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Software Diagnose

Software Diagnose - Analyse, Monitoring und Qualitätsmanagement für effiziente Softwareentwicklung

Die Entwicklung komplexer Softwaresysteme birgt eine Reihe von Herausforderungen. Alle Beteiligten verbringen einen Großteil ihrer Zeit damit, den Quellcode zu analysieren. Um hier eine Effizienzsteigerung zu erreichen, ist es nötig, die Softwarequalität zu erhöhen.

Aber gibt es einen Weg, die Schwachstellen schnell zu finden und die Qualität zu verbessern? Kann man gar eine Art Frühwarnsystem installieren, das die Risiken im Code sofort aufdeckt? Ist es möglich, den Wartungsaufwand kalkulierbar zu machen und die Ressourcen auszubalancieren? Und das alles auf eine Art, so dass sowohl Manager als auch Entwickler es verstehen?

Nutzen der Software Diagnose

  • gute Grundlage für die Kommunikation zwischen Entwicklern und Management
  • besseres Verständnis der Softwaresysteme
  • Verringerung der Projektrisiken
  • Steigerung von Produktivität und Software Qualität
  • Gewährleistung des Systemüberblicks unter Beachtung aller Codequalitätsaspekte
  • umfassende Transparenz der Entwicklungsprozesse
  • Aufdeckung unerwünschter Abhängigkeiten zwischen einzelnen Modulen
  • leistungsfähiges Frühwarnsystem: Probleme werden bereits während des Projektverlaufs identifiziert
  • Kostenreduktion im gesamten Lebenszyklus von Softwaresystemen

Softwareprojekte in der Anfangsphase

sind überschaubar. Die Spezifikation liefert genügend Anhaltspunkte, ein Entwickler programmiert allein, die Codemenge ist übersichtlich und alles, was es vielleicht zu dokumentieren gäbe, hat man im Kopf. Dieser Zustand ist leider ausgesprochen vergänglich.

Team und Quellcode wachsen

beständig, mehr und mehr Entwickler arbeiten am Softwaresystem, für die Dokumentation hat niemand Zeit, die Codequalität leidet zwangsläufig, Bugs häufen sich und die Konsequenzen von Änderungen werden immer unklarer.

Schnell ist der Source Code die verlässlichste Dokumentation. Doch wenn man bedenkt, dass er rasant über 10.000 Zeilen wächst, kann man sich vorstellen, dass Entwickler 40% ihrer Arbeitszeit mit Lesen von Code verbringen.

Software-Mining

zeigt die Schwachstellen und deckt Risiken und Entwicklungsbremsen auf. Auf wichtige Fragen wie z.B. an welchen Modulen die Entwickler gerade arbeiten, welche besonders häufig angefasst werden müssen oder auch ob eine Änderung an Modul A ebenfalls eine an B erfordert, werden Antworten gegeben. Diese Informationen sind für Entscheidungen der Entwicklungsleitung sowie des Managements von großer Wichtigkeit.

Herangezogene Datenquellen hierbei sind der Projektquellcode und die Evolutionsanalyse anhand verwendeter Versionsverwaltungssysteme. Die gesammelten Daten fließen in einer Datenbasis zusammen, so dass entscheidende Querverbindungen hergestellt und das Zusammenwirken der unterschiedlichen Faktoren betrachtet werden können.