5 Herausforderungen bei der Skalierung von Tests, die jedes regulierte Unternehmen kennt (und wie man sie löst)

Die Skalierung der Testautomatisierung ist für jedes große Unternehmen eine Herausforderung. Doch für Organisationen im Bankwesen, Versicherungswesen, Gesundheitswesen, der Pharmabranche, im öffentlichen Sektor oder in anderen regulierten Branchen kommt noch eine weitere Schwierigkeit hinzu: Jede Abkürzung, die die Arbeit eines typischen Entwicklerteams beschleunigt, stößt auf Compliance-Hürden, die regulierte Branchen nicht einfach umgehen können. 

Wenn Sie schon einmal versucht haben, Tests innerhalb eines regulierten Unternehmens auszuweiten, werden Ihnen diese fünf Herausforderungen bekannt vorkommen.

Öffentliche Cloud, private Cloud oder keines von beidem: Die falsche Wahl kostet Sie Sicherheit oder Geschwindigkeit

Die meisten Teams betrachten die Geräteinfrastruktur als eine Entweder-oder-Entscheidung: öffentliche Geräte-Clouds oder dedizierte, private Clouds. Öffentliche Clouds sind schnell eingerichtet, kostengünstig und bieten eine bedarfsgerechte, umfassende Geräteabdeckung. Allerdings sind sie mandantenfähig – Ihr Testdatenverkehr teilt sich die Infrastruktur mit allen anderen, was ein absolutes Ausschlusskriterium ist, sobald eine Sicherheitsprüfung eine Anwendung untersucht, die Finanztransaktionen oder Patientendaten verarbeitet. 

Regulierte Teams gehen daher den umgekehrten Weg: dedizierte Geräte, eigene Labore, mitunter sogar vollständig abgeschottete Umgebungen. Das löst zwar das Isolationsproblem, schafft aber ein anderes: Kosten und lange Einarbeitungszeiten. Es ist üblich, monatelang zu warten, bis ein neues Gerät beschafft, konfiguriert und im Labor eintrifft – oft nachdem die eigenen Nutzer es bereits in ihren Taschen mit sich führen. 

Tatsächlich haben die meisten regulierten Unternehmen nicht nur eine Arbeitslast, sondern mehrere mit unterschiedlichen Sensibilitätsstufen. Tests mit Produktionsdaten erfordern vollständige Isolation; umfassende CI/CD-Regressions- und Kompatibilitätstests benötigen diese Exklusivität zwar nicht, vertragen aber dennoch keine Mandantenfähigkeit. 

Wo dieses Problem gelöst wird: Digital.ai Testunterstützung SaaS, On-Premise, Hybrid und vollständig vom Luftnetz getrennte InstallationenAlle Systeme verfügen im Wesentlichen über den gleichen Funktionsumfang, sodass der Standort der Infrastruktur nicht bedeutet, sich mit einer niedrigeren Produktstufe zufriedengeben zu müssen. Digital.aiDas Shared-Devices-Modell bietet Teams eine echte Zwischenlösung zwischen „öffentlich“ und „dediziert“: Geräte in einer gemeinsam genutzten Instanz, die in einer privaten, isolierten Umgebung mit eigener Netzwerk- und VPN-Konfiguration laufen – ohne die Kosten exklusiv reservierter Hardware. So können regulierte Unternehmen ihre Workloads optimal staffeln: dedizierte oder On-Premise-Geräte für Tests mit Produktionsdaten, gemeinsam genutzte Geräte in einer privaten Instanz für CI/CD- und Kompatibilitätstests – anstatt standardmäßig jeden Workload in die teuerste und restriktivste Option zu zwingen. Digital.ai Die Tests werden in der Regel als erste auf dem Markt durchgeführt, einschließlich der Unterstützung für neue Beta- und GA-Versionen von Betriebssystemen, sodass Ihr Team diese testen kann, bevor es die Endbenutzer tun.

Jeder Test benötigt eine Dokumentation, und die meisten Tests wurden nicht dafür entwickelt.

Das Bestehen eines Tests ist in einem regulierten Unternehmen nicht das Ziel; entscheidend ist der Nachweis des Bestehens. Prüfer im Rahmen von SOX-, HIPAA-, DSGVO- oder FDA-Validierungen wollen wissen, welcher Anforderung ein Test zugeordnet ist, wann er durchgeführt wurde, wer das Ergebnis freigegeben hat und welche Änderungen sich seit der letzten Durchführung ergeben haben. Die meisten Testwerkzeuge wurden entwickelt, um die Frage „Hat es funktioniert?“ zu beantworten, nicht die Frage „Lässt sich das im Rahmen einer Prüfung begründen?“. 

