Background. In performance testing, optimizing strategies present a multifaceted challenge,as organizations aim to ensure systems remain robust under diverse conditions whileefficiently allocating resources in uncertain environments. Implementing optimizationstrategies, such as precise resource monitoring and forecasting, is essential but often hinderedby different limitations and resistance to new technologies. These issues are worsened by therequirement for synchronization between new technology and current operationalframeworks. Therefore, to successfully implement technology and manage resources, it isnecessary to take a complete strategy that combines technical solutions with human aspects.

Purpose. Explore challenges in implementing resource optimization strategies in softwaretesting through qualitative research. Utilize the TOE framework to categorize findings andexpand insights, a framework contributes to understanding industry realities and offersnuanced findings in performance test environments.

Method. The research employs semi-structured interviews to examine the challengesinfluencing the implementation of computing resource optimization strategies in softwaretesting, particularly in performance testing. The interviews were conducted with testdevelopers and test managers in a large software firm to gain a deeper understanding of thetechnology adoption.

Results. Key challenges are presented in the three contexts according to TOE.Technological context: lack of knowledge and expertise, and complexity. Organizationalcontext: cost efficiency, monitoring resource usage, and communication process.Environmental context: Market competition, customer’s requirements and security.

Conclusion. The study's findings clearly show the challenges that significantly impact theimplementation of computing resource optimization strategies in test environments. Thecomplexity of different resource optimization methods creates significant challenges for theorganization to implement sufficient solutions. The research underscores the potential ofadvanced computing resource optimization techniques, such as predictive models, scheduling,and cloud computing, to improve efficiency in dynamic test environments. However, thecomplexity and reliability of these strategies present significant hurdles. Developingmeasurable metrics for cost savings and for evaluating the effectiveness of these strategies isessential. Furthermore, the study highlights the need for improved communication andsupport within organizations to bridge gaps in awareness and experience with optimization mehods. 

Bakgrund. Vid prestandatester utgör optimeringsstrategier en mångsidig utmaning, dåorganisationer strävar efter att säkerställa att systemen förblir robusta under varierandeförhållanden samtidigt som resurser fördelas effektivt i osäkra miljöer. Implementering avoptimeringsstrategier, såsom exakt resursövervakning och prognostisering, är avgörande menofta hindrad av olika begränsningar och motstånd mot ny teknik. Dessa problem förvärras avkravet på synkronisering mellan ny teknik och befintliga operativa ramverk. För attframgångsrikt implementera teknik och hantera resurser är det därför nödvändigt att anta enkomplett strategi som kombinerar tekniska lösningar med mänskliga aspekter.

Syfte. Syftet med denna studie är att utforska utmaningar med att implementeraresursoptimeringstrategier i programvarutestning genom kvalitativ forskning. TOE-ramverketanvänds för att kategorisera resultat och utöka insikter, detta ramverk bidrar till att förståbranschens verklighet och erbjuder nyanserade insikter i prestandatestmiljöer.

Metoder. Denna avhandling använder semistrukturerade intervjuer för att undersökautmaningarna som påverkar implementeringen av datorresursoptimeringsstrategier vidmjukvarutestning, särskilt vid prestandatester. Intervjuerna genomfördes med testutvecklareoch testledare i ett stort mjukvaruföretag för att få en djupare förståelse för teknik införandet.

Resultat. Nyckelutmaningar presenteras i de tre sammanhangen enligt TOE-ramverket.Teknologisk kontext: brist på kunskap och expertis samt komplexitet. Organisatorisk kontext:kostnadseffektivitet, övervakning av resursanvändning och kommunikationsprocess.Miljökontext: Marknadskonkurrens, kundens krav och säkerhet.

Slutsatser. Studiens resultat visar tydligt de utmaningar som avsevärt påverkarimplementeringen av datorresursoptimeringsstrategier i testmiljöer. Komplexiteten i olikaresursoptimeringsmetoder skapar betydande utmaningar för organisationen att implementeratillräckliga lösningar. Forskningen understryker potentialen hos avancerade tekniker föroptimering av datorresurser, såsom prediktiva modeller, schemaläggning och molnberäkning,för att förbättra effektiviteten i dynamiska testmiljöer. Men komplexiteten ochtillförlitligheten hos dessa strategier utgör betydande hinder. Det är viktigt att utvecklamätbara värden för kostnadsbesparingar och för att utvärdera effektiviteten av dessa strategier.Dessutom belyser studien behovet av förbättrad kommunikation och stöd inom organisationerför att överbrygga klyftor i medvetenhet och erfarenhet av optimeringsmetoder.