Cos'è lo sviluppo di software?

Per software si intende la serie di istruzioni o programmi che indicano a un computer cosa fare. È indipendente dall'hardware e rende programmabili i computer.

L'obiettivo dello sviluppo del software è creare un prodotto che soddisfi le esigenze degli utenti e gli obiettivi aziendali in modo efficiente, ripetibile e sicuro. Gli sviluppatori di software, i programmatori e gli ingegneri del software sviluppano il software attraverso una serie di fasi denominate ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC). Strumenti basati su intelligenza artificialee AI generativa sono sempre più utilizzati per assistere i team di sviluppo software nella produzione e nel test del codice.

Le aziende moderne spesso utilizzano un modello DevOps , ovvero un insieme di pratiche, protocolli e tecnologie utilizzati per accelerare la fornitura di applicazioni e servizi di qualità superiore. I team DevOps combinano e automatizzano il lavoro dei team di sviluppo software e operazioni IT. I team DevOps si concentrano sull'integrazione continua e sulla distribuzione continua (CI/CD), processi che utilizzano l'automazione per distribuire aggiornamenti piccoli e frequenti per migliorare continuamente le prestazioni del software.

Gran parte della vita moderna, aziendale e non solo, si basa su soluzioni software. Dai telefoni e computer utilizzati per attività personali o per completare il nostro lavoro, ai sistemi software utilizzati dalle aziende di servizi che forniscono servizi a case, aziende e altro ancora. Il software è onnipresente e lo sviluppo software è il processo cruciale che dà vita a queste applicazioni e sistemi.

I tipi di software includono software di sistema, software di programmazione, software di applicazione e software incorporato:

• Software di sistema: fornisce le funzioni principali come sistemi operativi, gestione del disco, utility, gestione dell'hardware e altre necessità operative.
  
  
• Il software di programmazione fornisce ai programmatori strumenti come editor di testo, compilatori, linker, debugger e altri strumenti per la creazione di codice.
  
  
• I software applicativi (applicazioni o app), come le suite di produttività per ufficio, i software di gestione dei dati, i lettori multimediali e i programmi di sicurezza, aiutano gli utenti a completare attività specifiche. Il termine applicazioni si riferisce anche alle applicazioni web e per i dispositivi mobili, come quelle utilizzate per fare acquisti sui siti retail o per interagire con i contenuti sui siti di social media.
  
  
• Il software incorporato viene utilizzato per controllare dispositivi che in genere non sono considerati computer, tra cui reti di telecomunicazione, automobili, robot industriali e altro ancora. Questi dispositivi e il relativo software possono essere connessi nell'ambito dell'Internet of Things (IoT).

Il software può essere progettato come software personalizzato o software commerciale. Per sviluppo di software personalizzato si intende il processo di progettazione, creazione, distribuzione e gestione di software destinato a un gruppo specifico di utenti, funzioni o organizzazioni.

Per contro, il software commerciale pronto all'uso (COTS) viene progettato per soddisfare un'ampia serie di requisiti e può dunque essere confezionato, commercializzato e distribuito sul mercato.

Lo sviluppo del software è svolto principalmente da programmatori, ingegneri informatici e sviluppatori di software. Questi ruoli interagiscono, si sovrappongono e hanno requisiti simili, come scrivere codice e testare software. Le dinamiche variano notevolmente tra i vari dipartimenti di sviluppo e le organizzazioni.

I programmatori scrivono il codice sorgente per la programmazione dei computer per attività specifiche come l'unione di database, l'elaborazione di ordini online, l'instradamento di comunicazioni, la conduzione di ricerche o la visualizzazione di testo e grafica. Inoltre eseguono il debug e testano il software per assicurarsi che non contenga errori.

In genere i programmatori interpretano le istruzioni degli sviluppatori e degli ingegneri software e utilizzano linguaggi di programmazione come C++, Java™, JavaScript e Python per implementarle.

Gli ingegneri informatici progettano, sviluppano, testano e gestiscono le applicazioni software. Come ruolo manageriale, gli ingegneri informatici si impegnano a risolvere i problemi con i project manager, i product manager e gli altri membri del team per tenere conto degli scenari del mondo reale e degli obiettivi aziendali. Quando sviluppano un software, gli ingegneri informatici prendono in considerazione sistemi completi, assicurandosi che i sistemi operativi soddisfino i requisiti software e che i vari componenti software possano interagire tra loro.

