Software development life cycle

Future of Programming

 Default Header Image
De Software development life cycle

De software development life cycle (SDLC) is het proces van het plannen, ontwerpen, ontwikkelen, testen, implementeren en onderhouden van software. Ontwikkelaars gebruiken deze methodiek om moderne software te maken voor computers, cloud, mobiele telefoons, videogames en meer. Het doel van de SDLC is om de kwaliteit van de software te optimaliseren en de kosten en tijd te minimaliseren.

De SDLC bestaat uit verschillende fasen die elk een reeks taken omvatten die moeten worden uitgevoerd door de teamleden die bij het ontwikkelingsproject betrokken zijn. De details van het SDLC-proces kunnen variëren voor verschillende teams, maar de algemene fasen zijn:

  • Analyse: In deze fase worden de doelen, eisen, specificaties en risico’s van het project vastgesteld. Het team verzamelt informatie van verschillende belanghebbenden, zoals klanten, experts en managers, om een softwarevereistenspecificatiedocument te maken. Het team schat ook de kosten, maakt een planning en heeft een gedetailleerd plan om hun doelen te bereiken.
  • Ontwerp: In deze fase analyseren software-engineers de eisen en identificeren ze de beste oplossingen om de software te maken. Ze kunnen bijvoorbeeld bestaande modules integreren, technologiekeuzes maken en ontwikkelingstools selecteren. Ze kijken ook hoe ze de nieuwe software het beste kunnen integreren in de bestaande IT-infrastructuur van de organisatie.
  • Development: In deze fase codeert het ontwikkelingsteam het product. Ze analyseren de eisen om kleinere codeertaken te identificeren die ze dagelijks kunnen doen om het eindresultaat te bereiken.
  • Test: In deze fase combineert het ontwikkelingsteam automatisering en handmatig testen om de software op fouten te controleren en te zien of deze aan de klanteisen voldoet. Omdat veel teams de code die ze schrijven meteen testen, loopt de testfase vaak parallel aan de ontwikkelingsfase.
  • Deployment: In deze fase wordt de software geïmplementeerd in de productieomgeving waar deze door eindgebruikers wordt gebruikt. Het team kan ook feedback verzamelen van klanten en gebruikersstatistieken analyseren om de prestaties en bruikbaarheid van de software te meten.
  • Onderhoud: In deze fase wordt de software onderhouden en verbeterd naarmate er nieuwe behoeften of problemen ontstaan. Het team kan bijvoorbeeld bugs oplossen, nieuwe functies toevoegen of updates uitvoeren om de software up-to-date en veilig te houden.

Voor meer informatie over de SDLC kun je deze bronnen raadplegen:

Rethinking the SDLC

DevOps

DevOps is een manier van werken waarbij ontwikkelaars en IT-operations samenwerken om sneller en beter software te kunnen leveren, met behulp van automatiseringstools. De term DevOps is een samenvoeging van de woorden Development en Operations. Het doel is om de duur van ontwikkeling te verkorten en continu hoogwaardige software uit te brengen.

DevOps heeft invloed op de toepassingslevenscyclus in de plannings-, ontwikkelings-, leverings- en operationele fasen. Elke fase is afhankelijk van de andere fasen en de fasen zijn niet rolspecifiek. In een echte DevOps-cultuur is elke rol in een bepaalde mate betrokken bij elke fase.

DevOps biedt verschillende voordelen voor teams, zoals het verbeteren van de marktintroductietijd, het aanpassen aan de markt en de concurrentie, het handhaven van de systeemstabiliteit en betrouwbaarheid, en het verbeteren van de gemiddelde hersteltijd.

Voor meer informatie over DevOps kan u deze bronnen raadplegen:

Wat is DevOps?

