Was ist der Software Development Lifecycle (SDLC)?

Der SDLC unterteilt die Softwareentwicklung in verschiedene, wiederholbare, voneinander abhängige Phasen. Jede Phase des SDLC hat ihre eigenen Ziele und Ergebnisse, die die nächste Phase leiten. Zusammen bilden die Phasen des SDLC eine Roadmap, die den Entwicklungsteams dabei hilft, eine Software zu erstellen, die den Bedürfnissen der Stakeholder, den Projektanforderungen und den Kundenerwartungen entspricht.

Es gibt verschiedene SDLC-Modelle, und jedes nähert sich den Phasen des SDLC auf seine eigene Weise. In einigen Modellen, wie z. B. dem Wasserfallmodell, werden die Phasen nacheinander abgeschlossen. In anderen, iterativen Prozessen, wie z. B. flexiblen Prozessen, können Phasen parallel bearbeitet werden. 

Bei der Softwareentwicklung müssen viele Faktoren abgewogen werden, wie z. B. konkurrierende Bedürfnisse von Stakeholdern, Verfügbarkeit von Ressourcen und die größere IT-Umgebung, in die Software passt. Der SDLC bietet ein Framework für die Verwaltung und Abstimmung dieser Faktoren und erleichtert so einen effizienteren Entwicklungsprozess.

Der SDLC hilft den Stakeholdern, Projektkosten und Zeitrahmen abzuschätzen, potenzielle Herausforderungen zu erkennen und Risikofaktoren frühzeitig im Entwicklungslebenszyklus anzusprechen. Sie hilft auch dabei, den Entwicklungsfortschritt zu messen, die Dokumentation und Transparenz zu verbessern und Softwareprojekte besser auf die Unternehmensziele abzustimmen.

Auch wenn verschiedene Teams die SDLC-Methodik auf unterschiedliche Weise implementieren können, sind sich die Praktiker im Großen und Ganzen einig, dass der Lebenszyklus der Softwareentwicklung aus sieben Hauptphasen besteht.

Jede Phase des SDLC umfasst unterschiedliche Aufgaben und Ziele. Insgesamt bieten die Phasen eine standardisierte Roadmap für die Softwareentwicklung.

In der Projektplanungsphase werden die Ziele und der Umfang eines Softwareentwicklungsprojekts festgelegt.

Das Softwareentwicklungsteam beginnt mit einer Ideensammlung zu den allgemeinen Projektdetails. Das Team könnte sich auf Ideen konzentrieren, wie etwa das Problem oder den Anwendungsfall, den die Software lösen wird, wer sie verwenden wird und wie die Software mit anderen Anwendungen und Systemen interagieren könnte.

Entwickler könnten auch Eingaben von anderen Stakeholdern einholen, einschließlich Geschäftsanalysten, Geschäftsbereichsleitern sowie internen und externen Kunden. Entwickler können auch Forschungs- und Codierungstools für generative KI (generative KI) verwenden, um Anforderungen zu identifizieren oder mit neuen Produktfunktionen zu experimentieren.

Insgesamt zielt die Planungsphase darauf ab, sowohl die Ziele des Projekts festzulegen als auch festzustellen, was das Projekt nicht benötigt, um zu verhindern, dass es zu stark ausgebaut wird.

In der Planungsphase wird häufig ein Dokument mit den ersten Softwareanforderungen (SRS) erstellt. Das SRS beschreibt detailliert die Funktionen der Software, die erforderlichen Ressourcen, mögliche Risiken und den Projektzeitplan. 

Während der Analysephase sammelt und analysiert das Entwicklungsteam Informationen zu den Anforderungen des Projekts. Die Analyse ermöglicht es dem Team, die Arbeit, die es in der Planungsphase begonnen hat, voranzutreiben und von einer übergeordneten Idee zu einem praktischen Umsetzungsplan zu gelangen.   

