Apple in großen Organisationen: Eine Analyse der Softwarequalität

In 2021 hat das Geräteverwaltungs-Startup Kandji Six Colors beauftragt, einen neuen Eintrag in unserer Report Card-Serie zu erstellen, der sich auf Apples Leistung in großen Organisationen wie Unternehmen, Bildungseinrichtungen und Regierungen konzentriert. Wir haben eine Reihe von Umfragefragen entwickelt, die die wichtigsten Fragen zu Apple im Unternehmensumfeld behandeln sollten. Anschließend haben wir Personen aus der Gemeinschaft der Apple-Geräteadministratoren kontaktiert und sie gebeten, an der Umfrage teilzunehmen. Wir sind insbesondere den Mitgliedern des Mac Admins Slack für ihre Teilnahme dankbar. Dies ist das fünfte Jahr, in dem wir die Umfrage durchführen. In den letzten Wochen haben wir die Meinungen von 124 Administratoren eingeholt, von denen etwa die Hälfte angab, mehr als tausend Geräte zu verwalten. Sie bewerteten Apples Leistung im Kontext der Unternehmens-IT auf einer Skala von 1 bis 5 in neun großen Bereichen. Im Folgenden finden Sie die Umfrageergebnisse sowie ausgewählte Kommentare der Teilnehmer. Nicht alle Teilnehmer sind vertreten; wir haben jedem die Möglichkeit gegeben, anonym zu bleiben und nicht zitiert zu werden. Obwohl Kandji diese Umfrage in Auftrag gegeben hat – und wir bedanken uns bei allen Beteiligten dafür -, hatte das Unternehmen keine Kontrolle über die Umfrageergebnisse oder den Inhalt dieses Artikels. Außerdem habe ich im Mac Admins Podcast Halt gemacht, um die Ergebnisse der Umfrage mit den Gastgebern Tom Bridge und Marcus Ransom sowie Weldon Dodd von Kandji zu besprechen.

Wie in den letzten beiden Jahren erzielte Apple die besten Bewertungen in den Kategorien Hardware und dem Engagement des Unternehmens für Sicherheit und Datenschutz. Doch während sich die Bewertungen für die Hardware weiterhin verbessern, hat die Leistung von Apple auf der Softwareseite stark abgenommen. Bereits zum vierten Mal in Folge haben wir auch nach dem Tempo der Betriebssystem-Adoption gefragt. Nach einem großen Anstieg im letzten Jahr, bei dem die Panelteilnehmer angaben, dass ihre Organisationen Apples Betriebssysteme schneller als üblich übernommen haben, fielen die Zahlen in diesem Jahr wieder auf das Niveau der Teilnehmer, die angaben, dass alles "wie üblich" ist. Es ist möglich, dass dies lediglich eine Anpassung der Erwartungen nach dem letzten Jahr ist, wahrscheinlicher ist jedoch, dass das Tempo der Betriebssystem-Updates in diesem Zyklus etwas langsamer war, insbesondere da die Bewertung "langsamer als üblich" ebenfalls deutlich gestiegen ist.

Quelle: https://sixcolors.com/post/2025/04/apple-in-the-enterprise-a-2025-report-card/

Warum wir auch im Jahr 2025 noch Probleme mit manueller Testausführung haben

Trotz aller Testmanagement-Tools und bewährter Praktiken fühlt sich die manuelle Testausführung in QA-Teams immer noch chaotisch und ineffizient an. Warum ist das so? Warum kopieren wir auch im Jahr 2025 immer noch Testfall-Schritte in Jira oder Tabellenkalkulationen? Warum ist die Testplanung so mühsam? Warum dauern Testläufe länger als erwartet?

Um diese Fragen zu beantworten, ist es wichtig, die manuelle Teststrategie zu überdenken. In diesem Artikel betrachten wir, was nicht funktioniert und was Ihr QA-Team tun kann, um den manuellen Testprozess effizienter und zuverlässiger zu machen.