SDLC & DevOps

Om SDLC en DevOps te combineren, betekent het dat je de principes en praktijken van DevOps toepast op de verschillende fasen van de softwareontwikkelingscyclus. Dit houdt in dat je een cultuur van samenwerking, communicatie, automatisering en feedback creëert tussen de ontwikkelaars, testers, operationele teams en andere belanghebbenden die betrokken zijn bij het leveren van software. Het doel is om de software sneller, betrouwbaarder en veiliger te maken, terwijl je ook de klanttevredenheid en de bedrijfswaarde verhoogt.

Een voorbeeld van hoe SDLC en DevOps kunnen worden gecombineerd, is het gebruik van kanban als een agile methode om het werk te visualiseren, te beheren en te optimaliseren in elke fase van de SDLC. Kanban is een systeem dat gebruik maakt van een bord met kolommen die de status van het werk weergeven, zoals “Te doen”, “In uitvoering” en “Gedaan”. Kanban helpt om de werkstroom te verbeteren, knelpunten te identificeren, verspilling te verminderen en continue verbetering te stimuleren.

Een ander voorbeeld is het gebruik van continue integratie en continue levering (CI/CD) als een DevOps-praktijk om de code voortdurend te bouwen, testen en implementeren in elke fase van de SDLC. CI/CD maakt gebruik van automatiseringstools om de code snel en frequent te integreren in een gedeelde repository, waar deze wordt gevalideerd door geautomatiseerde tests. Vervolgens wordt de code automatisch of handmatig geleverd aan verschillende omgevingen, zoals ontwikkeling, testen, staging en productie .

Door SDLC en DevOps te combineren, kunnen teams profiteren van meer efficiëntie, kwaliteit, innovatie en klantgerichtheid in hun softwareontwikkelingsproces.

Agile DevOps

Agile DevOps is een manier van softwareontwikkeling die de principes en praktijken van agile en DevOps combineert. Het helpt om de communicatiekloof tussen ontwikkelaars en eindgebruikers te overbruggen, terwijl DevOps de communicatiekloof tussen ontwikkelaars en IT-operations overbrugt. Het doel is om sneller en beter software te leveren, met behulp van samenwerking, automatisering en continue feedback.

Agile DevOps bestaat uit verschillende fasen die de processen, mogelijkheden en tools vertegenwoordigen die nodig zijn voor de ontwikkeling, levering en onderhoud van software. Deze fasen zijn:

  • Ontdek: In deze fase verzamelen teams ideeën, eisen en feedback van klanten en belanghebbenden om de waardepropositie van het product te definiëren. Ze gebruiken agile-methoden zoals Scrum of Kanban om het werk te plannen, prioriteren en volgen.
  • Development: In deze fase schrijven, testen en integreren teams code met behulp van tools zoals Git, een gratis en open source beheersysteem. Ze gebruiken ook continue integratie (CI) om de code automatisch te valideren door middel van geautomatiseerde tests.
  • Deploy: In deze fase implementeren teams de software in verschillende omgevingen, zoals ontwikkeling, testen, staging en productie. Ze gebruiken ook continue levering (CD) om de software automatisch of handmatig te leveren aan de eindgebruikers.
  • Operate: In deze fase monitoren, analyseren en optimaliseren teams de prestaties, beschikbaarheid en betrouwbaarheid van de software. Ze gebruiken ook tools zoals Azure DevOps om incidenten op te lossen, feedback te verzamelen en verbeteringen aan te brengen.

Door Agile DevOps toe te passen, kunnen teams profiteren van meer efficiëntie, kwaliteit, innovatie en klanttevredenheid in hun softwareontwikkelingsproces.

Agile DevOps

CALMS-framework: Kan ik DevOps implementeren?

Het CALMS-framework is een manier om te beoordelen of een organisatie klaar is om DevOps-processen te implementeren, of hoe een organisatie vordert in haar DevOps-transformatie. Het acroniem is bedacht door Jez Humble, co-auteur van ‘The DevOps Handbook’, en staat voor Cultuur, Automatisering, Lean, Meten en Samenwerken.