Die Analyse umfasst häufig die Erfassung von Benutzeranforderungen, die Durchführung von Marktforschungen und Machbarkeitstests, die Bewertung von Prototypen und die Zuweisung von Ressourcen. Die Beteiligten können Daten zur Unternehmensleistung und Kundendaten, Erkenntnisse aus früheren Entwicklungen, Anforderungen an die Unternehmenskonformität und Cybersicherheit sowie die verfügbaren IT-Ressourcen austauschen.

Softwareentwickler könnten generative KI einsetzen, um all diese Informationen zu verarbeiten. Generative KI-Tools könnten beispielsweise in der Lage sein, Trends beim Benutzerfeedback zu erkennen oder auf potenzielle Compliance-Probleme bei vorgeschlagenen Funktionen hinzuweisen. 

Am Ende der Analysephase verstehen Projektmanager und Entwicklungsteams den Umfang des Projekts, seine funktionalen und technischen Spezifikationen sowie die Organisation von Projektaufgaben und Workflows vollständig.

In der Entwurfsphase wird die Architektur des Projekts definiert. Zu den wichtigsten Schritten gehören die Skizzierung der Navigation der Software, der Benutzeroberflächen, des Datenbankdesigns und mehr.

Softwareentwickler überprüfen die Anforderungen, um herauszufinden, wie die gewünschte Software am besten erstellt werden kann. Sie überlegen, wie die Software in die bestehende Geschäftswelt von Apps und Diensten eines Unternehmens passt, sowohl vor- als auch nachgelagert, und welche anderen Abhängigkeiten sie hat.

Das Entwicklungsteam könnte während der Entwurfsphase auch damit beginnen, sich mit Cybersicherheit zu befassen, indem es anhand von Übungen zur Bedrohungsmodellierung potenzielle Risiken für die Software identifiziert. Wenn beispielsweise festgestellt wird, dass Identitätsdiebstahl ein erhebliches Risiko darstellt, weiß das Team, dass starke Authentifizierungsmaßnahmen in das Design integriert werden müssen. 

Viele neue Anwendungen nutzen eine Microservice-Architektur,einen cloudnativen Ansatz, bei dem eine einzelne Anwendung aus vielen kleineren, lose gekoppelten und unabhängig voneinander einsetzbaren Komponenten oder Diensten besteht.

Um den Entwicklungsablauf zu organisieren, können Softwareentwickler ein modulares Design verwenden. Softwaremodule sind in sich geschlossene Codeeinheiten, die eine bestimmte Funktion ausführen. Diese Module können miteinander verbunden werden, um eine größere Software zu erstellen. Das modulare Design ermöglicht es Entwicklern, vorhandene Module wiederzuverwenden und mehrere Teile der Software gleichzeitig zu bearbeiten, was Engpässe reduzieren kann.

Die Entwurfsphase gipfelt häufig in der Erstellung eines frühen Prototyps oder mehrerer Prototypen, die Stakeholdern und Endbenutzern gezeigt werden können, um Feedback einzuholen. Generative KI kann potenziell dazu beitragen, die Erstellung von Prototypen zu beschleunigen. So könnten Entwickler beispielsweise detaillierte funktionale Entwürfe und Anforderungen in ein KI-Tool einspeisen und es einen ersten Entwurf des Softwarecodes zurückgeben lassen.

Die Arbeit in der Entwurfsphase wird in einem Software-Design-Dokument (SDD) zusammengefasst, das an die Entwickler als Roadmap zur Verwendung bei der Codierung weitergegeben wird. 

In der Codierungsphaseoder Entwicklungsphase beginnt das Team mit dem Schreiben des Codes und der Erstellung der Software auf der Grundlage des SDD, des SRS und anderer Richtlinien, die in den vorangegangenen Phasen erstellt wurden.

Diese Dokumente helfen Softwareentwicklern bei der Auswahl der richtigen Programmiersprache, z. B.Java^TM oder C++, und sie helfen den Projektmanagern, das Projekt in kleinere, diskrete Programmieraufgaben zu unterteilen.

Diese Phase beinhaltet auch den Aufbau zusätzlicher Systeme oder Schnittstellen, die für das reibungslose Funktionieren der Software erforderlich sind, wie Webseiten oder Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs).