Es gibt viele praktische Testmanagement-Tools auf dem Markt in der Software-Testing-Branche. Ihre Vielfalt kann den Großteil der Bedürfnisse eines QA-Teams erfüllen, wie z.B. die Wartung von QA-Dokumentationen, Testplanung, Testausführung, Fehlerverfolgung und Berichterstattung. Aber auch mit ihrer Hilfe leidet die manuelle Ausführung immer noch unter:

– Schlecht formulierte Testfälle, die das aktuelle Produktverhalten nicht widerspiegeln

– Wiederholte Aktionen, die Zeit und Energie verschwenden

– Mehrdeutige oder veraltete Schritte zur Reproduktion, die die Verwirrung beim Testen erhöhen

– Fehlende Echtzeit-Kollaboration innerhalb des Entwicklungsteams

– Nicht genügend Transparenz und Feedback zwischen QA-Dokumentation, Testausführung, Problemen und Berichten

Was die Situation noch verschlimmert, ist, dass darüber kaum diskutiert wird. Die meisten Diskussionen über Software-Testing konzentrieren sich heute auf Automatisierung oder Künstliche Intelligenz. In der Zwischenzeit trägt die manuelle Testausführung immer noch das Gewicht realer Benutzerszenarien, ohne ausreichende Strategie. Testautomatisierung kann nicht die Fälle abdecken, bei denen menschliche Augen, Urteilsvermögen und Flexibilität erforderlich sind, um:

– Die Benutzeroberfläche zu bewerten und visuelle Fehler zu finden

– Mit neuen oder instabilen Funktionen umzugehen und "flüchtige" Fehler zu finden

– Test-Explorationsszenarien und Grenzfälle durchzuführen

– Komplexe Benutzerflüsse zu validieren, die mit der Geschäftslogik übereinstimmen

Aber anstatt manuelles Testing als Ausweichoption zu behandeln, sollten wir es als eine Fähigkeit behandeln – eine, die Struktur, Klarheit und Werkzeugunterstützung erfordert.

Wie kann manuelle Testausführung verbessert werden?

Um die manuelle Testausführung intelligenter, schneller und nachhaltiger zu machen, sollten Sie folgende Schritte befolgen:

Schritt 1: Schreiben Sie Tests für Menschen, nicht für Maschinen

Quelle: https://dzone.com/articles/struggling-with-manual-test-execution

Der Blogartikel stellt das JACKBIT Casino als führendes Krypto-Casino im Jahr 2025 vor. Es wird betont, dass nicht alle Plattformen gleich sind und JACKBIT Casino sich durch seine Top-Boni, neuesten Spiele, schnelle Anmeldung und die Politik ohne KYC (Know Your Customer) hervorhebt. Der Artikel listet die Vor- und Nachteile des Casinos auf, beschreibt die Willkommensangebote und erklärt, warum es sich um ein Top-Krypto-Casino handelt.

Der Artikel beginnt damit, dass das JACKBIT Casino im Jahr 2025 im Bereich der Krypto-Casinos boomt. Es wird betont, dass nicht alle Plattformen gleich sind und JACKBIT Casino sich durch seine Top-Boni, neuesten Spiele, schnelle Anmeldung und die Politik ohne KYC hervorhebt. Es wird erwähnt, dass JACKBIT Casino ein positives Spielerlebnis und Sicherheit bietet und somit die erste Wahl für verantwortungsbewusste Spieler ist.

Der Artikel stellt die verschiedenen Angebote von JACKBIT Casino vor, einschließlich wöchentlicher Verlosungen von 10.000 US-Dollar, 10.000 Freispielen pro Woche, wöchentlichem Cashback von BTC 10 und Zugang zum fortschrittlichsten Krypto-Sportbuch auf dem Markt. JACKBIT wird als mehr als nur ein Casino beschrieben, sondern als ein Unterhaltungszentrum, das von Kryptowährungen angetrieben wird.

Es wird erklärt, warum JACKBIT als das beste Bitcoin-Casino ausgewählt wurde, insbesondere aufgrund seines Willkommensbonus von 30% Rakeback + 100 Freispielen ohne Wettanforderungen und ohne KYC. Die Rakeback-Funktion wird als seltene Funktion beschrieben, die konstantes Spielen und Loyalität belohnt. Es wird auch erwähnt, dass JACKBIT wöchentlich tausende von Dollar an Bargeld und Freispielen verteilt, um den Spielern echten Wert zu bieten.

Der Artikel gibt dann eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie man sich bei JACKBIT Casino anmeldet. Es wird betont, dass die Anmeldung schnell, einfach und vollkommen problemlos ist und dass keine persönlichen Dokumente hochgeladen werden müssen. Es wird auch darauf hingewiesen, dass JACKBIT eine Vielzahl von Zahlungsmethoden unterstützt, einschließlich Kryptowährungen wie Bitcoin, Ethereum und Litecoin, sowie traditionellen Zahlungsmethoden wie Visa und Mastercard.