CALMS-framework
  • Cultuur: Dit verwijst naar de manier waarop de mensen in de organisatie samenwerken, communiceren en problemen oplossen. Een DevOps-cultuur bevordert samenwerking, vertrouwen, feedback en continue verbetering tussen ontwikkelaars, IT-operations en andere belanghebbenden.
  • Automatisering: Dit verwijst naar het gebruik van tools en technieken om handmatige en repetitieve taken te verminderen of te elimineren, zoals code-integratie, testen, implementatie en monitoring. Automatisering helpt om de snelheid, kwaliteit, consistentie en betrouwbaarheid van de software te verbeteren.
  • Lean: Dit verwijst naar het toepassen van de principes en praktijken van lean manufacturing op softwareontwikkeling. Lean helpt om verspilling te verminderen, waarde te maximaliseren en de doorlooptijd te verkorten. Lean omvat ook het gebruik van agile-methoden zoals Scrum of Kanban om het werk te plannen, prioriteren en leveren.
  • Meten: Dit verwijst naar het verzamelen, analyseren en rapporteren van gegevens over de prestaties, kwaliteit en impact van de software. Meten helpt om inzicht te krijgen in de huidige situatie, knelpunten te identificeren, verbeteringen aan te brengen en de voortgang te bewaken.
  • Samenwerken: Dit verwijst naar het delen van kennis, informatie en feedback tussen de teams en belanghebbenden die betrokken zijn bij de softwareontwikkeling. Samenwerken helpt om een gemeenschappelijk begrip, afstemming en verantwoordelijkheid te creëren.

Voor meer informatie over het CALMS-framework kun je deze bronnen raadplegen:

Impact

Veel organisaties hebben een enorme backlog aan projecten waar de IT-afdeling geen tijd voor heeft. Hier kunnen DevOps, MACH, AI en ‘citizen developers’ een uitkomst bieden. Met de juiste tools en een ‘agile’ proces kunnen alle werknemers (IT en eindgebruikers) krachtige applicaties bouwen die helpen hun werk efficiënter uit te voeren.

Requirement Analyse

Omdat het een conceptuele fase van SDLC is, vereist het verzamelen van requirements maximale menselijke tussenkomst.

Kunstmatige intelligentie biedt een breed scala aan technieken/tools zoals Google ML Kit en Infosys Nia om bepaalde processen te automatiseren om menselijke tussenkomst tot op zekere hoogte te minimaliseren.

Een techniek van AI, natural language processing genaamd, zorgt ervoor dat de requirements van de gebruiker in natuurlijke taal begrijpen worden en dat daar automatisch ontwerpen van hoog niveau worden afgeleid.

Software-ontwerp: FO, TO of SAD

Het opstellen van het ontwerp ervan vereist gespecialiseerde kennis en ervaring om tot een definitief ontwerp te komen.

Met behulp van bijvoorbeeld AIDA (Artificial Intelligence Design Assistant) kunnen ontwerpers zowel de behoeften als de wensen van de klant begrijpen en die kennis gebruiken om het juiste project te ontwerpen. AIDA is een platform voor het bouwen van websites dat verschillende combinaties van softwareontwerp onderzoekt en het juiste aangepaste ontwerp presenteert volgens de behoeften van de klant.

Automatische codegeneratie

Het schrijven van code voor een project is nog steeds tijdrovend en arbeidsintensief. Om de zorgen over tijd en geld het hoofd te bieden, hebben experts een oplossing benaderd die code schrijft voordat met de ontwikkeling wordt begonnen. Een intelligentie-programmeerhulp met AI zal de belasting tot op zekere hoogte verminderen.

Stel je voor dat als je het projectidee in je natuurlijke taal zou uitleggen en je systeem het zou begrijpen en omzetten in uitvoerbare code. Hoewel het sciencefiction lijkt, kan kunstmatige intelligentie bij softwareontwikkeling het verhaal omdraaien! Het zal mogelijk zijn door natuurlijke taalverwerking en AI-tools.

