Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Software Testing. The use of artificial intelligence in software testing.
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AI IN SOFTWARE TESTING:
Der Einsatz künstlicher Intelligenz
im Software Testing.
The use of artificial intelligence in
software testing.
Inwieweit wird uns künstliche Intelligenz in Zukunft dabei helfen können, manuelle
Tests zu verbessern oder gar zu ersetzen?
Ein Diskussionspanel mit Testing-Experten aus der Telekommunikations- und Softwarebranche aus Deutschland und Österreich.
To what extent will artificial intelligence help us improve or even replace manual
tests in the future?
A discussion panel with testing experts from the telecommunication and software industry from Germany and Austria.
WHITEPAPER: Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Software Testing. The use of artificial intelligence in software testing. Seite 1 von 12
Published: 04/2021. © Software Daten Service Gesellschaft m.b.H.INHALTSVERZEICHNIS
Einführung 3
Wie der Testprozess flexibler und effizienter werden kann 4
Wo künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann, um Testprozesse effizienter zu gestalten 6
Den Herausforderungen der Digitalisierung mithilfe des Software Testings begegnen 7
Wohin sich Software Testing entwickelt 8
Konkrete Anwendungsfälle und Hindernisse 9
Vorstellung der Webcast Panelists 11
Arbeiten mit SDS 12
TABLE OF CONTENTS
Introduction 3
How the testing process can become more flexible and efficient 5
Where artificial intelligence can be used to make testing processes more efficient 6
Meeting the challenges of digitisation using software testing 7
The direction of development of software testing 8
Specific use cases and obstacles 10
Introduction of the webcast panelists 11
About SDS 12
WHITEPAPER: Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Software Testing. The use of artificial intelligence in software testing. Seite 2 von 12
Published: 04/2021. © Software Daten Service Gesellschaft m.b.H.EINFÜHRUNG INTRODUCTION
Die Zukunft des Softwaretests geht klar in Richtung The future of software testing is clearly moving towards
Automatisierung. Dabei stehen vor allem schnellere automation. In this context, faster availability, changeability
Verfügbarkeit, Änderbarkeit und Wartbarkeit im Fokus and maintainability are the focus of an increasing number of
einer wachsenden Zahl von agilen Projekten. Gerade die agile projects. Particularly the advancing digitisation with its
fortschreitende Digitalisierung mit ihrem Hunger nach immer hunger for new features in shorter and shorter cycles presents
neuen Features in immer kürzeren Zyklen stellt wachsende testing with ever-growing challenges.
Anforderungen an das Testing.
In order to deliver the best possible quality on time and in
Um hier bestmögliche Qualität pünktlich und a cost-saving manner, fast and fail-safe test automation is
kostensparend abzuliefern, braucht es schnelle und required. Artificial intelligence (AI) is the key. This technology
ausfallsichere Testautomatisierung. Künstliche Intelligenz has already become an integral part of software testing. But
(KI) ist der Schlüssel dafür. Schon heute ist die Technologie there is still a lot of room for improvement: AI has enormous
aus dem Softwaretest nicht mehr wegzudenken. Aber potential to become a real game changer.
hier gibt es noch reichlich Luft nach oben: KI hat enormes
Potential, zum echten Game Changer zu werden. We assembled three experienced testing professionals
in a panel to discuss future-oriented solutions in software
Zu diesem Thema haben wir drei erfahrene Test- testing. Among others, the following central questions were
Professionals in einem Panel versammelt, um discussed:
zukunftsweisende Lösungen beim Software Testing zu
diskutieren. Unter anderem wurden folgende zentrale • AI-based test automation is a decisive step into the
Fragen besprochen: future – but where can it best be used in order to make
the testing process more flexible and more efficient?
• KI-gestützte Testautomatisierung ist ein entscheidender • How do you meet the challenges of digital
Schritt in die Zukunft – aber wo kann sie am besten transformation in testing and test automation in the most
eingesetzt werden, um den Testprozess flexibler und intelligent way?
effizienter zu gestalten? • To what extent will artificial intelligence help us improve
• Wie begegnet man den Herausforderungen or even replace manual tests in the future?
der digitalen Transformation im Test und der
Testautomatisierung am intelligentesten?
• Inwieweit wird uns künstliche Intelligenz in Zukunft
dabei helfen, manuelle Tests zu verbessern oder zu
ersetzen?