Mit zunehmender Skalierung der Tests – mehr Testreihen, mehr Testumgebungen, mehr Releases pro Quartal – skaliert die Rückverfolgbarkeit entweder mit oder bricht stillschweigend zusammen, in der Regel kurz vor einem Audit. 

Die Lücke ist im manuellen Bereich meist noch größer. Regulierte Unternehmen setzen nach wie vor stark auf manuelle Tests für explorative Arbeiten und Grenzfälle, die sich nicht gut automatisieren lassen. Die meisten dieser Tests hinterlassen jedoch keine wirklichen Spuren: Ein Tester durchläuft ein Szenario, markiert es als bestanden oder nicht bestanden und fährt fort. Es gibt keine Aufzeichnung darüber, was tatsächlich angeklickt, angesehen oder überprüft wurde. Das bedeutet, dass die Beweise erst dann existieren, wenn ein Prüfer sie anfordert – dann ist es jedoch zu spät, den Vorgang zu rekonstruieren. 

Wo dieses Problem gelöst wird: Hier spielen Analysen und Orchestrierung auf Unternehmensebene eine größere Rolle als das reine Testvolumen. Digital.ai Das Testen zentralisiert die Testausführungsdaten und integriert sich in die ALM- und Governance-Tools, die regulierte Unternehmen bereits einsetzen. Die Nachverfolgbarkeit ist somit keine manuell gepflegte Tabelle, sondern ein natürliches Ergebnis des Testablaufs. Dies gilt auch für manuelle Tests, nicht nur für automatisierte Testreihen: Manuelle Testsitzungen werden Schritt für Schritt mit Screenshots und Videos aufgezeichnet. So liefert ein explorativer Testlauf dieselben überprüfbaren, auditfähigen Nachweise wie ein automatisierter Lauf – und nicht nur eine einfache Bestanden/Nicht bestanden-Checkliste. Das ist mehr als nur ein Audit. safeOb es nun um den Schutz geht oder nicht – die im Rahmen manueller und automatisierter Tests erfassten Beweise machen die resultierenden Daten für eine echte Analyse und Entscheidungsfindung nutzbar und nicht nur im Nachhinein verteidigungsfähig. Digital.ai Release Diese Rückverfolgbarkeit geht über den Test selbst hinaus: Jede Freigabe erhält per Knopfdruck einen exportierbaren Prüfbericht, der dokumentiert, wer was wann, wo und wie getan hat und ob der Test erfolgreich war oder nicht. Zusammengenommen deckt der Prüfpfad die gesamte Kette ab – nicht nur die Bestätigung „Der Test wurde bestanden“, sondern auch die Nachweise für das Bestehen, die Genehmigungsperson und die seitherigen Änderungen.

Eine skalierbare Netzabdeckung bedeutet mehr als nur die Hinzufügung von Geräten: Es bedeutet, nachzuweisen, dass niemand übersehen wurde.

Bei einer Verbraucher-App ist die Geräteabdeckung eine Frage der Benutzerfreundlichkeit. Bei einer regulierten App ist sie oft eine rechtliche. Barrierefreiheitsgesetze (ADA, WCAG) und heterogene Kundengruppen – darunter ältere Geräte, assistive Technologien und unterschiedliche Netzwerkbedingungen – bedeuten, dass regulierte Unternehmen nicht einfach die fünf gängigsten Geräte optimieren und sich damit zufriedengeben können. 

Die einfache Skalierung der Abdeckung (Cloud-Gerätefarmen, umfassende Betriebssystem-/Browser-Matrizen) löst dieses Problem teilweise. Regulierte Teams müssen jedoch auch nachweisen, dass die Abdeckung gezielt und umfassend, nicht nur breit angelegt, erfolgte. 

Wo dieses Problem gelöst wird: Digital.ai Die Testumgebung ist so konzipiert, dass sie Tests in großem Umfang auf Tausenden von realen Geräten und Browsern durchführt, einschließlich Analysetools. Leistung und Möglichkeiten zum Testen der BarrierefreiheitDadurch wird aus „Wir glauben, dass wir genügend Konfigurationen abgedeckt haben“ ein „Hier ist die Matrix, die wir tatsächlich verwendet haben, und hier sind die Daten“ – eine Unterscheidung, die umso wichtiger ist, wenn nicht nur ein Kunde, sondern eine Regulierungsbehörde diese Frage stellt.

