10 Fakten, die Sie zum Thema Qualitätssicherung im Internet of Things (IoT) wissen müssen

Obwohl das Internet of Things (IoT) – das Internet der Dinge – sich mit extremer Geschwindigkeit weiterentwickelt und fortlaufend neue Innovationen hervorbringt, wird relativ wenig über Qualität im IoT diskutiert. IoT birgt zahlreiche Risiken und Herausforderungen in sich, potenzielle Fehlerquellen mit weitreichenden Konsequenzen. Es kann niemals darum gehen, IoT-Systeme „nur“ zum Laufen zu bringen. Denn: Qualität lässt sich bei den komplexen Systemen nicht einfach später hinzufügen. Heute und in Zukunft wird es entscheidend darauf ankommen, mit Unvorhersehbarem professionell umzugehen, auf Änderungen flexibel zu reagieren und alle Erkenntnisse auswertend permanent im IoT-Umfeld zu lernen. Lesen Sie hier unsere Statements zur Qualitätssicherung im IoT.

1. Testing betrifft alle Dimensionen

Die Qualitätssicherung für IoT-basierte Systeme birgt jede Menge potenzieller Risiken, Herausforderungen und Testobjekte. Deshalb gilt: Überlassen Sie es den Profis. Als Experten bieten wir einen Gesamtüberblick. Die Probleme, die IoT-Systeme für die Qualitätssicherung darstellen, sind uns als Certified Professional for IoT-Trainer bestens bekannt. Bei uns können Sie sich sicher sein, dass wir die Herausforderung annehmen. Es gibt keine einfachen Antworten, aber wir finden die passende Strategie für den jeweiligen Kontext, um Herausforderungen wie Diversität und Fragmentierung, fehlende Standards, komplexe Nutzungsszenarien und Updates/Wartung gerecht zu werden.

2. Funktionalität ist nur ein Qualitätsmerkmal von vielen

Funktionales Testen ist wichtig, macht aber nur einen kleinen Teil des Testens aus. Viele Softwareprojekte testen heutzutage fast ausschließlich funktional und führen nur wenige Performance- oder Load-Tests durch. Als Qualitäts-Profis wissen wir jedoch: bei IoT-Systemen sollte die ganze Breite der Qualitätsmerkmale zumindest unter die Lupe genommen werden. Zuverlässigkeit und somit auch Aspekte wie Verfügbarkeit, Fehlertoleranz und Wiederherstellbarkeit sind maßgebliche Kriterien. Fällt die Smart-Heizung mitten im Winter komplett aus und lässt sich nicht mehr neustarten, dann sind die Folgen der fehlenden Zuverlässigkeit spürbar. 

3. Qualitätsmerkmale analytisch hinterfragen

Die lange Liste der Qualitätsmerkmale lässt Sie möglicherweise glauben, dass für ein optimales Resultat einfach nur alle Merkmale getestet werden müssten. Fehlanzeige. Denn das ist unmöglich. Zudem können in IoT-Systemen einige Qualitätsmerkmale noch miteinander konkurrieren. Je wartbarer und nutzerfreundlicher ein System ist, desto unsicherer könnte es sein. Neue Datenschutzbestimmungen könnten für ein Feature bedeuten, dass es nicht einmal realisierbar ist: Es würde ein Problem lösen, jedoch nicht den Datenschutzbestimmungen entsprechen. Als Experten wissen wir: Jedes System, das wir entwerfen, müssen wir individuell reflektieren. Dabei hinterfragen wir sorgfältig und analytisch, welches die wichtigen Aspekte sind, wie sich Qualitätsmerkmale gegenseitig beeinflussen und welche die Priorität erhalten.

4. Risiken pragmatisch abwägen – so sorgt man für Wettbewerbsvorteile

Bei einer Qualitätsstrategie sind die zu testenden Merkmale genau so wertvoll und wichtig wie die nicht zu testenden. Mit dem Kunden und anhand unserer Erfahrung treffen wir fundierte Entscheidungen, wo die Prioritäten liegen und was wir bewusst ignorieren werden. Selbstverständlich nur so lange, bis sich die Risikofaktoren ändern.

Sie sehen: Als Tester müssen wir immer auch Pragmatiker sein. Wir wissen, dass wir nicht alles testen können. Aber wir müssen (und können!) definieren, welche Qualität im Kontext des jeweiligen IoT-Projektes „gut genug“ ist. Die Balance zwischen dem Risiko eines Versagens und dem Risiko zu viel zu testen ist nicht immer einfach … aber möglich. Denn damit schafft man  einen Wettbewerbsvorteil!

5. Für uns bringt IoT dem Kunden einen Nutzen

Für uns sind „echte“ IoT-Lösungen keine technologischen Spielereien. Oberstes Gebot ist, dass die Systeme wirklich Probleme lösen, das Leben vereinfachen. Idealerweise verbessert jedes digitalisierte System ein bereits bestehendesSystem. Das kann bedeuten, einen Prozess automatisieren, Entscheidungsfähigkeit steigern, Fehler oder Kosten reduzieren, Komfort erhöhen. Es mag so aussehen, als ob das weit vom Testen entfernt wäre. Für uns zeigt sich jedoch die Qualität des Systems in seiner Nützlichkeit und in seiner Fähigkeit, ein Problem zu lösen. Unser Weg besteht darin einfach zu fragen: Wofür ist das? Für wen oder was machen wir das? Denn das erinnert daran, dass es bei IoT nicht vordergründig um Technologie geht, sondern um Menschen. Kein Nutzer, kein Kunde zahlt für einen großartigen Technologiestack – sie zahlen für den Wert, den sie durch das System dazugewinnen.