Es wird betont, dass JACKBIT ein Casino ist, das für jeden etwas bietet, egal ob man Slots, Tischspiele oder Live-Dealer-Spiele bevorzugt. Es wird auch erwähnt, dass JACKBIT ein Anbieter von provably fair Spielen ist und dass die Verwendung von Kryptowährungen für sichere und anonyme Transaktionen sorgt.

Der Artikel gibt auch Tipps, wie man das Beste aus dem JACKBIT-Erlebnis herausholt, einschließlich der Nutzung von Rakeback, Boni und Freispielen. Es wird betont, dass diese Angebote die Gewinnchancen erhöhen und das Spielerlebnis verbessern können. Es wird auch darauf hingewiesen, dass JACKBIT vollständig für das mobile Spielen optimiert ist und dass Spieler auf über 7.000 Spiele zugreifen können.

Quelle: https://www.globenewswire.com/news-release/2025/04/23/3066047/0/en/Best-Crypto-Casinos-2025-JACKBIT-Rated-Top-Bitcoin-Casino-with-NO-KYC.html

Der Preis von Open-Source-Software: Eine Analyse

In einem kürzlich erschienenen Artikel im Journal of Physical Chemistry Letters wurden zwei Standpunkte zur Open-Source-Software diskutiert. Der erste Artikel mit dem Titel "Open Source and Open Data Should Be Standard Practices" von J. Daniel Gezelter beschäftigt sich mit der Bedeutung von Open Source und Open Data. Der zweite Artikel mit dem Titel "What Is the Price of Open-Source Software?" von Anna I. Krylov, John M. Herbert, Filipp Furche, Martin Head-Gordon, Peter J. Knowles, Roland Lindh, Frederick R. Manby, Peter Pulay, Chris-Kriton Skylaris und Hans-Joachim Werner hinterfragt hingegen die Praxis der Open-Source-Software-Entwicklung und befürwortet die Verwendung und Entwicklung proprietärer Software.

Im Folgenden werde ich einige der Hauptpunkte des zweiten Artikels analysieren und diskutieren.

Der Artikel beginnt mit der Aussage, dass die Idee, dass alle wissenschaftliche Software Open Source und kostenlos sein sollte, in den letzten Jahren aktiv gefördert wurde, meist von oben durch Vorgaben von Förderagenturen, aber gelegentlich auch von unten, wie in dem genannten Standpunkt. Die Autoren behaupten, dass diese Förderung hauptsächlich von oben stattgefunden hat, nennen jedoch keine Daten, aus denen sie schließen könnten, dass die Förderung tatsächlich hauptsächlich von oben kam. Meiner Meinung nach trifft das Gegenteil zu. Als jemand, der seit Anfang der 2000er Jahre in der Open-Source-Community aktiv ist, bin ich mir der Anstrengungen bewusst, die von Open-Source-Befürwortern unternommen wurden, um Regierungen und Förderagenturen davon zu überzeugen, die Bedeutung von Open-Source-Software zu verstehen und sie in Vorschriften zu verankern. Ein Beispiel für eine monumentale Anstrengung ist die Umstellung des öffentlichen Sektors auf Open-Source-Software und OpenDocument, wie in dem Vortrag "Open Source Lobbying, a story about writing a national policy of open source in the Netherlands" auf der 24. CCC in Berlin 2007 dargelegt wurde.

Die Autoren behaupten auch, dass die Entwicklung neuer Ideen mit wissenschaftlicher Software, die für die breitere wissenschaftliche Gemeinschaft zugänglich und nützlich ist, Beiträge von Expertenprogrammierern erfordert. Dies sei keine Aufgabe für Doktoranden oder Postdocs, die sich auf Wissenschaft und Innovation konzentrieren sollten. Diese Argumentation besagt jedoch nicht, dass die von diesen "vier wissenschaftlichen Programmierern" entwickelte Software proprietär oder Closed Source sein sollte.