Kontinuierliche Bereitstellungsgeschwindigkeit trifft auf die Realität des Änderungsmanagements

Jedes regulierte Unternehmen wünscht sich die Freigabegeschwindigkeit, die kontinuierliches Testen und DevOps Das verspricht es. Aber die meisten haben auch Änderungskontrollgremien, Staging-Umgebungen und manuelle Freigabeprozesse, die aus gutem Grund existieren und nicht für die Geschwindigkeit von CI/CD-Prozessen ausgelegt sind. 

Das Ergebnis ist ein bekanntes Spannungsverhältnis: Die Führungsebene drängt auf eine frühere Implementierung von Tests, schnelleres Feedback und mehr Automatisierung, während die Governance-Prozesse, die die Compliance des Unternehmens gewährleisten, nicht entsprechend angepasst wurden. Eine Ausweitung der Tests ohne Berücksichtigung dieses Problems verlagert den Engpass lediglich vom Schreiben der Tests zum Warten auf die Freigabe. 

Wo dieses Problem gelöst wird: Die Lösung besteht nicht darin, die Gates zu entfernen. Vielmehr geht es darum sicherzustellen, dass die Testschicht die für diese Gates notwendigen Nachweise schnell genug liefert, damit sie die Geschwindigkeit nicht länger beeinträchtigen. Digital.ai Integration des Testens mit bestehenden DevOps Und ALM-Toolchains bedeuten, dass Testergebnisse, Abdeckungsdaten und Qualitätssignale dort angezeigt werden, wo bereits Release- und Governance-Entscheidungen getroffen werden, anstatt dass vor jedem Gate ein separater manueller Berichtsschritt erforderlich ist. Digital.ai Release Das System geht im Prozess selbst noch einen Schritt weiter: Es wandelt die manuelle Checkliste des Änderungskontrollgremiums in eine standardisierte, automatisierte Pipeline-Vorlage um, bewertet das Risiko jeder Version und kennzeichnet Probleme, bevor sie in die Produktion gelangen. Zudem kann es sich direkt in Tools wie ServiceNow integrieren, um die Änderungsanträge und Aktualisierungen der Konfigurationsverwaltungsdatenbank, die das Gremium zur Genehmigung benötigt, automatisch zu generieren. Die Genehmigung erfolgt weiterhin durch das Gremium – es muss lediglich nicht mehr darauf warten, dass jemand die Nachweise manuell zusammenträgt.

Die getestete App ist nicht immer die App, die Sie ausgeliefert haben.

Regulierte Anwendungen – insbesondere im Bank- und Gesundheitswesen – werden zunehmend gehärtet ausgeliefert: mit verschleiertem Code, Manipulationsschutzmechanismen und Laufzeit-Selbstschutz (RASP), der Reverse Engineering und Betrug verhindern soll. Genau diesen Schutz wünschen sich Sicherheitsteams. Was beeinträchtigt die Standard-Testautomatisierung?, was typischerweise auf der Art von Code-Introspektion beruht, die durch Härtungsmaßnahmen verhindert werden soll. 

Teams stehen damit vor zwei schlechten Optionen: Entweder sie testen einen ungeschützten „Klon“-Build und hoffen, dass er mit der tatsächlichen Auslieferungsversion übereinstimmt, oder sie greifen auf langsame, unvollständige manuelle Tests der echten, gehärteten Anwendung zurück. Beides ist nicht skalierbar, und die erste Option birgt ein echtes Risiko: Ein ungeschützter Build, der versehentlich in die Produktion gelangt, macht den gesamten Zweck der Härtung zunichte. 

Wo dieses Problem gelöst wird: Dies ist ein Fall, in dem das Testproblem und das Sicherheitsproblem ein und dasselbe Problem sind. Digital.ai Application Security und Continuous Testing Produkte sind integriert So können automatisierte Leistungs-, Funktions- und Barrierefreiheitstests direkt auf gehärteten Anwendungen ausgeführt werden, ohne die normalerweise blockierenden Manipulationsschutzmechanismen auszulösen. Das bedeutet, dass die von Ihrem Team getestete Version die tatsächlich ausgelieferte Version ist – und zwar in Automatisierungsgeschwindigkeit – anstatt einer simulierten Version. 

Der rote Faden 

Bei keiner dieser Herausforderungen geht es wirklich darum, mehr zu testen. Es geht darum, mehr zu testen und gleichzeitig nachzuweisen, dass man es richtig gemacht hat: Infrastruktur, die man verteidigen kann, Ergebnisse, die man nachverfolgen kann, Abdeckung, die man rechtfertigen kann, Geschwindigkeit, die die Governance nicht übersteigt, und echte Builds anstelle von Platzhaltern. 

Das ist die eigentliche Definition von Testskalierung für ein reguliertes Unternehmen: nicht nur ein hohes Testvolumen, sondern ein Testvolumen mit lückenloser Dokumentation.