Cykliczne aktualizacje systemu SAP, a także migracje do kolejnych wersji aplikacji (jak SAP S/4 HANA) wymagają dobrze przemyślanej strategii działania. Poszczególne funkcjonalności wraz ze zmodyfikowanymi elementami tworzą bardzo gęstą sieć zależności w związku z czym istnieje duże ryzyko wystąpienia błędów. Dlatego też, konieczne są szeroko zakrojone i miarodajne testy.
Warto zatem wykorzystać odpowiednie narzędzia, które umożliwią optymalizację testów dzięki wykorzystaniu metod Risk Based Testing oraz Change Impact Analysis .
SAP to popularny system ERP (Enterprise Resource Planning), dobrze znany organizacjom, które chcą sprawnie zarządzać zasobami oraz zapewniać właściwy przebieg procesów zachodzących w firmie. Jest to system o bardzo rozbudowanej strukturze, a zarazem dużej elastyczności – zazwyczaj dostosowywany jest na etapie implementacji do specyficznych warunków i wymagań danego klienta. Ze względu na swą złożoność SAP wymaga jednak zarówno długotrwałego wdrażania, jak i szczególnej uwagi przy dokonywaniu wszelkich aktualizacji.
Przetestowanie każdej zaktualizowanej funkcjonalności systemu wymagałoby wielu godzin pracy i wiązałoby się z poniesieniem ogromnych kosztów. Co więcej, długie godziny, jakie poświęcamy na aktualizację oprogramowania, można zniweczyć w zaledwie kilka sekund jedną usterką, która uniemożliwi obsługę kluczowych procesów biznesowych.
Krytycznym elementem przedsięwzięcia jest zatem etap testów. Etap pracochłonny, wymagający wiele czasu – a tego ostatniego zawsze jest za mało, nawet jeśli wykorzystujemy automatyzację. Aby aktualizacja czy migracja systemu zmieściły się w zakładanych ramach czasowych, musimy zoptymalizować zakres testów. Powinniśmy również skupić się na najważniejszych obszarach biznesowych i wziąć pod uwagę te, które są najbardziej narażone na ryzyko wystąpienia błędów.
Odpowiednia strategia w obszarze testowania będzie miała więc kluczowe znaczenie dla powodzenia aktualizacji czy też migracji do wyższej wersji systemu.
Optymalizacja testów SAP – na czym polega testowanie oparte na ryzyku (Risk Based Testing, RBT)?
Jak podkreślono wcześniej, ze względu na złożoność systemów, przetestowanie wszystkich możliwych scenariuszy nie jest możliwe. Najistotniejsze zatem jest znalezienie problemów (wskazanie obszarów najbardziej narażonych na wystąpienie błędów), które mogą przynieść największe straty.
RBT to testowanie nastawione na wykrycie i dostarczenie informacji o ryzykach produktowych – potencjalnych obszarach wystąpienia awarii (przyszłych niekorzystnych zdarzeń lub niebezpieczeństw) w oprogramowaniu lub systemie, rzutujących na ich najważniejsze atrybuty, np. funkcjonalność, niezawodność, użyteczność lub wydajność.
Ryzyko możemy tutaj interpretować jako prawdopodobieństwo, że niewykrycie konkretnego błędu przy aktualizacji lub migracji do wyższej instancji, przełoży się na negatywny wpływ na użytkownika systemu.
Podstawowym założeniem metodyki RBT jest intensywne testowanie zakresu o najwyższym poziomie ryzyka. Dobieramy takie techniki projektowania przypadków testowych, które gwarantują najlepsze pokrycie testami tych obszarów. Zakresy o niższym poziomie ryzyka możemy testować mniej intensywnie.
Pierwszym krokiem w ustalaniu priorytetów dla testów jest ocena krytycznych modułów biznesowych. W kolejnym kroku identyfikujemy rodzaje ryzyka i oceniamy prawdopodobieństwo oraz skutki ich wystąpienia. Mamy na uwadze wymagania biznesowe – skupiamy się na procesach najbardziej istotnych z biznesowego punktu widzenia.
Oceny prawdopodobieństwa wystąpienia ryzyka dokonuje się głównie na podstawie zakresu wdrażanych zmian, złożoności oprogramowania i jego wpływu na działanie biznesowe. Skutki ryzyka rozumiemy jako wpływ niekorzystnych czynników na użytkowników, klientów i innych interesariuszy. Ryzyko zależeć będzie m. in. od częstotliwości używania danej funkcji.
Testowanie oparte na ryzyku
Identyfikacji ryzyka najczęściej dokonuje się w ramach warsztatów, w których uczestniczą osoby bezpośrednio odpowiedzialne za projekt. Innymi sposobami mogą być:
- burza mózgów,
- wywiad z ekspertami w konkretnych dziedzinach,
- tworzenie diagramów,
- a także analiza problemów w działaniu oprogramowania, które wydarzyły się w przeszłości.
