In der Softwareentwicklung wird zunehmend auf Testmethoden gesetzt, die direkt in der Produktionsumgebung durchgeführt werden. Diese Praxis, bekannt als "Testing in Production" (TiP), hat sich als effektive Strategie erwiesen, um sicherzustellen, dass Softwareprodukte nicht nur in einer kontrollierten Testumgebung, sondern auch unter realen Bedingungen fehlerfrei arbeiten. Dabei kommen sowohl passive als auch aktive Validierungsstrategien zum Einsatz, die sich ergänzen und so einen umfassenderen Einblick in die Leistung eines Produkts bieten.

Passive Validierung ermöglicht es, die Interaktionen der Nutzer mit der Software zu beobachten und daraus wertvolle Daten zu gewinnen. Ein Beispiel für diese Methode ist die Analyse von Twitter-Streams, um herauszufinden, wie das Feedback der Nutzer auf ein Produkt ausfällt. Im Falle des Xbox Kinect-Produkts wurde eine Dashboard-Anwendung entwickelt, die die Stimmung der Nutzer anhand von Tweets visualisierte. Positive, negative und neutrale Kommentare wurden analysiert und halfen, die Produktqualität zu bewerten. Wenn negative Kommentare oder Begriffe wie „Fehler“ oder „Schrott“ zunehmen, war dies ein klarer Hinweis auf ein Problem im Produkt.

Im Gegensatz dazu steht die aktive Validierung, bei der gezielt Szenarien ausgeführt werden, um systematische Daten zu generieren. Seth Eliot erläutert dies am Beispiel von Microsoft Exchange, wo automatisierte Testfälle, die ursprünglich in einer Testumgebung liefen, in die Produktionsumgebung migriert wurden. Während die klassischen Testmethoden im Labor lediglich ein „Bestanden/Nicht bestanden“-Ergebnis lieferten, wurden in der Produktion Erfolg und Misserfolg anhand von Performance-Kennzahlen wie der Verfügbarkeit und der Antwortzeit gemessen. Ziel war es, den Dienst mit einer Verfügbarkeit von 99,999 % zu betreiben und Aufgaben in weniger als zwei Sekunden zu erledigen. Dies erfordert eine kontinuierliche Überwachung, bei der die Daten des Systems automatisch getestet werden.

Doch trotz der Vorteile, die TiP bietet, gibt es auch Herausforderungen und Risiken, die nicht unbeachtet bleiben sollten. Die Verarbeitung sensibler Nutzerdaten in der passiven Validierung kann zu Datenschutzproblemen führen, während die aktive Validierung in Produktionsumgebungen potenziell die Nutzerdaten verändern kann, was zu ungewollten Nebeneffekten führt. Ein Beispiel für die Risiken einer schlecht gewählten aktiven Validierung gibt es bei Amazon. Dort wurden Testartikel in das Produktionssystem aufgenommen, was zu falschen Suchergebnissen führte, wenn Kunden nach bestimmten Produkten suchten. Ein Suchbegriff wie „Test ASIN“ ergab eine Liste von Artikeln, die tatsächlich nicht zum Verkauf standen. Dies führte zu einer verminderten Wahrnehmung der Qualität des Amazon-Marktplatzes und konnte den Kundenservice gefährden, wenn beispielsweise eine fehlerhafte Bestellung über einen Testartikel einging.

Die Bedeutung der Wahl der richtigen Daten für die aktive Validierung wird auch durch ein weiteres Beispiel verdeutlicht. Im Jahr 1999 implementierte Harvard Business School Publishing eine aggressive Teststrategie auf ihrer Website. Hierbei wurde das Testen von Suchfunktionen in der Produktionsumgebung durchgeführt, was schließlich zu einem unvorhergesehenen Problem führte. Ein Testfall, bei dem der Begriff „Monkey“ als Suchbegriff eingegeben wurde, um sicherzustellen, dass nur ein Ergebnis angezeigt wurde, lief über Jahre hinweg ohne Probleme. Doch als das Suchergebnis plötzlich auch das Buch „Who’s Got The Monkey Now?“ anzeigte, führte dies dazu, dass ungenaue Verkaufszahlen in das System eingespeist wurden, die den Marketingabteilungen falsche Informationen lieferten.

