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Wenn jede Millisekunde zählt: Was gutes Performance-Testing im Banking wirklich ausmacht

Beim Performance-Testing wird die Leistung einer Anwendung unter Last validiert. Gemessen werden Geschwindigkeit, Stabilität, Skalierbarkeit und Reaktionsfähigkeit, mit dem Ziel Engpässe und Leistungsprobleme zu verhindern. Das ist gerade im Banking, wo jede Millisekunde zählt, wichtig. Lesen Sie, wie professionelles Last- und Performance-Testing Ihre Apps und KI-Systeme zuverlässig absichert und warum die richtige Infrastruktur dafür ein entscheidender Faktor ist.

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Performance-Testing

Performance-Testing ist keine Kür

Im B2C-Banking – sei es beim täglichen Online-Banking oder in hochfrequenten Trading-Apps – ist Performance längst keine „Kür“ mehr, sondern Pflicht. Kunden erwarten heute, dass Anwendungen in Sekundenbruchteilen reagieren, egal ob am Desktop oder auf dem Smartphone.

Latenz oder gar Ausfälle bedeuten verlorenes Vertrauen – und in vielen Fällen auch verlorenes Geld. Gerade im Trading zählt jede Sekunde. Performanceprobleme sind hier nicht nur ärgerlich, sie können geschäftskritisch sein.

Damit es gar nicht erst soweit kommt, ist gezieltes Last- und Performance-Testing entscheidend, Und zwar bevor Probleme bei den Kunden sichtbar werden. Doch viele Teams stellen fest: zuverlässige Ergebnisse bezüglich der Performance einer Anwendung erfordern eine passende Infrastruktur und ausgeprägte technische Kenntnisse.

Was gutes Last- und Performance-Testing ausmacht

Verwendung der richtigen Infrastruktur

Ein Performance-Test ist nur so gut wie die Umgebung, in der er stattfindet. Es ist essenziell zu verstehen, dass eine unpassende Testumgebung zu falschen Schlüssen führt. Dabei wird in zwei Bereiche unterschieden: Das System, das getestet wird (System Under Test/SUT), und das System, das die Last erzeugt (Lastgeneratoren).

Ein häufiger Fehler ist das Testen auf einer Infrastruktur, die nur wenig mit der Realität zu tun hat. Wenn die Produktionsumgebung ein Hochleistungs-Cluster ist, die Testumgebung dagegen auf einem kleinen Server läuft, sind die Ergebnisse kaum übertragbar. Um valide Aussagen über Bottlenecks zu treffen, muss die Testumgebung der Produktion in Konfiguration und Dimensionierung so nah wie möglich kommen. Dazu gehört auch eine realistische Datenbasis. Eine leere Datenbank verhält sich anders als eine mit Millionen von Datensätzen. Tests auf „nackten“ Systemen verbergen Probleme, die erst unter Last mit echten Datenmengen auftreten.

Ein Aspekt, der oft vergessen wird: Die Lastgeneratoren müssen ausreichend leistungsstark sein. Wenn das System, das den Test ausführt, zu schwach ist (zu wenig CPU/RAM oder Bandbreite), kann es nicht die geforderte Last erzeugen. Das SUT wird dementsprechend im Unterlastbereich getestet und es können keine Aussagen zur tatsächlichen Lastfähigkeit getroffen werden oder Performance-Probleme der Lastgeneratoren werden fälschlicherweise dem SUT zugerechnet.

Tiefe technische Analyse statt Oberflächlichkeit

Eine weitere Hürde für aussagekräftige Ergebnisse lauert in der Auswertung. Viele Reports bleiben an der Oberfläche: Man sieht zwar, dass ein Problem besteht, aber nicht warum.

Gutes Last- und Performance Testing geht der Ursache auf den Grund: Welche Systemkomponenten sind überlastet? Welche Abhängigkeiten verlangsamen Prozesse? Gibt es Unterschiede in der Performance je nach Gerät, Betriebssystem oder Tageszeit? Hierzu benötigt es tiefe technische Expertise und Erfahrung. Durch eine fundierte Analyse lassen sich Performanceprobleme nachhaltig beheben und nicht bloß kurzfristig umschiffen.

Orchestrierung: Performance ist ein Teamsport

Komplexe Architekturen und hybride Cloud-Umgebungen machen Tests zu einer logistischen Herausforderung. Performance-Probleme lassen sich selten isoliert vom Testteam lösen. Es braucht ein eng abgestimmtes Vorgehen zwischen DevOps, Fachabteilung und externen Partnern.

Ein erfahrener Partner bringt nicht nur Testszenarien mit, sondern übernimmt die Koordination: Wann kann getestet werden, ohne den laufenden Betrieb zu stören? Wer muss wann bereitstehen? Diese Orchestrierung spart wertvolle Zeit und Nerven.

Warum Performanz heute erfolgskritisch ist

 Warum ist das gerade jetzt so wichtig? Weil sich die Interaktion mit dem Kunden verändert.

  • Der KI-Faktor: Digitale Kundenkommunikation im Banking verlagert sich auf KI-Chatbots als „Single Point of Contact“. Wenn Antworten stocken, entsteht schnell Frust. Ein ungetesteter Anstieg von Anfragen kann dazu führen, dass der Bot gar nicht mehr reagiert – mit fatalen Folgen für den Erfolg und die Reputation eines Unternehmens. Zusätzlich zu technischen Tests sollten KI-Systeme auch unter echten Nutzungsbedingungen getestet werden. Lesen Sie mehr dazu hier.
  • End-to-End Payment: Hierbei geht es nicht nur um Ladezeiten, sondern auch um die Stabilität bei der parallelen Nutzung eines Payment-Systems von tausenden Nutzern. Spezialisierte Payment Testing Services decken ab, welche Fehler auftreten, wenn mehrere Zahlungsarten gleichzeitig unter Last stehen.

Fazit: Performance-Testing im Banking braucht mehr als Standardlösungen

Um die Performance von Applikationen zuverlässig zu testen, braucht es mehr als Standardlösungen „von der Stange“. Es benötigt einen Partner, der sowohl die technische Tiefe der Infrastruktur versteht als auch die fachlichen Besonderheiten des Bankings. Erfahren Sie hier, wie msg ihren Kunden bei der Verbesserung  Erfahren Sie hier, wie msg ihren Kunden bei der Performanceverbesserung ihrer Produkte hilft.

Technisch fundiertes Performance Testing ist eine Absicherung für die Customer Experience im Banking Sektor. Denn wenn es um Millisekunden geht, zählt jedes Detail.

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Im digitalen Banking zählt jede Millisekunde – professionelles Last- und Performance-Testing hilft Ihnen dabei, Ihre Systeme und auch das Vertrauen Ihrer Kunden zu sichern.

Stephan Ingerberg

Stephan Ingerberg

ist ein erfahrener Vertriebler mit einem breiten Hintergrund in Test- und Qualitätsthemen. Er verfügt über umfangreiche Kenntnisse und Erfahrungen in verschiedenen Testmethoden und -techniken, von der Testautomatisierung über Last- und Performance-Tests bis hin zum Crowdtest – für maximale Effizienz und höchste Qualität, auch durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Qualitätssicherungsprozess.

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