WHITEPAPER: Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Software Testing. The use of artificial intelligence in software testing. Seite 3 von 12
Published: 04/2021. © Software Daten Service Gesellschaft m.b.H.WIE DER TESTPROZESS FLEXIBLER UND nachdem sie die Cloud einmal eingerichtet hätten, nicht
EFFIZIENTER WERDEN KANN länger darüber nachdenken müssten. Mit Test-Driven
Development könne man einerseits dafür sorgen, dass ein
Im Webinar „AI in Software Testing“, organisiert von der Produkt reibungslos und fehlerfrei funktioniere. Andererseits
Connect Global Group und SDS am 31. März 2021, ließe sich damit viel Zeit und Geld sparen.
diskutierten drei erfahrene Test-Professionals die Zukunft des
Softwaretests. Die zentrale Frage der Runde war dabei, Das bedeute auch, so Tingirică, dass der Product Owner
ob und wie der Automatisierungsgrad im Software Testing den Softwaretest durchführe: „Schließlich versteht er
dank künstlicher Intelligenz (KI) erhöht werden kann. sein Produkt am besten, kennt die Randfälle und ist dafür
verantwortlich, dass einzelne Fälle nicht erneut auftreten“.
Zugleich gingen die Panelists auf konkrete Dem konnte auch Thomas Puffler von SDS zustimmen. Aus
Anwendungsfälle aus ihrer jeweiligen Praxiserfahrung ein seiner Erfahrung über mehrere Branchen hinweg habe sich
und besprachen spezifische Einsatzmöglichkeiten für KI gerade eine Kombination aus Test-Driven Development
und Automatisierung. Denn in einem Punkt waren sich die und Kundenperspektive als zielführend herausgestellt.
ExpertInnen von Beginn an einig: Besonders wichtig sei,
dass die konkrete Lösung im jeweiligen Projekt “auch auf
die Straße gebracht“ werden kann.
Zunächst ging Thomas Puffler, Senior Test Manager
bei SDS und Moderator des Panels, auf heutige
Testumgebungen ein, auf agile Projekte und Wasserfall-
Entwicklungswelten. Innerhalb dieser zunehmend
digitalisierten Testlandschaft mit steigenden Testvolumina
sei Effizienz ein Hauptthema, so Puffler. Nur so können
schneller Änderungen und Wartbarkeit erreicht werden
und so könne umgehend auf Bewegungen im Markt
reagiert werden.
Um Wiederholungen zügig durchführen und sicherstellen
zu können, dass jeder Testzyklus identisch ist, sei es absolut
sinnvoll, automatisiertes Software Testing einzuführen,
erklärte Anja Blöcher, Expert Testing – Electronic
Engineering bei VODAFONE. „So können wir auch
vermeiden, dass menschliche Fehler unterlaufen“, ergänzte
Blöcher. Dennoch gab die Expertin zu bedenken, dass in
manchen Szenarien immer noch der Mensch und End-
User den letzten Test vor der Produktivstellung durchführen
müsse.
Auch Robert Tingirică, Head of Cloud Center of Excellence
bei 1NCE, wandte ein, dass es nicht die eine Strategie
für alles gebe. „Aussagekräftige Tests sind wichtiger als
möglichst viele Tests abzudecken“, mahnte Tingirică.
In seiner Projekterfahrung sei es wichtig, dass Kunden,
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Published: 04/2021. © Software Daten Service Gesellschaft m.b.H.HOW THE TESTING PROCESS CAN BECOME his product best, he knows the marginal cases and is
MORE FLEXIBLE AND EFFICIENT responsible for ensuring that individual cases do not
reoccur.“ Thomas Puffler from SDS agreed to this as
In the webinar “AI in software testing“, organised by the well. From his experience across several industries, a
Connect Global Group and SDS on 31 March 2021, combination of test-driven development and customer
three experienced testing professionals discussed the future perspective has proven to be most effective.
of software testing. The central question of the group was
whether and how the degree of automation in software
testing can be increased using artificial intelligence (AI).
At the same time, the panelists elaborated on concrete
use cases from their respective practical experiences and
discussed specific application possibilities for AI and
automation. There was one point the experts agreed on
from the very beginning: It is particularly important that
the specific solution in the respective project can also be
“taken to the road“.