Der Begriff des „Exposure Control“, der 2009 von Seth Eliot und Ken Johnston geprägt wurde, beschreibt eine weitere wichtige Strategie im Zusammenhang mit TiP. Hierbei geht es darum, das Risiko bei der Veröffentlichung neuer Softwareversionen zu minimieren, indem die Einführung des Produkts schrittweise gesteuert wird. Zu den gängigen Praktiken gehören sogenannte „Canary Releases“, bei denen eine neue Version zunächst nur einer kleinen Benutzergruppe zugänglich gemacht wird, um potenzielle Fehler frühzeitig zu identifizieren. Diese Methode, die ihren Ursprung in der Bergbauindustrie hat, bei der Kanarienvögel als Frühwarnsystem gegen Gaslecks eingesetzt wurden, ermöglicht es, problematische Versionen zu isolieren und schnell zu beheben, ohne die gesamte Nutzerbasis zu gefährden.

Ein weiteres Beispiel für eine risikoarme Veröffentlichung ist die sogenannte „Dark Launch“, bei der eine neue Version der Software bereits live geschaltet wird, jedoch für die meisten Nutzer unsichtbar bleibt. Nur bestimmte Benutzergruppen oder interne Teams haben Zugriff auf die neuen Funktionen, was es dem Unternehmen ermöglicht, Tests unter realen Bedingungen durchzuführen, ohne dass die gesamte Benutzerbasis betroffen ist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Testing in Production eine wertvolle Möglichkeit darstellt, um Software in einer realen Umgebung zu validieren. Es bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, insbesondere in Bezug auf den Umgang mit Nutzerdaten und die potenziellen Auswirkungen auf die Benutzererfahrung. Die Wahl der richtigen Teststrategie und das richtige Maß an Überwachung sind entscheidend, um diese Risiken zu minimieren und die Qualität des Produkts sicherzustellen. In jedem Fall muss der Entwickler bei der Durchführung von Tests in Produktionsumgebungen ein Gleichgewicht finden, um den Wert für den Endbenutzer zu maximieren, ohne dessen Vertrauen in das Produkt zu gefährden.

Wie man Tests in Produktionsumgebungen effizient integriert

In der modernen Softwareentwicklung und Infrastrukturverwaltung wird zunehmend darauf hingewiesen, dass herkömmliche Staging-Umgebungen möglicherweise nicht immer die beste Lösung darstellen. Das Testen in Produktionsumgebungen, obwohl es mit bestimmten Risiken verbunden ist, gewinnt durch den Einsatz fortschrittlicher Praktiken immer mehr an Bedeutung. Diese Praktiken ermöglichen es, sicherzustellen, dass die Software unter realen Bedingungen funktioniert, ohne die Kundenerfahrung negativ zu beeinflussen.

Ein entscheidender Grund für die Entscheidung, Tests direkt in der Produktionsumgebung durchzuführen, ist die Tatsache, dass dies eine genaue Simulation der tatsächlichen Betriebsbedingungen bietet. Diese Methode geht jedoch Hand in Hand mit dem Einsatz von Feature-Flags, um sicherzustellen, dass neue Funktionen nur selektiv und sicher getestet werden. Mit einem Feature-Flag kann eine Funktion hinter einer „Flagge“ verborgen bleiben, sodass sie in der Produktion aktiviert oder deaktiviert werden kann, ohne dass der gesamte Benutzerstamm betroffen ist. Auf diese Weise können Entwickler testen, ohne dass die Wahrscheinlichkeit von Systemfehlern oder Beeinträchtigungen des Nutzererlebnisses steigt.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Wahrung der Datenintegrität. In der Produktion ist es entscheidend, dass Testdaten nicht mit echten Kundendaten vermischt werden, da dies zu unvorhersehbaren Ergebnissen führen könnte. Hier kommen Skripte zum Einsatz, die helfen, Produktionsdaten zu filtern und zu bereinigen, sodass nur die relevanten Testdaten verwendet werden. Diese Datenfilterung ist ein zentrales Element, um die Qualität und Genauigkeit der Tests zu gewährleisten, ohne die realen Nutzererfahrungen zu gefährden.