6. Software-Lebenszyklus: nach der Lieferung ist vor der Lieferung

Bisher war es aus Entwickler-Perspektive fast immer so, dass der Software-Lebenszyklus mit dem Bereitstellen der Software endete. Alle Probleme, die während der Software-Laufzeit auftreten, sind „nur“ noch operative Dienstleistungen. DevOps hat die Diskrepanz zwischen Entwicklung und Betrieb verringert – die Miteinbeziehung operativer Aufgaben ist in IoT-Projekten sogar noch wichtiger. Das Tempo der Veränderungen (von Sicherheits-Patches ganz zu schweigen) bedeutet, dass regelmäßige Updates notwendig sind. Logischerweise müssen diese in der Umgebung getestet werden, in der der Kunde sie einsetzen möchte.

Sogar das Lebensende der Software benötigt aus Sicht der Qualitätssicherung mehr Aufmerksamkeit. Bei einer traditionellen Web-Anwendung mag hier das Herunterfahren einiger Webserver oder Cloud-Instanzen ausreichen. Die verteilte Hardware in IoT-Projekten macht das Lebensende ungleich komplizierter. Sollte IoT-Hardware für immer laufen? Ist das überhaupt vorstellbar oder wünschenswert? Wie können wir die Langlebigkeit solcher Lösungen testen oder verifizieren? Welche Schritte müssen unternommen werden, um ein qualitativ hochwertiges Service-Ende in Bezug auf Daten und Komfort zu gewährleisten? Auch hier gilt: Gespräche mit Kunden und Stakeholdern, aus der Qualitätsperspektive, sorgen für angemessene Lösungen.

7. Ethische Überlegungen als Qualitätsmerkmal miteinbeziehen

Sprachlisten, Protokolle, Frameworks … die IoT-Welt bringt nicht nur technologische Herausforderungen. Die Integration bzw. das Eindringen von IT-Systemen in unsere Gesellschaft und unser Privatleben bedeutet auch, dass wir zunehmend mit sozialen und ethischen Herausforderungen konfrontiert werden. Immer mehr Menschen sind von IT-Systemen betroffen – damit steigt auch die Anzahl der potenziellen Stakeholder, der Nutzer und der Missbräuche.

Deshalb sind für uns schon bei Projektbeginn ethische Überlegungen wichtig. Basierend auf neuesten Ergebnissen und Erfahrungen hinterfragen wir stets die ethische Dimension. Dabei setzen wir alles daran, aus bisherigen Fehlern zu lernen und ethische Überlegungen als Qualitätsmerkmal miteinzubeziehen. Eine gute Basis bietet hier der ACM-Ethikkodex: www.acm.org/code-of-ethics

8. Agilität als Erfolgsfaktor

Die agilen Prinzipien helfen dabei, auf Veränderungen flexibel zu reagieren, mit Unvorhersehbarem umzugehen und auf der Basis zeitnahes Feedbacks zu arbeiten. Für entstehende Märkte und neue Technologien ist es sinnvoll Prinzipien zu folgen, die Unvorhersehbares schon von Anfang an akzeptieren und Anpassungen erlauben. Denn: Agilität fokussiert Menschen, Qualität und Wertigkeit. Aus unserer Sicht ist es notwendig die agilen Prinzipien einzuhalten, um qualitativ hochwertige Lösungen für die Kunden zu entwickeln. Ein Beispiel für Agilität sind die funktionsübergreifenden Teams. Je mehr Arbeitsbereiche wir in die Systeme einbinden, desto unwahrscheinlicher ist es, dass nur eine Person alles versteht und beherrscht. So wissen wir aus unserer Projektarbeit wie wichtig es ist, neben den Entwicklern auch Kunden-Meinungen miteinbeziehen sowie Hardware-, Technologie- und Datenexperten an Bord zu haben. Agilität ist ein Erfolgsfaktor!

9. In der Zukunft gefragt: explorative Testfähigkeiten

Technikbegeisterte sagen gerne voraus, dass das Testen vollständig automatisiert und ausschließlich technisch sein wird. Wir sind der Auffassung, dass automatisiertes Testen alleine nicht ausreichen wird. Wir wissen bereits heute, dass wir nur bei bekannten Risiken automatisieren können. Die Anzahl potenzieller „unknown unknowns“ im IoT-Testing ist hoch. Deshalb sind wir uns sicher, dass gute explorative Testfähigkeiten den Ausschlag geben werden.

10. Ist es wirklich nur IoT?

Wir hinterfragen: Ist Qualität für IoT überhaupt die richtige Bezeichnung für das, woran wir arbeiten? IoT ist nur ein möglicher Weg, moderne Systeme und Netzwerke zu erschaffen, die Menschen helfen und zur Wertsteigerung beitragen. Aus unserer Sicht ist zu technologieorientiertes Handeln nicht das Nonplusultra. Die in diesem Artikel genannten Aspekte gelten eigentlich für jedes moderne, verteilte und datenverarbeitende Digitalsystem.

 

Weitere Informationen zum Thema Qualitätssicherung finden Sie auf hier auf unserer Website.

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