Je nach SDLC-Modell, dem sie folgen, führen einige Teams während der Entwicklungsphase Prüfungen und andere Tests durch. Diese Tests könnten dazu beitragen, Fehler und andere Schwachstellen früher im Lebenszyklus der Softwareentwicklung zu identifizieren.

Einige Entwickler nutzen mittlerweile generative KI, um Code zu schreiben, was die Entwicklungszeit verkürzen kann. Beim „Vibe Coding“ beschreiben Entwickler beispielsweise in Textform, was die Software tun soll, und das KI-Tool erstellt die entsprechenden Code-Schnipsel. Entwickler nehmen diesen Code oft als Ausgangspunkt und verfeinern ihn weiter. 

Die Testphase beginnt, nachdem das Entwicklungsteam eine funktionsfähige Software erstellt hat. In dieser Phase sucht das Team nach Möglichkeiten, Fehler zu beseitigen und das Endprodukt zu verbessern.

Ein Qualitätssicherungsteam kann Komponententests, Integration Testing, Systemtests, Abnahmetests und andere Arten von Tests durchführen, um sicherzustellen, dass alle Teile der Software wie vorgesehen funktionieren. Diese Tests tragen dazu bei, dass die Software die Anforderungen der Benutzer und des Unternehmens erfüllt und in die allgemeine IT-Umgebung des Unternehmens eingebunden ist.

Die Tester untersuchen die Software außerdem auf Sicherheitslücken, ermitteln, wann und wie sie auftreten, und dokumentieren die Ergebnisse.

Entwickler verwenden die Ergebnisse, um Fehler zu beheben und Verbesserungen zu implementieren, und senden die Software anschließend zur erneuten Prüfung zurück.

Softwareentwicklungsteams verwenden häufig sowohl manuelle als auch automatisierte Softwaretestmethoden. KI-Tools können einen Großteil des Testprozesses vereinfachen, indem sie beispielsweise Testfälle generieren und Muster bei Testfehlern analysieren, um die Ursache aufzudecken.

Viele SDLC-Modelle verwenden kontinuierliche Tests. Dieser Ansatz bedeutet, dass das Testen nicht auf eine einzige Phase des SDLC beschränkt ist. Vielmehr wird der Code während des gesamten Softwareentwicklungsprozesses getestet.  

In der Bereitstellungsphase wird fein abgestimmte Software in der Produktionsumgebung bereitgestellt, wo Benutzer darauf zugreifen können.

Das Ziel dieser Phase besteht nicht nur darin, die Software den Benutzern zur Verfügung zu stellen. Entwickler möchten sicherstellen, dass die Benutzer verstehen, wie die neue Software zu verwenden ist, und dass sie mit minimaler Unterbrechung der Erfahrung oder der Workflow bereitgestellt werden kann.

Entwickler können Software in Phasen bereitstellen, z. B. in einer Beta-Version, bei der eine begrenzte Gruppe von Benutzern eine frühe Version der Software testet, bevor sie für die Öffentlichkeit freigegeben werden. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Team, zu sehen, wie die Software in der realen Welt funktioniert, bevor sie die allgemeine Verfügbarkeit (GA) erreicht. Softwareteams können auch Handbücher erstellen, Schulungen durchführen oder Vor-Ort-Support für Benutzer anbieten.

Der SDLC endet nicht, wenn die Software bereitgestellt wird. Die Wartungsphase umfasst die Arbeiten nach der Bereitstellung, die Softwareteams leisten, um den weiteren Betrieb der Software sicherzustellen: Updates und Optimierungen durchführen, unvorhergesehene Änderungen vornehmen, Patches testen, neue Anwendungsfälle bearbeiten und alle Fehler beheben, die Benutzer finden.

Kontinuierliche Wartung und Unterstützung sind notwendig, um die Langlebigkeit einer Software zu gewährleisten. Denken Sie daran wie die Instandhaltung eines Hauses: Im Laufe der Zeit werden kleine Teile falsch verwendet oder gehen kaputt. Sie werden wiederum ersetzt und hoffentlich ausgebessert.