Für die Sicherstellung der Qualität in einer Produktionsumgebung ist auch die Verbesserung der Log- und Monitoring-Infrastruktur von zentraler Bedeutung. Mit umfangreichen Monitoring-Tools können Entwickler und Administratoren sofort feststellen, ob neue Änderungen wie erwartet funktionieren oder ob unerwünschte Effekte auftreten. Insbesondere das Monitoring von Log-Dateien und die Überwachung von Systemmetriken bieten wertvolle Einblicke in das Verhalten der Anwendung während des Tests und nach der Freigabe.

Die Integration neuer Features und Änderungen muss ebenfalls kontrolliert erfolgen, um das Risiko von Integrationsproblemen zu minimieren. In Produktionsumgebungen kann dies durch kontrollierte Exposition erreicht werden, bei der neue Änderungen nur schrittweise und unter Überwachung implementiert werden. Dies reduziert die Wahrscheinlichkeit, dass eine neue Funktion das gesamte System destabilisiert.

Wenn man die Anzahl der Umgebungen in Betracht zieht, wird die Komplexität von Testdatenmanagement und Testzugriffen deutlich. In einer Umgebung mit vielen verschiedenen Testumgebungen könnte es schwierig werden, konsistente und saubere Testdaten zu verwalten. Andererseits könnte die Reduzierung der Umgebungen dazu führen, dass mehrere Tester gleichzeitig auf dieselbe Produktionsumgebung zugreifen, was zu Konflikten und Verwirrung führen kann. Eine ausgewogene Strategie für die Verwaltung von Testdaten und -umgebungen ist daher unerlässlich.

Ein weiterer Bereich, der in der modernen Testpraxis an Bedeutung gewonnen hat, ist das Testen der Infrastruktur selbst. Wenn Infrastruktur als Code behandelt wird, können die gleichen Arten von Tests, die für die Software selbst angewendet werden, auch auf die Infrastruktur angewendet werden. Dies kann Unit-Tests, Integrationstests und funktionale Akzeptanztests umfassen. Ein bekanntes Tool, das für diese Art von Infrastrukturtests verwendet wird, ist Test Kitchen. Es automatisiert den Prozess des Aufsetzens von Testmaschinen, der Konfiguration dieser Maschinen und der Durchführung von Tests auf diesen Maschinen. Durch die Modularität des Tools können verschiedene Testmethoden und -technologien kombiniert werden, um eine vollständige Testabdeckung zu gewährleisten.

Die Möglichkeiten für Infrastrukturtests werden jedoch oft durch die Art und Weise eingeschränkt, wie die Infrastruktur selbst verwaltet wird. Die Herausforderung bei der Durchführung von Unit-Tests auf Infrastruktur als Code liegt darin, dass die Tests oft nur die Deklarationen wiederholen, ohne einen echten Mehrwert zu bieten. Hier können umfassendere Tests wie Integrationstests oder funktionale Tests, die die tatsächliche Funktionalität der Infrastruktur überprüfen, sinnvoller sein.

Ein zunehmend populärer Bereich ist das destruktive Testen, insbesondere in dynamischen und skalierbaren Umgebungen wie der Cloud. Dabei geht es darum, zu simulieren, wie sich das System verhält, wenn Teile der Infrastruktur ausfallen. Dies kann das absichtliche Abschalten von Netzwerkverbindungen, das Stoppen von Datenbankprozessen oder das Überlasten von Systemen umfassen. Das Ziel dieses Testens ist es, die Resilienz des Systems zu überprüfen und sicherzustellen, dass es auch unter extremen Bedingungen stabil bleibt. Netflix hat mit seiner „Simian Army“ einen einzigartigen Ansatz entwickelt, um absichtlich Fehler in der Infrastruktur zu simulieren und die Systeme widerstandsfähiger zu machen. Tools wie der „Chaos Monkey“ deaktivieren zufällig Produktionsinstanzen, während der „Latency Monkey“ künstliche Verzögerungen einführt, um die Reaktionsfähigkeit des Systems unter Last zu testen.

Diese Art von Testen ermöglicht es, Schwachstellen in der Infrastruktur frühzeitig zu identifizieren und zu beheben, bevor sie zu echten Problemen führen. Für Unternehmen, die regelmäßig mit verteilten Systemen und Cloud-Infrastrukturen arbeiten, ist dieser Ansatz eine effektive Möglichkeit, die Robustheit ihrer Systeme zu gewährleisten und die Auswirkungen von Ausfällen zu minimieren.

