Wie man Hürden im Lebenszyklus von Software überwindet

Software bestimmt heute unsere Alltags- und Arbeitswelt. Sie steuert unzählige Geräte und perfektioniert Prozesse vom einfachen Einkauf bis zum komplexen Fintech-Prozess. Die Frage ist nur: Wie lange und in welchem Zeitraum? Besitzt Software einen Lebenszyklus, den man im Betrieb und der eigenen IT-Strategie berücksichtigen muss?

Ein Software-Lebenszyklus beschreibt die Phasen der Softwareentwicklung bzw. eines Softwareprodukts. Er reicht von der Idee für eine neue Lösung über die Inbetriebnahme und Nutzung inklusive Wartung – und endet mit der Einstellung und dem Ende der Software. Innerhalb dieser Phasen bestimmen Faktoren wie die verwendete Technologie, der Aufbau der internen Architektur, geänderte Kundenanforderungen sowie die präventive Berücksichtigung späterer Änderungen den Lebenszyklus einer Software.

Klären wir im folgenden Beitrag, welche Phasen es im Lebenszyklus einer Software gibt.

Was its Software-Lebenszyklus?

Der Software-Lebenszyklus beschreibt die Phasen, die eine Software von der Planung über die Wartung bis zum Einsatzende durchläuft. Dazu gehören die Anforderungsanalyse, das Design, die Entwicklung, das Testen und die Wartung. Er dient dazu, die Softwareentwicklung systematisch und effizient zu gestalten.

Die Phasen des Software-Lebenszyklus

Der Softwarelebenszyklus umfasst die gesamte Existenz einer Software – von der Idee und Umsetzung bis zu dem Moment, in dem sie außer Betrieb genommen wird.

Phase 1: Planung und Anforderungsanalyse

In diesem Abschnitt des Entwicklungsprozesses definieren Entwickler und Kunde bzw. Anwender die Ziele des Softwareprodukts und somit ein solides Fundament für das Projekt. Anschließend klären sie die Funktionen sowie die dafür benötigten Ressourcen.

Phase 2: Systemdesign

Nach den ersten Gesprächsrunden zwischen Anwender und Softwareentwickler folgt die nächste Phase in der Softwareentwicklung. Die Anforderungen der Kunden werden in technische Spezifikationen übersetzt. Das bildet die Basis dafür, mit welcher Architektur, Technologie und Schnittstelle die weiteren Arbeitsschritte angegangen werden. Während des Systemdesigns erstellen die Entwicklerteams erste Konzepte für User Interfaces.

Phase 3: Designdetails und Prototyp

Jetzt geht es in die Tiefe. In diesem Abschnitt der Softwareentwicklung-Phasen legen Entwickler und UX-Designer die Nutzeroberflächen und die speziellen Interaktionskonzepte des Softwareprodukts fest. Nun wissen die Experten durch die Softwareanforderungen, welche Programmiersprache sie mit welchem Entwicklungstool verwenden. Neben den Sicherheitskonzepten definieren Anwender und Entwickler auch die Zielplattform – sei es beispielsweise Windows, Android oder iOS. Ein erster Prototyp kann in dieser Phase des Software-Lebenszyklus häufig bereits die wichtigsten Grundfunktionen vorstellen.

Phase 4: Implementierung

In dieser Phase der Entwicklung individueller Software beginnt die eigentliche Entwicklungsarbeit. Basierend auf den determinierten Designvorgaben arbeiten die IT-Profis verschiedene Komponenten ein. Häufig prüfen sie wichtige Features bereits in ersten Funktionstests.

Phase 5: Umfassende Testphase

Nach den ersten einfachen Funktionstests beginnt nun die große Testphase. Im Verlauf der umfassenden Testphase unterziehen IT-Experten alle Softwarekomponenten einer systematischen Prüfung. Im Phasenmodell der Softwareentwicklung ist dies ein entscheidender Schritt, um beim Produkt „Kinderkrankheiten“ zu erkennen und auszumerzen.