Quelle: https://group.miletic.net/en/blog/2015-09-14-what-is-the-price-of-open-source-fear-uncertainty-and-doubt/

Effiziente Erstellung von moderner Luft- und Raumfahrtsoftware mit Qt

In der Technologiebranche ist bekannt, dass die Technologie von Qt praktisch in allen Bereichen der Verbraucher- und Industrietechnologie eingesetzt wird. Über die Jahre hinweg hat Qt Framework mit seinen UI-Bibliotheken und einer Vielzahl an Funktionen für die Verarbeitung von Netzwerkdaten, Sensorinformationen, Medien und vielem mehr den Standard für die Mensch-Maschine-Interaktion in verschiedenen Branchen definiert. Wir alle kennen mobile Anwendungen oder komplette Desktop-Systeme, die mit Qt entwickelt wurden. Qt Framework ist auch im Automobil- und Industriefahrzeugbereich stark vertreten, mit dedizierten Lösungen, die über Cluster-Displays hinausgehen und auch die Verbindung mit Begleit-Apps, digitale Zwillinge und autonomes Fahren umfassen. Selbst in stark regulierten Branchen wie der Herstellung von medizinischen Geräten verwenden 90% der weltweit größten OEMs Qt für ihre Produkte.

Was vielleicht nicht so bekannt ist, ist, dass Qt Framework auch in einer der am stärksten regulierten und risikoreichsten Branchen, der Luft- und Raumfahrt sowie der Verteidigung, eine wichtige Rolle spielt. Qt Framework kommt in einer Vielzahl von Anwendungen zum Einsatz, von Drohnen-Bodenkontrollstationen und Radarsystemen bis hin zu Bodenfahrzeugen, Simulationssystemen und sogar Autopiloten. Bekannte Qt-basierte Produkte in diesem Sektor sind beispielsweise das weit verbreitete QGroundControl zur Steuerung und Überwachung unbemannter Luftfahrzeuge. Diese Open-Source-Software bietet volle Flugkontrolle und Missionssplanung für MAVLink-fähige Drohnen und verdankt ihre Benutzerfreundlichkeit für Fachleute und Entwickler der Qt-Technologie. Sie ermöglicht unter anderem verzögerungsfreie UI-Aktualisierungen, anpassbare Benutzeroberflächen speziell für Drohnenbetreiber, plattformübergreifende Konsistenz für den Einsatz auf Tablets, Laptops und Kontrollstationen sowie Skalierbarkeit von Hobbydrohnen bis hin zu Verteidigungsanwendungen. Zudem ermöglicht Qt Framework die einfache Entwicklung für kleine Teams, die auf einer einzigen Codebasis arbeiten und schnell auf verschiedene Plattformen bereitstellen möchten. Auch eine Vielzahl von Command, Control, Communications, Computers (C4), Intelligence, Surveillance und Reconnaissance (ISR)-Systemen im Bereich Luft- und Raumfahrt und Verteidigung werden mit Qt entwickelt. Sowohl aufgrund der Funktionen und Fähigkeiten als auch aufgrund der Werkzeuge, die die Produktion beschleunigen, Kosten reduzieren und die Time-to-Market verkürzen.

Quelle: https://www.qt.io/blog/efficiently-create-leading-edge-ad-software-with-qt

Software Testing: Eine Referenzimplementierung als Testorakel

In der Automobilbranche werden immer komplexere Systeme entwickelt, insbesondere im Bereich der autonomen Fahrfunktionen. Diese Systeme müssen einer Vielzahl von Tests unterzogen werden, um ihre Qualität und Sicherheit zu gewährleisten. In einer aktuellen Episode des Softwarequalität-Podcasts sprechen Richard Seidl und Stefanie Leitner über innovative Testansätze in der Embedded-Softwareentwicklung für autonome Fahrfunktionen. Dabei steht die Verwendung von Referenzimplementierungen als Testorakel im Mittelpunkt.

Eine Referenzimplementierung ist eine vereinfachte Software, die auf den bestehenden Anforderungen basiert und unabhängigen Reviews unterzogen wird. Stefanie Leitner beschreibt in der Episode, wie ihre Organisation separate Softwaremodelle erstellt, die als Referenzimplementierungen dienen. Diese Modelle werden basierend auf den Anforderungen des Systems entwickelt und dienen als Grundlage für die Durchführung von Tests. Durch die Verwendung von Referenzimplementierungen können komplexe Systeme effizient getestet werden, da sie leichter zu verstehen und zu überprüfen sind als die eigentliche Software.