In einigen Entwicklungsmodellen, z. B. DevOps-Modellen, nutzen die Entwicklungsteams (Dev) und die IT-Betriebsteams (Ops) kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD). Code wird kontinuierlich zur Codebasis hinzugefügt, während er geschrieben, kontinuierlich getestet und automatisch in der Produktionsumgebung bereitgestellt wird. In DevOps ist die Wartung eine fortlaufende Aktivität und keine eigenständige Phase. 

Es gibt viele verschiedene Softwareentwicklungsmodelle. Einige der beliebtesten SDLC-Modelle sind:

• Waterfall
• V-Modell
• Agil
• Lean
• Iterativ
• Spiral
• Big Bang
• Rapid Application Development (RAD)

Die Wahl des richtigen SDLC-Modells hängt von verschiedenen Faktoren ab. Sind die Projektanforderungen klar definiert oder werden sie sich während des Entwicklungsprozesses wahrscheinlich ändern? Wie komplex ist das Projekt? Wie erfahren ist das Entwicklungsteam? Die Beantwortung dieser Fragen kann den Stakeholdern helfen, das am besten geeignete Modell für ein Projekt auszuwählen.

Das Wasserfallmodell ist ein lineares und sequenzielles Softwareentwicklungsmodell, bei dem eine Phase abgeschlossen wird, bevor die nächste begonnen wird. Es bietet einen strukturierten, vorhersehbaren Prozess, der für klar definierte, stabile Projekte geeignet ist, bei denen die Stakeholder nur während der Prüfungen wichtiger Meilensteine einbezogen werden möchten.

Dieses Modell ist nicht sehr flexibel, da jede Phase abgeschlossen werden muss, bevor eine neue begonnen werden kann. In diesem Fall wäre es mitunter schwierig und zeitaufwändig, Arbeiten in früheren Phasen nach Fertigstellung zu korrigieren.

Während das Wasserfallmodell heute weniger verbreitet ist als in der Vergangenheit, ist es die Grundlage für viele nachfolgende SDLC-Modelle.

Das V-Modell oder V-förmige Modell ist eine Variante des Waterfall-Modells und wird manchmal als „Verifizierungs- und Validierungsmodell“ bezeichnet. Im V-Modell hat jede Phase des SDLC eine eigene begleitende Testphase.

Häufige Tests tragen dazu bei, Fehler frühzeitig zu beseitigen, jedoch ist die lineare Struktur des V-Modells (ähnlich wie beim Waterfall-Modell) weniger flexibel als andere Methoden. Es eignet sich jedoch gut für Software mit stabilen Anforderungen, die häufig getestet werden muss.

Das Agile-Modell basiert auf kontinuierlichen Verbesserungs- und Entwicklungszyklen, oft als „Sprints“ bezeichnet, in denen Entwickler regelmäßig kleine, schrittweise Änderungen vornehmen und veröffentlichen. Es eignet sich gut für Projekte, bei denen die Kunden bereit und in der Lage sind, sich an häufigen Diskussionen und Prüfungen des Fortschritts zu beteiligen.

Flexible Entwicklung reagiert auf sich ändernde Anfragen oder Anforderungen und ermöglicht es Teams, Probleme während des Entwicklungsprozesses leichter zu erkennen. Diese Reaktionsfähigkeit führt zu einem der größten Vorteile der flexiblen Softwareentwicklung: Entwicklungsteams können sich mit Problemen befassen, bevor sie noch größer werden.

Variationen der Agile-Methode (manchmal auch als „Frameworks“ bezeichnet) definieren Rollen im Entwicklungsteam, um den Prozess weiter zu optimieren. Zwei der gängigsten flexiblen Frameworks sind Scrum und Kanban. (Weitere Informationen finden Sie unter „SDLC, Agile und Scrum“.) 

Das Lean-Modell wendet Fertigungsprinzipien und -praktiken auf die Softwareentwicklung an, um Verschwendung in jedem Schritt des SDLC zu reduzieren.

