Was ist Softwareentwicklung?

Software selbst beschreibt die Anweisungen oder Programme, die einem Computer sagen, was er tun soll. Sie ist unabhängig von Hardware und macht Computer programmierbar.

Das Ziel der Softwareentwicklung ist es, ein Produkt zu schaffen, das die Bedürfnisse und Geschäftsziele der Nutzer effizient, wiederholbar und sicher erfüllt. Softwareentwickler, Programmierer und Software-Ingenieure entwickeln Software durch eine Reihe von Schritten, die als Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) bezeichnet werden. Auf künstlicher Intelligenz basierende Tools und generative KI werden zunehmend eingesetzt, um Softwareentwicklungsteams bei der Erstellung und dem Testen von Code zu unterstützen.

Moderne Unternehmen verwenden oft ein DevOps-Modell – eine Reihe von Praktiken, Protokollen und Technologien, die die Bereitstellung hochwertigerer Anwendungen und Dienste beschleunigen. DevOps-Teams kombinieren und automatisieren die Arbeit von Softwareentwicklungs- und IT-Betriebsteams . DevOps-Teams konzentrieren sich auf kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) – Prozesse, die Automatisierung nutzen, um kleine, häufige Updates bereitzustellen, um die Softwareleistung kontinuierlich zu verbessern.

So vieles im modernen Leben – ob geschäftlich oder privat – basiert auf Softwarelösungen. Von den Handys und Computern, die für persönliche Aufgaben oder zur Erledigung unserer Aufgaben genutzt werden, bis hin zu den Softwaresystemen, die bei den Dienstprogrammen eingesetzt werden, die Dienstleistungen für Privathaushalte, Unternehmen und mehr anbieten. Software ist allgegenwärtig, und die Softwareentwicklung ist der entscheidende Prozess, der diese Anwendungen und Systeme zum Leben erweckt.

Zu den Softwaretypen gehören Systemsoftware, Programmierungssoftware, Anwendungssoftware und eingebettete Software:

• Systemsoftware für Kernfunktionen wie Betriebssysteme, Festplattenverwaltung, Dienstprogramme, Hardwaremanagement und andere, für den Betrieb notwendige Funktionen.
  
  
• Programmiersoftware gibt Programmierern Tools wie Texteditoren, Compiler, Linker, Debugger und andere Werkzeuge zur Erstellung von Code an die Hand.
  
  
• Anwendungssoftware (Anwendungen oder Apps) wie Office-Productivity-Suites, Datenverwaltung-Software, Mediaplayer und Sicherheitsprogramme helfen Benutzern, bestimmte Aufgaben zu erledigen. Anwendungen beziehen sich auch auf Web- und mobile Anwendungen, wie sie beispielsweise zum Einkaufen auf Einzelhandelswebsites oder zur Interaktion mit Inhalten auf sozialen Medien-Seiten verwendet werden.
  
  
• Eingebettete Software wird zur Steuerung von Geräten verwendet, die normalerweise nicht als Computer bezeichnet werden, darunter Telekommunikationsnetze, Autos, Industrieroboter und mehr. Diese Geräte und ihre Software können im Rahmen des Internets der Dinge (IoT) miteinander verbunden sein.

Software kann als kundenspezifische Software oder kommerzielle Software entworfen werden. Kundenspezifische Softwareentwicklung ist der Prozess des Konzipierens, Erstellens, Bereitstellens und Wartens von Software für eine bestimmte Gruppe von Benutzern, Funktionen oder Unternehmen.

Im Gegensatz dazu wird Standardsoftware (Commercial Off-the-Shelf Software, COTS) für eine breite Palette an Anforderungen entwickelt und kann daher kommerziell vermarktet und vertrieben werden.

Programmierer, Software-Ingenieure und Softwareentwickler sind in erster Linie für die Softwareentwicklung zuständig. Diese Rollen interagieren, überschneiden sich und haben ähnliche Anforderungen, wie zum Beispiel das Schreiben von Code und das Testen von Software. Die Dynamik zwischen ihnen variiert stark zwischen Entwicklungsabteilungen und Unternehmen.

Programmierer oder Coder schreiben Quellcode, um Computer für bestimmte Aufgaben zu programmieren, etwa das Zusammenführen von Datenbanken, die Bearbeitung von Online-Bestellungen, das Weiterleiten von Kommunikation, die Durchführung von Suchvorgängen oder die Anzeige von Text und Grafiken. Sie debuggen und testen außerdem Software, um sicherzustellen, dass die Software keine Fehler enthält.

