Flache Hierarchien sind nur was für Start-ups? Von wegen. Längst setzen große Automobilbauer auf agile Organisation. Eine aktuelle Studie des Fraunhofer IPA kommt zum Ergebnis: Vor allem Mittelständler könnten von mehr Agilität profitieren.

Der Open-Source-Spezialist Red Hat hat eine Reihe an Updates für seine Developer Tools angekündigt. Sie sollen vor allem Arbeitsabläufe rund um Kubernetes verbessern.

Im Oktober 2021 werden sich Studenten mit ihren autonomen Steuerungsanlagen für Rennwägen in der Indy Autonomous Challenge auf dem berühmten Indianapolis Motor Speedway messen. RTI stellt als Partner Software zum Entwerfen, Simulieren und Fahren der autonomer Hochgeschwindigkeitsfahrzeuge bereit.

Zum sechsten Mal hat IEEE Spectrum seine alljährliche Übersicht der am meisten genutzten Programmiersprachen vorgestellt. Dabei wurden neben einem Allgemeinen separate Rankings für Web-, Desktop-, Mobile- und Embedded-Anwendungen präsentiert. Während Python und C weiter dominieren, stellt ein anderer C-Ableger den größten Verlierer der Rangliste dar.

Die Embedded-Linux-Woche setzt seit Jahren Maßstäbe in Programm, Trainerqualität und Ausstattung. Jedes Jahr stehen drei Linux-Wochen an, die Einsteigerkurse, Fortgeschrittenenseminare und Expertentrainings bieten.

Systemfehler können sich vielfältig äußern, sei es dass eine Anwendung langsam läuft, eine Applikation abschmiert oder eine Kernel Panic das ganze System in den Abgrund reißt. Doch wie findet man heraus, wo genau die Ursache liegt?

Die Intelligent Edge wird die kommende Dekade ähnlich prägen wie das Internet die Nullerjahre. Das Technologieversprechen: intelligente Städte, Fahrzeuge, Fabrikhallen und vieles mehr. Was steckt hinter der Intelligent Edge und welches Innovationspotenzial bietet sie Entwicklern?

Der Call for Papers für den ESE Kongress 2020 hat begonnen. Bis zum 31. Mai 2020 können Sie sich über www.ese-kongress.de mit Ihrer Vortragsidee beim Programmkomitee bewerben.

Während Steuerungssoftware im Anlagen- und Maschinenbau eine immer wichtigere Rolle spielt, fallen Funktionstests in der Praxis meist noch unter den Tisch. Dabei bieten Steuerungsplattformen bereits seit Jahren nahtlos integrierte Schnittstellen für modellbasierte Entwicklung, Simulation und automatische Generierung von SPS-Software, was diese Probleme minimiert.

Mit Multicore-Architekturen lässt sich durchaus ein kosteneffizientes, leistungsfähiges und gemäß funktionaler Sicherheit zertifizierbares Embedded-System entwickeln. Hier leisten passende Toolchains, Prozessabläufe und modellbasierte Ansätze wertvolle Dienste. Als Beispiel soll hier eine Fallstudie aus der Luft- und Raumfahrt dienen.

Die Automobilindustrie kämpft weiterhin mit den Veränderungen und den einhergehenden Herausforderungen. Der Übergang von klassischen Embedded-Steuergeräten hin cloudbasierten Lösungen stellt die entwickelnde Bereiche vor enorme Herausforderungen. Die Revolution der Automobil-Software-Industrie schreitet – zwangsweise – weiter voran.

Mit Hilfe Statischer Modellanalysen lässt sich funktional sichere Software, z.B. für Steuergeräte, schnell und sicher entwickeln. Allerdings ist es dringend angeraten, sich dabei an bestimmte Richtlinien zu halten.

Controller mit mehreren heterogenen Rechenkernen sind meist auf eine Aufgabe spezialisiert. Sollen unterschiedliche Applikationen laufen, sind Architekturen mit homogenen Cores einfacher skalierbar.

