Das Internet der Dinge, kurz IoT, verspricht einerseits operative Daten in einer Detailtiefe, die Geschäftsinitiativen zum Träumen bringen. Andererseits ufert die Komplexität so stark aus, dass es denen, die den Überblick behalten müssen, Albträume bereitet.

Die große Mehrheit der Organisationen (83 Prozent) setzt IoT in den eigenen Geschäftsprozessen oder Produkten ein. Und doch haben weit nicht alle eine Teststrategie dafür. Nur 51 Prozent haben klar festgelegt, wie sie Anwendungsqualität und Reibungslosigkeit testen und sicherstellen wollen. Das sind 5 Prozentpunkte weniger als noch 2016, ergibt der neue WQR.

Eigenangaben der befragten Unternehmen zum Thema IoT-Teststrategie nach Branchen

Warum fällt es Testorganisationen so schwer mit dem Thema IoT umzugehen? Ich möchte an dieser Stelle vor allem zwei Gründe nennen.

1. Unklarheiten bei Daten-Ownership und Zuständigkeiten

Das Testen von IoT-Lösungen ist so komplex, weil Produkte oft die Informationen zahlreicher Zulieferer zusammenbringen und Tester von deren Input abhängig sind. Die Unterschiede bei Software, Tools und Prozessen innerhalb dieser verschiedenen Anbieter können das Strukturieren und Optimieren der E2E-Qualitätssicherung zu einer haarigen Angelegenheit machen. Ebenso auch die  unterschiedlichen Anwendungsschichten für Funktionalität und die Interoperabilität zwischen den Produkten.

Das spiegelt sich auch in den Befragungsergebnissen des aktuellen WQR wider, wo das ‚Testen des Sicherheitsaspektes‘, das ‚Entwickeln der Testumgebung mit virtualisierten Endprodukten, Geräten oder Testdaten‘ und das ‚Testen der Integration von Lösungen bzw. Produkten von Drittanbietern‘ die drei meistgenannten Herausforderungen für das IoT-Testing waren. Ein kritischer Aspekt in Zusammenhang mit Drittanbietern ist die Frage, wer welche Verantwortlichkeiten trägt und wem welche Daten gehören. Während Testing-Abteilungen ihre eigenen operativen Daten sammeln, sehen die IoT-Provider diese als ihr Goodie im Gegenzug für die Bereitstellung der Infrastruktur. An dieser Stelle rate ich den Testorganisationen in Vertragsverhandlungen ein Augenmerk auf diese Aspekte zu legen.

2. Teure Testautomatisierung und Milliarden mögliche Fehler

Eine zweite Herausforderung liegt in der steigenden Masse an Anwendungsfällen. Sie wird beim manuellen Testen allmählich unüberschaubar. Jede IoT-Lösung besteht aus vier Komponenten: Gerät, Kommunikation, Datenhaltung und -analyse, Anwendung bzw.  User Interface. In der Kombination bieten sie Milliarden Möglichkeiten für Fehler und Risiken. Die Konsequenz unsicherer oder unzuverlässiger IoT-Produkte auf dem Markt ist immens – ganz zu schweigen von den echten Unfällen, die sie in der realen Welt verursachen könnten.

Die Grenzen und das Ende des manuellen Testings werden hier schnell deutlich. Der Weg zum Ziel führt meiner Ansicht nach weniger über das funktionale Testing als über die der tatsächlichen User Experience. Nötig ist hier die Kombination verschiedener Vorgehensweisen sowie ein gut vorbereitetes Crowd Testing.

Ein anderer Weg, der Lage Herr zu werden, ist die E2E-Testautomatisierung. Aber dahin ist es noch ein weiter Weg. In Sachen Testautomatisierung hat Deutschland zwar bereits international die Nase vorn. Schaut man aber auf die Zahlen, wird klar: auch sie steckt noch in den Kinderschuhen. Das hat zwei Gründe. Erstens kostet der Aufbau von Automatisierung viel Geld. Und zweitens sind automatisierte Prozesse dann sinnvoll, wenn immer gleiche Abläufe wiederholt werden. Aber in der Welt von IoT ist Flexibilität und Geschwindigkeit gefragt. Bei der großen Anzahl an Anwendungsfällen führt das dazu, dass Tester jeden Anwendungsfall nur einmal prüfen, dafür aber Millionen verschiedene von ihnen.

Herausforderungen beim Testen von IoT-Umgebungen

Weniger Testcases und smarte Plattformen

Was muss also im Testing passieren, damit wir diese Hürden überwinden und das Internet der Dinge mit all seinen Potenzialen umsetzen können? Zunächst einmal müssen die Kosten für Automatisierung sinken. Das geht nur, wenn die Anzahl an Testcases weniger wird. Aus den Milliarden Möglichkeiten müssen wir genau die finden, die wirklich relevant sind. Da kommen künstliche Intelligenz und Machine Learning ins Spiel.

Das Problem beim Einsatz kognitiver Methoden ist jedoch: Sie benötigen sehr viel Speicherplatz. Dieses Bedürfnis wird die Nutzung der Cloud weiter vorantreiben. Ohnehin sind Cloud, Internet der Dinge und Testautomatisierung unmittelbar miteinander verbunden. Die Kombination eines sehr reduzierten funktionalen Testing und künstlicher Intelligenz wird definitiv Teil der Lösung sein.

Was uns dabei helfen könnte, die Testautomatisierung kostengünstig, erfolgreich und schnell umzusetzen sind Plattformen für Smart Testing. Sie denken von sich aus mit und bereiten Organisationen eigenständig auf Tests vor.  Außerdem müssen Testorganisationen darauf achten, dass sie die gesamte Expertise zu Cloud, künstliche Intelligenz, Testautomatisierung und Testdatenmanagement bei sich in der Abteilung kombinieren, um eine integrierte Strategie für das Internet der Dinge zu entwickeln.

Wollen wir mal hoffen, dass der nächste WQR  wieder eine positivere Tendenz in Sachen Teststrategie andeutet. Wie ist Ihre Meinung zum Thema: Welche Komplikationen sehen Sie für die Testing-Abteilung in Bezug auf das Internet der Dinge?