Ein weiterer Vorteil der Verwendung von Referenzimplementierungen als Testorakel ist, dass sie als Grundlage für automatisierte Tests dienen können. Durch die Automatisierung der Tests können Entwicklungszeiten verkürzt und die Qualität der Software verbessert werden. Zudem können durch die Verwendung von Referenzimplementierungen mögliche Fehler und Schwachstellen im System frühzeitig erkannt und behoben werden.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Referenzimplementierungen nicht als Ersatz für umfangreiche Tests dienen sollten. Sie sollten vielmehr als ergänzende Testmethode verwendet werden, um bestimmte Aspekte des Systems zu überprüfen. Zusätzlich sollten die Ergebnisse der Tests mit den tatsächlichen Anforderungen und Spezifikationen abgeglichen werden, um sicherzustellen, dass das System den gewünschten Anforderungen entspricht.

Quelle: https://www.heise.de/blog/Software-Testing-Eine-Referenzimplementierung-als-Testorakel-10365178.html

Titel: Die Modernisierung alter Computercode mit Hilfe von künstlicher Intelligenz

Einleitung:

Die meisten kritischen Computersysteme, von Online-Banking-Anwendungen bis hin zu Flugticketverkaufsdiensten und Rentenzahlungen, basieren oft auf jahrzehntealten Codebases. Dies erhöht die Kosten sowie das Risiko von Ausfällen und Cyberangriffen. Die Verjüngung solcher veralteter Codes war bisher eine mühsame Aufgabe, bei der oft Millionen von Zeilen Code überprüft werden mussten, um zu verstehen, wie die verschiedenen Funktionen arbeiten. Glücklicherweise wird diese Arbeit dank des zunehmenden Einsatzes von generativer künstlicher Intelligenz immer einfacher. In diesem Blogartikel werden wir uns mit der Verwendung von künstlicher Intelligenz zur Modernisierung alter Codes beschäftigen und die Bedeutung von Softwarequalität in diesem Zusammenhang diskutieren.

Hauptteil:

1. Die Herausforderungen veralteter Codes:

– Die meisten Unternehmen und Regierungsbehörden stehen vor dem Problem, veraltete Codes zu verwalten.

– Die Verwendung alter Programmiersprachen wie COBOL und PL/1 kann die Verfügbarkeit von qualifizierten Programmierern einschränken.

– Die Komplexität des Codes und das Fehlen von Dokumentation erschweren die Wartung und Aktualisierung.

– Die Kosten für die Wartung veralteter Codes können enorm sein.

2. Die Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Modernisierung von Codes:

– Ingenieure nutzen heute künstliche Intelligenz-Tools wie ChatGPT, Microsoft Github CoPilot und IBM WatsonX, um den Prozess der Wartung und Aktualisierung zu beschleunigen.

– Anstelle Zeile für Zeile Code zu überprüfen, können große Codeblöcke mit Hilfe der künstlichen Intelligenz hochgeladen und analysiert werden.

– Die künstliche Intelligenz kann den Code erklären, die verschiedenen Teile miteinander verbinden und sogar veraltete Programmiersprachen in modernere Sprachen übersetzen.

– Mithilfe künstlicher Intelligenz können auch Gebrauchsanweisungen für den Code erstellt werden, um die zeitaufwändige Aufgabe der Code-Rekonstruktion zu vermeiden.

3. Die Vorteile der Modernisierung von Codes:

– Die Modernisierung alter Codes kann Zeit und Kosten sparen.

– Unternehmen können Ressourcen für die Entwicklung neuer Tools und Anwendungen freisetzen.

– Die Anziehungskraft auf talentierte Ingenieure wird verbessert, da diese lieber mit modernen Programmiersprachen arbeiten.

– Die Qualität der Software wird verbessert und das Risiko von Ausfällen und Sicherheitslücken verringert.

Fazit:

Quelle: https://sg.hu/cikkek/it-tech/161269/mi-segitsegevel-ujulnak-meg-az-oregedo-szamitogepes-kodok

Takeaways from DjangoCon EU 2025

Die DjangoCon EU 2025 fand in Dublin, Irland statt und war eine großartige Veranstaltung. In diesem Blogartikel werde ich einige der interessantesten Dinge teilen, die ich bei der Konferenz gelernt habe.

Datenbankoptimierung

Eine wichtige Erkenntnis war, wie man DB-Reihen in Django sperrt. Die Methode "select_for_update" sperrt eine Reihe, bevor Änderungen vorgenommen werden, um die Datenkonsistenz in gleichzeitigen Umgebungen sicherzustellen.