W kolejnym kroku przeprowadzamy analizę ryzyk, która polega na:
- przestudiowaniu zidentyfikowanych obszarów ryzyka,
- przypisaniu ich do odpowiednich kategorii,
- oraz określeniu prawdopodobieństwa i wpływu ich wystąpienia.
Na tym etapie przydatne będą takie techniki, jak ankiety, analiza wrażliwości czy Planning Poker.
Optymalizacja testów SAP powinna być przeprowadzona na podstawie planu, który wynika ze zidentyfikowanego ryzyka i jego parametrów. Używamy w tym celu technikę priorytetyzacji „MoSCoW” przedstawioną na wykresie:
Rys. 1. Wykres powiązań wpływu i prawdopodobieństwa wystąpienia ryzyka
Pole wykresu dzielimy na cztery części, w zależności od prawdopodobieństwa wystąpienia ryzyka i jego wpływu. Każda część ma przypisany priorytet realizacji testów:
MUST TEST (II) -musi być testowane;
SHOULD TEST (IV) -powinno być testowane;
COULD TEST (I) -może być testowane;
WON’T TEST (III) -nie będzie testowane.
Wykres pozwala nam również ustalić, na jakim poziomie należy testować dany obszar (testy modułowe, integracyjne, akceptacyjne, inne), a także wybrać metodę projektowania przypadków użycia oraz technikę testowania.
Słabe strony metody Risk Based Testing
Zalety stosowania metody RBT są oczywiste. Ma ona jednak także wady – planowanie testów jest bardzo pracochłonne a wymaga zaangażowania tych (zazwyczaj) najbardziej zapracowanych członków zespołu.
Z drugiej strony, na osobach, którym powierzono optymalizację procesu testowania spoczywa duża odpowiedzialność. Powinny one bardzo rozważnie podchodzić do zagadnienia optymalizacji testów, ponieważ nadmierne ograniczenie zakresu testów może przeszkodzić w zapewnieniu odpowiedniej jakości, jakiej oczekuje się po wdrożeniu lub aktualizacji systemu.
W praktyce więc, choć firmy podejmują próby optymalizacji procesu testowego w systemach SAP, rzadko stosują się ściśle do reguł metody RBT. Zakres testów planowany jest zwykle w oparciu o intuicję i doświadczenie zespołów testowych, a te często uciekają się do działań asekuracyjnych, szeroko testując każdą zmianę na środowisku. Mamy więc do czynienia z zaprzeczeniem całej idei, jaka stoi u źródeł metody.
W takiej sytuacji osobom odpowiedzialnym niełatwo uzasadnić zakres optymalizacji testów, a metody planowania testów wspierające RBT są bardzo czasochłonne. Często zespół podejmuje się działań asekuracyjnych, szeroko testując każdą zmianę na środowisku.
Czy w takim razie istnieje inny, pozbawiony wad metody RBT, sposób optymalizacji testów SAP?
Tak, jest nim narzędzie firmy Tricentis, które dzięki inteligentnej analizie wpływu wprowadzanych zmian (SAP Change Impact Analysis) umożliwia automatyzację procesu optymalizacji zakresu testów oraz ciągłe testowanie SAP, koncentrując się na obiektach, które są kluczowe dla danej organizacji i specyficznej dla niej implementacji SAP.
Analiza wpływu oparta na sztucznej inteligencji
Ograniczenie nadmiernej aktywności w obszarze testowym ma kluczowe znaczenie dla kosztów aktualizacji/migracji oraz czasu ich przeprowadzenia. Narzędzie SAP Change Impact Analysis firmy Tricentis skanuje cały obszar danych, które mają wpływ na funkcjonowanie systemu SAP w organizacji.
Automatyczna analiza oparta na sztucznej inteligencji identyfikuje ryzyko, jakie aktualizacja stwarza dla procesów biznesowych SAP. Dotyczy to zarówno integracji systemów, niestandardowego kodu, jak i bezpieczeństwa, itd.
Narzędzie obsługuje wszystkie dotychczas wykorzystywane elementów środowiska SAP, takie jak:
-
- moduły ECC (zastąpione przez SAP S / 4HANA),
- hurtownie danych BW w wersjach sprzed HANA,
- moduły CRM,
- zestawy aplikacji Fiori
- oraz oczywiście najnowszą wersję SAP, czyli S/4 HANA.
Rys. 2. Automatyczna analiza w „SAP Change Impact Analysis”.
SAP Change Impact Analysis na podstawie zgromadzonych informacji wskazuje obiekty najbardziej narażone na wystąpienie błędów wskutek aktualizacji systemu.
Standardowe środowisko SAP może zawierać do trzech tysięcy obiektów, z czego 1/3 dostosowuje się bezpośrednio dla konkretnego klienta. Weryfikowanie tego typu danych metodą RBT bez wsparcia „SAP Change Impact Analysis” jest praktycznie niemożliwie. Rozwiązanie Tricentis wykonuje to zadanie automatycznie, z wykorzystaniem AI, redukując w ten sposób wyjściowy zakres testów nawet o 85%.
Rys. 3. Wsparcie oceny ryzyka za pomocą inteligentnej analizy „SAP Change Impact Analysis”.
