I-SEE: Die Komplexität moderner Software-Ökosysteme verstehen und steuern
Der unaufhaltsame Anstieg der Softwarekomplexität hat die technologische Landschaft verändert: Systeme werden nicht nur immer komplexer, sondern auch zunehmend miteinander vernetzt – über Software, Hardware und menschliche Interaktionen hinweg. Was als experimentelle, fast spielerische technologische Unternehmungen begann, ist heute das Rückgrat kritischer Infrastrukturen und eng mit Technologien und Prozessen wie Stromnetzen, Finanzdienstleistungen, Kommunikationsnetzwerken und Produktionssystemen verflochten.
Diese verteilten Softwaresysteme bilden das digitale Nervensystem der modernen Gesellschaft und schaffen systemische Notwendigkeiten mit zirkulären Abhängigkeiten, die sich über mehrere Bereiche erstrecken. Diese dynamischen Umgebungen erzeugen emergente Phänomene und Verhaltensweisen, die mit klassischen Verfahren nicht ohne Weiteres zu verstehen sind. Komplexe Softwaresysteme ähneln heute eher biologischen Ökosystemen als herkömmlichen technischen Systemen. Diese Software-Ökosysteme sind von Natur aus dynamisch und werden durch Rückkopplungsschleifen auf verschiedenen Ebenen angetrieben, wodurch statische Analysen und veraltete Metaphern unzureichend werden.
Um Softwarequalität, langfristige Wartbarkeit und Effizienz zu gewährleisten, ist eine externe Perspektive, wie sie beispielsweise Tools wie DrvLess bieten, unerlässlich. Aber auch eine zusätzliche interne Sicht auf die Dynamik und Unterstützung für das Management der Softwareentwicklung ist unverzichtbar. Ohne ein tiefes Verständnis dieser Dynamik besteht die Gefahr, dass Interventionen zu spät oder unvollständig erfolgen und die Ursachen der Probleme in diesen miteinander verbundenen Systemen nicht behoben werden.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, stellt Objentis in Zusammenarbeit mit unserem Forschungspartner SBA Research I-SEE (Integrated Software Ecosystem Evaluation) vor, ein wegweisendes Forschungsprojekt und Produkt, das entwickelt wurde, um die Komplexität moderner Software-Ökosysteme zu bewältigen.
I-SEE analysiert Software-Ökosysteme in ihrer Entwicklung: Code altert, Teams verändern sich und Abhängigkeiten entwickeln sich weiter. Mithilfe umfassender Metriken und maschinellem Lernen bewertet I-SEE diese Dynamiken aus technischer, sozialer und strategischer Perspektive, um Qualität und Risiken proaktiv zu verwalten.
I-SEE bietet:
- Vorausschauende Wartung: KI-gestützte Mustererkennung von Code-, Team- und Änderungsmetriken identifiziert frühzeitig wartungsintensive Bereiche.
- Kognitive und soziale Faktoren: Analyse der Verständlichkeit von Code, des Teamwissens und der Wissensverteilung.
- Externe Abhängigkeiten: Management und Risikobewertung von Abhängigkeiten und ihrer Relevanz.
Wir bieten eine
- Systemische Rahmenanalyse über alle Ebenen hinweg: Verständlichkeit von Code, Wartbarkeit, Teamwissen, evolutionäre Entwicklung und Abhängigkeitsmanagement.
- Zeitbasierte Entwicklung: Bewertung der Code-Entwicklung im Zeitverlauf durch Commit-Analyse und historische Trends.
- ROI und Risikominimierung: Früherkennung von Fehlern und optimierte Testressourcen reduzieren Wartungskosten und Geschäftsrisiken.
I-SEE unterstützt eine Reihe von Stakeholdern in Ihrem Unternehmen:
- Entwickler: Frühzeitiges Feedback zu problematischen Codeänderungen
- Qualitätssicherung und Test: Priorisierung von Teststrategien auf der Grundlage identifizierter Hochrisikobereiche.
- Technische Leiter: Einblicke in die Arbeitslastverteilung sowie Wissens- und Qualitätsrisiken in der Softwarelandschaft
- Management und Compliance: Sorgfaltspflicht, Audit-Unterstützung und Risikobewertung