Ein weiterer wichtiger Punkt war die Verwendung von BigInt-Primärschlüsseln. Es wird empfohlen, immer einen BigInt (64 Bit) oder UUID für Primärschlüssel zu verwenden. Wenn eine Tabelle nahe an der Grenze von 2,1 Milliarden Einträgen ist, können negative Werte verwendet werden, um den Bereich zu verdoppeln, aber dies hat einige Einschränkungen.

Die Partitionierung von DB-Tabellen nach Mandanten wurde ebenfalls diskutiert. Die Verwendung des "PostgresPartitionedModel"-Mixins hilft dabei, Daten in separate PostgreSQL-Partitionen basierend auf einem Wert aufzuteilen und verbessert so die Leistung für große Tabellen.

Ein weiterer interessanter Punkt war die Speicherplatzoptimierung in Postgres-Indizes. Es wird empfohlen, immer "db_index" explizit für Fremdschlüssel festzulegen. Standardmäßig werden Fremdschlüssel indiziert, aber Sie können die Indizes weiter optimieren, indem Sie eine Bedingung zu einem Index hinzufügen, um die Größe des Indexes dramatisch zu reduzieren (bis zu ~99% kleiner).

Leistungstests und -analyse

Die Durchführung von Leistungstests in Pytest wurde als bewährte Methode zur Sicherstellung einer guten Leistung empfohlen. Dabei werden Daten in die Datenbank geladen und die Zeit gemessen, die die Views benötigen, um sicherzustellen, dass die Leistung gut ist oder um Regressionen zu erkennen.

Wenn Ihre DB/App in der Cloud langsamer ist, wird empfohlen, die Geschwindigkeit der Cloud-Festplatte mit der Geschwindigkeit der Festplatte Ihres Laptops zu vergleichen, um festzustellen, ob das Problem an der Hardware oder an der E/A liegt.

Darüber hinaus wurde darauf hingewiesen, dass bestimmte Netzwerkalgorithmen wie TCP_NODELAY oder Nagle's Algorithmus zu Engpässen führen können. Diese können jedoch durch die Deaktivierung von Umgebungsvariablen zur Verbesserung der Leistung deaktiviert werden.

Eine weitere nützliche Methode zur Analyse von Datenbankabfragen über das Django ORM ist die Verwendung von "EXPLAIN ANALYZE SQL", um den Abfrageplan zu generieren. Dadurch können Engpässe erkannt und besser verstanden werden.

Tools und Bibliotheken

Einige empfohlene Tools und Bibliotheken wurden ebenfalls vorgestellt. "strace" ist ein Linux-Dienstprogramm zur Inspektion von Systemaufrufen, die von einem Prozess gemacht werden, und erfordert keine Root-Rechte.

"Django-neopolitan" wurde als nützliche Bibliothek für einfache CRUD-Ansichten empfohlen. Mit "django-auto-prefetch" können verwandte Objekte automatisch vorab abgerufen werden, um die Anzahl der DB-Abfragen zu reduzieren.

Quelle: https://www.zachbellay.com/posts/djangocon-eu-2025/

Titel: Verbesserung der Softwarequalität durch AI-gestützte Code-Analyse und -Generierung

Einleitung:

Large language models (LLMs) haben die Entwicklung von KI-Werkzeugen ermöglicht, die Entwicklern dabei helfen, schneller mehr Code zu schreiben. Allerdings stoßen diese Tools bei komplexen Aufgaben auf Grenzen, wie beispielsweise das Verständnis von Programmiersprachen, komplexe Abhängigkeiten und die Anpassung an den kontextuellen Code. Dadurch kann die Qualität des Codes beeinträchtigt werden und es können Engpässe entstehen. Qodo ist eine Code-Integritätsplattform, die im NVIDIA Inception-Programm entwickelt wurde und Softwarequalitäts-Workflows mit KI-gesteuerten Agenten für die Code-Erstellung, -Tests und -Überprüfung verbessert und automatisiert.

