SHE-Blogpicks

Softwareentwicklung: Low Code für High Profile

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forrester-logo-svgLow-code-Plattformen ermöglichen, nach einer Forrester-Definition, „die schnelle Bereitstellung von Applikationen mit möglichst wenig händischem Programmieraufwand sowie schneller Einrichtung und schnellem Einsatz“. Vor allem gelte das für „Systems of Engagement“, also innovative IT-Lösungen mit dem Ziel und Potential, die Geschäftsprozesse nachhaltig zu verändern. Der Ursprung von Low-code-Plattformen waren Code-Generatoren der 4. Generation, gefolgt von der Model Driven Architecture der Object Management Group, schreibt Kees Kranenburg im Ascent-Blog von Atos. Heute, so Kranenburg, seien sie die Grundlage für die Realisierung einer kürzeren Time-to-Market. Er prognostiziert in diesem Zusammenhang die Ablösung von Standardsoftware durch Eigenentwicklungen, wenn es um innovative Lösungen gehe, mit denen sich Unternehmen vom Wettbewerb unterscheiden.

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Serverlose IT-Architekturen bringen große Vorteile

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Mike_robertsServerlose IT-Architekturen (gekennzeichnet durch Server-seitige Anwendungslogik, die nur Event-bezogen aktiviert wird: Functions as a Service – FaaS) sind stark im Kommen, und zwar aus guten Gründen. Diese Ansicht vertritt der Brooklyner Entwickler Mike Roberts in seinem Blog auf den Seiten von Martin Fowler. In einem ausführlichen Posting erläutert er die Vorteile anhand konkreter technischer Kontexte: Skalierungen und effektive Einsparungen bei den Betriebs- wie auch bei den Entwicklungskosten, einfacherer Betrieb, geringere Komplexität und ein kleinerer ökologischer Footprint.

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Carnegie-Mellon-Forscher: effizientere Software-Fehlersuche

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SEI_Software_Engineering_InstituteNormalerweise wird bei der Software-Fehlersuche Sourcecode mit Analysewerkzeugen durchsucht. und es werden Alerts mit Hinweisen zu Ort und Identität von Fehlern erzeugt. Diese bilden die Grundlage für die Arbeit menschlicher Auditoren, die aber sehr aufwendig ist – zu aufwendig oft für Budget und Zeitplan eines Softwareprojekts. Forscher am Software Engineering Institute (SEI) der Carnegie Mellon University arbeiten nun an Analyse-Tools, die mithilfe von Klassifikationsmodellen Software-Reviewern und Programmierern helfen, die Alerts zu priorisieren, schreibt Lori Flynn im SEI-Blog. Der Effekt soll eine wesentlich effizientere Software-Qualitätssicherung sein.

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