Schöpft ein Jira-Plugin Ihr QS-Potenzial voll aus?

Zephyr bietet inzwischen projektübergreifende hierarchische Bibliotheken, Versionierung, Parameter und BDD-Integrationen sowie über 70 vorgefertigte Berichte. Die Testorganisation bleibt jedoch durch Jira eingeschränkt. Konfigurierbare QA-Workflows und gemeinsame Ansichten setzen eine native Jira-Unterstützung voraus, die nicht existiert – beide Funktionen stehen in Zephyr daher nicht zur Verfügung. aqua bietet beides und umfasst zusätzlich eine vollständige Änderungshistorie, die Rückgängig-Funktion für Änderungen sowie gemeinsam nutzbare Testschritte als Teil seiner dedizierten QA-Plattform.

Beide Plattformen setzen auf den Drittanbieter-Integrationsansatz. Zephyr hat seine CI/CD-Abdeckung um Jenkins, Bitbucket, GitHub, CircleCI und Bamboo erweitert. Auf der Test-Framework-Seite unterstützt es JUnit, TestNG, Selenium, Cucumber, Robot Framework, Appium und NUnit. aqua bietet ein breiteres natives Testing-Tool-Set mit Selenium, UFT, JMeter, SoapUI, Ranorex sowie Datenbankanbindungen für MSSQL und Oracle. Darüber hinaus ist das Capture-Tool für die Fehlermeldung integriert, das Zephyr nativ nicht anbietet. Beide Plattformen stellen eine REST-API für individuelle Anbindungen bereit.

Beide Plattformen bieten monatliche und jährliche Abrechnung ohne Einrichtungskosten. Der entscheidende Unterschied liegt in Zephyrs Anforderung einer aktiven Jira-Lizenz für jeden Nutzer. Die Preisstufen richten sich nach der Gesamtzahl der Jira-Nutzer – nicht nach den tatsächlich testenden Personen. Das bedeutet: Teams zahlen auch für Nutzer, die Zephyr nie öffnen. aqua bietet kostenlose Gastlizenzen für Lesezugriff sowie Scout-Lizenzen für 5 €/Monat für manuelle Tester – und hält die Kosten für Teams mit unterschiedlichen Nutzertypen damit deutlich niedriger.

aqua unterstützt Cloud, On-Premise und individuelles Deployment in beliebigen Azure-Rechenzentren. Zephyr bietet Atlassian Cloud sowie Atlassian Data Center für On-Premise-Deployments. Atlassian hat jedoch angekündigt, den Data Center-Betrieb bis März 2029 einzustellen. Für Teams mit strengen Anforderungen an die Datenhaltung oder langfristigen On-Premise-Plänen stellt diese Roadmap ein relevantes Risiko dar, das bei Beschaffungsentscheidungen berücksichtigt werden sollte.

Zephyr bietet über 70 projektübergreifende Dashboard-Gadgets, die Ausführungsstatus, Zyklusfortschritt und Rückverfolgbarkeit abdecken – ein deutlicher Fortschritt gegenüber früheren Versionen. Der Datenzugang bleibt jedoch auf das beschränkt, was Jira bereitstellt. aqua erlaubt die Nutzung beliebiger Arbeitsbereich-Daten in Dashboards und bietet zusätzlich KPI-Benachrichtigungen, die Teams automatisch alarmieren, sobald ein Messwert einen definierten Schwellenwert überschreitet – ohne manuelle Überprüfung, die Zephyr nicht unterstützt.

aquas Report-Assistent unterstützt beliebige Datenquellen und ermöglicht externe Grafiken, Skripte und Parametrisierung. Damit eignet er sich für komplexe Stakeholder-Berichte, die weit über Standard-QA-Kennzahlen hinausgehen. Zephyr hat sein Angebot auf über 70 vorgefertigte Berichte ausgebaut, die Ausführungsstatus, Zyklusfortschritt, Defektzusammenfassungen und Abdeckung abdecken – für Standardanforderungen durchaus geeignet. Individuelle Layouts, externe Daten und Skriptunterstützung sind jedoch nicht verfügbar, sodass Teams mit komplexen Berichtsanforderungen schnell an Grenzen stoßen.

Beide Plattformen bieten vergleichbare Berechtigungsgranularität – inklusive individueller Rollen und nutzerspezifischer Zugriffsrechte mit QA-spezifischen Berechtigungskonzepten. SSO ist auf beiden Plattformen verfügbar. aqua unterstützt SAML und LDAP direkt, während Zephyr die SSO-Optionen von Atlassians Identity-Management-Infrastruktur übernimmt.

aqua deckt den gesamten Produktlebenszyklus nativ als eigenständige Plattform ab – Anforderungen, Tests, Defekte und Projektmanagement ohne externe Abhängigkeiten. Zephyr stellt die QA-Schicht innerhalb des weiteren Jira-Ökosystems bereit. Fehlerverwaltung, Anforderungsverwaltung und Projektmanagement werden dabei über Jira abgewickelt und nicht durch Zephyr selbst – das vollständige ALM-Bild ist damit vom Atlassian-Stack abhängig.