Lean zielt darauf ab, Geschäftsprozesse während der Entwicklung kontinuierlich zu verbessern. Die Teams setzen regelmäßig kurzfristige Ziele mit hohen Standards für die Qualitätssicherung bei jedem Schritt der Entwicklung.

Um die Aufblähung zu reduzieren und den Prozess zu beschleunigen, priorisiert Lean die Iteration und schnellere Feedbackschleifen. Das Modell beseitigt bürokratische Prozesse für die Entscheidungsfindung und verzögert die Umsetzung von Entscheidungen, bis genaue Daten zur Verfügung stehen.

Im iterativen Modell wird eine erste Version der Software – oder ein Minimum Viable Product (MVP)– schnell erstellt und dann mit aufeinanderfolgenden Versionen rasch verbessert. Das Modell konzentriert sich darauf, mit einem kleinen Ziel zu beginnen und die Software dann von dort aus zu entwickeln.

Im Spiralmodell durchlaufen vier Phasen – Festlegung der Ziele, Ressourcen- und Risikoanalyse, Entwicklung und Test sowie Planung der nächsten Iteration – einen sich wiederholenden Zyklus, daher der Name „Spirale“.

Durch die regelmäßige Wiederholung dieser vier Phasen gibt es mehrere Möglichkeiten zur Korrektur, was dieses Modell ideal für risikoreiche oder komplexe Projekte macht, bei denen häufige Änderungen zu erwarten sind. 

Big Bang ist eine informelle und unstrukturierte Form der Softwareentwicklung, der die strenge Definition von Modellen fehlt, die normalerweise mit dem SDLC verbunden sind.

Wie bei der Theorie des Urknalls geht dieses Modell von nichts aus und kommt ohne Planung oder Anforderungsanalyse aus. Es gilt als risikoreich, aber das Urknallmodell kann gut für kleine Projekte funktionieren, bei denen die Parameter selbsterklärend sind, sodass eine detaillierte Planung und Verwaltung überflüssig wird. Stattdessen verlässt sich Big Bang auf Feedback von Testern und Benutzern für Ad-hoc-Softwareupdates während der Entwicklung.

Wie der Name des Modells schon sagt, basiert die schnelle Anwendungsentwicklung (RAD) eher auf schneller Prototyperstellung und Benutzer-Feedback als auf einer langen Planungszeit. Diese Struktur ermöglicht es dem RAD-Team, sich schnell an neue Bedürfnisse und Anforderungen der Benutzer anzupassen.

Obwohl es der Big-Bang-Softwareentwicklung ähnelt, verfolgt RAD den Fortschritt in der Regel regelmäßiger und bietet regelmäßige Möglichkeiten für Benutzer- und Kunde-Eingabe. Diese zusätzliche Struktur macht RAD für größere und komplexere Projekte geeignet. 

DevOps ist eine Softwareentwicklungsmethodik, die Arbeit von Softwareentwicklungs- und IT-Betriebsteams kombiniert und automatisiert. Der DevOps-Lebenszyklus verfügt über eigene Schritte, die den Schritten des SDLC ähneln. DevOps konfiguriert jedoch die Schritte des SDLC neu, um einen kontinuierlichen Zyklus für Softwareentwicklung und -verbesserung zu schaffen.

Die Grundprinzipien eines DevOps-Ansatzes sind Zusammenarbeit, Automatisierung und kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD). Da DevOps den gesamten Softwareentwicklungsprozess abdeckt, kann es als eigenständiger Softwareentwicklungslebenszyklus betrachtet werden. 

DevOps ist aber auch größer als das, denn es umfasst einen kulturellen und organisatorischen Wandel hin zu gemeinsamer Verantwortung und Zusammenarbeit. Entscheidend ist, dass DevOps kein einzelnes Modell ist, sondern eine Kombination aus Praktiken, Tools und kulturellen Philosophien.

DevOps behebt die Starrheit des SDLC, indem es jede Phase des Softwareentwicklungsprozesses während des gesamten Projekts kontinuierlich gestaltet. Anstatt sich auf einzelne Schritte zu beschränken, werden Planung, Codierung, Testen, Bereitstellen, Wartung und Überwachung während des gesamten Lebenszyklus eines Produkts fortgeführt. Das Ergebnis ist eine Continuous Delivery Pipeline, in der die Software durch häufige Updates verbessert wird.

