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Basiswissen Modellbasierter Test
 
 
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Basiswissen Modellbasierter Test [Broschiert]

Thomas Roßner , Christian Brandes , Helmut Götz , Mario Winter
4.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
Preis: EUR 42,90 kostenlose Lieferung. Siehe Details.
  Alle Preisangaben inkl. MwSt.
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Produktinformation

  • Broschiert: 424 Seiten
  • Verlag: dpunkt Verlag; Auflage: 1., Aufl. (30. August 2010)
  • Sprache: Deutsch
  • ISBN-10: 3898645894
  • ISBN-13: 978-3898645898
  • Größe und/oder Gewicht: 24 x 17 x 3 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 4.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 78.245 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)

Produktbeschreibungen

Kurzbeschreibung

Model Based Testing (MBT) entwickelt sich von der Schlagwortebene und Grundlagenforschung hin zur praktischen industriellen Anwendung. Erwartet wird von dieser Technologie eine signifikante Erhöhung der Testqualität auf der einen Seite sowie Zeit- und Ressourcenersparnisse bei Erstellung und Wartung von Tests auf der anderen Seite.

Das Buch stellt die Grundlagen modellbasierten Testens (MBT) dar und gibt einen Überblick über verschiedene Modellierungssprachen und -Methoden. Es zeigt auf, welche Voraussetzungen für den Einsatz modellbasierter Testmethoden in einer Organisation zu schaffen sind, welche möglichen Fallstricke eine erfolgreiche Einführung verhindern können und wie man diese Fallstricke vermeidet. Dabei wird insbesondere auch auf die Qualitätsgewinne und Einsparungspotenziale deingegangen, die durch MBT möglich sind.

Das Buch kann als Leitfaden zur Entwicklung einer eigenen MBT-Methodik und als Entscheidungsgrundlage für deren Einsatz herangezogen werden.

Über den Autor

Thomas Roßner ist Mitgründer der imbus AG und beschäftigt sich inbesondere mit den Themen Softwarezuverlässigkeit und modellbasiertes Testen. Dr. Christian Brandes ist Testarchitekt bei einer Körperschaft des öffentlichen Rechts. Seine Schwerpunkte sind Testmanagement, Testdesign, Testautomatisierung, Testprozessoptimierung und modellbasiertes Testen. Helmut Götz ist Senior Engineer bei Siemens Corporate Technology - Abteilung Development Techniques in Erlangen. Er arbeitet im Bereich Softwaretests für Produkte sowie ganzheitliche Testansätze bei Produktfamilien. Mario Winter ist Professor am Institut für Informatik der FH Köln. Seine Schwerpunkte sind Softwareentwicklung und Projektmanagement, insbesondere die modellbasierte Entwicklung und Qualitätssicherung von Software.


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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Ein weiteres Buch aus der Reihe der Basiswissen* für das Thema Test. Diesmal die Königsklasse: Modellbasiertes Testen (MBT). Obwohl die Thematik nicht einfach ist und Wissen aus mehreren Bereichen voraussetzt, haben es die Autoren geschafft einen leichten Einstieg zu ermöglichen! Es gibt zwar ein paar Bücher die dieses Thema teilweise oder vollständig bearbeiten, aber sie sind ausschließlich auf Englisch geschrieben (was leider viele Tester in Deutschlang abschreckt) und fokussieren meistens nur einen Teilbereich des modellbasierten Testens (z.B. zustandsbasierte Modelle und Generierung). Das ist nicht der Fall hier.

Der Leser bekommt eine solide Einführung in das Thema Modellierung, die wichtigsten Definitionen und methodischen Aspekte des MBT aber auch weitreichende Themen wie ROI-Bestimmung mit einer Case Study. Unter dieser Palette von Themen finden sich auch interessante Diskussionen für MBT-Experten (wie z.B. eine für MBT spezifische Version des TPI) . Besonders die Definitionen und Klassifizierung von MBT in: modellorientiertes, modellgetriebenes und modellzentrisches Testen waren seit langer Zeit nötig im Bereich MBT.

Zusammenfassend kann ich das Buch jedem der schon mal von modellbasierten Testen, MBT, model-based testing, etc. gehört hat sehr empfehlen! Auch diejenigen die sich mit der Thematik länger auseinandersetzen, finden etwas für sich. Für die Zukunft wäre eine Ergänzung um weitere Referenzen für konkrete Ansätze sowie Case Studies. Den Abzug bei den Sternen gibt es für die schlechte Qualität mancher Abbildungen. Sonst super!
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