SAP Change Impact Analysis informuje o możliwych zagrożeniach, ale również dokładnie wskazuje, co należy przetestować. Dzięki temu nasz proces testowy znacznie przyspiesza, a liczba błędów przedostających się na środowisko produkcyjne redukowana jest do zera.
Uruchamiaj mniej testów dzięki SAP Change Impact Analysis
Dzięki automatycznej analizie danych, narzędzie Tricentis identyfikuje optymalny zakres testów. Działanie narzędzia można przedstawić w trzech krokach:
1. Rozpoznanie wykorzystywanych obiektów
Narzędzie sprawdza, które dane konfiguracyjne, a także ustawienia zabezpieczeń i obiekty ze środowiska SAP (np. kod ABAP, API) wykorzystywane są w procesach biznesowych. SAP Change Impact Analysis opiera się tutaj na wykorzystaniu informacji zwrotnych bezpośrednio z systemu produkcyjnego
2. Identyfikacja elementów, na które oddziaływać będzie zmiana
SAP Change Impact Analysis na tym etapie analizuje kod wdrożonej zmiany w kontekście jej wpływu na zidentyfikowane obiekty. Chodzi o to, aby zidentyfikować wszystkie elementy środowiska SAP, które zostaną zmienione wskutek aktualizacji.
3. Ocena ryzyka
Ostatni krok polega na selekcji obiektów pod kątem tego, jak bardzo narażone są na ryzyko wystąpienia błędów.
Ciekawostką jest to, że narzędzie od razu wskazuje minimalny zakres, który należy przetestować. Automatycznie porównuje wyniki analizy z istniejącym już zakresem przypadków testowych i skryptów automatycznych w Tosca (narzędzie do automatyzacji testów), a także wskazuje konkretne obiekty, dla których należy zaprojektować dodatkowe testy funkcjonalne.
Rys. 4. Mapa obiektów środowiska SAP. Rozmiar i kolor poszczególnych kafelków jest powiązany z tym jak istotne są dla i podatne na ryzyko.
Minimalizacja ryzyka wystąpienia błędów na produkcji
SAP Change Impact Analysis w unikalny sposób prezentuje analizę wpływu zmiany, wykorzystując do tego mapę, która grupuje wszystkie wyniki. Mapa ta składa się z kafelków, których rozmiar zależy od tego, jak często dany obiekt wykorzystywany jest w systemie produkcyjnym, natomiast kolor uzależniony jest od podatności obiektu na ryzyko.
Narzędzie pozwala na bardzo wygodny przegląd wyników inteligentnej analizy wpływu. Wystarczy kliknąć dowolny element na mapie, aby uruchomić możliwość podglądu danych, które zaprezentowane zostaną na tradycyjnych wykresach.
W wersji finalnej raport eksportowany jest do tradycyjnego arkusza Excel, w którym pogrupowane obiekty ułożone są zgodnie z kolejnością — zaczynając od najbardziej narażonych na ryzyko.
Bardzo ciekawą funkcjonalnością jest możliwość wykorzystania wyników uzyskanych w SAP Change Impact Analysis do automatycznego określenia zakresu testów do realizacji. Jest to możliwe dzięki łatwej integracji SAP Change Impact Analysis z narzędziem do automatyzacji testów Tosca, a także z narzędziem do zarządzania testami qTest (więcej o qTest dowiesz się z tego tekstu).
SAP Change Impact Analysis jest w stanie przeanalizować istniejące w tych systemach scenariusze testowe i wskazać, jaki jest ich stopień pokrycia oraz w których miejscach są braki. Wszelkie wykryte luki w testach SAP są automatycznie dodawane jako wymagania, na podstawie których można tworzyć zautomatyzowane przypadki testowe, uzupełniające te braki. Rezultatem jest kompleksowe pokrycie testami najważniejszych procesów biznesowych.
Podsumowanie
Jeśli Twoja organizacja wykorzystuje system SAP, a Twoje procesy biznesowe opierają się na niestandardowym kodzie oraz aplikacjach innych firm zintegrowanych z SAP, musisz zwracać szczególną uwagę na ryzyko wynikające z aktualizacji lub migracji systemu.
Mimo że aktualizacje systemu są nieodłącznym elementem cyklu życia oprogramowania, wiążą się one często z ryzykiem zatrzymania procesów biznesowych, a w konsekwencji z kosztownymi opóźnieniami oraz stratami finansowymi i wizerunkowymi. Ograniczenie tego ryzyka wymaga przyjęcia odpowiedniej strategii dla zapewnienia wydajności testowania. Z pomocą narzędzia SAP Change Impact Analysis można w bezpieczny sposób przeprowadzać niezbędne prace utrzymaniowe dla systemu ERP, optymalizując zakres testów do niezbędnego bezpiecznego poziomu. Zaletą rozwiązania SAP Change Impact Analysis jest także to, że można je wykorzystywać zarówno w mniejszych cyklicznych aktualizacjach SAP, jak również w dużych i skomplikowanych przedsięwzięciach, takich jak migracja do SAP S/4 Hana.