First, Thomas Puffler, Senior Test Manager at SDS
and moderator of the panel, talked about current test
environments, agile projects, and waterfall development
worlds. According to Puffler, efficiency is a central issue
within this increasingly digitised test environment with
growing test volumes. This is the only way to achieve
changes and maintainability faster and react immediately
to market changes.
To carry out repetitions swiftly and to ensure that each
test cycle is identical, it is absolutely useful to introduce
automated software testing, explained Anja Blöcher, Expert
Testing – Electronic Engineering at VODAFONE. “This
way, we can also avoid human errors“, Blöcher added.
However, the expert pointed out that in some scenarios,
the last test before the go-live must still be performed by the
human and end user.
Robert Tingirică, Head of Cloud Center of Excellence at
1NCE, also added that there is not only one strategy for
everything. “It is more essential to have conclusive tests than
to cover as many tests as possible“, Tingirică warned. In his
project experience, it is important that customers no longer
have to think about the cloud after having set it up. With
test-driven development, it can be ensured that a product
works smoothly and without errors. On the other hand, a lot
of time and money can be saved this way.
According to Tingirică, this also means that the product
owner performs the software test: “After all, he knows
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Published: 04/2021. © Software Daten Service Gesellschaft m.b.H.WO KÜNSTLICHE INTELLIGENZ EINGESETZT WHERE ARTIFICIAL INTELLIGENCE CAN BE
WERDEN KANN, UM TESTPROZESSE EFFIZIENTER USED IN ORDER TO MAKE TESTING PROCESSES
ZU GESTALTEN MORE EFFICIENT
Thomas Puffler gab daraufhin aus seiner Berufspraxis Thomas Puffler then gave concrete examples from his
konkrete Beispiele, bei denen künstliche Intelligenz professional practice where artificial intelligence has
Testprozesse wesentlich effizienter gestaltet habe. Bei created tremendously more efficient testing processes.
großen Kunden aus der Telekommunikationsbranche For big customers from the telecommunication industry,
etwa habe er die Erfahrung gemacht, dass es sich for instance, his experience has shown that working with
gerade bei Prozessen rund um den Kauf des Produktes AI-supported testing is a successful approach, particularly
und die Verteilung der Kundendaten in den Systemen for processes dealing with the purchase of a product and
als ein erfolgreicher Ansatz erwiesen habe, mit einem the distribution of customer data in the systems. “Even if
KI-gestützten Test zu arbeiten. „Selbst bei signifikanten there are significant changes of graphical user interfaces
Änderungen von grafischen User Interfaces auf Websites on websites, the software can recognise independently
kann die Software eigenständig erkennen, dass beim that the same test case is performed again in the next run“,
nächsten Durchlauf der gleiche Testfall noch einmal Puffler reported. Not only does this increase efficiency, but
durchgeführt wird“, berichtete Puffler. Das steigere die it also allows for faster implementation and maintainability.
Effizienz und ermögliche eine schnelle Umsetzung und
Wartbarkeit. Robert Tingirică from 1NCE added here that AI can
simulate human behaviour during testing. Although there
Robert Tingirică von 1NCE ergänzte an dieser Stelle, dass is no superintelligent robot yet, it is already possible to
KI beim Testing menschliches Verhalten simulieren könne. automate many test cases that still require a user or human
Zwar gebe es den superintelligenten Roboter noch nicht, to a large extent, especially in case of changes.
aber bei vielen Testfällen, für die man jetzt noch den User
oder Menschen brauche, könne man bereits zu großen
Teilen automatisieren, speziell bei Änderungen.
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Published: 04/2021. © Software Daten Service Gesellschaft m.b.H.DEN HERAUSFORDERUNGEN DER MEETING THE CHALLENGES OF DIGITISATION
DIGITALISIERUNG MIT HILFE DES SOFTWARE USING SOFTWARE TESTING
TESTINGS BEGEGNEN
Besonders der Kostenfaktor sei es, so Robert Tingirică, der die It is especially the cost factor that makes automation
Automatisierung von Beginn an sinnvoll mache. „Oft werden reasonable right from the start, said Robert Tingirică. “In
Aspekte, die schon am Anfang nicht gut gemacht wurden, many cases, aspects which are not done properly at the
auch später ignoriert, da es dann andere Prioritäten gibt“, beginning are also ignored at a later stage since there
sagte Tingirică. KI könne hier den User Input simulieren und are different priorities later on”, continued Tingirică. In this
von Anfang an Testfälle definieren. So könne die Lernphase für context, AI could simulate the user input and define test
das Tool bereits beim Proof of Concept starten. cases right from the beginning. The learning process for the
tool could already start with the proof of concept.