Phase 6: Deployment

Alle Tests bestanden und Anforderungen erfüllt? Gut so. Die Software wird von den Entwicklungseltern „in die Freiheit entlassen“ und in die Produktivumgebung des Unternehmens überführt. Teile dieses Software-Lebenszyklus sind die Installation, Konfiguration und Datenmigration der neuen Anwendung.

Phase 7: Wartung und Software-Support

Im Phasenmodell Softwareentwicklung folgt nun die Wartung. Kontinuierliche Softwarepflege sorgt durch Aktualität für Sicherheit und modernes Arbeiten. Ein zentraler Bestandteil jedes Software-Lebenszyklus-Modells ist die Implementierung kleiner Verbesserungen. Diese Optionen zeigen sich erst im unternehmerischen Praxisbetrieb.

Phase 8: Außerbetriebnahme

Alles hat ein Ende – auch die beste Software: Am Ende des Software-Lebenszyklus steht die kontrollierte Abschaltung der Software. Ehe das Unternehmen die Lösung deaktiviert, werden die Daten gesichert und archiviert, um Datenverluste zu vermeiden. Jene Daten, die mit einem Nachfolgesystem kompatibel sind, werden in dieser Softwareentwicklungs-Phase nach den Anforderungen übertragen.

Modelle des Software-Lebenszyklus

Neben den Phasen der Softwareentwicklung stellen die verschiedenen Entwicklungsmodelle bzw. Vorgehensmodelle einen großen Faktor für den Projekterfolg dar. Die wichtigsten Ansätze sind:

1. Wasserfallmodell
2. Agile Methode
3. Scrum
4. Lean Software Development
5. DevOps

Wasserfallmethode

Dies ist der klassische, lineare Ansatz der Softwareentwicklung. Experten arbeiten bei diesem Entwicklungsprozess Sequenz für Sequenz alle Aufgaben ab, die in vorherigen Phasen definiert wurden. Dieses Entwicklungsmodell ist hervorragend für Projekte mit stabilen, sich wenig verändernden Anforderungen geeignet. Die exakte Dokumentation der Arbeitsschritte ist hier Standard.

Agile Methode

Der Vorteil der agilen Methode und ähnlicher Entwicklungsprozesse ist die iterative Vorgehensweise. Dabei wird eine Software nicht mit einem großen Release eingeführt, sondern in mehreren, kleineren Schritten. Diese kurzen Sequenzen erhöhen die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an neue Gegebenheiten. Besonderer Vorteil: Durch die kurzen Entwicklungszyklen ist eine kontinuierliche Überprüfung recht einfach zu bewerkstelligen.

Scrum

Scrum als Vorgehensmodell unterstützt eher enge Teamzusammenarbeit als den Einzelkämpfer. Mit Scrum ist der regelmäßige Kundenaustausch innerhalb des Prozesses der Entwicklung von Software einfach und gewollt. Das auftraggebende Unternehmen kann selbst miterleben, wie sich die Software entwickelt und seinen Input dazu geben.

Lean Software Development

Für diese Art der Softwareentwicklung stehen die Lean-Prinzipien Pate. Vereinfacht gesagt liegt hier der Fokus auf der Steigerung der Wertschöpfung und der Reduktion von Verschwendung schon im Prozess der Softwareentwicklung. Kunden nutzen bei diesem Vorgehensmodell den Vorteil schneller Feedbackschleifen.

DevOps

Zentrale Bestandteile dieser Methode ist die Integration von Entwicklung (Dev) und IT-Betrieb (Ops). Prozesse wie die Software-Delivery werden automatisiert. Die Integration der Anwendungen verläuft bei diesem Vorgehensmodell kontinuierlich. Dieses System fördert im Bereich IT ganz besonders eine Kultur der Zusammenarbeit und der geteilten Verantwortung zwischen Kunden und Entwickler.