Der Schlüssel zum erfolgreichen Testen in Produktionsumgebungen liegt darin, die Risiken zu kontrollieren und sicherzustellen, dass Tests nicht die Kundenerfahrung beeinträchtigen. Mit der richtigen Strategie, dem richtigen Werkzeug und den richtigen Praktiken können Teams sicherstellen, dass ihre Software unter realen Bedingungen zuverlässig funktioniert und gleichzeitig eine hohe Qualität beibehalten wird.

Wie die Veränderung eines Teams die Qualität und Dynamik beeinflusst: Wichtige Überlegungen

Der Erfolg einer Veränderung in einem Team hängt nicht nur von den internen Dynamiken ab, sondern auch von den äußeren Kontexten und der Qualität der Unterstützung, die das Team erhält. Veränderungen im Team, insbesondere im Hinblick auf die Rolle des Testers, sind oft tiefgreifend und können eine Vielzahl von Auswirkungen haben, die über die unmittelbare Teamstruktur hinausgehen. Es gibt mehrere Faktoren, die bei der Entscheidung berücksichtigt werden müssen, ob und wie man die Zusammensetzung eines Teams verändert, insbesondere bei der Entfernung oder dem Hinzufügen von Testern.

Zunächst ist es wichtig, den Kontext der Veränderung zu verstehen. Die Gründe für eine Teamumstrukturierung oder die Veränderung der Rollen können vielfältig sein: Unternehmenswachstum, eine Veränderung der Art der Arbeit, das Bedürfnis nach Lernen und Erfüllung oder die Notwendigkeit, die Gesundheit des Codes zu verbessern. Jedes dieser Szenarien hat spezifische Auswirkungen auf die Motivation und die Wahrnehmung der betroffenen Mitarbeiter. Wenn eine Veränderung eingeführt wird, sollte berücksichtigt werden, wie die Teammitglieder diese Veränderung sehen. Ist ihre Reaktion enthusiastisch, vorsichtig optimistisch oder eher negativ? Welche Auswirkungen hat die Veränderung auf die Zusammenarbeit mit anderen Teams, und wie wirkt sich dies auf die Ergebnisse aus? Besonders wichtig ist es, zu hinterfragen, ob der neue Teamaufbau mit den bestehenden Prozessen und den Governance-Vorgaben kompatibel ist.

Ein weiterer entscheidender Punkt ist die Unterstützung der Qualität. Die Qualität eines Produkts entsteht nicht nur durch Tests, sondern durch eine Vielzahl von Praktiken, die das Team als Ganzes übernimmt. Wie gut ist die Testautomatisierung im Team integriert? Wird sie regelmäßig genutzt und aktiv gepflegt? Welche anderen Praktiken tragen zur Qualität bei, wie zum Beispiel Pair Programming, Code-Review, Continuous Integration oder Monitoring in der Produktion? Auch wenn diese Aktivitäten nicht direkt mit Testen verbunden sind, haben sie dennoch einen tiefgreifenden Einfluss auf die Qualität des Produkts. Es ist wichtig, die Tiefe und das Verständnis dieser Praktiken im Team zu bewerten, bevor eine Entscheidung getroffen wird.

Neben der Qualität spielt auch die Teamdynamik eine zentrale Rolle. Jede Person im Team hat ihre eigenen Fähigkeiten und Erfahrungen, die sich auf die Arbeitsweise und die sozialen Interaktionen innerhalb des Teams auswirken. Wenn ein Tester aus dem Team entfernt wird, hat dies nicht nur Auswirkungen auf die technischen Fähigkeiten des Teams, sondern auch auf die zwischenmenschliche Dynamik. Wie reagieren die anderen Teammitglieder auf die Veränderung? Gibt es genügend Erfahrung und Wissen, um die Testaktivitäten zu übernehmen, oder müssen zusätzliche Schulungen und Unterstützung bereitgestellt werden? Wenn ein Tester in ein anderes Team versetzt wird, wie wirken sich diese Veränderungen auf das neue Team aus, und wie wird die Eingliederung des Testers in das neue Umfeld gestaltet?