Programmierer interpretieren typischerweise Anweisungen von Softwareentwicklern und -Ingenieuren und verwenden Programmiersprachen wie C++, Java™, JavaScript und Python zur Implementierung.

Softwareingenieure entwerfen, entwickeln, testen und warten Software-Anwendungen. Als Führungskräfte sind Softwareingenieure an der Problemlösung mit Projektmanagern, Produktmanagern und anderen Teammitgliedern beteiligt, um realen Szenarien und Geschäftszielen Rechnung zu tragen. Softwareingenieure berücksichtigen bei der Softwareentwicklung das Gesamtsystem und stellen sicher, dass die Betriebssysteme den Softwareanforderungen entsprechen und dass die verschiedenen Softwarekomponenten miteinander interagieren können.

Neben der Entwicklung neuer Software überwachen, testen und optimieren Ingenieure Anwendungen nach ihrer Bereitstellung. Softwareingenieure überwachen die Erstellung und Bereitstellung von Patches, Updates und neuen Funktionen.

Wie Software-Ingenieure entwerfen, entwickeln und testen auch Softwareentwickler Software. Im Gegensatz zu Ingenieuren haben sie in der Regel einen spezifischen, projektbezogenen Schwerpunkt.

Ein Entwickler kann damit beauftragt werden, einen identifizierten Fehler zu beheben, mit einem Team von Entwicklern an einem Software-Update zu arbeiten oder einen bestimmten Aspekt einer neuen Software zu entwickeln. Softwareentwickler benötigen viele der gleichen Fähigkeiten wie Ingenieure, werden aber selten mit der Verwaltung kompletter Systeme betraut.

Der Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) ist ein schrittweiser Prozess, mit dem Entwicklungsteams qualitativ hochwertige, kosteneffiziente und sichere Software erstellen. Die Schritte des SDLC sind:

• Planung
• Analyse
• Design
• Implementierung
• Testen
• Bereitstellung
• Wartung

Diese Schritte sind oft miteinander verknüpft und können sequentiell oder parallel abgeschlossen werden – je nach dem Entwicklungsmodell, das eine Organisation verwendet, dem Softwareprojekt und dem Unternehmen. Projektmanager passen die Workflows eines Entwicklungsteams auf der Grundlage der verfügbaren Ressourcen und der Projektziele an.

Das SDLC umfasst die folgenden Aufgaben, wobei diese Aufgaben je nach Arbeitsweise des Unternehmens in verschiedene Phasen des SDLC eingeteilt werden können.

Der erste Schritt der Planung und Analyse besteht darin, zu verstehen, welche Nutzerbedürfnisse die Software erfüllen sollte und wie sie zu den Geschäftszielen beiträgt. Während des Anforderungsmanagements, der Analyse oder des Anforderungssammelns teilen die Stakeholder Forschung und institutionelles Wissen wie Leistung und Kundendaten, Erkenntnisse aus früheren Entwicklungen, Unternehmenscompliance und Cybersicherheit sowie die verfügbaren Ressourcen.

Dieser Prozess ermöglicht es Projektmanagern und Entwicklungsteams, den Umfang des Projekts, die technischen Spezifikationen und die Organisation von Aufgaben und Workflows zu verstehen.

Nach der Festlegung der Projektanforderungen erkunden Ingenieure, Entwickler und andere Stakeholder die technischen Anforderungen und erstellen Entwürfe für mögliche Anwendungen. Die Entwickler legen außerdem fest, welche Programmierschnittstellen (APIs) die Anwendung mit anderen Anwendungen, Systemen und Benutzerschnittstellen verbinden. Manchmal können bestehende APIs verwendet werden, manchmal sind neue erforderlich.

In diesem Schritt erstellen die Teams ein erstes Modell der Software, um vorläufige Tests durchzuführen und offensichtliche Fehler zu entdecken. DevOps-Teams können Modellierungssprachen wie SysML oder UML verwenden, um frühzeitige Validierungen, Prototypen und Simulation des Designs durchzuführen.

Mit Hilfe der durch die Modellierung gewonnenen Erkenntnisse beginnen Softwareentwicklungsteams, den Code zu schreiben, der die Entwürfe in ein funktionierendes Produkt verwandelt. Traditionell ist das Schreiben von Code ein manueller Prozess, aber Unternehmen verwenden zunehmend künstliche Intelligenz (KI) , um Code zu generieren und den Entwicklungsprozess zu beschleunigen.