Das nahm Thomas Puffler zum Anlass, den Rahmen einmal
aufzuziehen und das gängige Mindset zu hinterfragen. Thomas Puffler took this as an opportunity to outline the
Schließlich brauche es dafür einen Paradigmenwechsel, so framework and to scrutinise the common mindset. For this,
Puffler. Anstelle alter Dogmen wie des Big Bangs und einer a paradigm shift is definitely required, said Puffler. Instead
Automatisierung erst in der Regressionsphase könne klein und of old dogmas such as the big bang and automation only
frühzeitig mit Automatisierung begonnen werden. Mit diesem in the regression phase, it could be an option to start with
„Shift Left“-Ansatz schon während des Sprints ließe sich vieles automation on a small scale and at an early stage. A lot
erreichen. In diesem Zusammenhang immer relevanter werde could be achieved by using this “shift left” approach during
in Zukunft auch das Testdatenmanagement. the sprint. In this connection, test data management will
become increasingly relevant in the future.
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Published: 04/2021. © Software Daten Service Gesellschaft m.b.H.WOHIN SICH SOFTWARE TESTING ENTWICKELT THE DIRECTION OF DEVELOPMENT OF
SOFTWARE TESTING
„Ich kaufe mir Computer und Maschinen, weil sie “I buy computers and machines because they can do
verschiedene Dinge schneller machen als ich“, sagte several things faster than I can”, said Robert Tingirică. “Then
Robert Tingirică. „Dann kann ich mich mit den interessanten I can concentrate on the interesting aspects. That’s exactly
Aspekten beschäftigen. Genau das erwarte ich auch von what I expect of artificial intelligence in testing.” First,
künstlicher Intelligenz im Testing.“ Zunächst müsse KI allerdings however, AI would have to become more easily accessible
zugänglicher werden, sei es in Form von Bildung, damit – either in the form of education to allow human beings to
Menschen KI nutzen könnten, vom Preis, der noch weiter nach use AI or by the price which still needs to be reduced or
unten gehen müsse, oder von Standardisierung. Aber all das, in the form of standardisation. But all that is just a matter of
so Tingirică, sei nur eine Frage der Zeit. time, Tingirică added.
Anja Blöcher von VODAFONE pflichtete ihrem Kollegen Anja Blöcher from VODAFONE agreed with her
in dieser Ansicht bei. KI könne erst dann richtig eingesetzt colleague’s view. AI could only be used properly if
werden, wenn die passenden Voraussetzungen geschaffen adequate prerequisites would have been created.
würden. „Alles beschleunigt sich, daher müssen auch “Everything is gaining speed, hence test results and
Testergebnisse und Auswertungen schnell und präzise evaluations also have to be quick and precise”, Blöcher
erfolgen“, so Blöcher. Thomas Puffler schloss einen Gedanken emphasised. Thomas Puffler added a thought on
zur Vereinfachung an: Vereinfachung beim Software Testing simplification: Simplification of software testing is a key
sei eine entscheidende Strategie, um die Mengen an Arbeit, strategy to be able to process the future workload to be
die in Zukunft auf das Testing zukämen, überhaupt verarbeiten expected in testing. “It is also a matter of convenience,
zu können. „Es geht auch um Komfort, aber vor allem um but, above all, a matter of efficiency and accuracy”,
Effizienz und Genauigkeit“, sagte Puffler und beschloss damit said Puffler and thus concluded the discussion part of the
den Diskussionsteil des Webinars. webinar.
