Energie

Von blinden Flecken im Test zur datengestützten Validierung

Wie automatisierte Tests die Qualität und Transparenz eines datenintensiven Energiesystems nachhaltig verbessert haben.

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DIE HERAUSFORDERUNG

Energiesysteme werden zunehmend softwaregesteuert und datenintensiv. Damit gewinnen Testtransparenz und Leistungsvalidierung für die Betriebszuverlässigkeit 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 

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Von blinden Flecken im Test zur datengestützten Validierung

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