Die Qualitätssicherung (QA) wird durchgeführt, um das Softwaredesign zu testen. Die Tests suchen nach Fehlern im Code sowie möglichen Fehlerquellen und Sicherheitslücken. DevOps-Teams nutzen automatisierte Tests, um neuen Code während des gesamten Entwicklungsprozesses kontinuierlich zu testen.

Eine Softwareintegration, Bereitstellung oder Veröffentlichung bedeutet, dass die Software den Nutzern zur Verfügung gestellt wird. Die Bereitstellung umfasst die Einrichtung von Datenbank- und Serverkonfigurationen, die Beschaffung notwendiger Cloud-Computing-Ressourcen und die Überwachung der Produktionsumgebung. Entwicklungsteams verwenden häufig Infrastructure-as-Code-Lösungen (IaC), um die Bereitstellung von Ressourcen zu automatisieren. Solche Automatisierungen vereinfachen die Skalierung und reduzieren die Kosten.

Oftmals nutzen Unternehmen Vorabversionen, wie zum Beispiel Betatests, bevor sie ein neues Produkt der Öffentlichkeit zugänglich machen. Bei diesen Tests wird das Produkt einer ausgewählten Gruppe von Benutzern zum Testen und für Feedback zur Verfügung gestellt. So können die Teams unvorhergesehene Probleme mit der Software erkennen und Adresse, bevor die Software veröffentlicht wird.

Nach der Bereitstellung überwachen und testen DevOps-Teams weiterhin die Leistung der Software und führen Wartungs- und Optimierungsarbeiten durch, wann immer möglich. Durch einen Prozess namens kontinuierliche Bereitstellung können DevOps-Teams die Bereitstellung von Updates und Patches automatisieren, ohne Servicestörungen zu verursachen.

Eine detaillierte Buchhaltung über den Softwareentwicklungsprozess hilft Entwicklern und Benutzern, Fehler zu beheben und Anwendungen zu verwenden. Sie hilft auch bei der Wartung der Software und der Entwicklung von Testprotokollen.

Softwareentwicklungsmodelle sind der Ansatz oder die Technik, die Teams bei der Softwareentwicklung anwenden. Sie bestimmen den Workflow, wie Aufgaben und Prozesse erledigt und überprüft werden, wie Teams kommunizieren und mehr.

Bei der Auswahl eines Entwicklungsmodells berücksichtigen Projektleiter den Umfang des Projekts, die Komplexität der technischen Anforderungen, die verfügbaren Ressourcen, Größe und Erfahrung des Teams, die Frist für die Veröffentlichung und das Budget.

Gängige Softwareentwicklungsmodelle sind:

Die Wasserfall-Methodik ist ein traditionelles Softwareentwicklungsmodell, das eine Reihe von kaskadierenden linearen Schritten von der Planung und Anforderungserfassung bis hin zur Bereitstellung und Wartung vorsieht. Wasserfallmodelle sind weniger flexibel als agile Methoden. Die Entwicklung kann sich verzögern, wenn ein Schritt nicht abgeschlossen wird, und es ist oft kostspielig und zeitaufwändig, zu vorherigen Schritten zurückzukehren, wenn ein Problem entdeckt wird. Dieses Verfahren kann für einfache Software mit wenigen Variablen nützlich sein.

Dieses Modell erzeugt einen V-förmigen Framework, wobei ein Schenkel des „V“ den Schritten des SDLC folgt und der andere Schenkel dem Testen dediziert ist. Ähnlich wie beim Wasserfallmodell folgen V-förmige Modelle einer linearen Abfolge von Schritten.

Der Hauptunterschied besteht darin, dass bei der V-förmigen Entwicklung in jeden Schritt integrierte Tests eingebaut sind, die abgeschlossen werden müssen, damit die Entwicklung fortgesetzt werden kann. Robuste Softwaretests können helfen, Probleme im Code frühzeitig zu erkennen, weisen aber einige der gleichen Nachteile wie der Wasserfall-Effekt auf – sie sind weniger flexibel und es kann schwierig sein, zu einem vorherigen Schritt zurückzukehren.

