Unit Tests bzw Funktionsstests sind gerade bei sicherheitskritischen Anwendungen essentiell. Doch gerade hardwarenahen oder echtzeitkritischen C-Code effizient zu testen gestaltet sich oft als schwierig. Mit einigen Tricks aus dem Repertoire von C++ kann dies aber auch elegant gelingen. (Clipdealer)

Effizient zum Unit-Test unter C++ und C

Continuous Integration und automatisierte Tests sind erprobte Mittel, um die Qualität von in C oder C++ geschriebenem Code zu fördern. Gerade den automatisierten Unit-Tests kommt große Bedeutung zu, garantieren sie doch als Basis der Testpyramide auch die Basis der Qualität. Ein Beispiel aus der Entwicklerpraxis.

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Mit vorintegrierter Container-Technologie erleichtert Wind River Linux den Einsatz von Containern in Embedded-Systemen, die häufig kleinere Footprints und längere Lebenszyklen erfordern. (Wind River / iStock)

Wind River Linux integriert Cloud-Native- und Container-Funktionalitäten

Wind River Linux bietet nun Ressourcen in Form von vorgefertigten Containern, Tools und Dokumentation sowie die Unterstützung von Frameworks wie Docker und Kubernetes. Embedded-Systementwicklern kommt dies bei der Nutzung bzw. Implementierung von Cloud Native Lösungen, die insbesondere bei Anwendungen am Netzwerk-Rand eine Rolle spielen, zugute.

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Prinzipbild des Rete-Algorithmus. Deutlich sind zwei Netzwerke (Alpha, Beta) zu erkennen und dass darin jeweils sehr viel Speicher benötigt wird. Dieser hohe Speicherbedarf ist einer der wenigen Nachteile des Rete-Algorithmus.  (gemeinfrei)

Der Rete-Algorithmus: Speed für Mustererkennung

Geschäftsregeln halten zahlreiche Unternehmensprozesse am Laufen, deshalb können sie mitunter sehr umfangreich werden. Der Umfang macht ihre Ausführung zeitaufwendig, weshalb jede Methode, sie zu beschleunigen, willkommen ist. Der Rete-Algorithmus beschleunigte 1979 die damals bestehenden Systeme für die Verarbeitung von Business Rules um den Faktor 3.000. Er ist bis heute die Grundlage zahlreicher Expertensysteme, etwa in der Mustererkennung.

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Der "Steuermann" (Kubernetes) bestimmt, wohin die Reise der Container geht. (gemeinfrei - Alexander Kliem / Pixabay)

Container, Kubernetes und Persistent Storage

Anfangs wurde die x86-CPU nur zu zehn Prozent genutzt. Dann kam die virtuelle Maschine und trieb die Auslastung in bis dato unbekannte Dimensionen. Doch für die Scale-out Architektur der großen Webscaler wird die Parallelisierbarkeit von Anwendungen benötigt, die Google mit seinen Microservices in die Welt der Commodity-Prozessoren gebracht hat.

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