Oltre a sviluppare nuovi software, gli ingegneri monitorano, testano e ottimizzano le applicazioni dopo la loro distribuzione. Gli ingegneri informatici supervisionano la creazione e l'implementazione di patch, aggiornamenti e nuove funzionalità.

Come gli ingegneri informatici, gli sviluppatori di software progettano, sviluppano e testano il software. A differenza degli ingegneri, di solito si concentrano su un progetto specifico.

Uno sviluppatore potrebbe essere incaricato di eseguire correzioni a un errore identificato, lavorare con un team di sviluppatori su un aggiornamento software o sviluppare un aspetto specifico di un nuovo software. Gli sviluppatori di software richiedono molte delle stesse competenze degli ingegneri, ma spesso non vengono assegnati alla gestione di sistemi completi.

Il ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) è un processo graduale che i team di sviluppo utilizzano per creare un software di alta qualità, economico e sicuro. Le fasi dello SDLC sono:

• Pianificazione
• Analisi
• Progetta
• Implementazione
• Test
• Distribuzione
• Manutenzione

Queste fasi sono spesso interconnesse e possono essere completate in sequenza o in parallelo, a seconda del modello di sviluppo utilizzato dall'organizzazione, del progetto software e dell'azienda. I project manager personalizzano il workflow di un team di sviluppo in base alle risorse disponibili e agli obiettivi del progetto.

L'SDLC comprende le seguenti attività, anche se queste potrebbero essere collocate in fasi diverse dell'SDLC a seconda del modo in cui opera un'organizzazione.

Il primo passo della pianificazione e dell'analisi è capire quali sono le esigenze degli utenti che il software dovrebbe soddisfare e in che modo contribuisce al raggiungimento degli obiettivi aziendali. Durante la gestione dei requisiti, l'analisi o la raccolta dei requisiti, gli stakeholder condividono ricerche e conoscenze istituzionali come dati sulle prestazioni e sui clienti, insight derivanti dagli sviluppi passati, requisiti di conformità aziendale e cybersecurity e le risorse IT disponibili.

Questo processo consente ai project manager e ai team di sviluppo di comprendere l'ambito del progetto, le specifiche tecniche e come sono organizzate le attività e i workflow.

Dopo aver stabilito i requisiti del progetto, ingegneri, sviluppatori e stakeholder esplorano i requisiti tecnici e progettano i potenziali progetti di applicazione. Gli sviluppatori determinano anche quali application programming interface (API) collegheranno l'applicazione con altre applicazioni, sistemi e interfacce utente. A volte si possono usare API esistenti, altre volte sono necessarie nuove API.

In questo passaggio, i team creano un modello iniziale del software per condurre test preliminari e scoprire eventuali bug evidenti. I team DevOps possono utilizzare linguaggi di modellazione come SysML o UML per condurre una convalida, una prototipazione e una simulazione preliminari della progettazione.

Utilizzando le conoscenze acquisite con la modellazione, i team di sviluppo del software iniziano a scrivere il codice che trasforma i progetti in un prodotto funzionante. Tradizionalmente, scrivere codice è un processo manuale, ma le organizzazioni utilizzano sempre più l'intelligenza artificiale (AI) per contribuire a generare codice e accelerare il processo di sviluppo.

Il controllo qualità (QA) viene eseguito per testare la progettazione del software. I test cercano difetti nel codice e potenziali fonti di errori e vulnerabilità di sicurezza. I team DevOps utilizzano i test automatizzati per verificare continuamente il nuovo codice durante il processo di sviluppo.

L'integrazione, la distribuzione o il rilascio di un software significa che il software viene reso disponibile agli utenti. La distribuzione comporta la configurazione di database e configurazioni di server, l'acquisizione delle risorse necessarie di cloud computing e il monitoraggio dell'ambiente di produzione. I team di sviluppo utilizzano spesso soluzioni di infrastructure as code (IaC) per automatizzare il provisioning delle risorse. Tali automazioni aiutano a semplificare la scalabilità e a ridurre i costi.

Spesso le organizzazioni utilizzano versioni preliminari, come i beta test, prima di rilasciare un nuovo prodotto al pubblico. Questi test rilasciano il prodotto a un gruppo selezionato di utenti per testing e feedback e consentono ai team di identificare e indirizzo questioni impreviste con il software prima di una versione pubblica.