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Published: 04/2021. © Software Daten Service Gesellschaft m.b.H.KONKRETE ANWENDUNGSFÄLLE UND Um ein konkretes Beispiel für den Workflow
HINDERNISSE zwischen IT, Softwareentwicklung und QA zu
geben, verwies Puffler auf seine Kundenerfahrung mit
Thomas Puffler ging anschließend auf die Frage ein, wie Telekommunikationsunternehmen. In Systemlandschaften
KI und Testautomatisierung im Unternehmen erfolgreich gebe es oft zwei unterschiedliche grafische User Interfaces,
eingesetzt werden und die Mitarbeiter an Bord geholt eines für den Servicemitarbeiter und eines für den Kunden
werden könnten. Da Puffler bei SDS bereits seit Jahren – beide sehen also etwas anderes auf der Website. „Ich
Tools in Verbindung mit KI einsetzt, konnte der Testing- war sehr beeindruckt, als ich gesehen habe, dass das
Experte wiederum aus eigener Erfahrung berichten. Test-Tool mit KI auf grafische Änderungen in diesen beiden
„Wichtig ist zum einen, dass Sie das Toolset so aufbauen, Applikationen reagieren kann“, so Puffler.
dass es zu Ihren Prozessen passt. Dazu brauchen Sie
Experten, Kommunikatoren und Techniker, die das am Darüber hinaus kann KI auch helfen, schnellere Freigaben
Anfang aufsetzen. Zum anderen müssen Sie im Testing auf für Anwendungen zu geben, ohne bei der Qualität
die speziellen Gegebenheiten der Testinfrastruktur achten. Kompromisse machen zu müssen. Denn gerade in der
Und es geht um konkrete organisatorische Dinge: Security, Telko-Branche müsse oftmals alle zwei Wochen etwas
Freischaltung und wie ich die Automatisierung, die mir die Neues produktiv gestellt werden, so Puffler. KI im Rahmen
KI ermöglicht, in das Testdatenmanagement einbetten von Testautomatisierung erlaube es hier, Testfälle bereits im
kann“, so Puffler. Wichtig sei es, sich Fachleute zu holen Sprint aufzuzeichnen, um sie dann im nächsten Sprint für
und Prozesse mit der betreffenden Abteilung abzustimmen. die Testwiederholung zu verwenden. „Diese Tests können
„Die KI ist natürlich lernfähig, aber sie braucht auch auch für den Applikationsbetrieb weitergegeben werden
menschlichen Input.“ und können auf der Produktionsmaschine etwa bei einem
schnellen Test zum Launch angewendet werden“, erklärte
„Und wenn die KI einmal einen Fehler macht?“, wollte Thomas Puffler abschließend.
jemand im Publikum wissen. Dann seien die Auswirkungen
die gleichen wie bei einem manuellen Fehler durch einen
Menschen, so Puffler. „Wenn man einen Fehler übersieht
und der Defekt in die Produktion gerät, dann geht es um
Reputationsverlust oder gar finanziellen Schaden. Insofern
muss immer noch die Fachabteilung einbezogen werden,
der die Testfälle zum Review vorgelegt werden, ähnlich
wie in einem Testfall-Repository oder Testmanagement-
Tool, etwa bei HPQC.“ Und um sich auch in Fällen von
Cyberkriminalität abzusichern, habe man bei SDS bislang
externe Fachleute für Security-Tests geholt. Konkrete Fälle
habe es aber noch nicht gegeben.
Probleme kann auch die schlechte Integration in
Anwendungen von Drittanbietern wie Zahlungsgateways
bereiten. Das führt speziell in vielen Telekommunikations-
Apps zu transaktionsbezogenen Schwierigkeiten. Anja
Blöcher ging darauf ein, ob das Testen der Software hier
die ultimative Antwort liefern könnte. „Jeder Entwickler muss
schauen, ob sein Produkt so funktioniert, wie es gedacht ist.
Ohne Testen geht es nicht“, so Blöcher.
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Published: 04/2021. © Software Daten Service Gesellschaft m.b.H.SPECIFIC USE CASES AND OBSTACLES There are often two different graphical user interfaces in
system environments, one for the service staff and one
Thomas Puffler then addressed the question how AI and test for the customer – therefore both see something different
automation are used successfully in a company and how on the website. “I was very impressed when I saw that
the employees could be got on board. Since Puffler has the test tool can react to graphical changes in these two
been using tools in connection with AI at SDS for years, the applications using AI”, said Puffler.
testing expert could, in turn, tell from his own experience:
“On the one hand, it is important to set up the tool set in a Moreover, AI can also facilitate faster activation for
way that it fits your processes. To achieve this, you need applications without having to make any compromises
experts, communicators, and technicians who design concerning quality. Particularly in the telecommunication
this set in the beginning. On the other hand, you have to industry, it is often necessary to go live with new features
consider the specific aspects of the testing infrastructure. every other week, Puffler added. In this context, AI within
This concerns concrete organisational aspects: security, the framework of test automation allows for recording test
activation and how I can integrate the automation cases already in the sprint and then reusing them in the next
facilitated by AI into test data management”, added Puffler. sprint for test repetitions. “These tests can also be handed
It is important to get experts and to coordinate processes on for the application operation and can be used on the
with the relevant department. “AI is, of course, capable of production machine e.g. for a quick test for launching”,
learning, but it needs human input.” Thomas Puffler concluded.
