Das Ziel ist es, alle Automatisierungsansätze – Testautomatisierung, Continuous Integration/Deployment/Delivery, DevOps, … – konsequent weiterzuverfolgen und zu verfeinern. Aktuelle Entwicklungen in Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) geben uns schon einmal eine Richtung, in die sich das entwickeln kann.
Automatisieren, was automatisierbar ist
Die Automatisierung ist ein wichtiger Bestandteil des modernen Softwareentwicklungsprozesses. Lange Zeit ging es darum, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und so Zeit und Ressourcen zu sparen. Die Tools und Frameworks in diesem Bereich sind etabliert und mittlerweile sehr gut nutzbar.
Größter Knackpunkt dabei war immer die Stabilität. Wenn sich der Entwicklungs- beziehungsweise Build-Prozess ändert, muss die Prozessautomatisierung angepasst werden, was Aufwand bedeutet. Wenn sich das Testobjekt ändert, muss ebenso Aufwand in die Wartung der Testautomatisierung investiert werden.
Aber durch die Entwicklungen in ML und KI ist auch das nur mehr eine Frage der Zeit. Es gibt heute bereits Automatisierungslösungen, die bei fehlgeschlagenen Tests selbstständig die Logs und Datenbanken durchkämmen, um auch die Fehlerursache zu finden. Andere Ansätze wie Self Healing versuchen, Tests, die von geplanten Änderungen am Prozess oder Produkt betroffen sind, selbst anzupassen. Tools wie AgentGPT oder AutoGPT zeigen uns heute schon prototypisch, wie anhand eigener Daten Aktionen und Aufgaben abgeleitet und durchgeführt werden können.
Vorteile der Automatisierung im gesamten Entwicklungsprozess
Die Automatisierung des Softwareentwicklungsprozesses bietet zahlreiche Vorteile, die nicht nur Zeit und Kosten sparen, sondern auch die Qualität der Produkte verbessern können:
- Schnellere Markteinführung: Durch die Automatisierung von Prozessen wie Build, Test und Bereitstellung können Entwickler schneller neue Funktionen bereitstellen und Produkte auf den Markt bringen.
- Höhere Qualität: Automatisierte Tests können Fehler frühzeitig erkennen und vermeiden, dass fehlerhafter Code in Produktion geht. Dadurch wird die Qualität des Produkts verbessert und das Risiko von Ausfällen minimiert.
- Konsistenz: Automatisierte Prozesse sorgen dafür, dass alle Schritte des Entwicklungsprozesses durchgeführt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Commits/Builds/Releases des Produkts gleich geprüft worden sind und keine Schritte übersprungen werden.
- Skalierbarkeit: Die Automatisierung ermöglicht es, den Entwicklungsprozess zu skalieren und schnell auf Änderungen zu reagieren. Gerade im Umfeld der Testumgebungen gab es da in den letzten Jahren durch Container- und CloudInfrastrukturieren viel mehr Möglichkeiten der Orchestrierung von Tests als bei an physischen Testrechnern gebundenen Tests.
- Effizienz: Wenn die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben läuft, können sich Entwickler auf die kreativeren Aufgaben konzentrieren. In diese Kerbe schlagen auch Unterstützungstools wie GitHubs Copilot.
Herausforderungen bei der Umsetzung
Mit dem richtigen Wissen und der richtigen Herangehensweise an die Umsetzung von Continuous Everything können Unternehmen effizientere Entwicklungsprozesse schaffen - was letztlich zu mehr Produktivität für alle Beteiligten führt. Mit einer starken Kultur der Automatisierung, unterstützendem Management und den richtigen Tools hat jedes Unternehmen die Chance, erfolgreich die Automatisierungen zu implementieren, um so den Softwareentwicklungsprozess noch effizienter abzuwickeln.
Bei der Umsetzung von Continuous Everything gibt es jedoch auch einige Herausforderungen zu meistern. Eine davon ist die Integration verschiedener Tools und Systeme. Hier ist es wichtig, eine klare Strategie zu haben und sich für Tools zu entscheiden, die gut zusammenarbeiten.
Ein weiteres Problem kann die Überwachung und Analyse der automatisierten Prozesse sein. Es ist wichtig, dass hier genügend Ressourcen zur Verfügung stehen, um Fehler schnell zu erkennen und zu beheben. Auch sollte man darauf achten, dass die Automatisierung nicht dazu führt, dass menschliche Expertise vernachlässigt wird.
Nicht zuletzt muss auch das Thema Sicherheit berücksichtigt werden. Durch die Automatisierung können neue Schwachstellen entstehen oder bestehende verschärft werden. Hier ist es wichtig, von Anfang an Sicherheitsmaßnahmen einzuplanen und regelmäßig zu überprüfen.
Wie beginnen?
Wo fängt man am besten an? Hier ein paar Anregungen unsererseits:
- Step by Step: Es führt schnell zu Chaos und Frust, wenn zu viele Baustellen auf einmal aufgemacht werden. So ist es auch hier ratsam, mit 1 bis 2 Schritten zu beginnen, die gut automatisiert werden können. Hier werden Tools verprobt und Wissen aufgebaut.
- Prozessqualität: Bei der Automatisierung ist auch immer zu hinterfragen, ob der zu automatisierende Prozess so überhaupt sinnvoll und nützlich ist. Ist das nicht der Fall – oder ist eine Automatisierung im aktuellen Zustand zielführend –, sollte der Prozess dringend refactored werden.
- Das Team entscheiden lassen: Meist weiß das Team sehr genau, wo sich Automatisierung vorteilhaft auf den Arbeitsfluss auswirkt.
- Experimentieren: Die aktuellen Entwicklungen rund um ML und KI lassen sich leicht auch auf den eigenen Kontext adaptieren. Einige lassen sich bereits lokal mit eigenem Datenbestand betreiben, was zum Ausprobieren einladen sollte.
Die Erfahrung in vielen Projekten hat gezeigt, dass die Automatisierungs-Denke mit der Zeit integraler Bestandteil des Teams wird, das Thema sozusagen zum Selbstläufer. Automatisierungen entstehen dann während des Alltags, weil einfach immer auch mit einem Auge nach Potenzialen zur Automatisierung gesucht wird