Dopo l'implementazione, i team DevOps continuano a monitorare e testare le prestazioni del software e a eseguire la manutenzione e l'ottimizzazione ogni volta che è possibile. Attraverso un processo chiamato distribuzione continua, i team DevOps possono automatizzare la distribuzione di aggiornamenti e patch senza causare interruzioni del servizio.

Mantenere un resoconto dettagliato del processo di sviluppo software aiuta sviluppatori e utenti a risolvere i problemi e a utilizzare le applicazioni. Inoltre, aiuta a gestire il software e a sviluppare protocolli di test.

I modelli di sviluppo del software sono l'approccio o la tecnica che i team adottano per lo sviluppo del software. Determinano il workflow del progetto, il modo in cui le attività e i processi vengono completati e controllati, il modo in cui i team comunicano e altro ancora.

Quando selezionano un modello di sviluppo, i project manager considerano l'ambito del progetto, la complessità dei requisiti tecnici, le risorse disponibili, la dimensione e l'esperienza del team, la scadenza per il rilascio e il budget.

I modelli comuni di sviluppo del software includono:

Waterfall è un modello tradizionale di sviluppo del software che prevede una serie di fasi lineari a cascata dalla pianificazione e dalla raccolta dei requisiti fino alla distribuzione e alla manutenzione. I modelli Waterfall sono meno flessibili delle metodologie agili. Lo sviluppo può subire ritardi se una fase non viene completata e spesso risulta costoso e dispendioso in termini di tempo tornare alle fasi precedenti se viene scoperto un problema. Questo processo può essere utile per software semplice con poche variabili.

Questo modello crea un framework a forma di V, con una gamba della “V” che segue i passaggi dell’SDLC e l’altra gamba dedicata ai test. Come l'approccio a cascata, i modelli a V seguono una serie lineare di fasi.

La differenza principale è che nello sviluppo a V sono integrati test associati in ogni fase, che devono essere completati affinché lo sviluppo possa procedere. Un test software robusto può aiutare a individuare precocemente i problemi nel codice, ma presenta alcuni degli stessi svantaggi dell'effetto cascata: è meno flessibile e può essere difficile tornare a una fase precedente.

Il modello iterativo si concentra su cicli di sviluppo ripetuti, ognuno dei quali affronta requisiti e funzioni specifici. Ogni ciclo o iterazione dello sviluppo aggiunge e perfeziona funzioni ed è informato dai cicli precedenti. I principi del modello iterativo, in particolare la natura ciclica del lavoro, possono essere applicati ad altre forme di sviluppo.

Questo approccio iterativo allo sviluppo del software suddivide i requisiti in funzioni utilizzabili e fornisce rapidamente tali funzioni attraverso lo sviluppo incrementale. Un ciclo di feedback costante aiuta a trovare e correggere i difetti e consente ai team di spostare più fluidamente attraverso il processo di sviluppo del software.

L'approccio DevOps è un ulteriore sviluppo del modello agile. DevOps combina il lavoro dei team di sviluppo e delle operazioni IT e utilizza l'automazione per ottimizzare la fornitura di software di alta qualità. DevOps aumenta la visibilità tra i team e dà priorità alla collaborazione e al contributo di tutti gli stakeholder durante tutto il ciclo di sviluppo software.

Utilizza inoltre l'automazione per testare, monitorare e implementare nuovi prodotti e aggiornamenti. Gli ingegneri DevOps adottano un approccio iterativo, ovvero il software viene costantemente testato e ottimizzato per migliorarne le prestazioni.

Questo processo è un tipo di sviluppo agile che pone meno enfasi sulla fase di pianificazione e si concentra su un processo adattivo influenzato da specifiche condizioni di sviluppo. RAD dà priorità al feedback degli utenti reali e all'aggiornamento del software dopo la distribuzione, anziché cercare di pianificare tutti gli scenari possibili.

Un modello a spirale combina elementi degli approcci a cascata e iterativo. Come il modello a cascata, un modello di sviluppo a spirale delinea una serie chiara di fasi. Ma suddivide anche il processo in una serie di cicli o "fasi" che offrono ai team di sviluppo maggiore flessibilità per analizzare, testare e modificare software durante tutto il processo.

La rappresentazione visiva di questi modelli assume la forma di una spirale, con la fase iniziale di pianificazione e raccolta dei requisiti come punto centrale. Ogni ciclo o fase rappresenta l'intero ciclo di distribuzione del software. All'inizio di ogni nuova fase, i team possono modificare i requisiti, rivedere i test e adattare il codice secondo necessità. Il modello a spirale offre benefici nella gestione del rischio ed è ideale per progetti grandi e complessi.