“And if AI makes an error?”, asked someone from the
audience. Then the repercussions would be the same
as in the case of a manual error of a human being, said
Puffler. “If you fail to spot an error and the defect goes
into production, this may result in a loss of reputation or
even financial damage. Consequently, the responsible
department also has to be involved. The test cases have
to be submitted to it for review, analogously to a test case
repository or a test management tool, e.g. HPQC.” And to
prepare for cases of cybercrime, SDS has so far relied on
external experts for security tests. But there have not been
any concrete cases up to now.
Problems may also result from inadequate integration
into applications of third-party providers, e.g. payment
gateways. Especially in many telecommunication apps,
this leads to transaction-related difficulties. Anja Blöcher
elaborated on the topic of whether testing the software
could provide the ultimate answer in this respect. “Each
developer has to check whether his product works as
intended. Testing is essential”, Blöcher emphasised.
To provide a specific example for the workflow between
IT, software development, and QA, Puffler referred to his
customer experience with telecommunication companies.
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Published: 04/2021. © Software Daten Service Gesellschaft m.b.H.VORSTELLUNG INTRODUCTION
DER WEBCAST PANELISTS OF THE WEBCAST PANELISTS
THOMAS PUFFLER THOMAS PUFFLER
Senior Test Manager Senior Test Manager
SDS Software Daten Service GmbH SDS Software Daten Service GmbH
Wien, Österreich Vienna, Austria
ANJA BLÖCHER ANJA BLÖCHER
Expert Testing – Electronic Engineering Expert Testing – Electronic Engineering
VODAFONE GmbH VODAFONE GmbH
Düsseldorf, Deutschland Düsseldorf, Germany
ROBERT TINGIRICA ROBERT TINGIRICA
Head of Cloud Center of Excellence Head of Cloud Center of Excellence
1NCE GmbH 1NCE GmbH
Köln, Deutschland Cologne, Germany
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Published: 04/2021. © Software Daten Service Gesellschaft m.b.H.Arbeiten mit SDS About SDS
SDS setzt kontinuierlich digitale Standards in SDS is continuously setting digital standards in financial
zukunftsweisenden Lösungen für Wertpapierabwicklung, market operations, regulations and compliance solutions
Regulatorik und Compliance für die internationale for the international financial industry. The comprehensive
Finanzindustrie. Das umfassende SDS-Portfolio deckt SDS portfolio covers state-of-the-future products and
zuverlässige Produkte und Dienstleistungen für alle services for all customer- and market-related processes,
kunden- und marktbezogenen Prozesse, von der ranging from global securities and derivative processing,
globalen Wertpapier- und Derivateverarbeitung, regulatory, tax and compliance automation, solution-
der regulatorischen, steuerlichen und Compliance- based consulting, professional testing services to
Automatisierung, der lösungsorientierten Beratung, managed services. More than 3,000 financial institutions
professionellen Testdienstleistungen bis hin zu Managed worldwide with over 10,000 users in about 80+ countries
Services ab. Mehr als 3.000 Finanzinstitute weltweit mit trust in SDS and its sustainable business values. With our
über 10.000 Anwendern in 80+ Ländern vertrauen auf proven industry experience of over 4 decades, we have
SDS und unsere nachhaltigen Unternehmenswerte. Mit become a highly trusted and equally reliable partner of
unserer Branchenerfahrung von über 4 Jahrzehnten sind renowned financial institutions all over the world. SDS
wir zu einem höchst vertrauenswürdigen und ebenso is part of Deutsche Telekom, one of the world’s leading
zuverlässigen Partner renommierter Finanzinstitute auf der providers of information and communications technology.
ganzen Welt geworden. SDS ist Mitglied der Deutsche www.sds.at
Telekom AG, einem der weltweit führenden Anbieter von
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