DevSecOps, manchmal auch als „sicheres DevOps“ bezeichnet, integriert automatisierte Sicherheitstests und Sicherheitspraktiken in das DevOps-Modell. Während die herkömmliche Softwareentwicklung Sicherheitstests als eigene Phase behandelt, integriert DevSecOps Sicherheitsüberlegungen in jede Phase des SDLC.

Durch die Einbindung von Sicherheitstests wie Codeüberprüfungen und Penetrationsprüfungen in den gesamten Entwicklungslebenszyklus können Teams Verzögerungen vermeiden, die durch Faktoren wie spät im Prozess identifizierte Schwachstellen entstehen. Sie können Risikomanagementprobleme früher adressieren, sicherere Programme erstellen, die Sanierung von Schwachstellen beschleunigen und kostengünstigere Software bereitstellen. 

Das Agile-Modell ist eines der beliebtesten SDLC-Modelle, da es den Fokus auf Zusammenarbeit, kontinuierliche Bereitstellung und Kunden-Feedback legt. Bei dieser iterativen Methodik werden große Projekte in zeitlich begrenzte „Sprints“ unterteilt. Das sind kleinere Aufgaben mit diskreten Zielen, die in kurzen Zeiträumen abgeschlossen werden sollen. Die Idee dahinter ist, dass das Team während des Entwicklungsprozesses funktionsorientiert arbeitet und Probleme schnell erkennen und auf sich ändernde Benutzeranforderungen reagieren kann.

Scrum ist ein agiles Projektmanagement-Framework, das einige Entwicklungsteams auf ihren Softwareentwicklungsprozess anwenden. Der Name stammt aus dem Rugby-Sport. Im Rugby ist Gedränge eine Möglichkeit, das Spiel nach einem Ballverlust wieder aufzunehmen, die auf einer klaren Kommunikation zwischen Spielern beruht, die synchron zusammenarbeiten. Im agilen Framework fordert Scrum die Teammitglieder auf, als zusammenhängende Einheit zu agieren, die Teamworks und offene Zusammenarbeit priorisiert.

Im Scrum-Framework werden Entwicklungsteams in kleinere Einheiten unterteilt, die jeweils von einem „Scrum Leader“ geleitet werden. Der Scrum Leader berichtet an den Product Owner, der auch als Ansprechpartner zwischen den Scrum-Teams fungiert. Jedes kleine Team übernimmt bei jedem Sprint die volle Verantwortung für die ihm zugewiesene Aufgabe. Diese Eigenverantwortung ermöglicht es dem Scrum-Team, anpassungsfähig und kreativ zu sein, ohne anhalten und auf Feedback von anderen Stakeholdern warten zu müssen.

Kanban– was auf Japanisch „Schild“ bedeutet – ist ein weiteres gängiges agiles Framework. Während Scrum in zeitlich begrenzten Zeiträumen funktioniert, hat Kanban einen kontinuierlichen Workflow. Alle erforderlichen Aufgaben werden visuell auf einem Kanban-Board angezeigt, auf dem alle Teammitglieder die noch zu erledigende Arbeit sehen und ihre Nächste Schritte priorisieren können. Die Tafel erleichtert es den Teammitgliedern, sofort zu den nächsten Schritten zu verschieben, wenn eine Aufgabe erledigt wird.

Der SDLC bietet Entwicklungsteams eine standardisierte Struktur und einen wiederholbaren Prozess, was es einfacher macht, konsistent qualitativ hochwertige Software zu erstellen. Zu den Vorteilen des SDLC gehören:

• Bessere Software
• Verbesserte Produktivität
• Minimiertes Risiko
• Verbesserte Projekttransparenz
• Bessere Zusammenarbeit
• Effizienteres Ressourcenmanagement
• Verbesserte Kundenzufriedenheit

Der SDLC bietet eine Karte, die Teams dabei hilft, komplexe Softwareentwicklungsprojekte innerhalb des geplanten Zeitrahmens und der Kostenschätzungen abzuschließen. Darüber hinaus legt es Wert auf Tests und Qualitätssicherung als Teil des Prozesses, wodurch die Gesamtqualität von Produkt und Code verbessert wird. 