Un tipo di sviluppo agile, lo sviluppo snello prende i principi e le pratiche dal mondo della produzione e li applica allo sviluppo del software. L'obiettivo dello sviluppo snello è ridurre gli sprechi in ogni fase dell'SDLC. Per fare ciò, i modelli snelli stabiliscono uno standard elevato per il controllo della qualità in ogni fase dello sviluppo, danno priorità a cicli di feedback più rapidi, eliminano i processi burocratici per il processo decisionale e ritardano l'implementazione delle decisioni fino a quando non saranno disponibili dati accurati.

Mentre lo sviluppo agile tradizionale si concentra in gran parte sull'ottimizzazione del software, lo sviluppo snello si occupa anche dell'ottimizzazione dei processi di sviluppo per raggiungere questo obiettivo.

A differenza di tutti gli altri modelli di sviluppo, lo sviluppo di una big band non inizia con una fase di pianificazione solida. Si basa sul tempo, sullo sforzo e sulle risorse, il che significa che il lavoro inizia quando sono disponibili il tempo, il personale e i fondi. Gli sviluppatori creano il software incorporando i requisiti che arrivano nel corso del processo.

Lo sviluppo big bang può essere un processo rapido, ma a causa della fase di pianificazione limitata, rischia di creare un software che non soddisfa le esigenze degli utenti. Per questo motivo, il modello big bang è più adatto a piccoli progetti che possono essere aggiornati rapidamente.

Utilizzare lo sviluppo del software per differenziarsi dalla concorrenza e ottenere un vantaggio competitivo richiede la padronanza delle tecniche e delle tecnologie che possono accelerare la distribuzione, la qualità e l'efficacia del software.

Esistono diversi tipi di sviluppo del software, orientati a diverse parti dello stack tecnologico o a diversi ambienti di distribuzione. Questi tipi includono:

Lo sviluppo cloud-native è un approccio alla creazione e alla distribuzione di applicazioni in ambienti cloud. Un'applicazione cloud-native è costituita da componenti discreti e riutilizzabili noti come microservizi. Questi microservizi agiscono come mattoni fondamentali utilizzati per compilare applicazioni più grandi e sono spesso confezionati in container.

Lo sviluppo cloud-native e pratiche come DevOps e l'integrazione continua funzionano insieme grazie all'enfasi condivisa su agilità e scalabilità. Le applicazioni cloud-native consentono alle organizzazioni di utilizzare al meglio i benefici del cloud computing come il provisioning automatico tramite Infrastructure as code (IaC) e un uso più efficiente delle risorse.

Il low-code è un approccio visivo allo sviluppo di software che abilita una consegna rapida delle applicazioni con minima scrittura di codice. Le piattaforme di sviluppo software low-code offrono caratteristiche visive che consentono agli utenti con esperienza tecnica limitata di creare applicazioni e dare un contributo allo sviluppo del software.

Anche gli sviluppatori esperti traggono vantaggio dallo sviluppo low-code, utilizzando application programming interface (API) integrate e componenti di codice predefiniti. Questi strumenti favoriscono uno sviluppo software più rapido e possono eliminare alcuni dei colli di bottiglia che si verificano, come quando project manager o business analyst con minima esperienza di codifica sono coinvolti nel processo di sviluppo.

Lo sviluppo front-end è lo sviluppo dell'aspetto del software rivolto all'utente. Include la progettazione di layout ed elementi interattivi e svolge un ruolo importante nell'esperienza dell'utente. Uno sviluppo front-end scadente che comporta un'esperienza utente frustrante può rovinare il software, anche se tecnicamente funzionale.

Lo sviluppo back-end si occupa degli aspetti che l'utente non vede, come la costruzione della logica e dell'infrastruttura lato server di cui il software ha bisogno per funzionare. Gli sviluppatori back-end scrivono il codice che determina come il software accede, gestisce e manipola i dati; definiscono e gestiscono i database per garantire che funzionino con il front-end; configurano e gestiscono le API e altro ancora.

Uno sviluppatore full-stack è coinvolto sia nello sviluppo front-end che back-end ed è responsabile dell'intero processo di sviluppo. Lo sviluppo full-stack può essere utile per colmare il divario tra gli aspetti tecnici dell'esecuzione e della manutenzione del software e l'esperienza dell'utente, creando un approccio più olistico allo sviluppo.