Die Messung der Qualität und der Auswirkungen der Veränderung ist ebenso wichtig. Wie wird die Qualität des Produkts derzeit gemessen, und wie kann man sicherstellen, dass diese Messung auch nach der Veränderung gültig bleibt? Welche Metriken helfen, den Zustand des Teams zu beurteilen, insbesondere in Bezug auf Produktivität und Moral? Ist das Unternehmen bereit, Risiken in Bezug auf Produktqualität oder Mitarbeiterbindung einzugehen, und wie werden diese Risiken gemessen?

Nicht zuletzt spielt auch die Frage der Verzerrungen eine Rolle. Entscheidungen, die ohne die Perspektive der betroffenen Personen getroffen werden, können von Voreingenommenheit beeinflusst werden. Ein Manager, der außerhalb des Teams steht, kann die Auswirkungen einer Entscheidung anders bewerten als ein Teammitglied, das unmittelbar betroffen ist. Ebenso wird der Tester, der möglicherweise die einzige Person ist, die das Team mit Testkompetenz verlässt, eine andere Sichtweise auf die Veränderung haben. Die verschiedenen Perspektiven müssen in die Entscheidung einbezogen werden, um eine ausgewogene und gerechte Lösung zu finden.

Zusätzlich zur praktischen Umsetzung dieser Veränderungen ist es von Bedeutung, dass der gesamte Prozess transparent und nachvollziehbar bleibt. In einer DevOps-Umgebung, in der Tests zunehmend als gemeinschaftliche Verantwortung angesehen werden, ist es ratsam, eine gemeinsame Teststrategie zu entwickeln, die die Sichtweisen aller Beteiligten widerspiegelt. Diese Strategie sollte nicht als starres Dokument, sondern als visuelle Zusammenfassung von Gesprächen und Konsens entwickelt werden, um die kontinuierliche Anpassung und Kommunikation im Team zu fördern.

Ein wichtiger Aspekt, der oft übersehen wird, ist die Notwendigkeit, eine kontinuierliche Reflexion und Anpassung der Strategie zu ermöglichen. Veränderungen, die in der Theorie gut erscheinen, können in der Praxis unvorhergesehene Auswirkungen haben, die regelmäßig überprüft werden müssen. Dies erfordert nicht nur technische Anpassungen, sondern auch eine regelmäßige Auseinandersetzung mit der Teamdynamik und den individuellen Bedürfnissen der Teammitglieder.

Wie man durch Visualisierung und Zusammenarbeit zwischen Disziplinen bessere Testergebnisse erzielt

Die Möglichkeit, Testideen und Prozesse visuell darzustellen, ist eine wertvolle Methode, um das Verständnis zu vertiefen und neue Perspektiven zu gewinnen. Dies kann nicht nur die Zusammenarbeit innerhalb eines Teams fördern, sondern auch die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Disziplinen. Die Visualisierung von Testideen, wie etwa durch Zeitpläne, Venn-Diagramme oder State-Transition-Diagramme, hat sich als besonders hilfreich erwiesen, um komplexe Konzepte zu vereinfachen und den Austausch von Ideen zu erleichtern. Durch die klare Darstellung von Informationen auf einer "kreativen Wand" oder einem Whiteboard können diese Ideen für alle sichtbar gemacht und im Dialog weiterentwickelt werden. Diese Technik ist nicht nur praktisch, sondern auch inspirierend. Menschen, die an den Diagrammen vorbeigehen, können durch die Sichtbarkeit der Ideen angeregt werden und sich in die Diskussion einbringen, was zu einem tieferen Verständnis führt.

Das visuelle Festhalten von Testideen und -prozessen, insbesondere in einem öffentlichen oder gemeinsamen Raum, trägt dazu bei, dass diese Ideen nicht nur dem Testteam, sondern auch anderen Abteilungen zugänglich gemacht werden. Dies öffnet die Möglichkeit für Feedback und neue Ideen aus anderen Bereichen. Christina Ohanian spricht in diesem Zusammenhang von einer „kreativen Wand“, die nicht nur als Gesprächsanreger dient, sondern auch dazu beiträgt, eine Kultur des offenen Dialogs zu schaffen. Diese Wände sind mehr als nur funktionale Hilfsmittel – sie sind Impulsgeber für den Austausch und ermöglichen es den Beteiligten, Gedanken zu teilen und weiterzuentwickeln.