Das iterative Modell konzentriert sich auf wiederholte Entwicklungszyklen, wobei jeder Zyklus eine bestimmte Anzahl von Anforderungen und Funktionen behandelt. Jeder Zyklus oder jede Iteration der Entwicklung fügt Funktionen hinzu und verfeinert sie und wird durch die vorherigen Zyklen beeinflusst. Die Prinzipien des iterativen Modells, insbesondere die zyklische Natur der Arbeit, lassen sich auch auf andere Formen der Entwicklung anwenden.

Dieser iterative Ansatz der Softwareentwicklung unterteilt größere Projekte in kleinere „Sprints“ oder verbrauchbare Funktionen und liefert diese Funktionen durch inkrementelle Entwicklung schnell aus. Ein kontinuierlicher Feedback-Kreislauf hilft dabei, Fehler zu finden und Fixes zu verschieben und ermöglicht es Teams, den Softwareentwicklungsprozess flüssiger zu durchlaufen.

Der DevOps-Ansatz ist eine Weiterentwicklung des flexiblen Modells. DevOps vereint die Arbeit von Entwicklungs- und IT-Betriebsteams und nutzt Automatisierung, um die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Software zu optimieren. DevOps erhöht die Sichtbarkeit in Teams und legt Wert auf Zusammenarbeit und Eingabe aller Stakeholder während des gesamten Softwareentwicklungszyklus.

Zudem nutzt das Unternehmen Automatisierung, um neue Produkte und Updates zu testen, zu überwachen und bereitzustellen. DevOps-Ingenieure verfolgen einen iterativen Ansatz, das heißt, Software wird kontinuierlich getestet und optimiert, um die Leistung zu verbessern.

Dieser Prozess ist eine Form der flexiblen Entwicklung, die weniger Wert auf die Planungsphase legt und sich stattdessen auf einen adaptiven Prozess konzentriert, der von spezifischen Entwicklungsbedingungen beeinflusst wird. RAD priorisiert die Einholung des Feedbacks realer Nutzers und das Vornehmen von Software-Updates nach der Bereitstellung, anstatt für alle möglichen Szenarien zu planen.

Ein Spiralmodell kombiniert Elemente sowohl des Wasserfall- als auch des iterativen Ansatzes. Ähnlich wie das Wasserfallmodell beschreibt auch ein Spiralentwicklungsmodell eine klare Abfolge von Schritten. Außerdem wird der Prozess in eine Reihe von Schleifen oder „Phasen“ unterteilt, die den Entwicklungsteams mehr Flexibilität beim Analysieren, Testen und Ändern von Software während des gesamten Prozesses geben.

Die visuelle Darstellung dieser Modelle erfolgt in Form einer Spirale, wobei der erste Schritt der Planung und Anforderungserhebung den Mittelpunkt bildet. Jede Schleife oder Phase repräsentiert den gesamten Software-Lieferzyklus. Zu Beginn jeder neuen Phase können Teams Anforderungen anpassen, reviews überprüfen und gegebenenfalls Code anpassen. Das Spiralmodell bietet einen Nutzen im Risikomanagement und ist ideal für große, komplexe Projekte.

Eine Art der flexiblen Entwicklung, bei der Prinzipien und Praktiken aus der Fertigungswelt auf die Softwareentwicklung übertragen werden. Das Ziel von Lean Development ist es, Verschwendung in jedem Schritt des SDLC zu reduzieren. Dazu setzen Lean-Modelle in jedem Entwicklungsschritt einen hohen Standard für Qualitätssicherung, priorisieren schnellere Feedback-Schleifen, beseitigen bürokratische Entscheidungsfindungsprozesse und verzögern die Umsetzung von Entscheidungen, bis genaue Daten vorliegen.

Während sich die traditionelle flexible Entwicklung weitgehend auf die Optimierung von Software konzentriert, befasst sich die Lean-Entwicklung auch mit der Optimierung von Entwicklungsprozessen, um dieses Ziel zu erreichen.

Im Gegensatz zu allen anderen Entwicklungsmodellen beginnt die Big-Band-Entwicklung nicht mit einer robusten Planungsphase. Sie basiert auf Zeit, Aufwand und Ressourcen – das heißt, die Arbeit beginnt, wenn Zeit, Personal und Mittel verfügbar sind. Entwickler erstellen Software, indem sie die Anforderungen im Laufe des Entwicklungsprozesses einarbeiten.

