DIE HERAUSFORDERUNG
Energiesysteme werden zunehmend softwaregesteuert und datenintensiv. Damit gewinnen Testtransparenz und Leistungsvalidierung für die Betriebssicherheit immer stärker an Bedeutung. Der Kunde betreibt ein komplexes, datengetriebenes System, in dem Zuverlässigkeit und Aktualität der Daten entscheidend sind. Die Tests auf Komponentenebene beruhten jedoch überwiegend auf manuellen Prozessen – das begrenzte den Testumfang und verlangsamte die Rückmeldungen.
Zu den wichtigsten Herausforderungen gehörten:
Lücken in der funktionalen Validierung entlang der Datenpipelines
Fehlende durchgängige Transparenz über das Verhalten der Datenflüsse
Fehlende Leistungstests und messbare Kennzahlen
Keine Möglichkeit, vermutete Probleme unter Last zu verifizieren
Bereits die ersten Analysen zeigten, dass diese Lücken ein direktes Risiko für die Produktqualität und die Release-Sicherheit darstellten. Der Kunde benötigte einen skalierbaren und wiederholbaren Ansatz, um sowohl die funktionale Validierung als auch die Einblicke in die Systemleistung zu verbessern.
DIE LÖSUNG
Critical Software hat eine automatisierte Testlösung implementiert, die funktionale Validierung und Leistungsmessung miteinander verbindet.
Eine Suite aus mehr als 110 automatisierten Testfällen für Datenverfügbarkeit, Zeitsteuerung, Konfiguration und Genauigkeit der Nutzdaten
Ein Framework für Leistungstests mit geplanten und bedarfsgesteuerten Modi, das reale Nutzungsmuster simuliert
Echtzeitüberwachung von Latenz, CPU-Auslastung, Arbeitsspeicher, Netzwerkdurchsatz und Paketverlust
Live-Dashboards und Reports für sofortige Transparenz und historische Auswertungen
CI/CD-Integration für eine kontinuierliche, umgebungsspezifische Testausführung
Die Lösung ist so konzipiert, dass sie wiederverwendbar und konfigurierbar ist und sich über Umgebungen und Anbieter hinweg leicht skalieren lässt.
DIE ERGEBNISSE
Mehr als 110 automatisierte Testfälle ermöglichten eine konsistente Validierung kritischer Datenflüsse und des Systemverhaltens
Die frühzeitige Fehlererkennung reduzierte das Risiko von Funktions- und Regressionsfehlern
Die Echtzeit-Transparenz der Performance ermöglichte dem Kunden erstmals Einblicke in das Systemverhalten unter Betriebslast
Datengestützte Entscheidungsfindung ersetzte Annahmen und steigerte das Vertrauen in die Releases
Integrierte Tests ermöglichten schnellere Feedback-Schleifen und Continuous Delivery
Der Kunde verfügt damit über eine robuste, skalierbare Testkapazität – für stabilere Releases, eine frühere Fehlererkennung und mehr Transparenz im Betrieb komplexer datengetriebener Systeme.
EINE ERFOLGSGESCHICHTE
Sprachen & Frameworks
Python
Robot Framework
Daten & Visualisierung
Pandas
Plotly
Dash
Infrastruktur
Kubernetes
MQTT
Datenformate
JSON
XML
Apache Parquet
Binär
Automatisierung & Konfiguration
YAML
CI/CD-Pipelines
Unterstützende Tools
Paramiko