Mit FreeRTOS bietet Amazon Web Services (AWS) ein seit 15 Jahren etabliertes, kostenloses Betriebssystem für Mikrocontroller an. Auf der AWS re:Invent in Las Vegas konnten 65.000 Besucher den Einsatz dieser Software auf Edge Devices und IoT-Sensoren begutachten. Seit kurzem ist der AWS IoT Device Tester v1.6.0 für Amazon FreeRTOS erhältlich.

Es gibt diverse Faktoren, welche die Beobachtung von Datenströmen bei Applikationstests erschweren. Dazu zählen Hardware-Neuerungen wie Networks-onChips (NoCs), Echtzeitbetriebssysteme oder der Einsatz externer Prüfgeräte. Wie lassen sich hier Laufzeiten verlässlich im Blick behalten?

Die Ressource „Rechenzeit“ wird in vielen Projekten im Verlauf der Entwicklung knapp. Im Folgenden werden einige praktische Ansätze beleuchtet, um in solchen Situationen Steuergerätesoftware hinsichtlich der Laufzeit zu optimieren. Zum anderen werden Maßnahmen angesprochen, um frühzeitig beim Design, bei der Konfiguration und Implementierung Laufzeitprobleme zu verhindern.

Nie zuvor war das Bewusstsein größer, dass Digitalisierungsprojekte tatsächlich notwendig sind. Diese Tatsache wird dazu führen, dass Unternehmen Digitalisierungsinitiativen mit höherer Priorität und größerer Ernsthaftigkeit verfolgen werden als bisher.

Wenn die Arbeit der Entwicklungsabteilung ins Stocken gerät, steht die Zukunft des Unternehmens auf dem Spiel. Wie schafft man dann dem Umschwung? Ein Innovationsberater hat es uns an einem seiner Fälle gezeigt.

Microsoft Windows trägt den größten Teil der weltweiten Computer-Infrastruktur. Doch eignet sich das System deshalb auch besser für die Software-Entwicklung? Zumindest spielen viele frühere Gegenargumente keine Rolle mehr.

GitOps beschäftigt Entwickler, Medien und IT-Manager – aber was bedeutet das überhaupt in der Kategorie der Tools und Lösungen? Ein Überblick über die wichtigsten Werkzeuge rund um den Pull-Request-Ansatz.

Im Bereich IoT lassen sich KI und Blockchain durchaus gemeinsam betreiben, um Smarte Geräte und vor allem Mikro-Transaktionen einfacher zu verwalten. Die drei Bereich IoT, KI und Blockchain arbeiten dazu perfekt zusammen.

Die Präsenz von IoT-Geräten im Internet nimmt weiter in rasantem Tempo zu – sehr zur Freude der organisierten Cyberkriminalität. Denn diese sieht in den erwarteten 20,4 Milliarden Endgeräten, die voraussichtlich bis zum Ende des Jahres 2020 mit dem Internet verbunden sein werden, eine auf dem Silbertablett servierte Cash Cow.

Die Forderung nach Datenschutz durch Technikgestaltung (Privacy by Design) hat eine zentrale Bedeutung in der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Leider richtet sich die DSGVO aber gar nicht an die Hersteller, sondern an die Anwender. Ein aktuelles Schreiben des Europäischen Datenschutzausschusses (European Data Protection Board) macht dies nochmals deutlich.

In der Zeit des Cloud Computings bewegen sich Daten fortwährend durch die Netze, auch außerhalb des eigenen Unternehmens. Es ist weithin klar, dass eine sichere Verschlüsselung vor allem sensitiver Daten in der Übertragung eine absolute Notwendigkeit darstellt. Diese Erkenntnis ist an sich nicht neu und so haben sich Kryptologen im Laufe der Jahrzehnte unterschiedliche Verfahren dazu überlegt.

Der zweite Artikel dieser Serie zu C++ in der Embedded-Entwicklung geht auf das Thema der Datenhaltung und Dynamische Daten zur Runtime ein. Es wird dabei vorausgesetzt, dass die Nutzung von C++ bereits angekommen ist. Jedoch wird auf Unterschiede in der Anwendung hingewiesen. Die Aussagen gelten häufig gleichartig für C und C++ – nicht die Sprachversion macht den Unterschied.