Die visuelle Darstellung von Testmodellen, etwa durch die Anwendung von Modellierungen und Flussdiagrammen, kann auch helfen, das Verständnis für komplexe Systemstrukturen zu erleichtern. Insbesondere bei der Zusammenarbeit mit anderen Disziplinen, wie zum Beispiel den Betriebsingenieuren, wird die Notwendigkeit, komplexe Tests und Systemflüsse visuell zu verdeutlichen, deutlich. Durch eine geteilte visuelle Darstellung wird es einfacher, Anforderungen und Testfälle zu kommunizieren und diese zu analysieren.

Darüber hinaus wird die Einbindung anderer Disziplinen nicht nur durch die Darstellung von Testideen und -modellen gefördert, sondern auch durch gezielte Einladungen zur Zusammenarbeit. Wenn Tester mit Entwicklern und Betriebsingenieuren zusammenarbeiten, entstehen oft wertvolle Synergien, die über den technischen Austausch hinausgehen. Ein solches Projektbeispiel ist die Implementierung eines Selenium Grids, das durch die enge Zusammenarbeit der Test- und Betriebsteams schnell und effizient realisiert werden konnte. Die Notwendigkeit, die Testumgebungen zu verbessern und die Testautomatisierung auszubauen, führte zu einer produktiven Kooperation zwischen den Teams. Diese Art der Zusammenarbeit fördert nicht nur die Effizienz, sondern auch die persönliche Bindung zwischen den verschiedenen Disziplinen.

Ein weiteres Beispiel für erfolgreiche Zusammenarbeit ist die Einladung von Nicht-Testern zu Testaktivitäten. Carol Brands berichtet, wie sie die Kundenbetreuung einbezog, um deren Meinung zu den getesteten Produkten zu hören. Indem sie regelmäßig um Feedback bat, stärkte sie die Beziehung zu einer wichtigen internen Abteilung. Diese Art der Einladung fördert nicht nur das gegenseitige Verständnis, sondern sorgt auch dafür, dass alle relevanten Perspektiven in den Testprozess einfließen. So wird das Testen nicht nur als isolierte Tätigkeit verstanden, sondern als ein kontinuierlicher Austausch von Wissen und Erfahrungen, der die Qualität des Endprodukts steigert.

Neben der offenen Einladung zur Zusammenarbeit sind auch formelle Veranstaltungen wie Wissenspräsentationen oder regelmäßige Treffen von großem Wert. Diese Gelegenheiten bieten eine Plattform für den Austausch von Ideen und Erfahrungen und fördern so das Verständnis und die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Arbeit von Kate Falanga, die ein Wissensnetzwerk zwischen verschiedenen Teams förderte, indem sie regelmäßig Präsentationen und Gespräche zu den Herausforderungen und Lösungen im Testprozess organisierte. Diese Aktivitäten tragen dazu bei, ein gemeinsames Verständnis zu entwickeln und den Austausch zwischen den Disziplinen zu vertiefen.

Das Markieren von Wegen und Gesprächen, sei es durch formelle Dokumentationen, wie Präsentationen oder Wikis, oder durch die kontinuierliche Kommunikation innerhalb der Teams, schafft eine Grundlage für zukünftige Zusammenarbeit. Automatisierte Deployment-Pipelines, die in der DevOps-Welt zunehmend verwendet werden, sind ein weiteres Beispiel für eine wiederholbare, dokumentierte Kommunikation, die eine kontinuierliche Rückmeldung ermöglicht und den Austausch von Informationen zwischen den Disziplinen strukturiert. Sie liefern einen klaren Rahmen für den Dialog und gewährleisten, dass alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind.

Es ist von entscheidender Bedeutung, diese kollaborativen Prozesse kontinuierlich zu erweitern und zu vertiefen. Das Einbeziehen verschiedener Perspektiven und Disziplinen ermöglicht es, ein abgerundetes Bild der Herausforderungen und Lösungen zu erhalten und fördert die Innovation. Dabei sollte nicht nur auf die technische Expertise geachtet werden, sondern auch auf die zwischenmenschliche Ebene, die eine wichtige Rolle bei der erfolgreichen Zusammenarbeit spielt. Engagement, Dankbarkeit und das Interesse an den Arbeitsweisen und Herausforderungen anderer Abteilungen sind entscheidend, um langfristig erfolgreiche Beziehungen aufzubauen.

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