XRAY - 6 Schritte zur Skalierung Ihrer Softwaretests in Jira

Testmanagement in Jira muss auch dann zuverlässig funktionieren, wenn Teams nicht nur Tausende, sondern Millionen Testfälle und einen global verteilten Entwicklungsprozess verwalten. Xray, eines der führenden Testmanagement-Tools im Atlassian Marketplace, wurde genau dafür entwickelt: hohe Datenmengen, große Teams, komplexe CI/CD-Integrationen und unternehmensweite Testszenarien.

Über 5.000 Kunden mit 4,5 Mio. aktiven Benutzer:innen erstellen monatlich mehr als 100 Mio. Testfälle in Xray. Selbst extrem umfangreiche Installationen – etwa 29 Mio. Testläufe, 5.000+ Projekte und über 35.000 Benutzer in einer einzelnen Jira-Instanz – laufen stabil, wenn Architektur und Prozesse richtig aufgesetzt sind.

Im Folgenden finden Sie sechs praxisorientierte Maßnahmen, die sicherstellen, dass Xray Ihre Entwicklungs- und Testprozesse optimal unterstützt – unabhängig vom Skalierungsgrad.

1. Jira richtig konfigurieren – Grundlage für Xray-Performance

Xray ist nahtlos in Jira integriert und profitiert direkt von einer sauber konfigurierten Jira-Instanz. Werden bewährte Skalierungsprinzipien eingehalten, ist die Basis für performantes Testmanagement gelegt.

Wichtige Empfehlungen nach Atlassian-Best-Practice:

• Anzahl der Custom Fields restriktiv halten und sauber strukturieren
• Workflows moderat gestalten – keine unnötigen Conditions, Validators oder Post-Functions
• Add-on-Landschaft regelmäßig prüfen – manche Apps haben messbaren Einfluss auf Performance
  
  

Für Unternehmen mit verteilten Teams, hoher API-Nutzung oder strikten Sicherheitsauflagen ist in vielen Fällen Jira Data Center die passende Lösung.

Typische Indikatoren für den Einsatz von Data Center:

• globale Teams & Follow-the-Sun-Modelle
• viele Integrationen & automatisierte API-Aufrufe
• hohe parallele Last (Sprints, Releases, Testausführungen)
• 5.000+ Benutzer
  
  

Mit der optimalen Infrastruktur kann Xray auch extrem große Datenvolumen performant verarbeiten.

2. Einen standardisierten Testprozess definieren

Xray ist flexibel – doch Skalierung erfordert einheitliche Standards. Unterschiedliche Vorgehensweisen in Teams führen zu Inkonsistenzen, ineffizienter Nutzung und unklaren Strukturen.

Empfohlen:

• einen klaren, einheitlichen Testprozess definieren
• Xray-Konzepte, wie Test, Pre-Condition, Test Plan, Test Set und Test Execution, konsistent nutzen
• Strategie für die Anforderungsabdeckung und das QA-Vorgehen synchronisieren
• Xray frühzeitig in den agilen Entwicklungsprozess integrieren (Scrum/Kanban)
  
  

Xray folgt bewährten Vorgehensweisen aus SDLC, QA und Testmanagement – nutzen Sie den Funktionsumfang bewusst, um Testqualität, Rückverfolgbarkeit und Reporting zentral zu verankern.

3. CI/CD-Integration optimieren

Jede Softwareplattform stößt an ihre Grenzen, wenn API-Endpunkte überlastet werden. Für Xray gilt:

Um Überlast zu vermeiden:

• Nur relevante Testergebnisse importieren, z.B. keine Unit Test-Ergebnisse.
• Upload-Frequenzen sinnvoll begrenzen.
• Nur Daten liefern, die tatsächlich Reports verbessern.
  
  

REST-API gezielt steuern:

• Die Einstellung “Max results per request” anpassen (Pagination).
• Einen Reverse-Proxy nutzen, um API-Aufrufe zu begrenzen.
• Nur erforderliche Felder über fields-Parameter zurückgeben.
• Den Export des Ergebnisendpunkts selektiv mit Feldern über includeTestFields befüllen.

Das reduziert Datenrauschen, minimiert Lastspitzen und hält Pipelines stabil.

4. JQL-Funktionen bewusst einsetzen (Data Center)

Xray bietet viele leistungsfähige JQL-Funktionen. Diese sind extrem hilfreich, können aber bei unsachgemäßer Nutzung die Systemperformance beeinträchtigen – insbesondere bei Millionen von Testfällen.

Kritische Beispiele:

• testPlanTests()
• requirements()
• testExecutionTests()
  
  

Empfehlungen:

• Anwender:innen vor der Verwendung schulen.
• Umfangreiche Abfragen evaluieren und – wenn möglich – über dedizierte Reports oder Filter ersetzen.

Hinweis: Dieser Abschnitt betrifft Data Center – Xray Cloud bietet keine Xray-spezifischen JQL-Funktionen.

5. Reporting gezielt steuern

Xray stellt umfangreiche Reports bereit – Coverage, Traceability, Execution Status, Daily Trends. Allerdings können diese und auch nützliche Gadgets bei ungünstigem Einsatz Last erzeugen, gerade bei großen Installationen.

Best Practices:

• Ressourcenintensive Gadgets, wie z. B. Historical Daily Requirements Coverage, sparsamer einsetzen
• Team-Dashboards individualisieren, identische Reports nicht global für alle Benutzer aktivieren
• integrierte Reports und Gadgets bevorzugen
• für benutzerdefinierte Berichte in Word/PDF: Xporter nutzen
• für BI-Analytics mit Drill-Down-Funktionen: eazyBI einsetzen

So bleiben Dashboards nutzbar, ohne das Gesamtsystem zu belasten.

6. Xray-Einstellungen prüfen & optimieren

Xray liefert valide Voreinstellungen – dennoch lohnt ein Blick auf leistungsrelevante Parameter, z. B.:

• Max. Test Runs für Bulk Operations
• Max. Requirements per Report oder Gadget Results
• Max. Tests per Test Plan
• Max. Results per Request

Für große Installationen gilt:
Die Versioned Test Executions für Coverage sind meist performanter als Versioned Test Sets.

Fazit

Xray ist aufgrund seiner Architektur und Integrationsfähigkeit eines der skalierungsstärksten Testmanagementtools im Atlassian-Ökosystem – leistungsfähig genug für Organisationen mit Millionen Testfällen, verteilten Teams und hochautomatisierten Pipelines.

Mit der richtigen Infrastruktur, optimierten Prozessen und gezielter Konfiguration läuft Xray selbst unter extremer Last stabil und effizient.

Als offizieller Partner von Xpand-IT, dem Hersteller von Xray und Atlassian Platinum Solution Partner unterstützt demicon Unternehmen bei Skalierungen, Architekturdesign, CI/CD-Integration, Anpassungen und Trainings – für zuverlässiges und nachhaltiges Enterprise-Testmanagement.

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