Wer mit Cloud-nativen Microservices in Java auf die Überholspur massiver Skalierbarkeit wechseln möchte, braucht das Rad nicht neu zu erfinden. Code-Refactoring muss nicht zwangsweise im Zusammenbruch der Entwickler-Produktivität ausarten. Eine Handvoll innovativer Tools schafft Abhilfe.

In diesem Beitrag wird die Parallelverarbeitung am Beispiel von Java-Threads vorgestellt. Viele der diskutierten Herausforderungen gelten aber auch in anderen Programmiersprachen wie C++ oder C#.

Die beiden Cloud-nativen Sprachen Go und Kotlin bringen ein ganzes Spektrum innovativer Features speziell für Microservices mit. Sie locken gegenüber althergebrachten Alternativen mit dem Versprechen, verteilte Anwendungsausführung auf ein neues Niveau leichtgewichtiger Elastizität zu heben. Entwickler von Cloud-Anwendungen haben jetzt wieder die Qual der Wahl.

Linux bietet mit seiner Tracing-Infrastruktur ein sehr mächtiges Werkzeug zur Analyse beliebiger Vorgänge innerhalb des Betriebssystems. Dieser Beitrag verschafft einen groben Überblick über die im Betriebssystem verfügbaren Tracing-Hilfsmittel und deren Bedienung.

Die Softwareentwicklung für eingebettete Systeme hat ihre ureigenen Besonderheiten. Unter Ubuntu Linux ergänzt Snapcraft die Toolchain um Continuous-Techniken und automatisierte Builds.

Ein Compiler ist Herz und Seele einer leistungsstarken Development Toolchain. Mit diesem zentralen Infrastrukturelement steht und fällt Entwickler-Produktivität. Die hochperformante Ausführung von Code braucht einen zuverlässigen Compiler.

Ubuntu 20.04 LTS ist da. Die neueste „Long Term Support“-Version wird mit dem Linux-Kernel 5.4 ausgeliefert. Was bedeutet das für die neueste Ubuntu-Version?

Teil zwei der Reihe zu einfacheren Modultests: Wie lässt sich durch die Analyse von Reaktionen nachgebildeter Komponenten die Codeabdeck- ung und die automatisierte Generierung von Testfällen maximieren?

Technische Schuld ist häufig ein verstecktes Problem der Softwareentwicklung: Leichte Abänderungen von der ursprünglichen Planung können lange Zeit später durch erhöhten Pflegeaufwand und Nachbesserungen erhebliche Kosten verursachen. In einem Whitepaper legt die Linux Foundation nun eine Strategie dar, wie mittels Open-Source-Entwicklung diese verdeckte Gefahr überwunden werden kann.

Modultests sind für Entwickler oft lästige, aber unverzichtbare Pflicht. Moderne Codeanalyse kann diesen Prozess massiv vereinfachen. Teil 1 dieses zweiteiligen Beitrags befasst sich mit dem Vorteil des Einsatzes moderner Codeanalyse-Algorithmen.

Um zu überprüfen, ob die Implementierung von Algorithmen in Mikrocontroller auch geklappt hat, werden Tests nach Hardware-in-the-Loop (HIL) und Software in the Loop (SIL) immer populärer. Beide Ansätze haben jedoch Schwachstellen. Eine „Processor in the Loop“ (PIL) Umgebung könnte sich besser eignen.

Im Bereich IoT lassen sich KI und Blockchain durchaus gemeinsam betreiben, um Smarte Geräte und vor allem Mikro-Transaktionen einfacher zu verwalten. Die drei Bereich IoT, KI und Blockchain arbeiten dazu perfekt zusammen.

Künstliche Intelligenz (KI) steht derzeit in allen Marktsegmenten hoch im Kurs. Besonders autonome Fahrzeuge und Systeme setzen auf KI. Hier stellt sich jedoch auch die Frage nach möglichen Grenzen. Über KI, gesunden Menschenverstand und den DDS-Standard.