Die Entwicklung nach dem Big-Bang-Prinzip kann ein schneller Prozess sein, aber aufgrund der begrenzten Planungsphase birgt sie das Risiko, dass Software erstellt wird, die nicht den Bedürfnissen der Benutzer entspricht. Aus diesem Grund eignet sich das Big-Bang-Modell am besten für kleine Projekte, die schnell aktualisiert werden können.

Der Einsatz von Softwareentwicklung zur Differenzierung von Marken und zur Erzielung von Wettbewerbsvorteilen setzt voraus, dass man die Techniken und Technologien beherrscht, die die Bereitstellung, die Qualität und die Effizienz von Software beschleunigen können.

Es gibt verschiedene Arten der Softwareentwicklung, die auf verschiedene Teile des Tech-Stacks oder verschiedene Bereitstellungsumgebungen ausgerichtet sind. Zu diesen Typen gehören:

Cloudnative Entwicklung ist ein Ansatz für die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen in cloudnativen Umgebungen. Eine cloudnative Anwendung besteht aus diskreten, wiederverwendbaren Komponenten, die als Microservices bekannt sind. Diese Microservices dienen als Bausteine zur Kompilierung größerer Anwendungen und werden oft in Containern verpackt.

Cloudnative Entwicklung und Praktiken wie DevOps und Continuous Integration arbeiten zusammen, weil Agilität und Skalierbarkeit gemeinsam im Vordergrund stehen. Cloudnative Anwendungen ermöglichen es Unternehmen, die Vorteile des Cloud Computings wie die automatische Bereitstellung durch Infrastructure as Code (IaC) und eine effizientere Ressourcennutzung zu profitieren.

Low-Code ist ein visueller Ansatz für die Softwareentwicklung, der eine schnellere Bereitstellung von Anwendungen durch minimales manuelles Programmieren ermöglicht. Low-Code-Softwareentwicklungsplattformen bieten visuelle Funktionen, die es Benutzern mit begrenzter technischer Erfahrung ermöglichen, Anwendungen zu erstellen und einen Beitrag zur Softwareentwicklung zu leisten.

Auch erfahrene Entwickler profitieren von der Low-Code-Entwicklung durch die Verwendung integrierter Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und vorgefertigter Codekomponenten. Diese Tools fördern eine schnellere Softwareentwicklung und können einige der Engpässe beseitigen, die auftreten, beispielsweise wenn Projektmanager oder Business-Analysten mit minimaler Erfahrung in der Codierung in den Entwicklungsprozess einbezogen werden.

Die Front-End-Entwicklung ist die Entwicklung des benutzerorientierten Aspekts der Software. Sie beinhaltet das Entwerfen von Layouts und interaktiven Elementen und spielt eine große Rolle in der User Experience. Eine mangelhafte Frontend-Entwicklung, die zu einer frustrierenden User Experience führt, kann eine Software zum Scheitern verurteilen, selbst wenn sie technisch funktionsfähig ist.

Die Backend-Entwicklung befasst sich mit den Aspekten, die der Benutzer nicht sieht, wie zum Beispiel dem Aufbau der serverseitigen Logik und Infrastruktur, die die Software zum Funktionieren benötigt. Backend-Entwickler schreiben den Code, der bestimmt, wie die Software auf Daten zugreift, sie verwaltet und manipuliert; sie definieren und pflegen Datenbanken, um sicherzustellen, dass sie mit dem Frontend zusammenarbeiten; sie richten APIs ein und verwalten sie und vieles mehr.

Ein Full-Stack-Entwickler ist sowohl an der Front- als auch an der Backend-Entwicklung beteiligt und für den gesamten Entwicklungsprozess verantwortlich. Full-Stack-Entwicklung kann nützlich sein, um jede Kluft zwischen den technischen Aspekten des Ausführens und der Wartung von Software und der Benutzererfahrung zu überbrücken und so einen ganzheitlicheren Ansatz für die Entwicklung zu schaffen.

Tools für künstliche Intelligenz (KI) spielen eine zunehmend wichtige Rolle in der Softwareentwicklung. KI wird eingesetzt, um neuen Code zu generieren, bestehenden Code und Anwendungen zu überprüfen und zu testen, Teams bei der kontinuierlichen Bereitstellung neuer Funktionen zu unterstützen und vieles mehr. KI-Lösungen sind kein Ersatz für menschliche Entwicklungsteams. Diese Tools dienen vielmehr dazu, den Entwicklungsprozess zu optimieren, produktivere Teams zu schaffen und leistungsfähigere Software zu entwickeln.

