Durch Nachlässigkeiten kann Software entstehen, die vom Start weg legacy ist. Eines der besten Mittel dagegen ist Kommunikation. Nadine Riederer, CEO bei Avision, erklärt in diesem Fachartikel, wie sogenannter „Bad Code“ entstehen kann und wie man ihn effektiv verhindert.

Um der Definition von Codequalität gerecht zu werden, genügt es nicht, sich einzig auf den Quelltext zu konzentrieren. Auch Struktur, Organisation und Wartung spielen eine wichtige Rolle.

Es ist bekannt, dass der Code für Machine Learning (ML) schnell unordentlich werden kann. Mit welchen Techniken lassen sich schlechte Programmiergewohnheiten vermeiden, die den Code unnötig kompliziert machen? Und welche Methoden erleichtern den Umgang mit der Komplexität?

Seit nun beinahe zwei Jahren ist die Europäische Datenschutz Grundverordnung (EU-DSGVO) in Kraft. Die meisten Unternehmen haben sich inzwischen auf die Verordnung eingestellt und fühlen sich vor möglichen Strafzahlungen geschützt. Man kann sagen, die Geschäftswelt habe sich mit der DSGVO arrangiert. Wie so häufig, steckt der Teufel vor allem im Detail und Unternehmen könnten an unerwarteter Stelle, ohne es zu wissen, gegen die EU-DSGVO verstoßen. Ich rede von der Verwendung sensibler Daten für Testzwecke.

Test-driven Development ist keine Mode, sondern professionelle Entwicklung. Anders als der Zuckerguss einer Torte ist Qualität auch kein Attribut, das nachträglich ergänzt werden kann, sondern muss von Anfang an berücksichtigt werden. Dieser Artikel soll einen Überblick über die zum Erreichen dieser Qualität nötigen Testing-Methoden und -Technologien geben.

Testing und Qualitätssicherung sind heute im IT-Business eine Top-Priorität, wenn es darum geht, dem Kunden ein Produkt zu liefern, das seinen hohen Qualitätsanforderungen entspricht. IT-Manager wissen das. Doch angesichts begrenzter Finanzmittel und fehlender Expertise sind ihnen bei der konsequenten Umsetzung entsprechender Konzepte oft die Hände gebunden. Raffi Margaliot, Senior Vice President und General Manager für Application Delivery Management bei Micro Focus, zeigt aktuelle Herausforderungen und Perspektiven.

KI-basierte Anwendungen schicken sich an, die Welt, wie wir sie kennen, nachhaltig zu verändern. Nicht nur an der Oberfläche, sprich den Eingabe- und Ausgabe-Tools für die Kommunikation mit der Maschine, sondern noch viel tiefer, dort, wo automatisierte Entscheidungen mit erheblicher Reichweite getroffen werden. Aber die Intelligenz der Maschinen fällt nicht vom Himmel. Sie müssen trainiert und getestet werden. Das ist alles andere als trivial.

Version 6.1 der Web-basierten Test-Management-Lösung TestRail ist erschienen. Die neue Minor-Version liefert einige Erweiterungen für die Benutzeroberfläche und bringt zudem Ergänzungen zur Jira-Integration.

Immer häufiger setzen Developer auf Agilität und mehrere Entwicklungszyklen, um schnell ein Produkt auf den Markt zu bringen. Dabei ist es entscheidend, die Rückmeldung von Nutzern einzuholen, um das Produkt zu optimieren, Erwartungen zu erfüllen und Schwachstellen frühzeitig zu schließen.

Das Testing von Anwendungen ist ein fester Bestandteil des Entwicklungsprozesses. Exploratory Testing ist eine Disziplin für das Testen, die sich besonders für das Testing von APIs eignet. Was Exploratory Testing ist und wie man es korrekt einsetzen kann, zeigt Maaret Pyhäjärvis in ihrer Keynote auf der API Conference 2019. Für alle, die in diesem Jahr leider keine Möglichkeit haben, an der Konferenz teilzunehmen, streamen wir Maaret Pyhäjärvis Keynote.

Mit neuen Funktionen und verbesserter Usability kann mit der Browser-Erweiterung webhint die Kompatibilität, Sicherheit und Erreichbarkeit von Webseiten überprüft werden. Jetzt ist Version 1.0 des Werkzeugs erschienen.

Entwickler wissen, wie wichtig das Testen ist. Der Wechsel zu Cloud-basierten Anwendungen, CI/CD-Welt und Serverless sollte insbesondere Veränderungen in Testmethoden und festgefahrenen Denkweisen vorantreiben. Wie die notwendige Anpassung gelingt, erklärt Avishai Shafir in seiner Session auf der Serverless Architecture Conference 2019.

Version 6.0 der Web-basierten Test-Management-Lösung TestRail ist erschienen. Die neue Hauptversion liefert einige Erweiterungen für die Benutzeroberfläche und bringt Support für Docker-Container.

Mit dem Vormarsch von Serverless ändert sich auch das Debugging und Tracing – und damit die Art und Weise, wie Entwickler und Admins arbeiten. Auf der Serverless Architecture Conference 2019 in Den Haag sprachen wir mit Billie Thompson, Cloud-native Consultant bei Armakuni, über die Veränderungen, die bedingt durch Serverless in der Welt der IT vorgehen. Sie erklärt außerdem, wie sich im Zusammenspiel mit Serverless das Tracing sinnvoll einsetzen lässt.

Im September 2017 wurde die Version 5.0 von JUnit nach fast zweijähriger Entwicklung endlich fertiggestellt. Das JUnit-Team hat die Arbeit danach jedoch keineswegs eingestellt, sondern neben einigen Bugfix-Releases mittlerweile drei neue Featurereleases veröffentlicht.

Wenn von technischen Schulden die Rede ist, denken viele vor allem an die traditionelle Applikationsentwicklung. Schuldzuweisungen aber helfen nicht weiter, denn auch die DevSecOps-Welt ist davon nicht verschont. Wichtig ist, technische Schulden genau zu dokumentieren und Prioritäten für deren Behebung festzulegen.

Der DevOps-Ansatz hat sich in der Software-Entwicklung in den vergangenen Jahren immer weiter durchgesetzt. Die effizientere und effektivere Zusammenarbeit von Entwicklung und IT-Betrieb bringt allen Beteiligten zahlreiche Vorteile: So steigt nicht nur die Qualität der Software, sondern auch die Geschwindigkeit, mit der neue Lösungen entwickelt und ausgeliefert werden. Es verwundert also nicht, dass mit der Ausbreitung von DevOps auch neue Tools und Ausbildungsrichtungen entstanden sind, welche die Popularität noch einmal zusätzlich befeuert haben. Wo die weitere Entwicklung hingeht, zeigt der folgende Ausblick auf die fünf wichtigsten DevOps-Trends 2019.

Entwickler benötigen Informationen über technische Fehlfunktionen in verteilten Systemen und Anwendungen, um schnell reagieren und Ausfälle verhindern zu können. „Observability“ steht für einen umfassenden Ansatz, der zahlreiche Faktoren für die Überwachung und Beobachtung des Verhaltens von Software einbezieht. Ein zentrales Instrument dafür ist das Tool Prometheus.