Rechenzentren sind keine sterilen Labore, sondern Krisengebiete. Während der Kunde auf seinem Smartphone eine saubere Oberfläche sieht, herrscht im Backend ein ständiger Kampf gegen Entropie, Latenzen und Schnittstellen-Chaos.
Die Wahrheit ist: Hinter jeder geglückten Überweisung steht kein „perfektes“ System. Es steht eine Architektur dahinter, die gerade so davon abgehalten wird, zu kollabieren. Funktionales Testing im Banking, wie in anderen Branchen mit komplexer IT, dient daher selten dazu, Fehlerfreiheit zu simulieren. Sein einziger Zweck ist es, das unvermeidliche Scheitern von Komponenten so zu managen, dass die Kundenerfahrung nicht beeinflusst und Regularien eingehalten werden.
Die Vorstellung, Banksoftware dürfe „nie“ Fehler haben, ist gefährlich. Hardware fällt aus, API-Partner haben Timeouts, Systeme von Zulieferern stocken, Deployments schlagen fehl. Das ist kein Unfall, das ist Statistik.
Aktuell testen wir daher nicht nur den Schönwetter-Fall („Happy Path“), sondern die Resilienz:
Ohne diese Mechanismen bewirken technische Trivialitäten Chaos.
Moderne Banking-IT ist kein monolithischer Block mehr, sondern ein hochkomplexes Geflecht: COBOL-Mainframes bilden das Fundament, Cloud-Dienste die Infrastruktur und React-Frontends die Schnittstelle zum Kunden.
In dieser hybriden Architektur – oft noch verschärft durch die Koordination global verteilter Teams (Offshore/Nearshore) und laufende Cloud-Migrationen – ist Qualitätssicherung keine reine Technik-Frage mehr. Sie wird zum strategischen Risikomanagement. Drei Beispiele, warum das Zusammenspiel kritisch ist:
Alles zu testen ist unmöglich. Wer das verspricht, hat kein Budget-Bewusstsein. Ressourcen sind endlich, daher nutzen wir – auch mit Blick auf DORA – im Testmanagement das Risk-Based Testing:
Wir priorisieren gnadenlos nach Schadenpotenzial:
Die Entscheidung ist strategisch: In Rücksprache mit den Stakeholdern sichern wir den Critical Path (Geldfluss & Daten) mit maximaler Härte ab. Bei UX-Themen wägen wir ab – wir akzeptieren ein dokumentiertes, kalkuliertes Restrisiko, solange der Kernbetrieb (die Sicherheit der Gelder) nicht gefährdet ist.
| Merkmal | Konventionelles Testing (Compliance-Fokus) | Resilientes Testing (Business-Continuity-Fokus) |
| Grundannahme | „Das System funktioniert, solange kein Fehler auftritt.“ | „Das System wird versagen – die Frage ist nur wann und wie.“ |
| Test-Szenarien | Happy Path: Wir testen, was in der Spezifikation steht (Soll-Zustand). | Chaos Engineering: Wir testen, was nicht in der Spezifikation steht (Netzwerkausfall, langsame Drittanbieter). |
| Datenbasis | Synthetisch: Saubere „Labor-Daten“, die perfekt zur Logik passen. | Realistisch: „Schmutzige“ Produktionsdaten, historische Altlasten, Codierungskonflikte (Legacy). |
| Erfolgsmetrik | Grüne Ampeln: „Alle 500 Testfälle bestanden.“ (Trügerische Sicherheit) | Time-to-Recovery: „Wie schnell fängt sich das System nach einem Fehler?“ (Reale Stabilität) |
| Haltung zum Fehler | Fehler müssen verhindert werden. | Fehler müssen abgefedert (mitigated) und verstanden werden (Traceability). |
Am Ende ist funktionales Testing eine Versicherungspolice gegen den Reputations-Super-GAU. Kunden erwarten funktionierende Transaktionen wie Strom aus der Steckdose. Wenn Banksysteme „einfach funktionieren“, dann nicht durch Magie, sondern weil im Hintergrund Tests liefen, die das Chaos antizipiert und absorbiert haben.
Leise, effizient und ohne Applaus. Genau so, wie es sein soll.
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