Traceon

Kontext und Motivation

Moderne Softwaresysteme bestehen zunehmend aus verteilten, asynchron kommunizierenden Komponenten. Besonders in Microservice-Architekturen entstehen dadurch komplexe Aufrufketten, Datenflüsse und Seiteneffekte, die mit klassischen Testansätzen nur schwer vollständig erfasst werden können. Häufig basieren Testszenarien auf Annahmen oder künstlich konstruierten Abläufen und spiegeln die tatsächliche Nutzung eines Systems nur eingeschränkt wider.

Traceon setzt hier an: Ziel des Projekts ist es, Betriebsdaten wie Tracing-, Monitoring- und Logdaten systematisch für die Generierung realistischer End-to-End-Testszenarien nutzbar zu machen. Dadurch sollen typische, geschäftsrelevante und sicherheitskritische Nutzungspfade erkannt und in automatisiert ausführbare Tests überführt werden. Die erzeugten Tests sollen nicht nur sichtbare Schnittstellenreaktionen prüfen, sondern auch interne Systemwirkungen über Servicegrenzen hinweg validieren.

Ziele und Innovation

Im Projekt Traceon wird ein neuer Ansatz zur trace-basierten Testgenerierung für komplexe, verteilte Softwaresysteme entwickelt. Im Mittelpunkt stehen drei Forschungs- und Entwicklungsziele:

Generierung realistischer Testszenarien

Aus realen Betriebsdaten sollen typische Nutzungsmuster, Aufrufsequenzen und Prozessverläufe identifiziert werden. Diese Informationen werden abstrahiert, generalisiert und in strukturierte, automatisiert ausführbare Testszenarien überführt. Ziel ist eine Testabdeckung, die sich stärker am tatsächlichen Nutzerverhalten orientiert und relevante Fehler früher sichtbar macht.

Validierung interner Systemwirkungen

Traceon untersucht, wie sich Eingaben und Ereignisse innerhalb eines verteilten Systems auswirken. Dabei sollen nicht nur API-Antworten, sondern auch interne Abhängigkeiten, Datenflüsse, Zustandsänderungen, Datenbankoperationen und Nachrichten auf asynchronen Kanälen berücksichtigt werden. So können auch Fehler erkannt werden, die äußerlich zunächst unauffällig bleiben.

Einbindung von Domänenwissen

Automatisch erkannte Zusammenhänge müssen für Entwickler:innen, Tester:innen und Domänenexpert:innen nachvollziehbar sein. Daher werden Methoden zur verständlichen Darstellung von Nutzungspfaden, Constraints und Testfällen erforscht. Interaktive Feedbackmechanismen sollen es ermöglichen, automatisch generierte Vorschläge zu bewerten, anzupassen oder zu bestätigen.

Erwartete Ergebnisse

Im Projekt entsteht ein evaluierter Prototyp zur automatisierten Generierung realistischer End-to-End-Testfälle aus Tracing- und Monitoring-Daten. Die Ergebnisse werden in QALIPSIS integriert und sollen die kontinuierliche Qualitätssicherung verteilter Softwaresysteme unterstützen. Erwartet werden insbesondere:

• ein experimentelles System zur Generierung realistischer Testszenarien aus Tracedaten,

• Methoden zur automatisierten Erkennung relevanter Nutzungspfade und Systemabhängigkeiten,

• Mechanismen zur Ableitung überprüfbarer Wirkungszusammenhänge und Constraints,

• ein interaktives Feedbackmodul zur Einbindung von Expert:innen,

• Visualisierungen zur nachvollziehbaren Darstellung erkannter Aufrufmuster und Testfälle,

• sowie validierte Testfälle, die reale Nutzungsszenarien und interne Verarbeitungsschritte gezielt prüfen.  

Wissenschaftliche Kooperation

Das Projekt Traceon wird von der AERIS IT Solutions GmbH in Kooperation mit dem Software Competence Center Hagenberg GmbH (SCCH) durchgeführt. Das SCCH bringt seine wissenschaftliche Expertise in den Bereichen Software Science, Testautomatisierung, Analyse komplexer Softwaresysteme und datengetriebene Qualitätssicherung ein.

Fördergeber

Traceon wird im Rahmen des FFG-Basisprogramms gefördert.

Projektdauer

1. Februar 2026 bis 31. Jänner 2028