Die Struktur des SDLC hilft dabei, Projekte zu rationalisieren und Mutmaßungen zu vermeiden. Mit einer klaren Dokumentation, die den Fortschritt zwischen den Phasen anwendet, kann der SDLC die Softwareproduktionszeit verkürzen und die Entwicklungsproduktivität steigern. 

Mithilfe des SDLC können Unternehmen Projektrisiken antizipieren und steuern. Bei einigen SDLC-Modellen wird die Risikobewertung während des gesamten Entwicklungsprozesses kontinuierlich durchgeführt. Entwicklungsteams können Risiken früher im Lebenszyklus der Softwareentwicklung erkennen und mindern, bevor kleine Probleme ausarten können.

Der SDLC fördert die Transparenz durch standardisierte Dokumentation und offene Kommunikationswege.

Die meisten SDLC-Modelle verfügen über definierte Prozesse, um die Stakeholder darüber zu informieren, was bereits erreicht wurde, was noch zu tun ist und worin ihre persönlichen Verantwortlichkeiten bestehen. Mit diesem Wissen können die Beteiligten die ihnen bevorstehenden Aufgaben besser verstehen und ihre eigenen Aufgaben effektiver erledigen.

Die Transparenz des SDLC könnte auch eine stärkere Zusammenarbeit fördern. Die Stakeholder könnten sich auf Ziele und Probleme einigen und offen darüber kommunizieren. Bei einigen Modellen und Methoden werden die Teammitglieder ermutigt, kleine, hochgradig kollaborative Gruppen zu bilden, um kreative Lösungen für Entwicklungsprobleme zu finden.

Die Schätzung der Gesamtentwicklungskosten ist ein wichtiger Bestandteil des SDLC-Prozesses. Die Beteiligten sind sich vor Beginn der Entwicklung über die für die Durchführung des Projekts erforderlichen Ressourcen im Klaren. Eine frühzeitige Planung des Ressourcenbedarfs kann dazu beitragen, Überkapazitäten zu vermeiden und Projekte termin- und budgetgerecht abzuwickeln.

Der SDLC dient als Roadmap für die konsequente Planung, Erstellung und Prüfung von Software. Diese Roadmap ermöglicht einen fokussierteren Entwicklungslebenszyklus, der dazu beitragen kann, die Funktionüberladung zu reduzieren, die Software einfacher zu bedienen und sicherzustellen, dass die Software in die Geschäftswelt eines Unternehmens passt.

Software, die gründlich getestet wurde, sollte auch bei der Bereitstellung weniger Fehler haben.

Hier sind einige der Herausforderungen, die den erfolgreichen Abschluss von SDLC-Projekten erschweren oder sogar gefährden können.

• Einhaltung des Projektumfangs
• Schlecht definierte Anforderungen
• Bestimmung des optimalen Testniveaus
• Sichern von Software-Updates und -Wartung

Eine schleichende Ausweitung des Umfangs, wenn die Anforderungen eines Projekts über den ursprünglichen Plan hinausgehen, kann dazu führen, dass Softwareentwicklungsteams ihr Budget sprengen und zusätzliche Anstrengungen unternehmen, ohne dass dies einen wirklichen Vorteil bringt. Oftmals erfüllen diese zusätzlichen Anforderungen nicht den Kernzweck der Software und können sogar die optimale Ausrichtung der Entwicklung gefährden.

Ein unablässiges Streben nach Perfektion kann auch den Umfang eines Projekts verändern. Einige hochsensible Anwendungen müssen vielleicht nahezu perfekt sein, aber für die meisten Softwareentwicklungslebenszyklen ist Perfektion hinderlich. Ein funktionsfähiges, wenn auch nicht perfektes Release kann schneller auf den Markt kommen und durch iterative Runden der Wartung nach der Bereitstellung verbessert werden. 