AI in de testfase

Het testen van software is een cruciale fase in de softwareontwikkeling, die de kwaliteit van het product waarborgt. Als bepaalde softwaretests worden herhaald wanneer de broncode wordt gewijzigd, kan het herhalen van dezelfde tests tijdrovend en kostbaar zijn. De vangst hier is dat AI in softwaretesten opnieuw te hulp komt.

Er is een breed scala aan tools die AI gebruiken voor het maken van testgevallen en het uitvoeren van regressietests. Deze AI-tools kunnen het testen voor je automatiseren en verder zorgen voor foutloos testen. Appvance, Functionize en Testim.io zijn enkele voorbeelden van een op AI en machine learning gebaseerd testplatform.

Implementatie

Machine learning AI-technologieën hadden ook enkele gevolgen voor de software-implementatie, zoals een verhoging van de efficiëntie van deployment control-activiteiten. In het softwareontwikkelingsparadigma is de implementatiefase de fase waarin ontwikkelaars de programma’s of apps vaak upgraden naar nieuwere versies.

Als ontwikkelaars de upgrade niet correct uitvoeren, bestaat er een hoog risico op bugs bij het gebruik van de software. AI kan ontwikkelaars van dergelijke kwetsbaarheden tijdens de upgrade voorkomen en het risico op mislukking bij de implementatie verkleinen. Een ander effect van kunstmatige intelligentie is dat het het implementatieproces kan analyseren met algoritmen voor machine learning.

Voordelen van AI bij softwareontwikkeling

Kunstmatige intelligentie (AI) als Copilot van Github is software die code suggereert en met nieuwe oplossingen komt. Hun slogan is: jouw AI pair-programmer. En natuurlijk ChatGTP (zie hiervoor).

Verbeterde gegevensbeveiliging:

Softwarebeveiliging is een cruciale eigenschap die u tijdens de ontwikkeling niet over het hoofd kunt zien. Het systeem verzamelt over het algemeen gegevens van netwerksensoren en software die aan de kant van de klant is geïnstalleerd. AI stelt u in staat om de gegevens te onderzoeken met behulp van machine learning om onregelmatigheden te onderscheiden van normaal gedrag. Andere softwareontwikkelingsbedrijven die AI in hun ontwikkelingsproces gebruiken, kunnen ook de vertraagde waarschuwing, valse meldingen en waarschuwingen vermijden.

Identificatie van bugs en fouten wordt eenvoudiger:

Door te integreren met AI-tools wordt codering beter en verbeterd. Ontwikkelaars en testers hoeven niet te worstelen met het onderzoeken van de uitvoerbare bestanden die vol zitten met bugs en fouten. Het is voor hen gemakkelijker om bugs direct te vinden en te corrigeren.

Automatiseren door de gebruikers

Door low-code en no-code platformen kunnen vervelende of tijdrovende taken geautomatiseerd worden. Zoals hieronder in de casestudies te lezen valt, gebruiken bedrijven vaak low-code applicaties om repetitieve taken makkelijker te maken. Dit kan bijvoorbeeld in de vorm van een auditing-app, of een applicatie die het ordermanagement proces verbeterd.

Verkorting van de ’time to market’

Applicaties ontwikkelt via een low-code platform gaan over het algemeen door een kortere ontwikkelingscyclus. Dit betekent niet alleen dat het ontwikkelen van de applicatie goedkoper is, maar ook dat de time to market een stuk lager kan zijn. Door de lagere time to market zal er veel eerder een return on investment behaald kunnen worden. Een ander voordeel van een low-code applicaties is dat er geen softwareontwikkelaars nodig zijn om de applicatie te onderhouden. Dit scheelt tevens in de totale kosten van de applicatie.

To top