Welches ist nun die ideale Methode für eine Zusammenarbeit? Das lässt sich pauschal nicht beantworten, da jede der Methoden spezifische Stärken aufweist und für unterschiedliche Projektanforderungen geeignet ist. In der Praxis wird selten ein Ansatz exklusiv verwendet. In der Regel werden sie kombiniert.

Welche Methode Sie für welches Projekt wählen sollten, hängt von verschiedenen Faktoren ab:

• Umfang des Projekts
• Teamgröße
• Kundenanforderungen
• Organisatorische Rahmenbedingungen 

Herausforderung im Software-Lebenszyklus

Die Softwareentwicklung ist ein komplexer Prozess voller Herausforderungen. Von der Planung bis zur Wartung birgt jede Phase spezifische Risiken. Schauen wir uns einmal genauer an, welche Hürden Sie erwarten und wie Sie diese mit bewährten Strategien meistern können. 

Planung und Anforderungsanalyse:

• Hürde: Unklare oder unvollständige Anforderungen
• Lösungen: Klare Absprachen, regelmäßige Meetings, Prototypen, durchdachtes Änderungsmanagement

Designphase:

• Hürde: Komplexität des Systems
• Lösungen: Detaillierte Projektpläne, sorgfältige Technologieevaluierung

Implementierung:

• Hürden: Code-Qualität und Integration
• Lösungen: Automatische Tests, Code-Reviews, Fortschrittsberichte

Softwaretests:

• Hürden: Umfang und Automatisierung
• Lösungen: Abwägung von Testumfang und Ressourcen, Fehlermanagement-System

Bereitstellung und Wartung:

• Hürde: Fehlerfreie Übergabe
• Lösungen: Kontinuierliche Überwachung, Sicherheitsrichtlinien, regelmäßige Updates und Patches

Welche Auswirkungen kann KI auf den Lebenszyklus einer Software haben?

KI spielt natürlich auch in der IT und der Entwicklung eine extrem spannende Rolle. Die Frage ist: Kann sie auch den Lebenszyklus einer Software verändern – und wenn ja: wie genau?

KI kann in allen Phasen des Softwarelebenszyklus unterstützend eingesetzt werden, um Prozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern und die Qualität zu verbessern. Allerdings erfordert dies auch neue Fähigkeiten, Werkzeuge und möglicherweise angepasste Prozesse im Entwicklungsteam. Wenn man sich die verschiedenen Phasen eines Lebenszyklus betrachtet, könnte KI folgendermaßen dort zum Einsatz kommen:

1. Anforderungsanalyse: KI-Techniken wie Natural Language Processing (NLP) können helfen, Anforderungen aus Benutzerfeedback, Bewertungen oder anderen unstrukturierten Datenquellen automatisch zu extrahieren. Dies kann die Anforderungsanalyse beschleunigen und präzisieren.

2. Idee und Entwicklung: KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge wie intelligente Code-Vervollständigung, automatische Fehlererkennung oder Code-Generierung auf Basis von Spezifikationen können den Entwicklungsprozess effizienter machen und die Codequalität verbessern. Außerdem lassen sich mit KI/ML neue innovative Funktionen realisieren.

3. Testing: KI kann beim Erstellen von Testfällen, bei der Testautomatisierung und bei der intelligenten Priorisierung von Tests basierend auf Risiken und Änderungen unterstützen. Auch das Erkennen von Anomalien in Produktivdaten ist ein Anwendungsfeld. Insgesamt kann KI so die Testabdeckung und -effizienz steigern.

4. Betrieb und Wartung: Predictive Maintenance auf Basis von KI-Modellen kann drohende Störungen vorhersagen, bevor sie auftreten. Anomalieerkennung hilft, Probleme in Produktivdaten frühzeitig zu identifizieren. Intelligente Überwachung und automatische Skalierung optimieren die Ressourcennutzung.

5. Weiterentwicklung: Durch Analyse von Nutzungsdaten und -mustern mit KI/ML lassen sich Erkenntnisse für die Weiterentwicklung gewinnen. KI kann helfen, Verbesserungspotenziale und zukünftige Anforderungen zu identifizieren und zu priorisieren.