Generative KI kann Codeschnipsel und vollständige Funktionen auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache oder Codekontexten erstellen. Mit Hilfe von Large Language Models (LLM)-Technologien, der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Deep-Learning-Algorithmen trainieren technische Fachleute generative KI-Modelle auf riesigen Datensätzen mit bestehendem Quellcode. Durch dieses Training beginnen KI-Modelle, eine Reihe von Parametern zu entwickeln – ein Verständnis der Codierung, Muster in den Daten und die Beziehung zwischen verschiedenen Codeabschnitten. Ein KI-gestützter Codegenerator kann Entwicklern in mehrfacher Hinsicht helfen, unter anderem:

Wenn ein Entwickler Code schreibt, können generative KI-Tools den geschriebenen Code und seinen Kontext analysieren und die nächste Codezeile vorschlagen. Gegebenenfalls kann der Entwickler diesen Vorschlag annehmen. Der offensichtlichste Nutzen ist, dass der Entwickler dadurch Zeit spart. Dies kann auch ein nützliches Werkzeug für Entwickler sein, die mit Codierungssprachen arbeiten, in denen sie nicht die größte Erfahrung haben oder mit denen sie schon länger nicht mehr gearbeitet haben.

Entwickler können KI-Tools mit bestimmten Eingabeaufforderungen in einfacher Sprache direkt aufrufen. Diese Prompts enthalten Spezifikationen wie Programmiersprache, Syntax und was der Entwickler mit dem Code erledigen soll. Generative KI-Tools können dann einen Codeausschnitt oder eine ganze Funktion erzeugen, woraufhin Entwickler Reviews durchführen und bei Bedarf Änderungen vornehmen. Diese Korrekturen helfen, das Modell weiter zu trainieren.

Generative KI-Tools können Code von einer Programmiersprache in eine andere übersetzen, was Entwicklern Zeit spart und das Risiko von manuellen Fehlern verringert. Dies ist hilfreich beim Modernisieren von Anwendungen, zum Beispiel bei der Übersetzung von COBOL in Java.

KI-gestützte Codegenerierung kann auch helfen, das wiederholende Codieren bei der Migration traditioneller Infrastruktur oder Software in die Cloud zu automatisieren.

Entwickler können generative KI-Tools dazu auffordern, Tests für vorhandene Codeteile zu erstellen und durchzuführen. KI-Tools können Tests erstellen, die mehr Szenarien schneller abdecken als menschliche Entwickler. KI-gestützte Überwachungstools können auch einen Echtzeit-Bericht zur Softwareleistung liefern und zukünftige Fehler vorhersagen.

Durch ihre Fähigkeit, große Datensätze zu analysieren, können KI-Tools außerdem Muster und Anomalien in den Daten aufdecken, die zur Identifizierung potenzieller Probleme genutzt werden können. Wenn KI-Tools Probleme aufdecken, sei es durch Tests oder Überwachung, können sie die Sanierung von Fehlern und Bugs automatisieren. KI hilft Entwicklern, Probleme mit Code und Leistung proaktiv anzusprechen und den reibungslosen Betrieb der Software aufrechtzuerhalten.

Generative KI hilft DevOps-Teams bei der Optimierung der Continuous Integration/Continuous Delivery Pipeline (CI/CD). Die CI/CD-Pipeline ermöglicht das häufige Zusammenführen von Codeänderungen in ein zentrales Repository und beschleunigt die Bereitstellung regelmäßiger Code-Updates. CI/CD unterstützt die Entwicklungsteams bei der kontinuierlichen Qualitätssicherung und der Aufrechterhaltung der Codequalität. KI wird zur Verbesserung aller Aspekte dieses Prozesses eingesetzt.

Entwickler können KI-Tools verwenden, um Änderungen am Code zu verwalten, die während des gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung vorgenommen werden, und sicherzustellen, dass diese Änderungen korrekt implementiert werden. KI-Tools können verwendet werden, um die Softwareleistung nach der Bereitstellung weiterhin zu überwachen und Verbesserungsbereiche für den Code vorzuschlagen. Darüber hinaus helfen KI-Tools Entwicklern bei der Bereitstellung neuer Funktionen, indem sie neuen Code nahtlos in Produktionsumgebungen integrieren, ohne den Dienst zu unterbrechen. Sie können auch automatisch die Dokumentation aktualisieren, nachdem Änderungen an der Software vorgenommen wurden.