Gli strumenti di intelligenza artificiale (AI) svolgono un ruolo sempre più importante nello sviluppo del software. L'AI viene utilizzata per generare nuovo codice, rivedere e testare codice e applicazioni esistenti, aiutare i team a implementare continuamente nuove caratteristiche e altro ancora. Le soluzioni AI non sono un sostituto dei team di sviluppo umano. Piuttosto, questi strumenti vengono utilizzati per migliorare il processo di sviluppo, creando team più produttivi e software più potenti.

L'AI generativa può creare snippet di codice e funzioni complete in base a prompt in linguaggio naturale o al contesto del codice. Utilizzando tecnologie di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e algoritmi di deep learning, i professionisti tecnici addestrano modelli di AI generativa su enormi set di dati di codice sorgente esistente. Attraverso questa formazione, i modelli AI iniziano a sviluppare una serie di parametri: la comprensione della codifica, degli schemi nei dati e della relazione tra diverse parti di codice. Un generatore di codice basato su AI può aiutare gli sviluppatori in diversi modi, tra cui:

Quando uno sviluppatore scrive codice, gli strumenti di AI generativa possono analizzare il codice scritto e il suo contesto e suggerire la riga di codice successiva. Se opportuno, lo sviluppatore può accettare questo suggerimento. Il beneficio più ovvio è che questo aiuta lo sviluppatore a risparmiare tempo. Questo può anche essere uno strumento utile per gli sviluppatori che lavorano in codifica linguaggi in cui non sono molto esperti o con cui non lavorano da un po'.

Gli sviluppatori possono fornire direttamente prompt agli strumenti di AI con specifici prompt in linguaggio semplice. Questi prompt includono specifiche quali il linguaggio di programmazione, la sintassi e ciò che lo sviluppatore vuole che il codice faccia. Gli strumenti di AI generativa possono quindi produrre un frammento di codice o un'intera funzione; gli sviluppatori possono quindi rivedere il codice apportando modifiche quando necessario. Queste correzioni aiutano ad addestrare ulteriormente il modello.

Gli strumenti di AI generativa possono tradurre il codice da un linguaggio di programmazione all'altro, risparmiando tempo agli sviluppatori e riducendo il rischio di errori manuali. Questo è utile quando si modernizzano le applicazioni, ad esempio traducendo COBOL in Java.

La generazione di codice basato su AI può anche aiutare ad automatizzare la codifica ripetitiva implicata nella migrazione di infrastrutture o software tradizionali al cloud.

Gli sviluppatori possono chiedere agli strumenti di AI generativa di creare ed eseguire test su parti di codice esistenti. Gli strumenti di AI possono creare test che coprono più scenari in modo più rapido rispetto agli sviluppatori umani. Gli strumenti di monitoraggio basati su AI possono anche fornire una comprensione in tempo reale delle prestazioni del software e prevedere errori futuri.

Inoltre, grazie alla loro capacità di analizzare grandi set di dati, gli strumenti di AI possono scoprire modelli e anomalie nei dati, che possono essere utilizzati per individuare potenziali problemi. Quando gli strumenti di AI individuano problemi, sia tramite test che tramite monitoraggio, possono automatizzare la correzione di errori e bug. L'AI aiuta gli sviluppatori ad affrontare proattivamente problemi legati al codice e alle prestazioni e a mantenere il funzionamento fluido del software.

L'AI generativa aiuta i team DevOps a ottimizzare la pipeline di integrazione continua/fornitura continua (CI/CD). La pipeline CI/CD consente di unire frequentemente le modifiche al codice in un archivio centrale e accelera la fornitura di aggiornamenti regolari del codice. La CI/CD aiuta i team di sviluppo a garantire costantemente la qualità e a mantenere la qualità del codice, mentre l'intelligenza artificiale viene utilizzata per migliorare tutti gli aspetti di questo processo.

Gli sviluppatori possono utilizzare gli strumenti di AI per aiutare a gestire le modifiche al codice apportate durante il ciclo di vita dello sviluppo del software e assicurarsi che tali modifiche siano implementate correttamente. Gli strumenti di AI possono essere utilizzati per continuare a monitorare le prestazioni del software dopo la distribuzione e suggerire aree di miglioramento del codice. Inoltre, gli strumenti di AI aiutano gli sviluppatori a distribuire nuove funzionalità integrando perfettamente il nuovo codice negli ambienti di produzione senza interrompere il servizio. Essi possono anche aggiornare automaticamente la documentazione dopo le modifiche apportate al software.