sofort einsetzbar fixed width HTML Seite 8

9 Funktionsweise Funktionsweise Alle Input Formate (XLS, CSV, fixed width) können beliebig untereinander verglichen werden A Format XLS Format CSV Format fixed width B Format XLS Format CSV Format fixed width In werden auf Basis einer flexiblen Konfiguration Vergleiche durchgeführt und Reports erzeugt Konfiguration Vergleich Ausgabe Die Ausgabe kann in den Formaten (XLS, CSV, HTML) gleichzeitig erfolgen. Eine Statistik wird begleitend erstellt Resultat Diff Report XLS Diff Report CSV Diff Report HTML Statistik Targets, Laufzeit, Anzahl Fehler,.. Seite 9

durchgeführt und Reports erzeugt Konfiguration Vergleich Ausgabe Die Ausgabe kann in den Formaten (XLS, CSV, HTML) gleichzeitig erfolgen.

10 Konfiguration Targets Targets definieren die Vergleichslogik A B Verschiedene Targets ermöglichen unterschiedliche Vergleichskriterien und somit logische Sichten abzubilden Target 1 Test Identisch Target 2 Test Tolerant Pro Run können mehrere Targets verarbeitet werden Resultat Test Identisch Resultat Test Tolerant Seite 10

Sichten abzubilden Target 1 Test Identisch Target 2 Test Tolerant Pro Run können

11 Konfiguration bei Layout-Unterschieden Im Idealfall haben die zu vergleichenden Dateien das gleiche Format In vielen Fällen ist das Layout der Dateien jedoch unterschiedlich kann dies ausgleichen Eine Datei enthält mehr Spalten Veränderte Spalten-Reihenfolge Unterschiedliche/ keine Bezeichnung der Header Unterschiedliche Datenformate Unterschiedliche Zahlenformate Strukturelle Unterschiede Format-, Typ- Unterschiede Target 1 Target 2 Target 3 Target Resultat Seite 11

Veränderte Spalten-Reihenfolge Unterschiedliche/ keine Bezeichnung der Header Unterschiedliche Datenformate

12 Konfiguration schafft eine Vergleichsbasis kann Abweichungen im Layout und in der Darstellung von Werten nach entsprechender Konfiguration ausgleichen Flexible Konfiguration Definition, welche Daten wie verglichen werden sollen Auswahl der zu vergleichenden Inhalte Zeilen- und Spaltenfilter erlauben die Auswahl der Daten, welche tatsächlich für einen Vergleich relevant sind Seite 12

welche Daten wie verglichen werden sollen Auswahl der zu vergleichenden Inhalte Zeilen- und

13 Konfiguration vergleicht intelligent Ein exakter Vergleich von Werten zweier Dateien ist nicht immer praxisgerecht Durch den Vergleich, unter Berücksichtigung eines Toleranzbereiches, werden geringe oder beabsichtigte Abweichungen nicht als Fehler markiert Definition von Toleranzen Absolute Toleranz Relative Toleranz Von einer Bedingung abhängige Toleranz.. Seite 13

Toleranzbereiches, werden geringe oder beabsichtigte Abweichungen nicht als Fehler markiert

14 Erweiterbarkeit Erweiterungskonzept Erweiterungsmodule In ist es möglich Funktionalität in Erweiterungsmodulen anzupassen Für jede Erweiterung kann eine Python Factory Function implementiert werden Erweiterungsmodul Standard Erweiterungsmodul Erweiterungsmodul Seite 14

Erweiterung kann eine Python Factory Function implementiert werden

15 Anpassung Ausgabe Anpassung der XLS- und HTML Ausgabe XLS Darstellung Es sind Templates in mehreren Farbkombinationen vordefiniert und zur Verwendung bereit gestellt Die Templates können angepasst werden HTML Darstellung Für die Ausgabe wird HTML 5 verwendet Weitere Anpassungen, außer Änderungen des Logos, sind mit Web Technologie Kenntnissen möglich Seite 15

können angepasst werden HTML Darstellung Für die Ausgabe wird HTML 5 verwendet Weitere

16 Workshops Workshop I Funktionalität Technologie Setup Setup Ausführung und Ergebnisse Konfiguration Praktisches Beispiel Workshop II Erweiterungen in Python Query Reader Erweiterung US Zahlenformat Differenzbildung bei Datum und Uhrzeit Seite 16

Workshop II Erweiterungen in Python Query Reader Erweiterung

17 Ihre Ansprechpartner Thomas Gebhard Anton Garra Merangasse Graz Tel. +43 (316) Mobil +49 (171) [email protected] Kämbelgasse Zürich Tel. +41 (43) [email protected]

+43 (316) 26 97 71 Mobil +49 (171) 56 40 42 1 thomas.

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