„Welche Vorteile bringen Container bei Entwicklungsprojekten zum maschinellen Lernen und wie lassen sich diese implementieren?“

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) scheinen im Kampf gegen Cyberschädlinge noch immer nicht genug zu sein. Der nächste Schritt führt zum sogenannten Deep Learning. Die ersten Unternehmen haben sich bereits auf diesen Weg begeben.

Im Bereich IoT lassen sich KI und Blockchain durchaus gemeinsam betreiben, um Smarte Geräte und vor allem Mikro-Transaktionen einfacher zu verwalten. Die drei Bereich IoT, KI und Blockchain arbeiten dazu perfekt zusammen.

Die Präsenz von IoT-Geräten im Internet nimmt weiter in rasantem Tempo zu – sehr zur Freude der organisierten Cyberkriminalität. Denn diese sieht in den erwarteten 20,4 Milliarden Endgeräten, die voraussichtlich bis zum Ende des Jahres 2020 mit dem Internet verbunden sein werden, eine auf dem Silbertablett servierte Cash Cow.

Die Forderung nach Datenschutz durch Technikgestaltung (Privacy by Design) hat eine zentrale Bedeutung in der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Leider richtet sich die DSGVO aber gar nicht an die Hersteller, sondern an die Anwender. Ein aktuelles Schreiben des Europäischen Datenschutzausschusses (European Data Protection Board) macht dies nochmals deutlich.

In der Zeit des Cloud Computings bewegen sich Daten fortwährend durch die Netze, auch außerhalb des eigenen Unternehmens. Es ist weithin klar, dass eine sichere Verschlüsselung vor allem sensitiver Daten in der Übertragung eine absolute Notwendigkeit darstellt. Diese Erkenntnis ist an sich nicht neu und so haben sich Kryptologen im Laufe der Jahrzehnte unterschiedliche Verfahren dazu überlegt.

Der häufigste Grund für den Einsatz von Mehrkernprozessoren ist die Steigerung der Leistung bzw. der Performance eines Systems. Im dritten und letzten Teil dieser Multicore-Serie geht es deshalb um richtige Performanz-Abschätzung.

Ein Deadlock ist ein Programmzustand, in dem sich einzelne Teile blockieren und verhindern, dass das Programm weiter abgearbeitet werden kann. Wie Sie Deadlocks vermeiden, zeigt Teil 2 dieser Multicore-Serie.

Auch in Kraftfahrzeugen kommen verstärkt Multicore-Mikrocontroller zum Einsatz. Diese verwenden eine umfangreiche Speicherhierarchie, um Speicherzugriffe zu beschleunigen und Echtzeitfähigkeit beeinflussende Konkurrenz zu vermeiden. Dies kann sich aber massiv auf die Leistungsfähigkeit der MCUs auswirken.

Race Conditions treten auf, wenn Ergebnisse von Berechnungen oder Operationen von der Fertigstellung anderer Operationen abhängen. Was Softwareentwickler darüber wissen sollten, zeigt dieser erste Beitrag einer dreiteiligen Multicore-Serie.

Für kleinere Arduino-Projekte genügt die hauseigene IDE. Allerdings verlangt es vermutlich vor allem Software-Entwickler nach der Hardware-Schlacht nach etwas Komfort – und vielleicht einer anderen Programmiersprache.

Eine gut funktionierende Fehlerbehandlung ist in der Softwareentwicklung essentiell und gerade für Embedded-Systeme unverzichtbar. Funktionale Programmiersprachen, wie etwa der C++17-Standard, haben hier einige vielversprechende Konzepte zu bieten.

Generische Programmierung erleichtert Entwicklern die Arbeit, lassen sich damit doch Code-Teile schnell wiederverwenden. Aber gerade der Embedded-Bereich macht es generell erforderlich, Softwareteile auf spezifische Rahmenbedingungen anzupassen. C++20 erlaubt es endlich nutzerfreundlich, generische Programmierung auch auf Embedded-Entwicklung anzuwenden.

Arduino ist mehr als nur Hardware – und es gibt auch nicht „den einen“ Arduino. Vom Standard-Board über Musik-Spezialisten bis hin zu IoT-Hardware dienen die Arduino-Plattformen unterschiedlichsten Zwecken.