Kontextuelles Bewusstsein für effektive KI-Unterstützung:

Qodo ist der Überzeugung, dass KI nur dann sinnvolle Verbesserungen der Softwarequalität bewirken kann, wenn sie ein tiefes kontextuelles Bewusstsein besitzt. Code existiert nicht isoliert, sondern innerhalb komplexer Architekturen, sich entwickelnder Abhängigkeiten und spezifischer Kodierungsstandards. Um Entwickler effektiv zu unterstützen, muss KI nicht nur die Syntax verstehen, sondern auch die Absicht, Muster und die allgemeine Struktur der Codebasis. Qodo verwendet dazu fortschrittliche Retrieval-Augmented Generation (RAG), Indexierung und Analyse, die von einem hochmodernen Code-Embedding-Modell unterstützt werden, das auf NVIDIA DGX trainiert wurde.

Code-Indexierung und kontextbasierte Generierung:

Große komplexe Codebasen ändern sich ständig, weshalb es wichtig ist, kontinuierlich einen aktuellen Index aufrechtzuerhalten. Qodo hat eine robuste Pipeline entwickelt, um eine frische Indexierung sicherzustellen. Diese Pipeline beinhaltet das Abrufen von Dateien aus einer Codebasis, das Aufteilen der Dateien in Segmente und das Hinzufügen von natürlichsprachlichen Beschreibungen zu den Embeddings, um dem AI-System das Verständnis des Kontextes zu erleichtern. Eine Herausforderung bei codebasierten RAG-Pipelines ist das Aufteilen großer Code-Dateien in sinnvolle Segmente. Qodo verwendet sprachspezifische statische Analysemethoden, um die Knoten rekursiv in kleinere Segmente aufzuteilen und verlorene Kontextinformationen rückwirkend wieder hinzuzufügen. Dadurch werden Segmente erstellt, die die Code-Struktur respektieren und zusammengehörige Elemente beibehalten.

Relevante Code-Embeddings:

Quelle: https://developer.nvidia.com/blog/spotlight-qodo-innovates-efficient-code-search-with-nvidia-dgx/

Titel: LambdaTest startet Custom Widgets in BETA für eine verbesserte Flexibilität des Dashboards

Einleitung:

LambdaTest, eine einheitliche KI- und Cloud-Engineering-Plattform, hat die BETA-Version der Funktion "Custom Widget Creation" in ihrer Insights-Plattform angekündigt. Mit dieser Funktion erhalten Benutzer die Möglichkeit, leistungsstarke Visualisierungstools zu nutzen und ihre eigenen Dashboard-Widgets zu erstellen und anzupassen. Dieser Artikel wird die Vorteile dieser Funktion sowie ihre Auswirkungen auf die Softwarequalität diskutieren.

1. Die Vorteile von Custom Widgets:

Custom Widgets geben Benutzern die vollständige Kontrolle über die Visualisierung und Interaktion mit ihren Daten. Sie können die genauen Metriken auswählen, die sie verfolgen möchten, und die Art und Weise auswählen, wie diese Metriken angezeigt werden. Dadurch können Benutzer ihre Dashboards individuell an die Bedürfnisse ihres Teams anpassen. Dies reduziert die Abhängigkeit von Entwicklungsteams und ermöglicht die sofortige Erstellung von Widgets, um schnellere Erkenntnisse zu gewinnen.

2. Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität:

Die Custom Widget Creation-Funktion wurde so gestaltet, dass sie einfach und flexibel ist, sodass auch nicht technisch versierte Benutzer leistungsstarke Datenvisualisierungen nutzen können. Die Anpassungsoptionen gewährleisten, dass die Visualisierungen genau das widerspiegeln, was jedes Team sehen muss, und die erweiterten Filteroptionen ermöglichen eine gezieltere und sinnvollere Analyse.

3. Auswirkungen auf die Softwarequalität:

Durch die Nutzung von Custom Widgets können Entwickler und Tester die Qualität ihrer Software verbessern. Die individuelle Anpassung der Widgets ermöglicht es, wichtige Metriken und KPIs zu verfolgen, um mögliche Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Dies führt zu einer höheren Benutzerzufriedenheit und einer besseren Gesamtqualität der Software.

4. Weitere Informationen und Integration mit anderen Tools:

LambdaTest bietet mit Custom Widget Creation eine umfangreiche und benutzerfreundliche Lösung für die Visualisierung von Metriken. Darüber hinaus integriert sich diese Funktion nahtlos mit anderen DevOps-Tools wie Jira, Slack und GitHub, um den Entwicklungsprozess weiter zu optimieren.

Fazit:

Quelle: https://financialpost.com/globe-newswire/lambdatest-launches-custom-widgets-in-beta-for-enhanced-dashboard-flexibility