Wenn ein Team die Projektanforderungen im Vorfeld nicht gründlich analysiert und versteht, kann es viele unnötige Arbeitszyklen durchlaufen, bevor es die tatsächlichen Anforderungen der Software erkennt. Dies kann die Veröffentlichung erheblich verzögern und die Projektkosten erhöhen. 

Softwaretests können fast 33 % der Systementwicklungskosten ausmachen. Um die Ausgabe zu beschleunigen und Kosten zu senken, schränken Unternehmen möglicherweise die Tests ein, und zahlen später den Preis dafür, wenn nicht identifizierte Fehler und Leistungsprobleme den Endbenutzern erhebliche Probleme bereiten.

Das Gegenteil kann auch ein Problem sein: Software vor dem Launch mehr Tests als nötig zu unterziehen. Mit dem Ziel, alle Fehler zu beseitigen, kann es vorkommen, dass Entwicklungsteams eine Softwareveröffentlichung mit mehreren Runden irrelevanter Tests verzögern. 

Laut dem IBM® X-Force Threat Intelligence Index nehmen Angriffe auf die Lieferkette, bei denen Cyberkriminelle strategisch auf Drittanbieter abzielen, um mehrere Unternehmen zu beeinträchtigen, zu.

Ein häufiger Angriffsvektor bei Softwareanbietern ist das Missbrauchen des Software-Update-Prozesses, um Malware anstelle eines legitimen Updates zu verbreiten. Im Jahr 2020 wurde beispielsweise der Softwareanbieter SolarWinds gehackt, woraufhin bösartige Akteure unter dem Deckmantel eines Software-Updates Malware an dessen Kunden verteilten. Die Malware ermöglichte den Zugriff auf sensible Daten verschiedener US-Regierungsbehörden, indem sie die Dienste von SolarWinds nutzte, darunter das Finanz-, Justiz- und Außenministerium.

Entwicklungsteams müssen bei der Wartung und Aktualisierung nach der Bereitstellung die Maßnahmen zur Anwendungssicherheit berücksichtigen. In den falschen Händen können diese Prozesse zu verheerenden Waffen werden.

Das Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) berichtet, dass 35 % der Unternehmen in allen Branchen künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, um die Softwareentwicklung zu unterstützen oder zu beschleunigen. Die Einbindung von KI in den SDLC kann jedoch auch einige Herausforderungen mit sich bringen.

Viele Entwicklungsteams integrieren generative KI-Tools in alle Phasen des SDLC, um mehr als nur eine einfache Automatisierung zu erreichen. Beispielsweise können generative KI-Codierungstools Software-Prototypen erstellen, wiederverwendbare Code-Schnipsel generieren und Entwicklern dabei helfen, ihren eigenen Code zu verfeinern. Sie können auch dabei helfen, Fehler im Code zu erkennen und zu erklären sowie Testdaten zu analysieren, um Trends und Muster in der Leistung und bei Fehlern zu identifizieren.

Doch trotz aller vielversprechenden Möglichkeiten von KI-Tools sind diese nicht ohne Risiken. KI-Tools machen möglicherweise Fehler und schreiben nicht optimierten Code. Wenn Entwickler nicht Prüfungen den gesamten von KI-Tools generierten Code sorgfältig überprüfen, können diese Tools kostspielige Softwarefehler verursachen, die erst viel später im Lebenszyklus entdeckt werden. 

Die Balance zwischen Qualität und Geschwindigkeit könnte ebenfalls ein Problem sein. Entwickler könnten mit KI-Tools viel schneller Code schreiben, was den SDLC beschleunigen könnte. Die Sicherstellung der Qualität dieser Outputs kann jedoch eine erhebliche menschliche Aufsicht und Validierung erfordern, wodurch diese Zeitersparnis möglicherweise zunichtegemacht wird. Die Herausforderung besteht darin, das richtige Gleichgewicht zwischen der Geschwindigkeit der KI und der Aufrechterhaltung hoher Standards für die Softwarequalität zu finden.