Automatisierte Qualitätsauslieferung
Fallstudie
Erfolg für menschliche und KI-Agenten beschleunigen!
Grovo, eine führende SaaS-basierte Microlearning-Plattform, liefert kuratierte Lerninhalte und leistungsstarke Analysen für Unternehmen verschiedenster Branchen. Mit der Mission, das Lernen am Arbeitsplatz zu transformieren, hilft Grovo Unternehmen, ihre Teams durch kurze Trainings, umfangreiche Inhaltsbibliotheken und umsetzbare Einblicke weiterzubilden. Wir haben mit Grovo zusammengearbeitet, um die Qualität und Geschwindigkeit ihrer Softwarebereitstellung durch die Implementierung eines End-to-End-QA-Automatisierungsframeworks zu verbessern. Die Lösung konzentrierte sich auf die Integration von Tests in die CI/CD-Pipeline, die Erweiterung der Automatisierungsabdeckung und die Steigerung der Gesamteffizienz der Tests – und ebnete so den Weg für schnellere, zuverlässigere Releases.
Die Vision
Konsistente Produktqualität durch skalierbare Testautomatisierung sicherstellen. Ziel war es, ein robustes, automatisiertes QA-Ökosystem zu schaffen, das: Nahtlose Funktionalität über verschiedene Module der Lernplattform gewährleistet. Wichtige Regressionen und Funktionstests automatisiert, um schnellere Releases zu ermöglichen. Manuelle Abhängigkeiten durch Integration von Tests in die CI/CD-Pipeline eliminiert. Einen starken, unternehmensweiten Qualitätsprozess fördert.
Szenario
Manuelle QA-Aufwände verzögerten Releases und begrenzten die Abdeckung
Viele funktionale Abläufe hatten keine Automatisierungsabdeckung und erforderten wiederholte manuelle Tests nach jedem Release. Die Testausführung musste nach jedem Build manuell gestartet werden, was zu Verzögerungen und potenziellen Fehlern führte. Der QA-Prozess war nicht in CI/CD integriert, was zu Engpässen im Entwicklungszyklus führte.
Was wir getan haben
Implementierung eines zukunftsfähigen QA-Automatisierungsframeworks
Umfassendes Testdesign & Ausführung: Erstellung und Durchführung von Testplänen, die funktionale und Integrationsabläufe über mehrere Module der Plattform abdecken, um vollständige Testabdeckung zu gewährleisten.
Individuelles Automatisierungsframework: Entwicklung eines modularen, wiederverwendbaren Automatisierungsframeworks mit Python, Selenium WebDriver und dem Robot Framework, das es Grovo ermöglicht, die Automatisierung mit der Weiterentwicklung der Plattform schnell zu skalieren.
CI/CD-Pipeline-Integration: Automatisierte Test-Suites wurden mit Jenkins und CircleCI integriert, was kontinuierliches Testen und weniger manuellen Aufwand bei jedem Code-Deployment ermöglicht.
Robustes Reporting & Coverage-Tracking: Testergebnisse wurden mit CodeCov und GitHub verbunden, um vollständige Transparenz über Testergebnisse, Testabdeckung und Build-Qualität zu bieten.
Agile QA-Prozessimplementierung: Einführung agiler Best Practices zur Optimierung der Testzyklen, Verbesserung der Zusammenarbeit und schnelleren, feedbackgetriebenen Releases.
Schlüsselfunktionen des Erlebnisses
Die Wirkung
Effizienz, Geschwindigkeit und Qualität bei jedem Release
Unsere Partnerschaft mit Grovo führte zur erfolgreichen Transformation ihres QA-Prozesses in ein effizientes, automatisierungsorientiertes Modell. Durch die Kombination von Technologie, agilen Methoden und strategischer Integration halfen wir Grovo, Releases schneller, in höherer Qualität und mit mehr Vertrauen auszuliefern.
Weniger manueller Aufwand
Deutliche Zeitersparnis durch Automatisierung zuvor manueller Testabläufe – QA-Ressourcen werden für exploratives Testen frei.
Schnellere Markteinführung
Mit integrierten, automatisierten Tests konnte Grovo die Releasezyklen beschleunigen und das Vertrauen in jede Auslieferung erhöhen.
Höhere Produktzuverlässigkeit
Verbesserte Testabdeckung und Integration halfen, Fehler früher zu erkennen, Produktionsprobleme zu reduzieren und die Plattformstabilität zu erhöhen.
Bessere Zusammenarbeit
Agile QA-Prozesse brachten Dev- und QA-Teams zusammen, verbesserten Transparenz, Verantwortlichkeit und gemeinsames Qualitätsbewusstsein.
Bereit für Skalierung
Das neue Framework unterstützt zukünftiges Wachstum und kann sich an neue Features und Plattformkomponenten anpassen.