Bild 1: Mit einer Kette aus Lochkarten vereinfachte der Jacquard-Webstuhl die Herstellung von Textilien mit komplexen Mustern wie Brokat, Damast und Matelassé (Deutsches Technikmuseum Berlin February 2008 0013.JPG / EmptyTerms / CC BY-SA 3.0)

Die Verschmelzung von Hardware und Software

Die Prioritäten in der Entwicklung von Embedded Geräten verlagern sich zunehmend von dem Hard- in den Softwarebereich. Entwickler, die sich auf spezielle Softwaregebiete fokussieren, werden von diesem Trend besonders profitieren.

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Software Design Patterns bzw. Entwurfsmuster versprechen schnell anwendbare, vorgefertigte Lösungen in der objektorientierten Programmierung. Doch die praktische Anwendung von Patterns erweist sich oft schwieriger als gedacht. (Clipdealer)

Software Design Patterns

Viele Entwickler besitzen einen Vorrat an allgemein anwendbaren Entwurfsmustern, mit deren Hilfe flexible, leicht anpassbare und gut wartbare Applikationen entwickelt werden können. Aber der Versuch, diese Software Design Patterns in der Praxis anzuwenden, stellt sich oft schwieriger heraus als erwartet. Dies kann viele Ursachen haben.

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Mit zunehmender Komplexität der Softwarestrukturen müssen sich Entwickler stärker mit geänderten Anforderungen an Automotive-Software-Architekturen auseinandersetzen. (Clipdealer)

(R)Evolution der Automotive-Software-Architekturen

Mit dem Einzug von prozessorbasierten Plattformen im Fahrzeug findet eine Leistungsexplosion hinsichtlich Speicher, Rechenleistung und Konnektivität statt. Dies lässt aber auch die Software-Komplexität gewaltig ansteigen. Um dem Herr zu werden, müssen sich Entwickler stark auf spezielle Automotive-Software-Architekturen fokussieren.

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Der Standard ISO/IEC/IEEE 12207:2017 umreißt sämtliche Prozesse im Software Development Life Cycle. (Asha Sreenivas - stock.adobe.com)

Software-Lebenszyklus nach Standard 12207:2017

Hinter dem Titel „Systems and Software Engineering – Software Life Cycle Processes“ verbirgt sich der IEEE-Standard 12207. Das Dokument schafft ein gemeinsames Rahmenwerk für Software-Lebenszyklus-Prozesse mit genau definierten Begriffen.

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Version 9.10.6. der Testsuite SOAtest von Parasoft erlaubt die Nutzung von maschinellem Lernen zur Erstellung von API Tests. (Parasoft)

Mit Machine Learning zur Erstellung von API-Tests

Parasoft hat die Version 9.10.6 von Parasoft SOAtest ankekündigt. Der darin enthaltene Smart API-Test-Generator wendet nun auch Maschinelle Lernverfahren (ML) zusätzlich zu KI (Künstlicher Intelligenz) an, um Tester bei der effizienten Ausarbeitung zielführender API-Testszenarien zu unterstützen.

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