Testing

Wenn ein System komplexe Entscheidungen treffen muss, wird immer häufiger maschinelles Lernen als eine mögliche Lösung vorgeschlagen. Meistens ist man dann auf empirische Daten angewiesen, um das System zu trainieren. Was passiert aber, wenn keine Daten vorhanden sind? Wie kann man die Vorteile von maschinellem Lernen ohne empirische Daten nutzen?

Die meisten Unternehmen haben mittlerweile erkannt, dass sich durch Vereinfachung und Automatisierung der Abläufe in Softwareentwicklung und Deployment viele Vorteile erzielen lassen. Die Effizienz kann deutlich gesteigert werden, die Time-to-Market und Release-Zyklen werden immer weiter verkürzt, die Häufigkeit von Fehlern wird stark reduziert und nicht zuletzt haben die Mitarbeiter mehr Spaß bei..

Continuous Deployment, Cloud-Computing, Microservices und Consumer-Driven Contracts sind Themen, die heutzutage auf keiner Testkonferenz fehlen dürfen. Bei otto.de haben wir uns vor einigen Jahren auf den agilen Weg gemacht und uns mit den genannten Punkten intensiv auseinandergesetzt. Die vielen organisatorischen, kulturellen, methodischen und technischen Veränderungen haben bei uns auch das Jobp..

Oft wird die agile Entwicklung der Unternehmensleitung als eine Möglichkeit für eine verkürzte Markteinführungszeit verkauft, auch wenn die eigentliche Zielsetzung in einer präziseren Einführung in den Markt besteht. Ihr kleines Geheimnis besteht darin, dass dies einen Nachteil mit sich bringt – nämlich eine längere Markteinführungszeit. Natürlich kommen häufiger (bzw. „früher“) neue Releases hera..

Die Themen Scrum, agiles Manifest und Lean Software Development wurden in den 2000er-Jahren immer bekannter. 2010 begann Accenture die „agile Reise“ bei der Bundesagentur für Arbeit (BA). Auch heute noch ist die Einbindung von Tests und QS in agile Frameworks, gerade in der Anfangsphase, eine besondere Herausforderung aufgrund organisatorischer Änderungen, vieler Anpassungen in den Arbeitsprozesse..